非银行金融行业财富管理行业基金保有量点评：头部效应愈发凸显，Top3各有杀手锏.pdf

非接触式心冲击描记术(BCG)通过测量血液循环过程中血液对血管壁产生的周期性压力来测量心率。这种压力会引起包括头部在内的身体各部位周期性弱机械运动,这种运动十分微弱,并且从身体运动中提取的BCG信号有着较低的信噪比,限制了其心率的测量精度。利用光学杠杆放大头部运动(Optical lever amplified BCG,OLA-BCG),提出了一种非接触式高精度心率检测算法。该方法以激光作为主动光源,结合附着在头部的平面镜,实现头部运动的放大;同时利用加权质心跟踪算法提取头部运动轨迹并采用独立成分分析过滤掉干扰噪声,得到BCG信号。最后,对提取的BCG信号进行频谱分析,计算出心率值。实验结果表明,OLA-BCG方法可以有效提高从头部运动中提取的BCG信号的信噪比和心率的测量精度。

头部姿态估计广泛应用于多个领域,大多基于二维图像,而三维(3D)头部姿态估计与人脸三维重建结合的相关研究较少。利用重建的头部三维信息,可以为估计头部姿态提供更多有效的数据信息,能大大提高头部姿态估计的精确度和准确度。因此,将基于结构光三维重建和3D头部姿态估计相结合,重建人脸三维形貌并实现3D点云可视化。同时提出一种3D头部姿态估计算法,搜索鼻尖和鼻梁,建立空间直角坐标系和人脸本征坐标系,利用人脸的垂直对称性估计头部姿态欧拉角。利用模特人头进行实验,基于结构光三维重建的3D头部姿态估计算法的欧拉角在-25°~25°范围内均可测量,绝对误差的平均值和标准差均小于1°,测量平均值与真实值的线性相关度达99.8%。与基于二维图像的头部姿态估计相比,本文算法具有更高的准确度和鲁棒性。

matlab开发-头部位置识别内部实时视频和静态图像。在图像和视频中执行头部姿势识别。培训自己的分类器或使用提供的分类器。

神经网络 概述 是等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法，它能够同时输出人脸的检测框以及5个关键点，是开源中效果最好的人脸检测器，，作者提供的版本为，它采用三级级联架构分阶段逐步过滤人脸，在CPU上可达到实时和较高的准确率，是目前人脸检测领域的基准。 由于各种不同的姿态，光照和遮挡等，人脸检测和对齐在非控制环境下非常具有挑战性。最近的研究表明使用深度学习能够获得惊艳的性能，MTCNN提出了一个多任务级联框架其发掘了检测和对齐的内在联系来提升性能。特别是，其通过由粗到细的方式设计了3个精心设计的级联式的网络来检测脸和关键点，从而又提出了一种在线难例挖掘的策略进一步提升性能。其超过能有

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