北京市自然科学基金(4102009)
- 作品数：5 被引量：7H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合多通道信息的二维人脸识别被引量：3
- 2011年
- 为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.
- 唐恒亮孙艳丰尹宝才盖赟
- 关键词：人脸识别HAAR小波变换
- 一种基于延迟光照的局部光照模型算法
- 针对多光源光照计算复杂、运算速度慢这一问题,提出了一种基于延迟光照的局部光照模型算法。首先介绍了现有的实时多光源光照模型算法,阐述了延迟光照处理的基本思想,提出了基于延迟光照的局部光照计算模型,并对纹理存储进行了优化设计...
- 孙首乙孔德慧尹宝才
- 关键词：虚拟现实
- 文献传递
- 基于快速傅立叶变换的实时动态草叶绘制被引量：1
- 2011年
- 大范围自然环境已成为当今3D游戏和仿真系统中不可或缺的关键因素。而植被又是自然环境中必不可少的成分,大面积植被有助于提高仿真场景的沉浸感。准确绘制几何草叶往往要诉诸于大量面片绘制,计算复杂度随着几何面片的增加而显著增加。同时要使叶片随风摆动,叶片的几何模型就要动态修改,这无疑使场景实时渲染变得困难重重。因此减轻数据传输、图元绘制压力的方法以及简单可靠的模型网格运动控制方法的应用及其运行效率在运动植物叶片绘制过程中就显得尤为重要。减轻传输压力需要尽量少的数据,提高绘制质量需要尽量多的数据,解决这对矛盾需要少量输入大量输出。利用当今图形硬件的几何着色器,和顶点着色器传输进来的少量顶点数据动态创建代表叶片的图元条带,是减少传输和绘制面片数量的有效手段。采用基于快速傅里叶变换(FFT)技术控制叶片的运动,是一种简单有效的运动控制方法,可以使大量随风摆动叶片的实时绘制成为可能。
- 朱江孔德慧张勇
- 关键词：快速傅立叶变换几何着色器
- 基于稀疏表示模型的图像解码方法
- 2013年
- 为了更好地提取图像信号的稀疏特性,提出了一种多方向自回归稀疏模型及其重建算法.多方向自回归稀疏模型利用图像局部统计相关和纹理方向实现了图像稀疏表示.在基于变换的编码框架下,以编码端的变换矩阵为观测矩阵,用多方向自回归稀疏模型代替解码端的反变换.图像仿真结果表明,所提出的技术能改善JPEG图像的质量.
- 施云惠李倩丁文鹏尹宝才
- 关键词：压缩感知
- 面向中国手语合成的视频语义描述方法被引量：2
- 2012年
- 为提高手语合成视频的真实感,提出一种面向手语合成的视频语义描述方法,并基于语义描述构建出相应的视频数据库.采集特定研究领域的手语视频数据,按照词义把源视频切分成词条基元和基于人体-部件的多层次过渡基元,通过对视频基元每帧图像进行语义描述来建立它们的多维语义模型.每个视频基元的多维语义模型代表了该视频每帧图像所包含的具体手语信息,包括位置、手形、韵律等.在手语合成过程中,通过解析视频的多维语义模型即可实时地调用有用的信息.该视频语义描述方法可为手语合成提供实时一致的语义理解,并且在拼接2段不同韵律的手语视频时,可通过解析出的韵律信息适当地调整过渡帧的插值位置,进而合成韵律一致的过渡视频.
- 王茹尹宝才王立春孔德慧
- 关键词：手语合成语义描述语义模型
- 图像视频信号的压缩采样与稀疏重建被引量：1
- 2013年
- 视觉传感器通常不知道它们"看到"的现象之下的物理过程,以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon/Nyquist采样率获取图像视频数据,从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力.压缩感知(compressive sensing,CS)理论表明:在某个线性变换域下稀疏的信号,可以利用少量的观测数据精确地重建,或在噪声情况下鲁棒地重建.压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础,为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破.本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题:压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述.在采样方面,分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能;在稀疏重建模型方面,从图像视频信号的稀疏先验性出发,介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法;在优化求解方面,针对重建模型,介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法.以此为基础,分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战,展望了未来的发展方向.
- 尹宝才施云惠丁文鹏胡永利李敬华
- 关键词：采样压缩感知
