傳統(tǒng)獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺(jué)獲取視差信息從而得到環(huán)境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結(jié)構(gòu)光傳感器的原理，通過(guò)將已知模式的紅外光投影到環(huán)境并解算來(lái)實(shí)現(xiàn)深度的獲取。另一種方法是通過(guò)激光雷達(dá)來(lái)獲取環(huán)境精確的深度信息，但缺點(diǎn)是高昂的成本和成像速度。
2018-11-01 09:43:32
7487 幾個(gè)傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)算法，并給出matlab實(shí)現(xiàn)代碼，看一看不同算法的實(shí)現(xiàn)效果，最后再介紹一下深度學(xué)習(xí)在圖像增強(qiáng)上的應(yīng)用。 1. 直方圖均衡 在直方圖中，如果灰度級(jí)集中于高灰度區(qū)域，圖像低灰度就不容易分辨，如果灰度級(jí)集中于
2020-11-11 16:28:115133 
OpenCV能夠處理圖像、視頻、深度圖像等各種類型的視覺(jué)數(shù)據(jù)
2024-01-05 17:32:35677 
各位大哥，誰(shuí)能幫小弟介紹一些有圖像分割和圖像定位的c語(yǔ)言代碼的資料，萬(wàn)分感謝。小弟最近在研究圖像方面的東西，可是書上講的大多是理論，具體代碼沒(méi)有什么東西，希望能有c++或者c的具體算法代碼，能讓我更深入的學(xué)習(xí)。
2011-12-16 09:18:54
理器(AP)的算法相結(jié)合，最終可提供400萬(wàn)像素(MP)高性能圖像和相同場(chǎng)景的深度圖。這實(shí)現(xiàn)了解讀手勢(shì)等功能，以便控制智能物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備，以及創(chuàng)建簡(jiǎn)單3D模型用于AR/VR。專注于低功耗
2018-10-11 14:09:54
現(xiàn)在用電極芯片測(cè)出來(lái)人體的阻值，也已知身高，體重，性別，年齡，怎樣根據(jù)這些信息來(lái)計(jì)算出人體成分，這樣的算法是怎樣的，望知道的大神解答一下。
2020-08-20 14:11:44
嗨，我們正在使用連接到一臺(tái)電腦的多臺(tái)D415相機(jī)，通常工作正常。最近我們發(fā)現(xiàn)幾個(gè)傳感器收集不正確的深度圖不規(guī)則，在過(guò)去3個(gè)月大約10次?？吹竭@個(gè)圖像集。如您所見，彩色圖像是正確的。但由于不明原因
2018-11-19 14:19:13
我從英特爾 - RealSense-D400系列 - 數(shù)據(jù)表.pdf第94頁(yè)的圖紙中推測(cè)，深度傳感器的中心距攝像機(jī)右側(cè)（USB側(cè)）37.5毫米：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，我推斷深度圖焦點(diǎn)X在相機(jī)的臉后面約32mm
2018-12-05 10:52:34
工作的基礎(chǔ)上,就虹膜成像、虹膜區(qū)域定位、等關(guān)鍵術(shù)進(jìn)行了討論,給出了一些相關(guān)的改進(jìn)及微積分算法,實(shí)現(xiàn)了一套基于虹膜識(shí)別的定位系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了工作的有效性。虹膜定位是虹膜識(shí)別的重要步驟,因而精確而快速地進(jìn)行虹膜
2013-07-12 18:55:05
stm32的人體紅外傳感器怎么使用？
2021-11-26 06:13:39
什么是ECG信號(hào)的預(yù)處理算法和R波定位算法？
2021-11-22 07:02:07
HC-SR501探頭人體紅外感應(yīng)模塊以熱釋電傳感器，BISS0001芯片為主的人體紅外感應(yīng)模塊?？梢愿袘?yīng)到靜止的人嗎？
2017-04-18 16:55:44
LM358的封裝形式有哪幾種？基于LM358的人體感應(yīng)燈電路設(shè)計(jì)方案
2021-04-14 06:34:52
` 本帖最后由 弓雖強(qiáng)008 于 2015-5-23 12:03 編輯
可控硅設(shè)計(jì)的人體感應(yīng)開關(guān)，如想制作的燒友們！可到www.dzjs008.com下載相關(guān)制作資料！更多電子制作資料（原理圖+PCB+程序+相關(guān)電子資料）請(qǐng)到www.dzjs008.com下載`
2015-03-16 21:09:53
關(guān)鍵詞:圖像檢索;深度學(xué)習(xí);哈希算法;
2019-04-01 16:12:24
環(huán)境:widows10+keil5+C+AT89C52參考資料1.基于單片機(jī)的便攜式人體健康指標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì),匯編實(shí)現(xiàn)2.基于單片機(jī)控制的人體健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì),匯編...
2021-07-19 07:58:20
這是一個(gè)基于熱釋人體紅外傳感的人體定位的上位機(jī)程序，現(xiàn)在還處于初步階段，有很多地方還有待完善。這是我的第一個(gè)上位機(jī)程序，謹(jǐn)此發(fā)帖以表紀(jì)念。
2013-01-20 10:27:23
嗨，大家好，我試圖從深度圖像中找到幾個(gè)中心像素。我正在嘗試實(shí)現(xiàn)分割，我需要找到分割對(duì)象的距離。這就是我的想法，這將是有效的。當(dāng)彩色圖像用于分割時(shí)，全幀深度圖像將用于找到距離。在我的下面的代碼中。我
2018-11-19 14:19:48
我從realsense查看器中獲取d435深度相機(jī)的數(shù)據(jù)，當(dāng)我保存深度圖像的快照時(shí)，我在規(guī)格中得到8位（1-256）灰度圖像，據(jù)說(shuō)相機(jī)給出了16位深度圖片。你知道我怎么能得到16位圖像？以上
2018-11-27 14:11:37
如何利用STM32實(shí)現(xiàn)紅外收發(fā)機(jī)制的人體感應(yīng)設(shè)計(jì)？
2021-11-18 07:50:35
同一目標(biāo)的多個(gè)圖像，彼此之間相隔一定距離，根據(jù)幾何結(jié)構(gòu)計(jì)算深度圖。就像人眼一樣，會(huì)在空間中給每個(gè)相機(jī)一個(gè)參考點(diǎn)，這些點(diǎn)相互獨(dú)立，因此如果在兩個(gè)相機(jī)之間能夠?qū)?yīng)還原這些點(diǎn)的坐標(biāo)，系統(tǒng)就能夠計(jì)算這些點(diǎn)的位置
2020-08-25 11:05:19
1.機(jī)器人視覺(jué)機(jī)器人研究的核心就是：導(dǎo)航定位、路徑規(guī)劃、避障、多傳感器融合。定位技術(shù)有幾種，不關(guān)心，只關(guān)心視覺(jué)的。視覺(jué)技術(shù)用到“眼睛”可以分為：?jiǎn)文?，雙目，多目、RGB-D，后三種可以使圖像有深度
2019-06-08 08:30:00
機(jī)器視覺(jué)中的二維圖像模式定位系統(tǒng)算法整體流程圖如圖1所示，由RBF網(wǎng)絡(luò)模式訓(xùn)練和模式定位兩個(gè)部分組成。徑向基函數(shù)（RBF，Radial basis funcTIon） RBF網(wǎng)絡(luò)為兩層MLP
2019-07-08 08:00:00
、傻瓜式示教編程，可實(shí)現(xiàn)零基礎(chǔ)數(shù)控編程3、加工軌跡優(yōu)化算法，加工更流暢，加工時(shí)間更短4、觸摸/按鍵同時(shí)支持，操作簡(jiǎn)單可靠5、網(wǎng)絡(luò)接口，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)，便于設(shè)備通信與監(jiān)控四元數(shù)致力于運(yùn)動(dòng)控制、圖像與視覺(jué)傳感
2021-08-13 09:56:19
目前芯海的人體成分算法有四種使用方式1． 秤端2． APP端3． 服務(wù)器端4． CSM37F58端
2020-03-06 12:49:12
國(guó)國(guó)立衛(wèi)(PC817)生研究院(NIH)提供資金。 該計(jì)劃旨在加速新藥開發(fā)的速度和效率，并在該領(lǐng)域提供快速檢測(cè)不明物質(zhì)毒性的方法。 10種可互換的人體組織模塊將安裝在芯片上，通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)藥物
2012-08-07 17:11:09
嗨，我可以從intel realsense viewer中獲取彩色圖像和深度。但有三個(gè)問(wèn)題：首先，.bag文件包含彩色圖像和深度圖像，但它們的數(shù)字不匹配。為什么？第二，我想將深度圖像轉(zhuǎn)換
2018-10-31 12:56:23
本文提出了一種基于自適應(yīng)邊緣提取的人眼定位算法。首先通過(guò)高斯平滑濾波對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后利用Robert 算子進(jìn)行邊緣提取，并且以邊緣像素點(diǎn)的總數(shù)與圖像像素點(diǎn)的
2009-07-16 09:21:30
19 針對(duì)當(dāng)前圖像中文本定位算法普遍存在定位文本精確度不高的缺點(diǎn)，本文提出了一種有效的圖像文本定位方法（MSITE）。算法使用均值漂移方法對(duì)圖像進(jìn)行分割后，用區(qū)域生長(zhǎng)的方法
2009-12-07 11:43:5713 本文提出了一種基于眼睛圖像均衡化的基礎(chǔ)上的新型虹膜圖像預(yù)處理算法。此算法對(duì)虹膜圖像進(jìn)行了精確的定位，使定位后的虹膜圖像具有旋轉(zhuǎn)、平移和尺度的不變性。在完全相
2010-01-13 14:38:4921 一幅彩色圖像中的人臉被分割出來(lái)后，便可檢測(cè)出圖像中的人頭數(shù)，并可根據(jù)此圖像中的人頭數(shù)進(jìn)行智能控制如控制教室中電燈、風(fēng)扇和空調(diào)或判斷汽車是否超載等。此文首先使
2010-01-15 11:53:307 針對(duì)人體內(nèi)特殊環(huán)境，提出了TDoA 無(wú)線定位技術(shù)用以實(shí)現(xiàn)人體內(nèi)膠囊的無(wú)線定位。建立了TDoA 的定位模型，主要研究了TDoA 的一種三維算法實(shí)現(xiàn)，并獨(dú)創(chuàng)性地在Matlab 中實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的算
2010-01-18 13:54:4832 基于計(jì)算機(jī)圖像序列的人體步態(tài)參數(shù)的快速獲取方法
傳統(tǒng)的基于圖像序列的人體步態(tài)分析往往采用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,使得分析不能快速實(shí)現(xiàn)。摒棄了
2009-12-08 14:56:52832 
本內(nèi)容提供了復(fù)雜背景圖像中的車牌定位算法
2011-05-19 10:50:1747 布谷鳥搜索算法優(yōu)化特征和分類器參數(shù)的人體行為識(shí)別_馬偉
2017-01-07 18:39:170 基于計(jì)算機(jī)圖像序列的人體步態(tài)參數(shù)的快速獲取方法
2017-02-08 00:53:0912 一種實(shí)用的人體接近探測(cè)器電路
2017-01-22 13:20:2510 在繼《基于Dragonboard 410c的kinect應(yīng)用系列之三——獲取深度圖》之后，今天我們來(lái)獲取下人體的骨骼圖。
2017-02-21 10:29:032921 上篇文章我們介紹了SimpleOpenNI開發(fā)平臺(tái)搭建，今天小編繼續(xù)為大家講解用kinect繪制深度圖與繪制人體軀干實(shí)例具體操作過(guò)程！
2017-02-21 10:43:211225 
基于矩形骨架的人體動(dòng)作識(shí)別_錢鋒
2017-03-16 08:00:001 一種語(yǔ)義相似度學(xué)習(xí)的人臉圖像超分辨率算法_謝滿軍
2017-03-19 11:45:571 改進(jìn)PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的人體姿態(tài)識(shí)別_何佳佳
2017-03-19 11:41:391 針對(duì)單區(qū)域跟蹤快速運(yùn)動(dòng)人體易產(chǎn)生漂移的缺點(diǎn)，本文提出一種基于KalmanFilter預(yù)測(cè)的多區(qū)域跟蹤的新算法。該算法利用KalmanFilter預(yù)測(cè)人體各區(qū)域，然后利用顏色直方圖匹配算法精確定位人體各區(qū)域，最后加權(quán)計(jì)算人體最終位置。
2017-09-08 15:13:054 本文檔內(nèi)容介紹了基于深度圖像重建Matlab代碼，供網(wǎng)友參考。
2017-09-15 10:03:3320 人體骨架提取及關(guān)節(jié)點(diǎn)定位是人體動(dòng)作識(shí)別中的重要問(wèn)題。本文針對(duì)人體骨架提取過(guò)程中基于長(zhǎng)度約束易將骨架主體誤判為毛刺的問(wèn)題，提出了基于斜率約束的人體骨架提取方法。針對(duì)關(guān)節(jié)點(diǎn)定位采用傳統(tǒng)鏈碼遍歷結(jié)構(gòu)適用性
2017-11-02 11:32:590 當(dāng)前隨著3D相機(jī)在智能機(jī)器人領(lǐng)域的廣泛運(yùn)用，越來(lái)越多的學(xué)者投入到了基于3D相機(jī)深度圖像的室內(nèi)三維平面分割研究當(dāng)中。文運(yùn)用了一種快速而且比較穩(wěn)定的方法去檢測(cè)復(fù)雜的平面，其中深度圖像是運(yùn)用Kinect
2017-11-16 10:10:124 提出了一種基于圖元方向變形的人體模型生成算法。通過(guò)圖元截線點(diǎn)以及圖元方向變形的方式獲得了不同部位的人體圖元，從而很好地避免了模擬函數(shù)所產(chǎn)生的誤差。同時(shí)，利用圖元網(wǎng)格生成與平滑連接相結(jié)合的方式生成
2017-11-17 15:19:501 深度圖像受其測(cè)距原理所限，存在邊緣不匹配、無(wú)效像素、噪聲等問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散算法的深度圖像增強(qiáng)方法。首先，校正深度圖像和彩色圖像的位置關(guān)系，并根據(jù)時(shí)間連續(xù)性選擇多幀圖像，進(jìn)行
2017-11-25 11:08:469 處理。隨著圖像技術(shù)與硬件的發(fā)展，利用微軟Kinect或華碩Xtion等設(shè)備，學(xué)者可以實(shí)時(shí)獲取人體的深度圖像信息。與傳統(tǒng)的圖像相比，深度圖像不受光照影響，能夠提供三維空間信息。利用深度圖像，學(xué)者們對(duì)行為識(shí)別做了許多研究，本文
2017-12-09 11:47:510 針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的深度圖像手勢(shì)特征提取信息冗余量大、編碼不穩(wěn)定等問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的基于曲率局部二值模式（ LBP）的深度圖像手勢(shì)特征提取算法。該算法首先通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將分割出的手勢(shì)深度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
2017-12-11 16:21:064 空間．針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了基于深度反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率算法，該算法利用反卷積層對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行上采樣處理，再經(jīng)深度映射消除由反卷積層造成的噪聲和偽影現(xiàn)象，使用殘差學(xué)習(xí)降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度，同時(shí)避免了因網(wǎng)
2017-12-15 10:41:082 針對(duì)分布式多視點(diǎn)加深度格式（ DMVD）的視頻編碼中深度圖視頻解碼質(zhì)量問(wèn)題，提出一種結(jié)合予帶層及子帶系數(shù)的小波域分布式深度視頻非均勻量化方案，通過(guò)給邊緣分配更多比特來(lái)提升深度圖的邊緣質(zhì)量。結(jié)合深度圖
2017-12-20 16:34:001 針對(duì)傳統(tǒng)的彩色視頻中動(dòng)作識(shí)別算法成本高，且二維信息不足導(dǎo)致動(dòng)作識(shí)別效果不佳的問(wèn)題，提出一種新的基于三維深度圖像序列的動(dòng)作識(shí)別方法。該算法在時(shí)間維度上提出了時(shí)間深度模型（TDM）來(lái)描述動(dòng)作。在三個(gè)正交
2017-12-25 14:34:521 針對(duì)應(yīng)用在機(jī)器人三維（3D）場(chǎng)景感知測(cè)量中，Kinect深度圖的聯(lián)合雙邊濾波（JBF）存在降低原始場(chǎng)景深度信息精確度的制約性問(wèn)題，提出一種新的預(yù)處理算法。首先，通過(guò)構(gòu)建深度圖的測(cè)量和采樣模型，得到
2017-12-25 16:58:020 針對(duì)立體視覺(jué)深度圖特征提取精確度低、復(fù)雜度高的問(wèn)題，提出了一種基于主成分分析方向深度梯度直方圖（ PCA-HODG）的特征提取算法。首先，對(duì)雙目立體視覺(jué)圖像進(jìn)行視差計(jì)算和深度圖提取，獲取高質(zhì)量深度圖
2017-12-26 14:32:070 提出一種基于局部姿態(tài)先驗(yàn)的從深度圖像中實(shí)時(shí)在線捕獲3D人體運(yùn)動(dòng)的方法，關(guān)鍵思路是根據(jù)從捕獲的深度圖像中自動(dòng)提取具有語(yǔ)義信息的虛擬稀疏3D標(biāo)記點(diǎn)，從事先建立的異構(gòu)3D人體姿態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中快速檢索K個(gè)姿態(tài)
2018-01-03 14:33:440 針對(duì)圖像修復(fù)結(jié)果中存在物體結(jié)構(gòu)上的不連續(xù)性和不完整性的問(wèn)題，提出一種基于深度信息的圖像修復(fù)算法。首先，通過(guò)建立平面參數(shù)馬爾可夫模型來(lái)推測(cè)圖像中像素點(diǎn)所在場(chǎng)景空間中的深度信息，從而劃分出圖像中的共面
2018-01-03 14:49:050 為解決使用RGB圖像進(jìn)行特征提取時(shí)容易受外界因素干擾，且計(jì)算復(fù)雜度高等問(wèn)題，采用一種更加有效的解決方案，即使用深度數(shù)據(jù)進(jìn)行人體動(dòng)作識(shí)別。利用Kinect采集的關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，首先將人體關(guān)節(jié)劃分成五個(gè)區(qū)域
2018-03-29 11:16:461 雙目匹配需要把左圖像素和右圖中其對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行匹配，再由匹配的像素差算出左圖像素對(duì)應(yīng)的深度，而之前的單目深度估計(jì)方法均不能顯式引入類似的幾何約束。由于深度學(xué)習(xí)模型的引入，雙目匹配算法的性能近年來(lái)得到了極大的提升。
2018-06-04 15:46:4934042 
該深度圖像傳感器可在黑暗中拍攝250米遠(yuǎn)，10厘米物體的圖像。為了測(cè)距，該傳感器采用了ToF（飛行時(shí)間）法，可發(fā)射紅外光并基于反射光返回時(shí)間計(jì)算物體距離。
2018-08-20 10:45:044793 深度卷積網(wǎng)絡(luò)因其能夠從大量圖像數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)而獲得成功。 Dmitry Ulyanov的論文“Deep Image Prior”表明，為了解決像圖像恢復(fù)這樣的逆問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)已經(jīng)足夠，并且足以從劣質(zhì)
2019-02-18 16:38:534532 傳統(tǒng)的人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)往往以 2D 的人體骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)形式出現(xiàn)，即通過(guò)技術(shù)預(yù)測(cè) RGB 圖像中人體的十幾個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，一方面結(jié)果非常稀疏，將人體大為簡(jiǎn)化成骨骼的形式，另一方面結(jié)果往往只包含二維平面上的坐標(biāo)預(yù)測(cè)，不能還原深度信息，因此無(wú)法體現(xiàn)縱深的感覺(jué)。
2019-03-21 09:25:392704 
針對(duì)多視點(diǎn)加深度格式的3D視頻中深度圖魯棒性不足的問(wèn)題，提出了一種基于深度圖的3D魯棒視頻水印算法。首先，將深度圖不重疊的劃分為4x4大小的塊，計(jì)算每一塊像素域的均方差，并設(shè)置一個(gè)閡值來(lái)區(qū)分紋理
2019-04-04 14:54:344 算法從視差深度圖像和測(cè)距法計(jì)算一個(gè)點(diǎn)云，并將其添加到無(wú)人機(jī)占用空間的地圖表示中。
2019-07-09 17:16:161754 多孔卷積結(jié)構(gòu)，將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合，得到初始深度圖；最后，將初始深度圖送入條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對(duì)所得深度圖進(jìn)行優(yōu)化處理，得到最終深度圖。在客觀數(shù)
2019-10-30 14:58:3610 麻省理工學(xué)院的研究人員揭示了通過(guò)新型激光超聲成像技術(shù)生成的人體組織的第一批圖像。與傳統(tǒng)超聲不同，新技術(shù)不需要與人體皮膚接觸，從而極大地?cái)U(kuò)大了臨床環(huán)境中醫(yī)生的使用范圍
2019-12-23 15:37:224191 當(dāng)我們通過(guò)攝像頭得到深度圖后,下一步就是把深度圖輸入給算法,算法可以輸出我們手部所有關(guān)鍵點(diǎn)的 3D 位置。
2020-03-25 09:47:222995 針對(duì)利用深度學(xué)習(xí)的服裝圖像檢索算法分類精度較低的問(wèn)題，提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)服裝圖像分類檢索算法，并建立一個(gè)具有１６種屬性、１０萬(wàn)量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)服裝圖像數(shù)據(jù)庫(kù)Ｂ＿ＤＡＴＣｌｏｔｈｉｎｇ。依據(jù)服裝
2020-08-27 10:09:006 多孔卷積結(jié)構(gòu)，將原始圖像中的空間信息與提取到的底層圖像特征相互融合，得到初始深度圖；最后，將初始深度圖送入條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），聯(lián)合圖像的像素空間位置、灰度及其梯度信息對(duì)所得深度圖進(jìn)行優(yōu)化處理，得到最終深度圖。在客觀數(shù)
2020-09-29 16:20:005 圖像應(yīng)用算法并輸出類別和相應(yīng)的定位(YOLO系列) 1YOLO算法的提出 在圖像的識(shí)別與定位中，輸入一張圖片，要求輸出其中所包含的對(duì)象，以及每個(gè)對(duì)象的位置（包含該對(duì)象的矩形框）。 對(duì)象的識(shí)別和定位，可以看成兩個(gè)任務(wù)：找到圖片中某個(gè)存在對(duì)象的區(qū)域，然后識(shí)別出該區(qū)域中
2020-11-27 10:15:563195 技術(shù)和算法的開發(fā)和精進(jìn)讓AI換臉、AI克隆都成了可實(shí)現(xiàn)的事情。近日，上?？萍即髮W(xué)團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)新研究，再一擴(kuò)展了這一領(lǐng)域，其開發(fā)建立了人體圖像合成——人體圖像合成的目的是制作可信和逼真的人類圖像，包括
2020-12-14 11:17:393177 圖像匹配 應(yīng)用： 目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、超分辨率影像重建、視覺(jué)導(dǎo)航、圖像拼接、三維重建、視覺(jué)定位、場(chǎng)景深度計(jì)算 方法： 基于深度學(xué)習(xí)的特征點(diǎn)匹配算法、實(shí)時(shí)匹配算法、3維點(diǎn)云匹配算法、共面線點(diǎn)不變量匹配
2020-12-26 11:08:576447 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。
2021-03-12 11:13:242958 
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。在這個(gè)過(guò)程中，一個(gè)良好的學(xué)習(xí)向?qū)遣豢苫蛉钡?。因此，在模型?xùn)練的過(guò)程中，
2021-03-12 11:17:383877 
今天，我們將深入探討深度圖像修復(fù)的一個(gè)突破，上下文注意力。通過(guò)使用上下文注意力，我們可以有效地從遙遠(yuǎn)的空間位置借用信息來(lái)重建局部缺失的像素。這個(gè)想法實(shí)際上或多或少和上一篇的復(fù)制-粘貼是一樣的。
2021-04-07 19:01:042537 
為探究沙療過(guò)程中沙體溫度及血液灌注率對(duì)于人體膝關(guān)節(jié)部位溫度場(chǎng)分布以及骨骼熱應(yīng)力的影響，在生物傳熱學(xué)以及經(jīng)典力學(xué)的理論基礎(chǔ)上，通過(guò)運(yùn)用將膝關(guān)節(jié)部位的計(jì)算機(jī)斷層掃描Ited tomography，CT
2021-04-15 14:11:374 在基于立體視覺(jué)的人體建模系統(tǒng)中，背景像素的移除可以減少不必要的立體匹配計(jì)算，提高人體模型重建效率。為此，在給定大量具有前景 Alpha蒙板真值的人體圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前提下，提出了一個(gè)端到端的深度
2021-04-21 15:29:3610 ，更能充分地提取圖像信息，獲取更具有魯棒性的特征，因此基于深度學(xué)習(xí)的方法已成為二維人體姿態(tài)估計(jì)算法研究的主流方向。然而，深度學(xué)習(xí)尚在發(fā)展中，仍存在訓(xùn)練規(guī)模大等問(wèn)題，研究者們主要從設(shè)絡(luò)以及訓(xùn)練方式入手對(duì)人體姿態(tài)
2021-04-27 16:16:077 為提升人體姿態(tài)估計(jì)在移動(dòng)終端設(shè)備上的運(yùn)行速度與實(shí)時(shí)性，提出一種改進(jìn)的人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法。通過(guò)將 Mobilenetv2輕量級(jí)主干網(wǎng)絡(luò)與深度可分離卷積模塊相結(jié)合加速特征提取過(guò)程，使用精煉網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度人體
2021-05-14 11:26:134 ./oschina_soft/gitee-HumanDetectionUsingDepth.zip
2022-06-15 09:23:350 本文中采用如圖1所示的局域深度采樣特征。其中藍(lán)色點(diǎn)表示圖像I中給定的像素x，以該像素為中心生成一個(gè)5*5的格點(diǎn)矩陣，紅色的格點(diǎn)表示要進(jìn)行深度采樣的點(diǎn)。
2022-07-15 10:05:41930 當(dāng)前，絕大部分基于深度學(xué)習(xí)的圖像去模糊算法是不區(qū)分場(chǎng)景的，也就是他們是對(duì)常見的自然與人為設(shè)計(jì)的場(chǎng)景進(jìn)行去模糊。但是，在現(xiàn)實(shí)生活中，經(jīng)常會(huì)遇到一些特定場(chǎng)景的圖像去模糊。比如人臉去模糊、文本去模糊、雙目去模糊。本文總結(jié)了這些不同場(chǎng)景的特點(diǎn)，以及各自的深度去模糊算法。
2022-10-28 16:00:201740 在低紋理區(qū)域，傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會(huì)嘗試去提取線特征來(lái)提高點(diǎn)特征的魯棒性，典型操作就是LSD。
2023-01-08 14:29:35847 Sobel算子是一種基于圖像梯度的邊緣檢測(cè)算法，可以在x方向和y方向上計(jì)算圖像的梯度，然后將兩個(gè)梯度值合并成一個(gè)邊緣強(qiáng)度值。
2023-02-24 17:56:491127 人體識(shí)別圖像技術(shù)是一種通過(guò)分析人體圖像（如照片或視頻）來(lái)識(shí)別個(gè)體身份的技術(shù)。它主要基于人體特征（如膚色、體型等）進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)人體姿態(tài)、步態(tài)、外觀等因素的提取與建模，實(shí)現(xiàn)人體身份的識(shí)別。 人體識(shí)別
2023-05-25 14:57:39921 人體分割識(shí)別圖像技術(shù)是一種將人體從圖像中分割出來(lái)，并對(duì)人體進(jìn)行識(shí)別和特征提取的技術(shù)。該技術(shù)主要利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理算法對(duì)人體圖像進(jìn)行預(yù)處理、分割、特征提取和識(shí)別等操作，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的身份認(rèn)證
2023-06-15 17:44:49635 人體分割識(shí)別圖像技術(shù)在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中面臨著一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題。 首先，人體分割識(shí)別圖像技術(shù)需要處理復(fù)雜的人體圖像，而這些圖像往往存在著多種干擾因素，如光照、姿態(tài)、遮擋等，如何消除這些干擾因素的影響是人體分割
2023-06-15 18:04:16361 當(dāng)前，生成式人工智能（AI）技術(shù)的快速發(fā)展令人矚目。它能夠理解人類的描述，并在短時(shí)間內(nèi)生成逼真的圖像和視頻。在生成式AI的應(yīng)用中，圖像深度信息具有重要的價(jià)值，準(zhǔn)確的深度圖像深度信息可以使生成的圖像
2023-06-21 09:06:42279 ? 今天介紹一下深度圖像的獲取方法主要有哪些，以及這些方法會(huì)導(dǎo)致深度圖像中存在什么樣的問(wèn)題。 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中，三維場(chǎng)景信息為圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、物體跟蹤等各類計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用提供了更多的可能性
2023-06-25 16:26:36655 
。深度學(xué)習(xí)算法作為其中的重要組成部分，不僅可以為諸如人工智能、圖像識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域提供支持，同時(shí)也受到了越來(lái)越多的關(guān)注和研究。在本文中，我們將著重介紹深度學(xué)習(xí)算法，包括其是什么和有哪些種類。 一、什么是
2023-08-17 16:02:566010 。 在深度學(xué)習(xí)中，使用了一些快速的算法，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些算法在大量數(shù)據(jù)處理和圖像識(shí)別上面有著非常重要的作用。 深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展不僅僅是科技上的顛覆，更是對(duì)人類思維模式的挑戰(zhàn)。雖然深度學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:03:041305
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