目的3维人脸的表情信息不均匀地分布在五官及脸颊附近,对表情进行充分的描述和合理的权重分配是提升识别效果的重要途径。为提高3维人脸表情识别的准确率,提出了一种基于带权重局部旋度模式的3维人脸表情识别算法。方法首先,为了提取具有较强表情分辨能力的特征,提出对3维人脸的旋度向量进行编码,获取局部旋度模式作为表情特征;然后,提出将ICNP(interactive closest normal points)算法与最小投影偏差算法结合,前者实现3维人脸子区域的不规则划分,划分得到的11个子区域保留了表情变化下面部五官和肌肉的完整性,后者根据各区域对表情识别的贡献大小为各区域的局部旋度模式特征分配权重;最后,带有权重的局部旋度模式特征被输入到分类器中实现表情识别。结果基于BU-3DFE3维人脸表情库对本文提出的局部旋度模式特征进行评估,结果表明其分辨能力较其他表情特征更强;基于BU-3DFE库进行表情识别实验,与其他3维人脸表情识别算法相比,本文算法取得了最高的平均识别率,达到89.67%,同时对易混淆的"悲伤"、"愤怒"和"厌恶"等表情的误判率也较低。结论局部旋度模式特征对3维人脸的表情有较强的表征能力;ICNP算法与最小投影偏差算法的结合,能够实现区域的有效划分和权重的准确计算,有效提高特征对表情的识别能力。试验结果表明本文算法对3维人脸表情具有较高的识别率,并对易混淆的相似表情仍具有较好的识别效果。
从某单位的实际需求出发,利用Web技术和SQL Server 2008数据库,开发了一个网络热点信息发现系统。该系统采用B/S架构模型和C#的程序设计开发语言,以Single Pass算法和热度评价算法作为系统的核心算法,基本实现了页面信息采集和信息处理等功能。目前该系统已投入使用,检测热点信息效果良好。
We propose modified local mean decomposition to analyze signals of fringe pattern adaptively. It decomposes the signals into a set of functions, each of which is the product of amplitude signal and frequency signal. Then, the physical components of noise and background are extracted according to the corresponding product functions. Moreover, to solve the most likely mode mixing problem, a high-frequency signal is constructed according to the amplitude and frequency characteristics of the intrinsic noise. Using the presented method, carrier signals are recovered accurately as well as the wrapped phase. Compared experiments illustrate the validity of this method.
