李成龙
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：山东大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于图形模拟的精细三维注册优化方法
- 2018年
- 为了处理不可解析求导的目标函数,并克服传统方法对图形绘制解像度敏感,易陷入局部极值的问题,提出一种基于模拟求解的三维注册优化方法.以首先定义基于轮廓特征的目标函数,并采用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解;在每次迭代过程中,根据位置与姿态参数特征的不同自适应地调整方向导数计算,并分别采用解析式增量估计和随机采样式估计方法计算相应梯度方向,为目标函数模拟出光滑的表达.定量和定性的实验结果表明,文中方法可以快速收敛,很好地克服了局部极值问题.
- 郑杨杨李成龙钟凡钟凡
- 关键词：三维注册梯度方向局部极值
- 基于3维模型的单视图不规则物体定位被引量：5
- 2015年
- 单幅图像中物体的定位需要估计物体在3维空间中的位置和姿态,在静态场景中等价于摄像机定标,具有广泛的应用价值.针对具有3维模型,但缺失纹理信息的不规则物体的定位问题,提出一种基于轮廓匹配的定位方法.首先使用基于图像分割的方法提取输入图像中物体轮廓线,然后可以将图像轮廓线与给定位置和姿态参数下渲染3维模型的轮廓线进行匹配,匹配误差可以表示为位置与姿态参数的函数.由于该函数不能解析表达与求解,需要通过离散采样计算导数及目标函数值.位置与姿态参数的最优值可以通过LM(Levenberg-Marquardt)方法进行求解.实验结果表明,该方法可以快速收敛,并具有很高的精确性和鲁棒性.
- 李成龙钟凡秦学英
- 关键词：轮廓线匹配函数
- 基于卡尔曼滤波和随机回归森林的实时头部姿态估计被引量：10
- 2017年
- 头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,与现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率.
- 李成龙李成龙钟凡马昕
- 关键词：头部姿态估计卡尔曼滤波
- 基于类独立核稀疏表示的鲁棒人脸识别被引量：2
- 2015年
- 针对人脸识别中光照变化、噪声干扰和遮挡等导致识别率下降的问题,提出类独立核稀疏表示的分类算法。利用冗余字典由多个子字典构成的特点,引入核技术用于提高人脸识别率。应用各类子字典和误差矩阵建立类独立核稀疏表示模型,借鉴正交匹配追踪算法思想提出类独立核正交匹配追踪算法,用于求解该模型得到各类的稀疏表示系数。将该系数结合各类子字典计算类相关重构误差,实现测试样本的分类识别。实验结果表明,相比同类算法,该算法具有较高的识别率,鲁棒性较好,能够有效抑制噪声、光照以及遮挡等干扰带来的负面影响。
- 王兰忠赵鹏李成龙钟凡
- 关键词：核技术人脸识别正交匹配追踪重构误差
