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题名基于细胞神经网络的从阴影恢复形状的新方法
被引量：2
- 1
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作者
王怀颖
于盛林
冯强
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机构
南京航空航天大学自动化学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第11期2120-2124,共5页
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文摘
细胞神经网络(CNN)是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路,它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算,并且非常适用于超大规模集成电路(VLSI)的实现.本文针对从阴影恢复形状(SFS)问题,提出了一种基于硬件退火CNN的能量函数优化方法,并对该方法进行了详细分析,给出了实例的仿真结果,验证了该方法的有效性.该方法为并行处理算法,具有运算量小、易于大规模VLSI集成实现,且能够克服局部极小等优点,可以使SFS问题得到实时的处理.
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关键词
细胞神经网络(CNN)
从阴影恢复形状(SFS)
优化
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Keywords
cellular neural networks（CNN）
shape from shading （SFS）
optimization
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名铝合金脉冲GTAW熔池表面反射模型的建立
被引量：8
- 2
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作者
李来平
陈善本
林涛
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机构
上海交通大学材料科学与工程学院
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出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期77-80,共4页
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基金
上海市科委重点项目(021111116)
教育部博士点基金资助项目(20020248015)
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文摘
利用从阴影恢复形状方法计算熔池表面高度的关键是建立熔池表面反射模型。通过分析铝合金脉冲GTAW的电弧光强、滤光系统、熔池形状和反射特性、摄像机参数,建立了熔池表面的反射模型。利用熔池表面光滑模型和变因子超松弛方法计算了熔池表面的高度。
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关键词
铝合金
脉冲钨极惰性气体保护焊
熔池表面反射模型
从阴影恢复形状
熔池表面高度
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Keywords
Aluminum alloys
Computer simulation
Image processing
Light sources
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分类号
TP242.62
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名结合SFS和双目模型的单幅图像深度估计算法
被引量：3
- 3
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作者
赵子阳
蒋慕蓉
黄亚群
郝健宇
曾科
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机构
云南大学信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期161-164,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(11161055)资助
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文摘
从二维图像中获取图像深度信息是计算机视觉领域的热点问题。经典的双目视觉方法需要相机内部参数和同一场景的多张图像,视觉参数不足容易导致计算错误,而单幅图像只能依靠自身的几何信息得到图像深度。文中针对未知相机参数得到的单幅普通二维图像,结合SFS(从阴影恢复形状)方法,运用图像明暗的几何信息和双目视觉模型获取图像目标深度值,再利用目标轮廓信息对不同目标区域进行赋值,得到图像不同目标距离观察者的远近关系。实验结果表明,所提方法得到的图像深度能较为准确地反映出场景的真实信息,较符合实际观测结果。
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关键词
从阴影恢复形状
双目视觉
单幅图片
图像深度
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Keywords
SFS
Binocular vision
Single-picture
Image depth
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于三维形变模型的人脸姿势表情校正
被引量：5
- 4
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作者
王钱庆
张惊雷
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机构
天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室
天津理工大学电气电子工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第6期263-269,共7页
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文摘
针对目前人脸姿势校正鲁棒性差和计算复杂等问题,提出一种新的人脸姿态表情校正方法。首先,通过Fast-SIC算法来改进AAM模型以实现人脸对齐,该算法在不同光照、不同表情、不同姿势及不同遮挡的情况下均具有良好的对齐效果。然后,在人脸对齐的基础上进行人脸三维重建。文中提出了BFM-3DMM模型,其在原始3DMM模型的基础上添加了表情参数。但是,经过BFM-3DMM模型校正后的人脸仍然不够平滑,利用SFS算法不会受到原始统计模型约束的特点,对BFM-3DMM模型校正后的二维人脸进行再校正。在AFLW和LFPW数据库及自测人脸数据库上进行了相关实验,结果证明,校正后的二维人脸更加平滑且具有高保真度,还能够保留图像背景等信息。
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关键词
人脸三维重建
主动表观模型
三维形变模型
从阴影恢复形状法
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Keywords
3D Face reconstruction
Active appearance model(AAM)
3D morphable model(3DMM)
Shape from shading algorithm(SFS)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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