遮挡情况下水尺图像特征加权学习识别算法.pdf

针对人脸识别中遮挡区域降低检测准确度的问题，提出一种基于生成对抗网络的遮挡人脸修复方法。该方法以生成对抗网络作为基本架构，结合Wasserstein距离和添加梯度惩罚损失函数来训练网络模型，以全局上下文损失和先验损失相结合的方式来约束网络生成无遮挡人脸图片，并利用泊松融合完成遮挡区域的修复。在CelebA数据集的实验结果表明，所提方法较其他文献模型训练更稳定，PSNR平均值提高了5%，SSIM平均值提高了8%。

gl_ssao：优化的屏幕空间环境光遮挡，可识别缓存的hbao

分析了基于平移运动模型的传统相关跟踪算法，从映射函数、模板更新方面提高其精度，从匹配搜索策略方面的改进提高其实时性。 然后讨论了基于Hausdorff距离的匹配跟踪算法，并从算法实现的各个步骤着手 进一步提高其鲁棒性。

原图在屏幕外 原图窗口最小化 调用了精易模块，模块你们自己下载

延迟的Voxel阴影可实现实时全局照明 目录 有关此技术的同行评审发表论文可以在这里找到： 我的论文可以在这里找到（西班牙语）： : 对于3D应用程序中的实时渲染，计算间接照明是一个充满挑战的复杂问题。 这种全局照明方法利用输出辐射的简化版本和存储在体素中的场景实时计算间接照明。 总览 延迟体素着色是受体素圆锥体跟踪和延迟渲染启发的四步实时全局照明技术。 这种方法使我们能够获得大量间接照明效果的精确近似值，包括：间接漫射，镜面反射，混色，发光材料，间接阴影和环境光遮挡。 包含此技术的步骤如下所述。 技术概述 1.体素化 第一步是对场景进行体素化，我的实现是对场景的反照率，法线和发射体素进行体素化以近似发射材料。 有关3D纹理这个保守的体素化和原子操作所描述的使用。 ... layout (binding = 0 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelAlbedo; layout (binding = 1 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelNormal;

程序包含以下几个过程： 1，图像预处理，包括对齐和拉伸 2，特征提取，有不同的特征提取函数 3，稀疏求解，调用相关函数 4，得出识别结果，并显示。

在严重遮挡非视距环境中，由于定位源与未知节点之间被障碍物遮挡而无法检测直射路径，极大地制约了无线定位方法的应用。提出一种能够规避直射路径遮挡现象的三维定位框架，利用单次反射路径和方位信息，论证了定位源、未知节点和散射体的三维空间位置关系，提出了基于最小二乘准则的空间位置优化算法，并推导出空间位置的求解方法。同时对定位算法进行均方根误差（RMSE,root mean-square error）的理论分析。通过蒙特卡罗仿真实验分析了三维定位框架中距离和方位偏差对算法性能的影响，仿真结果与算法的RMSE理论结果相符，说明了三维非视距定位算法的有效性。

我们提出两级遮挡识别GAN，如图1，来消除任意面部遮挡，使去遮挡过程更加透明。在其中，两级GANs有不同工作，第一个生成器G1用于合成遮挡的图像（分离遮挡），第二个合成器G2用于合成去遮挡的图片。 传统的人脸完成方法试图通过一个阶段直接恢复无遮挡人脸，如图一（a）。相反，我们的G1首先分离出遮挡，再将其作为G2的输入来生成更精确的未遮挡图像。

基于GPU的部分遮挡景深绘制方法.pdf