基于鉴别字典学习的遮挡人脸姿态识别

利用字典学习与稀疏表示的信号重建与分类的性能,两步字典训练学习方法引入到鲁棒性人脸姿态识别中。首先,将人脸姿态离散化为不同的子空间,使用K-奇异值分解法（K-SVD）为每个子空间训练一个子字典使其对应一个类别;然后,将所有子字典组合成超完备字典;最后,采用基于Gabor特征与稀疏表示的方法进行姿态分类。为了提高字典的分类能力,本文采用两步字典训练学习方法,并在第二步学习中加入类别约束;为了提高算法的鲁棒性,本文重构一个遮挡人脸字典,解决人脸姿态识别中人脸遮挡问题。通过在公开的XJTU、PIE和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,本文方法在具有光照、噪声和遮挡变化的人脸库识别率均能达到95%左右,基本能达到实际应用的要求。     

两因子模型在多姿态人脸识别中的应用

通过对两因子模型的进一步深化、提炼和改进,提出了一种基于两因子模型的多姿态人脸识别方法,该方法能有效地缓解人脸特征对姿态变化较为敏感的问题。实验结果表明,经过姿态因子分离后的人脸全局或局部特征在保持较高显著性的同时,均对姿态变化具有理想的鲁棒性,在FERET人脸数据库上取得了最高92.5%的识别率。     

融合纹理与形状的人脸加权新特征

根据人类进行人脸识别的特点,提出一种纹理与几何形状相结合的人脸新特征。新特征提取的第一步是提取脸部5个关键点;然后,根据人脸图像每个像素点到5个关键点距离动态对每个像素进行加权计算。新特征在纹理特征的基础上,融合了人脸关键点和每个纹理点与关键点之间的位置几何距离信息。与传统的单一纹理特征相比,提高了抗干扰性;而且,由于定位了5个关键点,有利于后续的人脸分块识别。在YALE人脸库和XJTU人脸库上采用线性判别方法与稀疏表示人脸识别方法的实验研究表明:新特征与传统的纹理特征相比,识别率提高了5%~10%;新特征加人脸分块方法识别率接近100%。     

主元分析变换空间上的鉴别共同矢量人脸识别方法

给出了在主元分析(PCA)变换空间上求取DCV投影矩阵的方法(PCA+DCV),在保留所有鉴别信息的条件下,显著降低了算法复杂度,提高了运算效率.进一步提出了依据主元成分对应特征值进行适度权重的DCV识别方法(WPCA+DCV),一定程度上减小因光照、饰物遮挡等造成的面部变化带来的识别影响,增强表征信息,提高识别率.在ORL、YALE和AR人脸库上的实验结果证实了本方法的性能.     

利用HSI色彩空间的PCNN人脸识别方法

通过对彩色人脸图像进行HSI色彩空间分解,生成H、S、I三个通道的人脸图像模板,在保留原始人脸色彩特征的基础上,利用PCNN算法分别对三个通道的人脸特征进行提取,得到人脸图像特征图谱,并用具有唯一性的人脸图谱序列进行人脸识别。经过实验验证,该方法相比原有的PCNN以及其他人脸识别方法,具有检测过程简洁,识别精度高,鲁棒性强以及便于硬件实现等特点。     

单视影像下的人脸快速三维重建

提出了一种单视影像下的人脸快速三维重建方案,能够对非可控条件下获取的单幅人脸图像进行有效、快速的三维重建。在三维人脸重建阶段,提出了一种特征动态选择策略,针对待重建人脸图像动态选择合适的2D-3D特征变换子空间,在保证执行效率的同时能显著提高三维人脸模型的重建精度。实验证明,本方法不仅简洁高效,而且对人脸姿态和光照变化具较好的鲁棒性,在WHU-3DFaceData数据库上取得了理想的重建效果。     

多层稀疏表达的人脸年龄估计

人脸年龄分析是一个非常具有挑战性的工作:相对于其他的面部变化,人脸年龄变化不仅受内在因素(如基因)的影响,还受外在因素(如生活条件)的影响,很难找到准确刻画年龄变化的特征,因此,提出多层次稀疏表达的鲁棒性人脸年龄分析方法。该方法充分考虑人类对象识别的思维方式、相邻年龄相似性和信号稀疏表达分类原理,并融合主动表观模型、局部二元模式和仿生特征的各自特点。另外,为了降低人脸身份因子的干扰,提出了两因子分析方法进行人脸身份因子分离。实验结果表明,提出的方法具有很强的鉴别性和鲁棒性,在FG-NET和Morph2年龄库上平均绝对误差分别在4.65岁和3.64岁以内,证明了多层次稀疏表达的人脸年龄估计方法的有效性。     

利用人体部位特征重要性进行行人再识别

提出了一种基于人体部位特征重要性的行人再识别算法,该算法首先提取人体各部位的颜色、纹理以及形状等特征,然后对多个行人样本的每个部位分别进行聚类分析,使用误差积累的方法为每个分类计算一种更适合该分类的部位特征重要性权值向量,使得不同类型特征能更有效地应用在其适合的外观上。在公共数据集VIPeR上进行了实验,通过积累匹配特性（cumulative matching characteristic,CMC）曲线对实验结果进行评价,结果表明,该算法具有较高的再识别率,且对行人视角转换、光照变化、环境嘈杂和物体遮挡有较好的鲁棒性。     

人脸识别中嵌入式隐Markov模型结构的优化算法研究

提出了一种优化嵌入式隐Markov模型状态数的搜索算法，并且由此算法得到改进的嵌入式隐Markov模型结构。实验证明，这种结构既能提高人脸的识别率，最高可达到100％，又比传统的结构减少30％左右的训练时间和识别时间。     

VGOS天线地平遮挡角计算及其对UT1测量的影响EI北大核心CSCD

上海新建的2台VGOS(VLBI global observing system)天线被其附近原有的大天线遮挡,为了开展VGOS站网的联合观测,提出了一种基于天线几何位置关系的地平遮挡角计算方法。根据台站相对位置、天线口径及天线参考点到边缘点的距离等参数,即可得到VGOS天线的地平遮挡角。天马VGOS天线的最大遮挡角为22.3°,遮挡天区面积占5°以上天区面积的比值为2.19%;佘山VGOS天线的最大遮挡角为23.4°,遮挡天区面积占5°以上天区面积的比值为3.14%。通过在观测纲要中添加天线的地平遮挡角信息,成功实施了VGOS站网的联测。利用VieVS软件仿真分析了天马-维泽尔基线上VGOS天线的UT1测量精度,结果表明,天马VGOS天线的地平遮挡对UT1的测量精度没有显著的影响。     

面向形变模型的三维人脸建模研究及其改进

针对传统三维形变模型效率低的不足,提出了一种简洁高效的三维形变模型进行个性化三维人脸重建。首先建立基于关键特征区域重采样的标准三维人脸数据库,实现三维人脸的稠密对应;然后选择与目标人脸奇异值向量最相似的人脸作为形变模型的基空间,进行形变模型成分的动态选择;最后引入基于特征点的稀疏形变模型替代原稠密对应形变模型进行匹配求解线性组合系数,并完成特定的三维人脸重建。实验结果表明,本文方法建模时间短、复杂度低,通过单张图片的少量特征点能生成逼真的三维人脸模型。     

数字建筑模型整体投影真正射影像制作中的遮蔽检测方法

为解决城市大比例尺真正射影像制作问题,提出了一种数字建筑模型（digital building model,DBM）整体投影遮蔽检测方法。该方法利用DBM表面以矢量三角面存储和平面图形投影内部栅格互不遮蔽的特点,首先以三角面为单元对整个建筑物进行正射投影得到房顶多边形;然后进行透视投影得到整个建筑物在像方的成像多边形,通过数字高程模型（digital elevation model,DEM）投影迭代算法得到该建筑物在传统正射影像上的成像多边形,两者求差集得到建筑物的遮蔽区域物方多边形;最后选取最优辅助影像对遮蔽区域进行纹理补偿,制作出真正射影像。实验结果表明,该方法能够快速准确地检测出影像遮蔽区域,为生成高质量真正射影像提供了保障和前提。     

基于OLDM与贝叶斯估计的鲁棒视觉跟踪

提出了一种在线学习判别式模型OLDM(online learning discriminative model),并结合贝叶斯估计实现了对视觉运动目标的鲁棒跟踪。首先,通过对初始化的跟踪区域进行样本标记与聚类分析得到目标的判别式模型;然后,利用该模型在预测的跟踪区域内计算目标的似然分布;最后,在贝叶斯框架下完成目标状态的确定并对模型进行学习与更新。算法通过在线学习适时更新目标模型,增强了算法对目标表观变化的适应性。实验结果表明,本文算法能够有效地适应目标表观特征的复杂变化,对目标的尺度、光照、遮挡以及非刚性形变等具有较强的鲁棒性,算法的跟踪精度与稳定性比当前主流算法均有一定提高。     

基于拓扑数据模型的三维宗地合并与分割算法

三维宗地是宗地在三维空间的扩展,其合并与分割是三维地籍最常用、最基本的功能。在给出数据结构基础上,提出基于拓扑数据模型的三维宗地合并与分割算法。其中,合并算法通过查找公共面,获取公共面集,设立拓扑取舍准则,删除舍弃的边与顶点,合并被删除的边和顶点所属的共平面的面与边,更新对应的体与面实现。分割算法通过边分裂,以新生成边替换原始边;面分裂,以新生成面替换原始面;体分裂,以新生成体替换原始体实现。为验证算法,建立了实验原型系统,实验结果表明:算法有效、可行。     

席尔宾斯基垫片在格网DEM信息伪装中的应用

DEM具有十分重要的军事经济价值,格网DEM是其最常见的一种表现方式。本文通过探讨席尔宾斯基垫片的一些性质,结合数字高程模型的数据特点,给出了席尔宾斯基垫片应用于DEM数据信息伪装的方法并进行了安全性分析,实现了n维席尔宾斯基垫片情况下的DEM信息伪装。通过实验分析了伪装效果与各种影响要素之间的关系。所提出的DEM伪装算法迷惑性强、安全性能良好,可以为DEM数据的存储和传输提供有力的技术保障。     

A graph edit dictionary for correcting errors in roof topology graphs reconstructed from point clouds

In the task of 3D building model reconstruction from point clouds we face the problem of recovering a roof topology graph in the presence of noise, small roof faces and low point densities. Errors in roof topology graphs will seriously affect the final modelling results. The aim of this research is to automatically correct these errors. We define the graph correction as a graph-to-graph problem, similar to the spelling correction problem (also called the string-to-string problem). The graph correction is more complex than string correction, as the graphs are 2D while strings are only 1D. We design a strategy based on a dictionary of graph edit operations to automatically identify and correct the errors in the input graph. For each type of error the graph edit dictionary stores a representative erroneous subgraph as well as the corrected version. As an erroneous roof topology graph may contain several errors, a heuristic search is applied to find the optimum sequence of graph edits to correct the errors one by one. The graph edit dictionary can be expanded to include entries needed to cope with errors that were previously not encountered. Experiments show that the dictionary with only fifteen entries already properly corrects one quarter of erroneous graphs in about 4500 buildings, and even half of the erroneous graphs in one test area, achieving as high as a 95% acceptance rate of the reconstructed models.     

三维陡崖符号的自动建模研究

针对三维地形图中某些地貌符号难以建模的问题,以陡崖符号为例,提出了一种基于不规则三角网自动提取陡崖边缘线的方法,根据不同光照条件下的视觉感受规律,建立了陡崖符号的光照模型,并对其数学表达进行了研究,介绍了陡崖符号的自动建模流程,有助于其他类似地貌符号模型的自动建立。     

基于层面结构的地质块体拓扑关系的自动构建

在地质建模中,基于层面的地质块体结构模型的获取是其中最重要的环节之一,目前的构建方法仅关注地质块体的提取和算法效率的提高,忽略了对地质块体与其组成面片以及各地质块体之间拓扑关系的建立,为此,本文提出了一种新的构建方法,基本思路是：首先,利用边界线与曲面片的关系,提取方向边和方向三角形,其次,按照右手法则建立面片排序表,最后,按照一定的遍历规则获取每个面片的正体和负体。此方法不仅可以自动确定地质块体与地质曲面片的组成关系,还可间接分析地质块体之间的邻接关系,从而为三维地质体模型的建立以及三维地质体拓扑查询和分析奠定基础。     

基于可变模板的航空影像中建筑物提取

针对航空影像中目标提取的困难，提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法，并针对几种比较典型的建筑物，详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时，可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合，因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法，模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力，给出了利用可变模板提取航空影像中几种不同类型的建筑物的例子