1 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安 710038
2 西安交通大学人工智能与机器人研究所, 陕西 西安 710049
提出了一种仅基于单个模板的人脸仿射配准方法。首先,为了克服人脸仿射变换而产生的局部形变,引入颜色特征来平衡模板人脸和目标人脸之间的颜色相似性和形状错配率,进而提出了一种基于颜色特征的人脸粗搜索算法。接着,采用人脸粗搜索算法得到的仿射变换作为初始约束,建立上步仿射约束下的人脸形状精确配准算法。在算法的每一步迭代中,利用前一步迭代得到的仿射变换,建立最近点的对应关系,并利用前步仿射约束下的目标函数求解新的仿射变换。本文算法成功解决了旋转、缩放和噪声干扰情况下人脸形状难以配准的问题。与传统人脸仿射配准算法相比,本文算法有效提高了人脸仿射配准的稳健性和精确性。
图像处理 图像配准 人脸仿射配准 仿射变换 粗搜索 精确配准
西安工程大学电子信息学院， 陕西 西安 710048
针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点，提出一种基于内部形态描述子（ISS）特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取，并以快速点特征直方图进行特征描述，然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准，使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿，最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找，以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明，与传统配准算法相比，该算法配准精度高，而且执行速度快。
机器视觉 点云配准 特征提取 初始配准 精细配准 激光与光电子学进展
2017, 54(11): 111503
