基于车载多视角的鱼眼图像拼接算法

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经典的计算机视觉多视角几何教材和相应代码，望大家参考学习

国外计算机视觉领域经典教材《计算机视觉中的多视角几何》全套PPT，希望对大家学习CV有所帮助！

人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题，提出了一种基于MVFE-LightNet（Multi-View Facial Expression Lightweight Network）的多视角人脸表情识别方法。首先，在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征，引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次，嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重，利用特征重新标定方式提高网络表示能力，并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后，为了进一步优化识别结果，采用AdamW（Adam with Weight decay）优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明，该方法具有较高的识别率，且减少网络计算时间。

很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该分解过程的约束使得每个视角在分解过程趋向一致的结果。主要的问题是如何保持聚类结果在不同视角的是有意义和可比较的。为了解决这个问题，我们基于NMF和PLSA的关系设计了一个新型的高效归一化策略。几个数据集上的实验结果表明了我们方法的可靠性。

三维计算全息—多视角投影法

需要配置PCL点云库、以及opencv函数库，记得启用openMP语言支持

提岀了一种多阶段优化的方法来解决基于多视角图片在未知姿态、表情以及光照条件下的高精度三维人脸重建问题。首先，通过重新渲染合成的方法将参数化模型拟合到输入的多视角图片，然后在纹理域上求解一个光流问题来获取不同视角之间的对应关系。通过对应关系可以恢复出人脸的点云，并利用基于明暗恢复几何的方法来恢复人脸细节。在真实数据以及合成数据下的实验结果表明，文中方法能够恢复出带有几何细节的高精度的三维人脸模型，并且提高了现有方法的重建精度。

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