三维图像识别
一种基于三维模型投影的人脸识别新方法

一
种 基 于 三维 模 型 投 影 的人 脸 识 别 新 方 法
赵 明华 1 ,游 志胜 ,刘直芳 ,赵永 刚 , 2
( .四 川 大 学 图像 图形 研 究 所 , 四川 成都 6 0 6 l 1 1 04
2 西安理 工大学 计算机科学与工程学院 ,陕西 西安 7 0 4 ; . 10 8
ae r et i e n i c o s n e r s f D fc gs r ba e . h r et D rsl e sda r o ce t df r t r t n dt nasi emae e ti d T e o c d2 uta e s p j dO e dei a h ee o 2 a i a o n pj e e s u r
维普资讯
第3 4卷第 1 2期
20 年 1 07 2月
光 电工 程
Op o El cr n cEn i e r g t - e to i g n e i n
Vo13 No 1 .4, . 2
D e , 00 c2 7
文 章编 号 :10 — 0 X(0 71 — 0 7 0 0 3 5 1 2 0 )2 0 7 — 5
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三维表征方法

三维表征方法
标题:三维表征方法的理解与应用
一、引言
在计算机科学和机器学习领域,数据的表示和理解是关键。
三维表征方法是一种重要的数据表示方式,它能够更好地模拟现实世界中的物体和场景。
这种表示方式可以应用于各种任务,包括图像识别、视频分析、虚拟现实等。
二、三维表征方法的基本原理
三维表征方法主要是通过将物体或场景的形状、大小、位置等信息转化为三维模型来实现的。
这个过程通常需要大量的计算资源和复杂的算法。
常见的三维表征方法有立体视觉、深度学习、点云表示等。
三、三维表征方法的应用
1. 图像识别:通过构建三维模型,可以更准确地识别图像中的物体和场景。
例如,在自动驾驶中,可以通过三维表征方法来识别道路上的障碍物。
2. 视频分析:三维表征方法可以用于视频中的动作识别和追踪。
例如,在体育比赛中,可以通过三维表征方法来追踪运动员的动作。
3. 虚拟现实:三维表征方法是虚拟现实技术的基础。
通过构建逼真的三维模型,可以使用户感到身临其境。
四、三维表征方法的挑战与未来趋势
虽然三维表征方法在很多方面都取得了显著的成果,但仍面临许多挑战。
例如,如何有效地处理大规模的数据,如何提高模型的精度和效率,如何更好地理解和模拟真实世界的复杂性等。
在未来,随着硬件和算法的进步,我们期望看到更多的创新和突破。
五、结论
三维表征方法是一种强大的工具,它可以帮助我们更好地理解和模拟现实世界。
然而,要充分发挥其潜力,还需要我们不断探索和创新。
一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法

中图分类号 :P 9 . T 3 1 9
文献标识码 : A
文章编号 :0 1 7 1 (0 2 1— 10 0 10 — 19 2 1 )0 0 4 — 4
Ba e o nd m m a e S q nc Fa e Re o nii n Al o ih s d n a Ra o I g e ue e 3 D c c g to g rt m
第 2 8誊 第 1 0期
21 0 2年 l 月 0
科 技 通 报
BULL ETI OF CI N S ENCE AND TECHNOLOGY
V0 . No.0 128 1 0c 2 2 L 0l
Байду номын сангаас
一
种基 于随机 图像序列的三维人脸识别算法
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fc n o e s fi a c r t fr to g e e tmae a lr e i e tfc to ro ,t i p r pr s n D a e a i g prblm o n c u ae deo ma in de r e si t nd a g d n i ai n e r r hs pa e e e t a 3 f c i
openpose 3d识别原理

openpose 3d识别原理openpose 3D是一种3D姿势估计框架,它可以从RGB-D摄像机的输入中推测出人体的三维姿态。
openpose 3D是开源的,可在Windows,Linux和macOS上运行。
它基于深度学习技术,利用卷积神经网络实现姿势估计。
本文将介绍openpose 3D的原理。
openpose 3D采用的主要技术是多人三维姿态估计(Multi-Person 3D Pose Estimation, MP3D),主要使用卷积神经网络(CNN)和渲染器(Renderer)两个组件。
CNN卷积神经网络是在深度学习领域中广泛使用的一种神经网络类型。
在openpose 3D中,CNN用于对RGB-D视频输入进行特征提取和分类。
CNN在网络中执行一系列卷积、池化和全连接操作,提取出视频序列中的特征。
尤其是在处理RGB图像时,CNN的卷积操作可以有效地捕捉特征,如颜色、纹理等。
而对于深度图像,CNN可以提取深度信息,如每个点的距离和深度变化。
对于每个视频帧,openpose 3D的CNN将像素值转换为特征图,并在多个卷积层之间传递这些特征。
经过卷积和池化后,这些特征将被展平为一维向量,然后输入全连接层进行分类。
在openpose 3D中,分类的任务是预测每个关节点(如头、手、脚等)的三维位置。
Renderer渲染器是openpose 3D的第二个组件,它根据CNN的输出将渲染好的三维模型与输入视频进行对齐。
这个过程涉及到几何变换和最小二乘优化。
在几何变换中,渲染器用CNN预测的关节点位置来更新3D模型的形状和姿势。
这个过程涉及到平移、旋转和缩放等变换,以匹配输入视频中人体的姿势。
最小二乘优化则是通过最小化真实关节点与渲染关节点之间的误差来优化渲染过程。
这个过程中需要确定哪些关节点是正确的,并且它们和真实关节点的距离应该最小化。
通过这个过程,可以调整姿势估计和几何变换中的参数,以进一步提高姿势估计的准确性。
医学图像处理中的三维可视化技巧

医学图像处理中的三维可视化技巧医学图像处理是医学影像学领域中的关键技术之一。
它通过对医学图像进行处理和分析,提取有用的信息,并帮助医生进行疾病诊断和治疗规划。
在医学图像处理中,三维可视化技巧是一种重要的工具和方法,它能够将医学图像转化为直观的三维图像,使医生能够更全面地理解和分析病变情况,并提供更精确的诊断依据。
三维可视化技巧在医学图像处理中的应用非常广泛。
下面将介绍几种常用的三维可视化技巧及其在医学图像处理中的作用和优势。
1. 体绘制技术体绘制技术主要通过对医学图像中的密度信息进行处理,将图像转化为类似于实物体的三维表达形式。
该技术可以根据密度变化将不同组织或器官的边界显示出来,使医生能够更直观地观察病变的位置、大小和形态。
通过调整透明度和颜色映射等参数,还可以进一步提取和突出显示感兴趣的结构,方便医生进行详细的观察和分析。
2. 曲面重建技术曲面重建技术利用医学图像中的边缘信息,将图像中的二维曲线转化为三维的曲面结构。
通过对曲面的调整和优化,可以使得曲面更加光滑和真实,进一步提升医生对病变的观察能力。
曲面重建技术在疾病诊断和手术规划中具有重要的应用价值,能够为医生提供更精确的解剖结构信息,辅助他们做出更可靠的决策。
3. 面绘制技术面绘制技术是一种将医学图像中的二维轮廓转化为三维表面的方法。
通过对轮廓的描绘和填充,可以使得医生更清晰地观察到病变的边缘和形态。
面绘制技术不仅可以提高医生对疾病的识别能力,还可以为手术规划和治疗方案的设计提供有益的参考。
4. 虚拟内镜技术虚拟内镜技术是指利用计算机生成的虚拟内镜,在医学图像上进行视角移动和放大,模拟实际内镜检查的过程。
这种技术可以帮助医生更好地观察和分析图像,发现微小病变和病灶,并提供更准确的诊断结果。
虚拟内镜技术的应用使得疾病的早期诊断成为可能,提高了治疗的成功率和效果。
综上所述,三维可视化技巧在医学图像处理中扮演着重要的角色,可以提供直观、准确和全面的医学图像信息。
三维目标检测

三维目标检测三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目的是通过分析图像和点云数据,检测和识别三维环境中的物体。
与传统的二维目标检测相比,三维目标检测需要额外考虑物体在空间中的位置和姿态,具有更高的难度和复杂性。
三维目标检测的应用范围广泛,包括自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域。
其中,在自动驾驶领域,三维目标检测可以帮助车辆感知周围的障碍物和行人,从而避免事故发生,提高交通安全性。
在三维目标检测中,常用的数据来源包括图像和点云。
图像是最常见且易于获取的数据类型,通过图像可以获取物体的外观特征。
而点云是由激光雷达等传感器获取的,可以提供物体的三维坐标信息。
将图像和点云相结合,可以得到更全面和准确的三维环境信息。
三维目标检测主要包括物体检测和物体识别两个步骤。
物体检测是指在三维场景中,通过使用检测器来定位和检测场景中的所有物体。
常用的物体检测方法包括基于深度学习的方法和基于传统算法的方法。
其中,基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等网络结构,通过训练数据来学习物体的特征表示。
基于传统算法的方法通常使用特征提取和模型拟合等技术,通过提取物体的形状、纹理等特征来进行检测。
物体识别是指在检测到物体后,对其进行进一步的分类和识别。
常用的物体识别方法包括基于模型的方法和基于深度学习的方法。
基于模型的方法通过使用预定义的物体模型和特征匹配等技术,来进行物体识别。
基于深度学习的方法则通过训练数据来学习物体的特征表达能力,并通过使用卷积神经网络等网络结构来实现物体的识别。
三维目标检测的研究面临着许多挑战和困难。
首先,三维环境中的数据维度较高,并且存在着大量的噪声和不确定性。
其次,三维目标检测需要解决物体在空间中的遮挡、投影和尺度等问题。
此外,三维目标检测的计算复杂度较高,对计算资源的要求较高。
综上所述,三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其可以帮助实现自动驾驶、机器人导航等应用。
基于动态二维图像序列的三维步态识别方法

( 聊城大学 东 昌学院 , 山东 聊城 2 5 2 0 0 0 )
摘 要: 针对在 当前二维步态识别 系统 中 , 受到人体走路姿势 中的特征 重叠 的影 响 , 不 能很好 的解决 信 息丢失 问题 。 而三维识 别也 面临着技术要求复杂 , 对 设备角度要求高 的问题 , 本 文提出了一种基于动态 二维 图像序列的三维步态识别方法 。利用摄像机采集单帧步态图像 序列 , 通过 对单帧连续通 信进行坐
中图分类号 : T P 3 9 1 . 9 文献标识 码 : A 文章编号 : 1 0 0 1 — 7 1 1 9 ( 2 0 1 3 ) 1 0 — 0 1 8 6 — 0 3
Th r e e - Di me n s i o n a l Ga i t Re c o g n i t i o n Me t h o d Ba s e d o n Dy n a mi c 2 D I ma g e S e q u e n c e
第2 9卷 第 1 0期
2 01 3年 1 0月
科 技 通 报
BU L L E T I N 0F S C I ENC E AND TE C HN0L 0GY
Vo 1 . 2 9 No . 1 O 0e t .2 0 1 3
基 于动态二维图像序 列的三维步态识别方法
Wa n g Yun c he n g
( D o n g c h a n g C o l l e g e o f L i a o c h e n g U n i v e r s i t y , S h a n d o n g L i a o c h e n g 2 5 踟e g a i t i m a g e s e q u e n c e . t h r o u g h t o t h e s i n g l e{ a m e c o n t i n u o u s c o m m u n i c a t i o n t o c o o r d i n a t e d y n a m i c c o n v e r —
多特征和SVM相融合的三维物体识别方法

p o r t v e c t o r m a c h i n e w a s u s e d t o e s t a b l i s h t h e t h r e e - d i m e n s i o n a l o b j e c t r e c o ni g t i o n m o d e 1 .T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e
t h i s p a p e r p u t f o r w a r d a n i mp r o v e d 3 D o b j e c t r e c o g n i t i o n m e t h o d w h i c h i n t e g r a t e s s u p p o  ̄v e c t o r m a c h i n e a n d m u l t i —
f e a t u r e .T h e t h r e e - d i m e n s i o n a l o b j e c t s c o l o r f e a t u r e s , t e x t u r e f e a t u r e a n d Mo me n t i n v a r i a n t f e a t u r e s w e r e e x t r a c t e d ,
第3 0 卷 第3 期
文章编号 : 1 0 0 6 — 9 3 4 8 ( 2 0 1 3 ) 0 3 — 0 3 8 0 — 0 4
计
算
机
仿
真
2 0 1 3 年3 月 物 体 识 别 方 法
湛 宁
( 武汉理工大学计算机科学与技术学院 , 湖北 武汉 4 3 0 0 7 0) 摘要 : 研究 维物体识别问题 , 摄像机从不同角度拍摄 三维物 体 , 获取 的三维 物体图像变化 比较 大 , 传统方法 采用单一 特征 或简单多特征难 以正确描述三维物体 , 导致三维物体识 别的准确率较低 。为了提高三维物体识 别准确率 , 提出一种 多特征 和支持 向量机 卡 I j 融合 的三维物体识别方法。首先分别提取三维物体 的颜 色特征 、 纹理特征 和不变矩特征 , 然后采用 主成分 分析 消除各特征 间的冗余信息 , 最后采用支持向量机建立三维物体识别 模型。采用三 维物体图像数据库 C O I L 一 1 0 0进行测
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目录 摘要………………………………………………………………………1 第一章. 三维数据的应用 ……………………………………………2 第二章. 三维数据绘制方法 …………………………………………5 2.1三维数据的获取和网格绘制 …………………………………………………5 2.2三维激光扫描仪和点绘制 ……………………………………………………7 2.3基于局部分段线性拟合的绘制方法…………………………………………10 第三章. 基于局部分段线性拟合的绘制方法………………………13 3.1总体描述和主要问题…………………………………………………………13 3.2 K近邻搜索和近邻点组织……………………………………………………15 3.2.1 K近邻方法的原理及其在模式识别中的应用 …………………………15 3.2.2可自定搜索范围的K近邻搜索方法……………………………………17 3.2.3近邻点组织………………………………………………………………20 3.2.4网格规整化………………………………………………………………21 3.3三维数据的绘制………………………………………………………………25 3.3.1记录已绘制面片的数据结构……………………………………………25 3.3.2绘制中重复面片的判断和消除…………………………………………27 第四章. 实验结果及分析……………………………………………32 4.1算法的时间和空间代价………………………………………………………32 4.2实验的视觉效果………………………………………………………………37 第五章. 讨论…………………………………………………………48 参考文献 ………………………………………………………………51 致谢 ……………………………………………………………………52 北京大学学士学位论文 摘要 三维建模在建筑、医用图像、文物保护、三维动画游戏、电影特技制作等领域有着广泛的应用。一个三维模型的建立过程包括三维初始数据的获取,对初始数据进行诸如去除噪声点、简化等处理,按照不同的方式组织三维数据,最终实现在计算机中绘制出具有三维特征的模型。 在三维建模中,最主要的问题就是使用三维数据进行绘制,要使得绘制出的模型有立体感和真实感,达到理想的视觉效果;同时还要较好地组织数据,减少存储空间以便于数据的传输和加快显示速度。 多边形网格绘制是目前的标准绘制方法,它把三维模型表面的点连接成以多边形为单位的网格,可以表达复杂的表面,提供更强的适应性,其中尤以三角网格的使用最为广泛。目前国际上多边形网格绘制技术已经很成熟了,而流行的各种3D制作软件,如3D Studio Max等,都可以实现三维物体的网格建模和绘制。但最近几年,三维图像处理领域出现并普及了新的工具——三维激光扫描仪,它可以方便快捷地检测一个三维物体表面各点的空间位置,将三维物体表示成空间中大量密集分布的点,我们称之为点云数据。于是又有人提出了点绘制的思想,即在每一个点上绘制一个面或其他几何体,当点云密度足够大时,就可以把整个模型绘制出来。两种方法各有优劣,本文就试图在这两种方法中找到一条中间道路,取其各自的长处而补其不足。 本文分五个章节。第一章“三维数据的应用”介绍当前三维数据和三维建模技术在各个邻域的应用。第二章“三维数据绘制方法”分别介绍多边形网格绘制和点绘制技术各自的发展和性质,在比较其优劣的基础上提出本文的方法。第三章“基于局部分段线性拟合的点云数据绘制方法” 具体介绍本方法的思路和实现。第四章“实验结果及分析”先介绍了本方法的时间和空间代价,和现行其他方法进行了比较;接着展示了实验中不同情况和阈值下得到的结果,和多边形网格绘制得到的模型做了比较。第五章“讨论”介绍目前存在的问题及初步解决方法,并提出将来要做的工作。
关键词——三维建模、三维模型绘制、K近邻、伞状网格 1 北京大学学士学位论文 第一章 三维数据的应用 我们身在一个三维的世界中,三维的世界是立体的、真实的。同时,我们处于一个信息化的时代里,信息化的时代是以计算机和数字化为表征的。随着计算机在各行各业的广泛应用,人们开始不满足于计算机仅能显示二维的图像,更希望计算机能表达出具有强烈真实感的现实三维世界。三维建模可以使计算机作到这一点。所谓三维建模,就是利用三维数据将现实中的三维物体或场景在计算机中进行重建,最终实现在计算机上模拟出真实的三维物体或场景。而三维数据就是使用各种三维数据采集仪采集得到的数据,它记录了有限体表面在离散点上的各种物理参量。它包括的最基本的信息是物体的各离散点的三维坐标,其它的可以包括物体表面的颜色、透明度、纹理特征等等。三维建模在建筑、医用图像、文物保护、三维动画游戏、电影特技制作等领域起着重要的作用。 在建筑领域,一个建筑物如果用普通二维图片(比如照片)表示,会造成对某些细节部位或内部构造观察的不方便。而建造时使用的图纸虽然包含了大量的信息,对于非专业人士来说却不容易看懂而且很不直观。如果使用三维建模的方法重建出这个建筑的三维模型,那么就可以直接观察这个建筑的各个侧面,整体构造,甚至内部的构造,这无论对于建筑师观看设计效果,还是对于客户观看都是很方便的。 在医学方面,自从100年前伦琴发现X射线以来,医学图像处理技术已经经历了很长的路程。得到三维人体解剖图[12]一直是人们努力追求的目标。德国汉
堡大学医用数学和医用计算机研究所的Hohne教授领导的研究小组,开展了项目名称为Voxel-Man(体素和人)的解剖三维可视化研究。利用Voxel-Man的工具,医生可以模拟外科手术和立体定位或开洞。Voxel-Man具有极高的外科临床和教学价值,这在医学发展史上是一个新的里程碑。另一个三维建模在医学中的应用是虚拟手术[11]。美国最负盛名的私立医院集团Maya Clinic的生物医学图像处理资源中心,自70年代以来就致力于计算机生物医学图像的研究。在已有十余年经验的基础上,他们开发和设计了可以让外科医生观察CT和MRI数据的3D交互式外科辅助系统。医生可以在手术前预先规划手术方案,这样医
2 北京大学学士学位论文 生做手术就会更加准确,同时还可以在计算机上预演手术过程,使手术更安全。 三维建模在文物保护中也发挥着重要的作用。有的文物或古建筑由于年代太久远或者各种侵蚀难以保存,有些文物有着珍贵的价值不能直接供人们观赏。可以利用三维建模将文物和古建筑通过影像采集、数字处理、数据压缩等技术制成三维形象,然后人们就可以随意的从各个角度观看和欣赏文物和古建筑,同时也是一种保存和研究文物的办法。当数据积累到一定程度,还可以开展网络博物馆等文物展览项目,可以在保护文物的同时达到更广泛推广的目的。近年国内开始逐渐重视这方面的工作,比如故宫数字博物馆就在积极筹建中,其太和殿及其周边场景的三维模型就已经由日本凸版株式会社制作完成,实现了场景漫游,具有相当的真实感,细节表现也很优秀。 在电脑游戏业高度发达的今天,尽量追求游戏的真实和画面的华丽几乎是所有制作者的共识。于是,三维游戏应运而生,开始仅仅是在游戏中加入三维动画,现在已经出现了全程使用三维场景的游戏,比如Square Soft的Final Fantasy系列。以其优美的人物设计以及豪华的3D场景征服了无数玩家,而成为风靡全 图1.1 游戏《Final Fantasy X》的主人公
球的畅销游戏。右上方的图像中是Square Soft于2002年推出的大作 《Final Fantasy X》中的男女主人公,从人物到场景,全都使用了三维模型,而且刻画极为精致细腻,有很好的视觉效果和冲击力。对比以前比较呆板的2D游戏,其在真实性和吸引力上的优势是显而易见的。 在电影特技制作方面,三维建模技术也有着广泛的应用。起先,电影中的很多特殊场景如外星球、古代城市等都要通过搭建微缩模型来实现拍摄,不仅成本高、耗时长、后期制作困难,而且也不容易有真实的效果。对于某些危险的镜头,
3 北京大学学士学位论文 需要精密的布置和策划,采用各种防护措施,最后还是不能保证万无一失。当三维建模技术被引进之后,现实世界中不可能出现的场景都可以被完美地构造出来,许多危险的镜头现在只需要在电脑前操作鼠标就可以完成,而且制作速度快、效果好。在最近的一两年,三维建模技术运用于电影制作取得了令人惊异的进展:出现了第一部完全由电脑制作的3D仿真电影——《最终幻想》,这部由美国哥伦比亚三星电影公司出品的数字巨片耗资2.4亿美元,历时4年,它首次用电脑来制作所有的演员、道具、布景,影片中没有一个真人,但是虚拟演员在线条、毛发、皮肤、纹理、表情等方面已经几乎与真人别无二致。左图显示了电影中虚拟人物的3D模型和最后制成的效果,其真实程度之高让人不得不感叹三维建 模技术的神妙。 图1.2 电影《最终幻想》的虚拟人物 总之,三维建模正在广泛地应用于越来越多的领域,并且以其提供直观、方便的三维图像等特点在各领域中发挥越来越重要的作用。 在三维建模中,最主要的问题就是使用三维数据进行绘制,如何使得绘制出的模型有立体感和真实感,要保证模型的表面平滑、无毛刺、无漏洞,达到比较理想的视觉效果;同时还要较好地组织数据,减少存储空间以便于数据的传输和加快显示速度。下一章将介绍已有的三维数据绘制方法以及本文提出的新方法。
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