从明暗恢复形状(shape from shading,SFS)是指利用单幅图像中物体表面的明暗变化来恢复其表面三维形状,为进一步对物体进行三维重构奠定基础.在假设无限远处点光源照射,朗伯体表面和正交投影成像条件下,传统SFS问题将朗伯表面漫反射模...
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从明暗恢复形状(shape from shading,SFS)是指利用单幅图像中物体表面的明暗变化来恢复其表面三维形状,为进一步对物体进行三维重构奠定基础.在假设无限远处点光源照射,朗伯体表面和正交投影成像条件下,传统SFS问题将朗伯表面漫反射模型与光滑物体表面模型相结合建立了相应的正则化模型.根据构造正则化模型方式的不同可以将现有的SPS算法大致分为最小值方法、演化方法、局部方法和线性化方法四类.本文以最小值方法为例对SFS正则化模型及求解算法作了简要介绍.最后,本文简略介绍对现有SFS方法的改进和SFS问题的研究发展趋势.
本文讨论了我们在开发人机交互系统过程中,实现人脸检测及其特征区域的定位方法。对输入图像,我们采用了简化的人脸肤色模型进行分割处理。对于由此得到的候选区域,使用基于Fisher准则的线性判别分析(Fisher Discrimination Analysis)从中筛选出人脸所在的区域。在该区域内,我们使用由主元分析(Principle Component Analysis)导出的重构误差ε,又称DFFS(Distance From Face Space),结合使用FDA定位携带主要语音视觉特征的嘴部区域。本文实验中所使用的样本数据来自中国科学院声学所汉语听觉、视觉双模态数据库(CAVSR V1.0)。
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