Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

System automatycznych pomiarów rynometrycznych (6)

Tytuł:
System automatycznych pomiarów rynometrycznych (6)
Automatic nose measurement system, part 6
Autorzy:
Kuśmierczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/277028.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
spin image
uczenie maszynowe
rozpoznawanie twarzy
chmura punktów
PCA
normal vector estimation
filtering
resampling
cloud of points
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 9; 93-98
1427-9126
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Celem projektowanego systemu jest analiza i rozpoznawanie obrazów trójwymiarowych twarzy. Wykorzystując dostępne metody analizy i narzędzia algorytmiczne, dąży się do pozyskania z danych pochodzących ze skanerów 3D informacji dotyczących wymiarów nosa. Artykuł prezentuje innowacyjny pomysł zastosowania deskryptorów punktów w połączeniu z metodami uczenia maszynowego do detekcji wybranych obszarów w skanach 3D. W pracy opisano algorytmu i omówiono różne jego aspekty, pokazano również praktyczne rezultaty zastosowania algorytmu do analizy twarzy.

The purpose of designed system is to analyze and recognize three-dimensional face images. Using known techniques, algorithms and tools I am aiming to retrieve nose parameters directly from 3D scans. Current part is devoted to describe three important procedures that greatly help in 3D images recognition. First of them is estimation of normal vectors using Principal Component Analysis. Another one is bad points' filtering. Using direct and indirect connectivity points are clustered into sub-clouds and then verified. Last procedure is used to sample cloud of points. Shown algorithms allows for obtaining samples of desired characteristics.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies