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公开(公告)号：CN110232662A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910387105.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸位姿协同系统下的多新息抗扰滤波方法，属于滤波技术领域。本发明将运动人脸与标准人脸模型的位姿变化作为滤波观测量，引入多新息修正滤波估计，利用时间序列的多组观测量估计人脸位姿变化的状态量；实时判断滤波敛散性，根据多新息及时估计观测噪声协方差与过程噪声协方差，调整卡尔曼增益矩阵；建立位姿协同模型，依据滤波后的人脸位姿变化计算相机运动参数，达到相机与人脸位姿协同。本发明方法充分利用了时间序列的多组观测量，实时估计系统方差，调整卡尔曼滤波，更大程度上削减噪声，在提高人脸位姿协同系统稳定性的同时，保证响应的实时性；对于噪声较大的系统具有良好的适用性。
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公开(公告)号：CN110266940A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910454729.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸-摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法，属于人脸识别技术领域。建立人脸坐标系、摄像机坐标系、运动控制器坐标系间的映射关系，利用单像空间后方交会思想结合最小二乘法拟合出最佳拟合时的人脸姿态求解模型；读入单幅图像，对人脸区域以及人脸特征点进行检测，求解人脸姿态参数 ω，κ；判断是否为正脸图像，如果不是正脸图像，计算相对于标准人脸位姿变化Δαt、Δβt、Δγt；计算摄像机运动参数ΔXt、ΔYt、Δβt；按照运动距离与步进电机输出脉冲的变换关系，转换为步进电机输出脉冲，调整摄像机位置姿态后，读入下一帧图像后返回。本发明获取正视或近似正视的人脸图像，降低人脸信息的丢失，提高人脸图像纠正的精度。
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公开(公告)号：CN110232662B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201910387105.X
申请日：2019-05-10
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸位姿协同系统下的多新息抗扰滤波方法，属于滤波技术领域。本发明将运动人脸与标准人脸模型的位姿变化作为滤波观测量，引入多新息修正滤波估计，利用时间序列的多组观测量估计人脸位姿变化的状态量；实时判断滤波敛散性，根据多新息及时估计观测噪声协方差与过程噪声协方差，调整卡尔曼增益矩阵；建立位姿协同模型，依据滤波后的人脸位姿变化计算相机运动参数，达到相机与人脸位姿协同。本发明方法充分利用了时间序列的多组观测量，实时估计系统方差，调整卡尔曼滤波，更大程度上削减噪声，在提高人脸位姿协同系统稳定性的同时，保证响应的实时性；对于噪声较大的系统具有良好的适用性。
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