發(fā)布時(shí)間：2018-05-28 04:00

  本文選題：煤礦井下 + 人臉跟蹤�。� 參考：《工礦自動(dòng)化》2017年03期

【摘要】：針對(duì)煤礦井下光照變化較大、礦工臉部受污染及遮擋等情況下主動(dòng)形狀模型(ASM)應(yīng)用于井下人臉跟蹤精度低的問題,提出了一種改進(jìn)ASM。首先選用專用的訓(xùn)練樣本集,通過定義鏡像圖像形成鏡像樣本集,然后對(duì)鏡像樣本集進(jìn)行對(duì)數(shù)尺度化處理,并用相關(guān)塊模型作為ASM的學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)ASM能有效提高煤礦井下人臉跟蹤精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the active shape model (ASM) is applied to the underground face tracking with a large variation of illumination and the polluted face of the miners, an improved ASM-based face tracking method is put forward in order to solve the problem of the low precision of the active shape model applied to the underground face tracking. Firstly, the special training sample set is selected, then the mirror image sample set is formed by defining the image, then the mirror image sample set is processed by logarithmic scaling, and the correlation block model is used as the learning model of ASM. The experimental results show that the improved ASM can effectively improve the precision of face tracking in coal mine.
【作者單位】： 武警工程大學(xué)信息工程系;太原科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：“十二五”山西省科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(20121101001) 山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(20141039)
【分類號(hào)】：TD76;TP391.41

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本文編號(hào)：1945168