新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

时间:2021-06-03 00:17:43

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点cfjz

同时采用RANSAC算法消除误匹配,确保了匹配精度。由于拍摄误差、光照等原因,拼接后的图像会产生重影、缝合线等拼接问题,使用线性融合法对拼接后的图像进行融合,使重叠区域滑过渡,终获得了一幅拼接效果较好的全景图像。后,将图像拼接算法到基于数字信号处理器(DSP)的嵌入式全景视觉系统中,并进行了算法优化,达到了预期效果。相比于传统视觉系统,全景图像技术能够在一张图像中完整展现相机周围的信息,地为各种计算机视觉与机器视觉应用提供重要的信息来源,对于、工业和等领域都有非常重要的意义。而鱼眼镜头是建立全景视觉系统有效的方法之一,相对于反射式全景视觉系统,鱼眼镜头具有视角广阔、结构紧凑、成像清晰等优点。

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

后,根据同一条空间直线的鱼眼图像投影曲线在单位球上的映射为大圆的性质建立目标函数,并通过对目标函数的优化确定鱼眼镜头的变形校正参数。模拟实验和真实图像实验结果表明此方法能得到比较满意的校正结果。提出了一种基于双线性模型的鱼眼摄像机标定方法。首先,将鱼眼图像点由二维面拓展到四维二次空间。在双线性模型下,三维空间中的直线投影为鱼眼图像面上的曲线,利用该性质来估计出变形参数。然后,我们通过所得参数的线性合成来建立双线性模型。后通过模型参数来对鱼眼图像进行校正。模拟实验及真实图像实验都证明了该算法的合理性及有效性。人脸识别是模式识别研究领域中一个热门研究方向。年来,随着高速硬件的发展以及商业和等方面需求的增长,人脸识别的研究和应用取得了长足的进。

将在现有的基于鱼眼镜头的全景视觉技术基础上进行深入研究,主要工作及点如下:(1)研究全景视觉系统的理论基础。本文对全景视觉系统进行分类,重点阐述基于鱼眼镜头的全景视觉系统,包括鱼眼镜头的物理结构、光学特性和鱼眼相机模型,为后续的相机标定和鱼眼图像校正技术奠定基础。(2)提出鱼眼图像的全景展开算法。本文在鱼眼图像全景展开过程中,针对现有算法的冗余性和展开角度的选取问题,提出一种30°旋转展开算法。同时,为了避免对图像进行旋转,提出一种基于极坐标的全景图像展开算法。实验结果表明,该算法简单,图像展开效果良好。(3)提出一种基于交比不变性与除法模型相结合的鱼眼图像校正算法。为了更好地校正鱼眼图像,本文改进了基于交比不变性的鱼眼镜头标定技术,提出一种基于除法模型的鱼眼图像校正算法,并通过数据分析和数据可视化,体现算法的有效性。

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

用PCA+ICA来进行人脸的重建,更能有助于合成自然的特性表现更逼真的无眼镜人脸图像。在此基础上进一步提出用多次迭代人脸重建加误差补偿的方法来对戴眼镜的人脸图像进行处理,从而合成失真少,无眼镜痕迹的无眼镜人脸图像,并为后期的人脸识别系统提供高质量的图像输入。本文还在MATLAB上实现了算法的模拟及测试,试验结果数据也论证了该算法的有效性。生物特征识别是目前大规模安防项目中炙手可热的安防手段,其中人面部识别是在大规模安防中使用广、有效的方法之一。利用红外技术获取的图像重点突出,但在实际应用中,利用红外技术对人面部识别会遇到一些现实问题。眼镜反射高光是其中之一,人面部识别的度和识别速度受到一定影。

NLGBP方法,虽然能较好的解决戴眼镜问题,但是其试图通过构建一个优单一分类器来获得好的识别率,然而,由于人脸识别的复杂性,单一分类器往往弱于多分类器的分类效果,因此,文章对NLGBP方法进行了更进一步的改进,提出了随机非均匀局部Gabor二值模式(Rand

相对于多项式模型,这种算法在标定过程中的计算复杂度较低,校正效果较好。(4)针对鱼眼全景展开图像中的景物比例失衡问题提出两种不同的比例修正算法。种是直接采用标定得到的除法畸变模型对鱼眼全景展开图像进行非线性拉伸;第二种是采用改进的光学传输函数模型,利用环形棋盘格径向等距的性质,通过迭代运算实现鱼眼全景展开图像的比例修正。实验结果表明该比例修正算法能够有效修正鱼眼全景展开图像,减少信息丢失,改善全景图像比例。眼睛包含了大量信息,这些基本信息可以加工成更高级的用户信息,而要获取这些信息,其前提就需要确定眼睛的位置以及状态。但是在戴眼镜情况下,眼镜边框改变了眼睛周围区域的特征,眼镜片造成眼睛图像成像质量下降,使得传统的眼睛定位和眼睛状态识别算法性能都出现大幅度下降。

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

本文以摄像机的基本成像为基础,考虑摄像机在空气中成像和在水中成像的不同,建立水下理想行光轴成像模型和水下自由光轴成像模型。其次,由于引入了多种介质,使得光线在进入摄像机前已经发生多次折射,这种光路的改变,让传统的摄像机标定方法无法进行摄像机内外参数的求取。结合以上问题,本文将整个标定过程拆分成两部分:摄像机到玻璃罩内侧与玻璃罩到水中物体。摄像机到玻璃罩内侧可以等效为空气中成像,我们采用张正友的棋盘格标定定法求得摄像机的内参和外参。然后利用水下自由光轴成像模型,取水中已知坐标系的参考点,通过水下成像模型求取其像点坐标,通过比较实际中参考点的像点和模型求取的像点关系来建立评价函数,经优化函数优化得到终的标定结。

的畸变图像算法是在分析研究经典鱼眼摄像头图像畸变算法的基础上,对摄像头角点提取,畸变参数标定等算法进行了研究,并检验模型和相应畸变算法的设计效果,结果显示:设计具有一定的实用价值,达到了预期的设计效果。

首先提出一种基于形态学的眼镜检测算法检测输入的人脸图像是否佩戴眼镜,首先通过高斯滤波去除噪声,然后根据人脸朝向选取鼻梁上方区域,进行边缘检测并进行形态学统计判断目标是否佩戴眼镜。实验结果证明,本文提出的眼镜检测算法准确率为95.91%,能够有效地检测用户是否佩戴眼镜。针对戴眼镜情况下眼睛定位准确率下降的问题,本文首先单独训练戴眼镜情况下的眼睛定位分类器,然后提出了一种基于眼镜检测的眼睛定位框架保证在所有状态下的准确率。对于一幅新输入的人脸图像,首先检测用户是否佩戴眼镜,如果佩戴眼镜,则调用戴眼镜情况下的眼睛定位分类器,否则调用不戴眼镜情况下的眼睛定位分类器。实验结果表明,眼睛定位算法在本文提出的这种框架下在不戴眼镜和戴眼镜情况下均能保证90%以上的定位准确率和较低的定位错误率。

新余考眼镜定配工证考试内容考试流程正规报名点

本文首先提出矩形形态滤波器算法,算法的设计、实现的计算过程、特性是本文研究的重点,文中着重介绍了矩形滤波器的设计和形态结构元素的定义和特性,表明在滤波器的结构元素的参数发生变化时,和采用序位滤波方式、序位均值滤波方式中选取不同的序位和方式,都会产生不同的滤波结果。接着文中给出了基于矩形形态滤波器的眼镜自动检测算法,算法包括眼镜特征区域提取、矩形形态检测两大部分。眼镜特征区域提取部分首先对图像中的人脸部分进行检测,然后基于人脸区域的比例提取出眼镜横梁特征区域。第二大部分进行眼镜横梁区域的矩形形态检测,首先为了消除背景噪音的影响,使用灰度图像加权距离变化的方法对图像进行预处理,然后用矩形形态滤波器对处理过的图像进行滤波处理,找出矩形形态区域,后基于形态相似度的算法判断图像中是否有眼。

经过实验验证,新算法跟踪效果较为理想,跟踪的准确性也比较高,本文给出了改进的均值移位运动目标跟踪算法的实验结果和分析,为眼镜蛇侦察攻击系统运动目标跟踪的硬件实现提供了重要的理论基础和实验数据,随着板显示技术的飞跃发展。

为了克服头部运动和复杂光照的影响,本文提出了一种基于特征融合的眼睛状态识别算法,首先分别通过不戴眼镜与戴眼镜情况下的眼睛数据库采集眼睛样本,然后分别提取眼睛样本的伪Zernike矩特征以及Gabor特征,其中Gabor特征由于维度较高,需要通过主元分析进行降维,Gabor特征与伪Zernike矩特征串联组成复合特征,并通过SVM算法进行分类器训练,得到终分类器。实验结果表明,本文提出的复合特征在戴眼镜情况下准确率达到98.95%,在不戴眼镜情况下准确率达到96.75%,能够满足实际应用需求。目的:分析眼镜蛇咬伤血清sPLA2变化,探讨其与眼镜蛇伤病情严重程度的关系及意义。方法:南华大学南华蛇伤中毒科住院和留观病区2015年1月~2015年12月间,按纳入标准和排除标准收治的眼镜蛇咬伤52例。


3w7nvzok