1 华南理工大学 软件学院，广东广州50006
2 华南理工大学 自动化科学与工程学院，广东广州510641
3 中国科学院 力学研究所，北京100190
点云的无监督表征学习对于理解和分析点云至关重要，基于三维重建的自动编码器是无监督学习中的重要架构。针对现有的自编码器存在旋转干扰和特征学习能力不足的问题，本文提出一个旋转不变的2D视图-3D点云自编码器。首先，设计局部融合全局的旋转不变特征转换策略。对于局部表示，利用手工设计特征对输入点云进行转换，生成旋转不变的点云表征；对于全局表示，提出一个基于主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）的对齐模块，将旋转点云对齐同一姿态下，在补充全局信息的同时排除旋转干扰。然后，在编码器设计局部和非局部特征提取模块，充分提取点云的局部空间特征和非局部上下文相关性，并建模不同层次特征之间的语义一致性。最后，提出一个基于PCA对齐的2D-3D 重构的解码方法，重建对齐后的三维点云和二维视图，使编码器输出的点云表征集成来自3D点云和2D视图的丰富学习信号。实验结果表明：本算法在随机旋转的合成数据集ModelNet40和真实数据集ScanObjectNN上的识别精度分别为90.84%和89.02%，学习的点云表征在没有任何标签监督的情况下实现了良好的可辨别性，并且具有较好的旋转鲁棒性。
三维点云 自编码器 表征学习 旋转不变性 three-dimensional point cloud auto-encoder representation learning rotational invariance
上海电机学院机器人与智能技术实验室，上海 201306
针对Intensity ScanContext（ISC）等激光雷达闭环检测算法中描述子易受载体旋转和平移变化干扰、不变性较弱从而导致闭环效果差的问题，提出了一种在城市动态环境下具有旋转和平移不变性的激光雷达点云描述子。首先，在点云处理部分，基于角度图像的地面点分割算法去除点云数据中的地面点，并利用基于弯曲体素聚类的动态目标剔除算法完成点云分割和动态目标的剔除。然后，基于惯性测量元件采集的四元数对点云进行坐标系变换，将所有帧点云统一至同一航向角下，以实现描述子的旋转不变性。接着，通过点云中静态目标与载体运动方向所在法平面的相对位置关系来确定描述子绘制中心，以实现描述子的平移不变性。最后，利用所提描述子进行闭环检测，并结合点云数据的空间结构对闭环检测结果进行一致性验证。在KITTI公开数据集下的实验结果表明，所提方法在城市动态环境下能够更加快速准确地实现闭环检测，相比于ISC算法，所提方法在准确率为100%时召回率提高了8.58个百分点，且平均耗时减少了12.90%。
大气光学 激光雷达 闭环检测 旋转不变性 平移不变性 惯性测量元件 光学学报
2022, 42(24): 2401007
1 合肥工业大学计算机与信息学院, 安徽合肥 230009
2 工业安全与应急技术安徽省重点实验室, 安徽合肥 230009
3 合肥进毅智能技术有限公司, 安徽合肥 230088
在无约束的开放空间中, 由于面部姿态变化、背景环境复杂、运动模糊等, 人脸检测仍是一个具有挑战性的任务。本文针对视频流中人脸检测存在的平面内旋转问题, 将人脸关键点与金字塔光流相结合, 提出了基于级联网络和金字塔光流的旋转不变人脸检测算法。首先利用级联渐进卷积神经网络对视频流中前一帧进行人脸位置和关键点的定位; 其次为获取关键点与人脸候选框间光流映射, 使用独立的关键点检测网络对当前帧进行再次定位; 之后计算前后两帧之间关键点光流位移; 最后通过关键点光流位移与人脸候选框的映射关系, 对视频中检测到的人脸进行校正, 从而完成平面内旋转人脸不变性检测。实验经 FDDB公开数据集上测试, 证明该方法精确度较高。并且, 在 Boston面部跟踪数据集上进行动态测试, 证明该人脸检测算法能有效解决平面内旋转人脸检测问题。对比其它检测算法, 该算法检测速度有较大优势, 同时视频中窗口抖动问题得到了很好解决。
旋转不变性 关键点检测 级联渐进网络 金字塔光流 人脸检测 rotation-invariant facial landmark calibration networks pyramid optical flow face detection
1 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
2 中国科学院大学,北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083
针对红外空中目标,提出了一种基于稀疏表示的快速分类算法.该工作的技术难点表现在训练样本较少,算法需要具有旋转不变性、较高的抗噪性和实时性.针对这些难点,首先根据红外空中面目标的梯度信息和统计特性,计算出图像主方向,然后将主方向旋转至同一参考方向.接着基于稀疏表示原理,把分类问题转化为 1范数最小化问题,最后用快速收敛方法得到分类结果.实验结果表明该方法能够达到 98.3%的正确率,给测试图像 50%的像素叠加噪声后,分类正确率仍大于 80%.
红外图像 空中目标 旋转不变性 稀疏表示分类 infrared image aircraft identification rotation invariant sparse representation classification
中国民航大学 天津市智能信号与图像处理重点实验室, 天津 300300
基于编码的特征表达方法在光照不变性、运算效率、特征表述能力等方面具有较大优势, 成为新型的特征提取方法之一。手指静脉图像采用红外光透射成像, 加之手指内部其他组织的固有影响, 图像质量普遍较低。将Gabor滤波对图像纹理的增强与局部图结构编码的思想相结合, 重点研究一种新的对称邻域交叉图结构, 将局部邻域的纹理变化转换为加权的编码串。通过不同方向特征编码提取每个通道Gabor滤波图像的特征编码图, 充分表达像素点周围邻域的位置信息和梯度信息, 具有良好的旋转不变性。实验结果表明: 提出的手指静脉特征编码新方法比多种常用特征编码方法具有更好的识别性能, 对图像姿态变化更鲁棒。
特征编码 指静脉识别 局部图结构 Gabor 滤波 旋转不变性 feature encoding finger-vein recognition local graph structure Gabor filtering rotation invariance 红外与激光工程
2018, 47(9): 0926006
1 中国科学院上海应用物理研究所, 上海 201204
2 中国科学院大学, 北京 100049
X射线小角散射显微层析成像(SAXS-CT)是一种无损的结构表征技术,用于研究非均匀物质纳米结构信息及其空间分布;在上海同步辐射光源(SSRF)设计并搭建了基于Kirkpatrick-Baez(KB)镜聚焦的SAXS-CT成像系统,并选取毛竹和注塑聚乳酸样品进行实验验证。结果表明:该SAXS-CT成像系统的聚焦光斑尺寸可以达到20 μm以下;对于毛竹样品,得到了其内部维管束和薄壁细胞的位置分布及散射差异,同时获取了内部纳米纤维的取向特点;对于注塑聚乳酸样品,发现其内部片晶结构具有分层分布特征,获取了片晶结构的分布图像以及长周期分布图像;实验结果验证了该SAXS-CT成像系统的可靠性及实用性。
X射线光学 X射线小角散射显微层析成像 Kirkpatrick-Baez镜 同步辐射 旋转不变性
针对显微立体视觉标定过程中, 因显微成像产生的畸变和模糊而造成棋盘格标定板角点误检的问题, 提出一种基于旋转不变性的角点检测方法, 研究了棋盘格角点间的几何特征, 对所有特征角点进行排序, 通过实验建立数学模型, 计算筛选的特征角点的置信度, 准确提取出棋盘格角点位置, 并通过一系列实验对这种方法的准确度、噪点数量以及精度进行验证。结果表明, 基于旋转不变性的棋盘格角点检测方法, 准确率达到91.2%, 重投影误差的均方差约为0.1像素, 具有较高的准确性和精度。
旋转不变性 角点检测 几何特征 置信度 rotation invariance corner detection geometric characteristics confidence level
1 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所， 江苏 南京 210042
2 中国科学院天文光学技术重点实验室， 江苏 南京 210042
在天文光纤光谱仪中，阶跃型圆柱多模光纤的出射场在有些情况下会变成环形分布的光斑而不是具有高斯分布的圆形光斑，这将对天文光谱测量造成重要影响，不仅引起伪光谱漂移导致光谱测量精度降低，而且还产生伪光谱结构使得原本复杂的天文光谱更加难以分析。利用光线理论对阶跃型圆柱多模光纤的光学传播性能进行分析，揭示了造成环形出射场形成的两大因素：一是入射偏移（包括中心偏移和角度偏移），另一个是圆柱光纤旋转不变性导致的空间光线传播方式。并通过建立入射中心偏移量与出射场环形分布的数学模型，研究了随着中心偏移量增大环形出射场的形成和演化过程，理论分析与实验现象吻合。
光纤光学 多模光纤 出射场 天文光谱 偏移 旋转不变性
1 中国传媒大学 信息工程学院, 北京 100024
2 中国艺术科技研究所, 北京 100061
提出了改进的形状上下文算法以克服传统的形状上下文算法不具备旋转不变性这一缺点。该算法利用找寻包含采样点数最多的角度区间的方式改变图像角度, 对相对应的区域进行比较, 并计算匹配代价, 从而为形状上下文加入旋转不变性。为提高运算速度, 算法也引入了剪枝方法, 解决了进行直方图距离计算时遍历采样点的问题。实验显示, 本文的算法在公开数据库上测试得到的精确度召回率(PR)曲线与郑提出算法的PR曲线性能接近, 但是计算速度较其提升了近1倍;与传统的形状上下文算法相比, 提出算法的PR曲线更为优越, 且检索精度有较大提高。因此, 提出的算法综合检索性能更好, 能够有效地的应用于二值图像检索领域。
二值图像 图像检索 形状上下文 旋转不变性 剪枝 binary image image retrieval shape context rotation invariance pruning
四川攀枝花学院计算机学院，四川攀枝花 617000
针对检测图像多圆问题，该文提出一种利用圆的对称性与旋转变换相结合的圆检测新方法。从圆的几何性质出发，在图像边缘点上以过圆心且平行横坐标的直线为对称轴搜索对称点集 P1；然后图像做旋转变换，再次对称点搜索并做反旋转变换得到点集 P2；利用圆的旋转对称性，圆上的点集即是点集 P1与 P2的交集，从而实现圆的检测。实验结果表明，该算法与当前应用最广的 RHT、RCD圆检测方法相比具有检测速度快，实现简单等优点。
圆检测 对称性 旋转不变性 计算机视觉 multi-circle detection symmetrical characteristic rotation invariant computer vision
