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公开(公告)号：CN113155032A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011485981.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态视觉传感器DVS的建筑物结构位移测量方法，属于视觉测量领域，包括事件流处理方法：对事件流采用按时间累积的方法，截取一小段时间内的事件流将其累积成图片输出；图像去噪：事件流累积而来的图片可能会存在一些噪点，采用均值滤波对去噪；边缘检测：对去噪后的图像进行自动阈值分割，再采用改进的自适应阈值canny算子提取目标圆的边缘；霍夫变换定位圆：采用基于梯度信息的霍夫变换对圆进行定位，根据圆的半径和位置滤除掉杂圆；尺度变换：根据毫米/像素转换因子，将像素位移转换成物理位移。本发明采用动态视觉传感器，解决RGB相机带来的运动模糊问题，数据量少，处理速度快，为实时监测建筑物结构位移提供了方向。
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公开(公告)号：CN113792572B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110670264.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于局部表征的面部表情识别方法，属于人脸识别领域，表情是人类内心情感变化的重要体现，当前表情识别方法通常依赖面部全局特征进行处理，忽略局部特征提取。心理学家指出不同面部表情对应不同的局部肌肉运动区域，以此为动机，该文提出一种基于局部表征的表情识别算法，称为表情运动单元卷积神经网络。为提取面部的局部特征，该文首先根据获取的人脸68个特征点将整体面部图像划分成43个子区域，随后选择肌肉运动区域与面部显著器官所覆盖的8个局部候选区域作为卷积神经网络的输入。为均衡局部候选区域的特征，采用8个并行的特征提取分支，每个分支支配不同维全连接层。分支的输出按照注意力自适应地连接，以突出不同局部候选区域的重要程度，最后经Softmax函数将表情分为中性、愤怒、厌恶、惊讶、高兴、悲伤和恐惧七类。
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公开(公告)号：CN113792572A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110670264.8
申请日：2021-06-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部表征的面部表情识别方法，属于人脸识别领域，表情是人类内心情感变化的重要体现，当前表情识别方法通常依赖面部全局特征进行处理，忽略局部特征提取。心理学家指出不同面部表情对应不同的局部肌肉运动区域，以此为动机，该文提出一种基于局部表征的表情识别算法，称为表情运动单元卷积神经网络。为提取面部的局部特征，该文首先根据获取的人脸68个特征点将整体面部图像划分成43个子区域，随后选择肌肉运动区域与面部显著器官所覆盖的8个局部候选区域作为卷积神经网络的输入。为均衡局部候选区域的特征，采用8个并行的特征提取分支，每个分支支配不同维全连接层。分支的输出按照注意力自适应地连接，以突出不同局部候选区域的重要程度，最后经Softmax函数将表情分为中性、愤怒、厌恶、惊讶、高兴、悲伤和恐惧七类。
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