为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非
随着三维扫描技术的迅猛发展, 点云数据的数据量变得异常庞大, 这对点云计算的性能提出了更高的要求。因此, 如何有效提高算法的执行效率一直是该领域的研究热点和难点。日益增大的数据量隐藏了丰富的三维(3D
基于3维点云数据的直线检测,用于记录怕忘记啦,经实验测试是可以跑的通的,代码运行时间也是挺快的,但是效果根据不同的实验场景是不同的。
基于OpenGL的三维点云数据显示,可以选择浏览文件读入点云数据,鼠标点击、拖动和滑动可实现三维图形的旋转和缩放,最大可读入一百万个点,点云数据存在txt文件中,数据格式分别为x、y、z的坐标,具体以
文章的第二章,从三维激光扫描数据的特点出发,介绍了数据处理的基本程,重点介绍了预处理的内容:其一,介绍了使用FAROLaserScanner880的套软件FAROScene和商业软件GeomagicS
MATLAB三维点云重构Surfacerecostructionfromscatteredpointscloud
基于点云坐标投影转换,提出了一种自动化的巷道三维建模方法。该方法依据矿山巷道的空间几何特征,采用圆柱面投影将三维点云转换为二维离散点,然后应用分治算法进行三角剖分,同时保存二三维点云及三角网之间的拓扑
用VC编的三维人脸建模,大家可以慢慢研究下~(PS:这个不是自己原创)
针对三维人脸识别的高复杂度和二维人脸识别无法提供粒状线索的问题,提出一种全自动3D人脸表情识别算法,该算法主要是提供比2D人脸识别更多的线索,同时降低计算复杂度。通过保角映射将3D人脸转换到2D平面,
三维点云数据的Bunny模型,网上找的有的是经过平面重建处理过的。这个是原始的点云数据；还有一个是只有一个兔子耳朵的(Bunny_2446_1ear)方便调试研究；
