-
题名一种改进的AAM人脸特征点快速定位方法
被引量：14
- 1
-
-
作者
范小九
彭强
Jim X Chen
夏旭
-
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
乔治梅森大学计算机科学系 美国弗吉尼亚
-
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期1354-1358,共5页
-
基金
国家自然科学基金(60672099)
西南交通大学2009博士研究生创新基金资助课题
-
文摘
传统的AAM(Active Appearance Models)人脸特征定位改进方法通常关注于拟合效率上,没有具体考虑拟合初始位置和模型实例的特征,因此定位准确率和速度并不理想。该文提出了一种基于人脸特征检测和简单三维姿态估计的拟合初始位置改进和模型实例选择方法。首先采用Adaboost算法对图像中人脸特征进行预检测,然后充分利用YCbCr色彩空间人脸肤色特性对无法检测或检测不完全的图像进行特征提取,最后根据特征区域计算鼻尖坐标和人脸偏转角,合理调整拟合中心位置和模型实例,并在拟合过程中引入ATLAS(Automatically Tuned Linear Algebra Software)线性代数软件包,实现矩阵优化。基于IMM人脸库的仿真实验表明,该方法与传统反向组合AAM相比,拟合准确率提高约43%,时间消耗降低约62%。
-
关键词
人脸识别
AAM
反向组合算法
ADABOOST
三维姿态估计
ATLAS
-
Keywords
Face recognition
Active Appearance Model （AAM）
Inverse compositional algorithm
Adaboost
3D pose estimation
Automatically Tuned Linear Algebra Software （ATLAS）
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名泥石流沟道汇流对堆积危险范围影响的数值模拟研究
被引量：3
- 2
-
-
作者
叶健
陈锦雄
陈晓清
朱军
徐柱
-
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
乔治梅森大学计算机科学系
中国科学院成都山地灾害与环境研究所
-
出处
《地理科学》
CSCD
北大核心
2016年第10期1588-1594,共7页
-
基金
青年教师百人计划项目(A0920502051411-7)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(A0920502051619-91)
+1 种基金
四川省应急测绘与防灾减灾工程中心技术研究中心开放基金重点项目(J2014ZC17)
教育部创新团队(IRT13092)项目资助~~
-
文摘
利用离散元法和图形处理器(GPU)并行计算手段建立泥石流运动堆积模型,以自然界沟道泥石流汇流后运动堆积特征及危险范围作为模拟参照,利用所构建的泥石流流通槽完成沟道泥石流不同交汇角汇流模拟试验和堆积危险范围预测,实现了泥石流沟道汇流的可视化模拟和数值模拟。试验结果表明,可视化模拟能够模拟出自然界中泥石流自流通区运动汇流后产生堆积的运动特征;数值模拟实现了锐角条件下仅考虑单因素即沟道交汇角对泥石流堆积危险范围影响的模拟试验。此外,利用GPU并行计算的优势可用于模拟大规模泥石流汇流现象,模型的可扩展性为泥石流汇流堆积危险范围分析向更为复杂的地理环境模拟奠定基础。
-
关键词
泥石流汇流
GPU
泥石流堆积
危险范围
离散元法
-
Keywords
debris-flow confluence
GPU
debris-flow deposits
hazard range
DEM
-
分类号
P694
[天文地球—地质学]
-
