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基于遗传神经网络的三维人脸建模,郭洋,,本文研究了从单张人脸的正面照片建立三维人脸模型的方法。采集人脸样本的三维特征点坐标,针对样本库每一个人脸训练一个遗传神经
通过三维深度信息的投影变化解决人脸识别中多姿态的问题。利用物体几何拓扑的不变性原理,排除大部分人脸表情对识别的影响,而且由于采用的方法与照片的明暗程度无关,可以解决人脸识别过程中受拍摄环境光照强度的影
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将力反馈技术引入虚拟绘制过程中,提出一种基于力反馈技术的三维模型表面绘制方法。首先分析毛笔在三维绘制过程中的受力和变形,采用弹簧—振子模型建立三维毛笔模型；然后由毛笔碰撞变形后的最小包围球找出碰撞相关
一种加权的模糊LDA人脸识别方法,薛明亮,刘晓东,人脸识别是生物特征识别的关键技术之一,研究如何利用计算机分析人脸图像,提取有效信息,完成身份辨识。在人脸识别的研究中,虽
基于三维模型的散乱数据点,通过引入分割平面,对数据集进行划分,将散乱数据划分为n个子集合来重建物体。具体的过程,是通过引入控制参数δ和η,将满足相应条件的3D散乱点划分到相应的子集合中,然后对各个散乱
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