答辩-人脸图像姿态校正方法研究.pptx
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基于子空间的多姿态人脸识别方法研究的开题报告.docx
基于子空间的多姿态人脸识别方法研究的开题报告
一、研究背景
随着现代社会的不断发展，计算机视觉与模式识别技术的应用越来越广泛，其中人脸识别技术更是受到广泛关注。人脸识别技术可以在许多领域得到应用，例如安防监控、出入管理、社交媒体等。
然而，在实际应用中，人脸识别技术面临着许多挑战，例如光照变化、表情变化、遮挡等因素对人脸图像的影响。为了克服这些挑战，需要采用更加先进的人脸识别方法。
二、研究目的
本项目旨在探究基于子空间的多姿态人脸识别方法，通过分析不同视角下的人脸图像，提取出低维特征向量，并利用这些特征向量进行人脸识别，实现更加准确和鲁棒的人脸识别。
三、研究内容
1.多姿态人脸图像的预处理
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一种复杂人脸姿态的特征点重建方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113343885 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110695850.8
(22)申请日 2021.06.23
(71)申请人 杭州天翼智慧城市科技有限公司
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一种开关柜姿态校正装置及其校正方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113405501 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110680284.3
(22)申请日 2021.06.18
(71)申请人 广东电网有限责任公司广州供电局
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基于三维图像分析的运动损伤姿态采集方法研究.pptx
基于三维图像分析的运动损伤姿态采集方法研究汇报人：2024-01-09
研究背景与意义三维图像分析技术运动损伤姿态采集方法基于三维图像分析的运动损伤姿态评估实验设计与结果分析结论与展望contents目录
01研究背景与意义
0102运动损伤姿态采集的重要性通过采集和分析运动损伤时的姿态，可以深入了解损伤发生的原因和机制，为预防和治疗提供科学依据。运动损伤是体育领域中常见的问题，准确的姿态采集对于损伤诊断、治疗和康复具有重要意义。
三维图像分析在运动损伤姿态采集中的应用三维图像分析技术能够提供更全面、准确的空间信息，有助于更准确地评估运动姿态和损伤情况。三维图像分析能够捕捉到二维图像无法获取的
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遥感图像相对辐射校正方法研究的中期报告.docx
遥感图像相对辐射校正方法研究的中期报告
中期报告：遥感图像相对辐射校正方法研究
1.研究目的
本次研究的目的是开发和比较不同的相对辐射校正方法，以提高遥感图像的质量和精度，并为后续的遥感应用提供数据支持。
2.研究背景
相对辐射校正是遥感图像处理中的重要步骤之一。由于遥感图像受到环境和影响因素的影响，导致不同像元的辐射值存在差异，从而影响数据的可靠性和精度。因此，进行相对辐射校正可以消除这种影响，提高数据的一致性和可比性。
3.研究方法
本次研究将使用多种相对辐射校正方法，包括直接比例法、直方图匹配法和基于物理模型的校正法等。首先，将主要的影响因素进行分析和识别。然后，利用这些方法对遥感图像进
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基于NOAA卫星图像信息的大气辐射校正方法研究.pdf
第30 卷 第 6 期 红 外 技 术 Vol.30 No.6
2008 年 6 月 Infrared Technology June 2008
基于NOAA 卫星图像信息的大气辐射校正方法研究
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一种图像校正的方法及装置.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112991233 B
(45)授权公告日 2021.07.27
(21)申请号 202110527517.6 (56)对比文件
(22)申请日 2021.05.14
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图像抖动校正方法和装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114827447 A
(43)申请公布日 2022.07.29
(21)申请号 202110130610.3
(22)申请日 2021.01.29
(71)申请人 北京小米移动软件有限公司
地址 1
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基于深度学习的人脸图像生成及编辑方法研究.pdf
摘要
深度学习是一种机器学习方法，它试图模拟人类大脑的神经网络结构，通过多
层神经网络进行特征学习和抽象表示，从而实现对复杂数据模式的学习和识别。随
着深度学习的发展进步，以文本为导向的人脸图像生成及编辑任务已成为计算机视
觉领域的重要研究方向。文本生成及编辑人脸图像旨在根据文本描述生成或编辑相
应的人脸图像。对于传统文本生成人脸图像方法，生成人脸图像往往存在与文本描
述不一致且分辨率较低等问题。对于传统文本编辑人脸图像方法，编辑后的人脸图
像往往质量不高且与输入文本描述不一致以及存在难以保留与给定文本描述不相关
的人脸部分等问题。为了解决这些问题，本文分别设计了基于CLIP模型和文本重建
的
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基于生成对抗网络的人脸图像修复方法研究.pdf
摘要
人脸图像修复作为图像处理领域的一部分，其利用已知像素的信息重构出合
理、清晰、语义合适的图像。在实际应用中，人脸识别在从图像中获取人脸特征
来识别人物的信息时，受到网络通信因素的影响，或外物遮挡人脸等都会影响人
脸识别率。现有的基于深度学习的图像修复技术在修复人脸图像时取得良好效
果，但在修复存在较大破损区域的人脸图像和修复不规则掩膜时，仍然存在图像
修复区域模糊、语义不明确等问题。针对上述问题展开，主要研究工作概括如下：
（1）提出一种基于边缘轮廓先验对抗网络的人脸图像修复方法。针对目前
修复不规则掩膜人脸图像修复后人脸图像存在细节模糊，无法合成精细的纹理细
节和存在多级特征信息间的关
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单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究-自然资源学报.pdf
第３３卷 第３期 世界科技研究与发展 Ｖｏｌ．３３ Ｎｏ．３
２０１１年６月 ３９３－３９７页 ＷＯＲＬＤＳＣＩＴＥＣＨＲ＆Ｄ Ｊｕｎ．２０１１ ｐｐ．３９３－３９７
单张正面人脸图像的三维人脸重建方法
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一种航空大地电磁数据姿态校正方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114779358 A
(43)申请公布日 2022.07.22
(21)申请号 202210545589.8
(22)申请日 2022.05.19
(71)申请人 核工业航测遥感中心
地址 0500
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一种基于知识蒸馏的人脸姿态估计方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112818969 B
(45)授权公告日 2021.07.06
(21)申请号 202110418010.7 G06N 3/04 (2006.01)
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一种结合面部角度信息的多姿态人脸验证方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112990047 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110325222.0
(22)申请日 2021.03.26
(71)申请人 南京大学
地址 21
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基于流形学习的多姿态人脸识别研究的中期报告.docx
基于流形学习的多姿态人脸识别研究的中期报告
引言：
多姿态人脸识别一直是一个重要的研究方向，它在安防、生物识别、智能交互等领域都有广泛的应用。然而，由于人脸在不同的姿态下具有强烈的形变和尺度变化，因此对于传统的人脸识别算法而言，这种变化会增加难度并影响其准确性。基于流形学习的人脸识别是一种有效的多姿态人脸识别方法，它可以利用流形结构的本质特征，发现数据的内在规律，将高维数据降维为低维空间并实现人脸识别。
目标：
本文旨在建立一个多姿态人脸识别系统，并对其进行改进，提高其准确性和鲁棒性。具体目标如下：
1.收集多姿态人脸图像数据集，并进行预处理，保证数据质量。
2.基于流形学习算法将高维人脸图像