西安交通大学,电子与信息工程学院,陕西,西安,710049
在研究单幅平面图像内在特性的基础上,提出了一种恢复立体视觉景象建模的新方法.对图像进行智能识别处理,可以求得许多线段的特征参数,并由此计算出消隐点和消隐线,从而可自动获得场景的立体结构信息.本算法的特点在于用一个代数表达式统一了三种典型的度量方法,无需传统的相机内校正参数,直接可计算出建模用立体信息.建模结果用VRML格式保存、输出,以便于网上浏览.众多的图像验证了该方法的有效性、适用性.
基于图像的建模 仿射结构 消隐点 消隐线 虚拟现实建模语言 Image-based modeling Affine structure Vanishing point Vanishing line VRML
西安交通大学,电子信息工程学院,信息工程研究所,陕西,西安,710049
在已有的人脸识别方法中,识别时间一般随数据库规模而线性增长,因而难以控制,影响算法对大型人脸数据库的实用性.为此,提出了一种新的人脸识别策略:首先通过训练确定一组有代表性人脸作为参考脸,并在此基础上建立基于相似度的排序结构;这样在识别时只需计算待识别人脸与参考脸的相似度,即可结合排序结构确定一组最相似人脸,再逐个比较确定最终识别结果.由于大量计算已离线完成,识别速度大大提高.通过选择参考脸和最相似人脸的数目,可大致控制不同规模数据库的识别时间.实验表明,该识别策略下识别性能略有下降,但识别速度大大提高.
人脸识别 参考脸 排序空间 本征脸 Hausdorff距离 Facial recognition Reference faces Sorting space Eigenface Hausdorff distance
西安交通大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710049
利用直线聚类和统计分析方法自动地实现对二维图像中提取出的消隐点的位置测算,对后续摄像机标定和三维建模十分有用.在人造建筑物的图像中,存在着许多空间上相互平行的直线,这些直线经过透视投影后将在成像平面上相交于一点,称为消隐点.基于直线倾角聚类的思想,对所有直线按倾角相交得到的待定消隐点进行统计分析处理,实现了消隐点位置的测算.实验表明,由于利用了平面图像中几乎所有的空间结构信息(线条),并采用了聚类和统计分析的数据处理方法,减少了由于噪声或者成像畸变造成的误差,所得结果精度高,算法鲁棒性好,整个测算过程子动完成。
消隐点 直线提取 透视成像 Vanishing point Line extract Perspective projection
