三维面部表情识别技术的研究进展

三维采集设备的快速发展,极大推动了三维数据技术的研究。其中,以三维人脸数据为载体的三维面部表情识别研究成果不断涌现。三维面部表情识别可以极大克服二维识别中的姿态和光照变化等方面问题。对三维表情识别技术进行了系统概括,尤其针对三维表情的关键技术,即对表情特征提取、表情编码分类及表情数据库进行了总结分析,并提出了三维表情识别的研究建议。三维面部表情识别技术在识别率上基本满足要求,但实时性上需要进一步优化。相关内容对该领域的研究具有指导意义。     

基于证据源和组合规则双修正的证据合成

针对冲突证据合成时传统证据合成和单一修正改进方法存在的问题，提出了新的证据源预处理和组合规则双修正的证据合成方法。利用夹角余弦理论，计算证据向量距离后转化得到权重系数，依据权重系数对证据进行重新概率分配，完成证据源修正；之后用修正的动态合成规则，进行修正证据的合成;同时提出了算法分析模型。实例结果验证了算法在证据合成时具有最优结果、较强通用性和稳定性，可应用于信息融合、不确定信息决策等领域。