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速度配准演算法

發布時間:2024-09-11 10:38:29

❶ 誰能幫忙說下CT原理和反投影重建演算法是神馬書上內容太詭異了,希望用自己的經驗總結簡單一點說明。

把採集到的圖象用仿射變換配准,
為了加快運行速度可以先進行展開。
配准這一步可以在空間域,
也可在頻率域進行
然後按配准結果將這些圖象插合成一幅圖象,
再用最小二乘法求解線性方程組即可。

注意,
最好使用超鬆弛迭代法求解,
但是遇到0的時候結果可能有較大出入,
解決辦法中的一種是圖象矩陣所有元素全部加上1,
計算完成後再全部減去1,
然後再512級灰度量化

這是最簡單的重構方法,
沒有考慮圖象的模糊效應。

此外,如果有矩陣維度問題,
有兩種解決辦法,
一是將插合圖象變成正方形圖象,
一是將各插合行,列按權值累加,
反向映射,
後一種速度快些,
也不必直接求解方程,
但是不具有通用性。

❷ 人臉檢測會不會把鼻子檢測成眼睛

不會,可以識別的。

人臉檢測演算法的輸入是一張圖片,輸出是人臉框坐標序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下,輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉方向的矩形。

常見的人臉檢測演算法基本是一個「掃描」加「判別」的過程,即演算法在圖像范圍內掃描,再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測演算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。開發過程中,我們可以通過設置「輸入圖像尺寸」、或「最小臉尺寸限制」、或「人臉數量上限」的方式來加速演算法。

人臉配准

「人臉配准(Face Alignment)」是定位出人臉上五官關鍵點坐標的一項技術。

人臉配准演算法的輸入是「一張人臉圖片」加「人臉坐標框」,輸出五官關鍵點的坐標序列。五官關鍵點的數量是預先設定好的一個固定數值,可以根據不同的語義來定義(常見的有5點、68點、90點等等)。

當前效果的較好的一些人臉配准技術,基本通過深度學習框架實現,這些方法都是基於人臉檢測的坐標框,按某種事先設定規則將人臉區域扣取出來,縮放的固定尺寸,然後進行關鍵點位置的計算。

因此,若不計入圖像縮放過程的耗時,人臉配准演算法是可以計算量固定的過程。另外,相對於人臉檢測,或者是後面將提到的人臉提特徵過程,人臉配准演算法的計算耗時都要少很多。



❸ ICP演算法的介紹

三維空間R3存在兩組含有n個坐標點的點集,分別為: PL和PR。三維空間點集PL中各點經過三維空間變換後與點集PR中點一一對應,其單點變換關系式為:(0-1)上式中,R為三維旋轉矩陣,t為平移向量。在ICP配准方法中,空間變換參數向量X可表示為[9] 。參數向量中四元數參數滿足約束條件為:(0-2)根據迭代的初值X0,由式(0-1)計算新點集Pi為:(0-3)式中,P表示原始未修改過的點集,Pi的下標i表示迭代次數,參數向量X的初始值X0為 。根據以上數據處理方法,ICP配准演算法可以概括為以下七個步驟:1) 根據點集Plk中的點坐標,在曲面S上搜索相應就近點點集Prk;2) 計算兩個點集的重心位置坐標,並進行點集中心化生成新的點集;3) 由新的點集計算正定矩陣N,並計算N的最大特徵值及其最大特徵向量;4) 由於最大特徵向量等價於殘差平方和最小時的旋轉四元數,將四元數轉換為旋轉矩陣R;5) 在旋轉矩陣R被確定後,由平移向量t僅僅是兩個點集的重心差異,可以通過兩個坐標系中的重心點和旋轉矩陣確定;6) 根據式(0-3),由點集Plk計算旋轉後的點集P』lk。通過Plk與P』lk計算距離平方和值為fk+1。以連續兩次距離平方和之差絕對值 作為迭代判斷數值;7) 當 時,ICP配准演算法就停止迭代,否則重復1至6步,直到滿足條件 後停止迭代

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