一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法

    公开(公告)号:CN113425243B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202110285621.9

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,包括以下步骤:S1、根据现有数据,确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长;S2、确定立体视锐度区间和最小步长,计算随机点立体图应具有的视差,再将视差人眼感知到的深度)转换成图像平移的距离,最后生成具有此视差的随机点立体图;S3、采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法,设计立体视觉测试方案;S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试,根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。本发明能够快速,准确地测量人体的立体视觉,同时扩大了立体视觉的可测量范围、以及准确性,可用于检测测试者在一段时间的立体视觉变化。

    一种基于网络剪枝的CNN人脸表情识别显著性分析方法

    公开(公告)号:CN111507224A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010273344.5

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于网络剪枝的CNN人脸表情识别显著性分析方法,包括:S1将人脸数据按表情归类并分别训练识别网络;S2利用剪枝算法分别处理每个训练好的识别网络,得到选定卷积层各滤波器的重要性分数;S3根据选定卷积层剪枝之后计算出的各滤波器的重要性分数,计算该层的特征图权重。本发明在特定表情训练网络的基础上,利用剪枝算法找到对表情识别贡献大的特征并赋上对应权重,解决基于注意力机制的表情识别中重要特征的显著性分析问题,提高识别准确率、完成表情识别的相关操作。

    基于虚拟现实的立体视觉测试和训练方法

    公开(公告)号:CN115531150A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211322599.1

    申请日:2022-10-27

    Abstract: 本发明公开了基于虚拟现实的立体视觉测试和训练方法,包括通信模块、主控模块,基于通信模块与主控模块相连接的环境切换模块、测试环境模块、训练环境模块、显示模块、数据采集模块和数据分析模块,方法包括:S1、构建虚拟环境;S2、切换测试和训练环境;S3、获取数据;S4、分析数据生成报告。本发明通过构建基于虚拟现实的测试和训练立体视觉环境,将测试和训练两个方面的内容集成到一个环境中,让有立体视觉缺陷的被试能及时掌握自身立体视觉的情况并有效地弥补自身的立体视觉缺陷,并且让被试通过沉浸式环境更直观的感受视差从而提升深度感知,使用距离单位作为衡量标准,让人们更直观地了解自身立体视觉在实际应用中的表现。

    一种基于网络剪枝的CNN人脸表情识别显著性分析方法

    公开(公告)号:CN111507224B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202010273344.5

    申请日:2020-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于网络剪枝的CNN人脸表情识别显著性分析方法,包括:S1将人脸数据按表情归类并分别训练识别网络;S2利用剪枝算法分别处理每个训练好的识别网络,得到选定卷积层各滤波器的重要性分数;S3根据选定卷积层剪枝之后计算出的各滤波器的重要性分数,计算该层的特征图权重。本发明在特定表情训练网络的基础上,利用剪枝算法找到对表情识别贡献大的特征并赋上对应权重,解决基于注意力机制的表情识别中重要特征的显著性分析问题,提高识别准确率、完成表情识别的相关操作。

    一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法

    公开(公告)号:CN113425243A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110285621.9

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于随机点立体图的立体视觉测试方法,包括以下步骤:S1、根据现有数据,确定立体图像的立体视锐度区间和立体视锐度最小步长;S2、确定立体视锐度区间和最小步长,计算随机点立体图应具有的视差,再将视差人眼感知到的深度)转换成图像平移的距离,最后生成具有此视差的随机点立体图;S3、采用时分3D显示技术和自适应阶梯方法,设计立体视觉测试方案;S4、基于S3设计的立体视觉测试方案进行测试,根据测试者对相应立体视锐度等级立体图像的反馈来度量测试者的立体视觉。本发明能够快速,准确地测量人体的立体视觉,同时扩大了立体视觉的可测量范围、以及准确性,可用于检测测试者在一段时间的立体视觉变化。

    一种基于全景照度测量的HDR全景图亮度新型校准方法

    公开(公告)号:CN115379203A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210991335.9

    申请日:2022-08-18

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于全景照度测量的HDR全景图亮度新型校准方法:包括:在待测位置采用照度计进行测量并计算出全景照度数值;在待测位置使用图像采集设备拍摄并合成照明空间的高动态范围HDR全景图像,得到未经过亮度校准的HDR全景图像;对未经过亮度校准的HDR全景图像利用球谐函数分解法计算出全景照度值;计算HDR全景图像的亮度校准系数;将亮度校准系数应用到未经过亮度校准的HDR全景图像上得到像素的真实亮度值。本发明所提出的亮度测量方法操作简单,无需昂贵的专业设备。正四面体照度计与HDR全景拍摄系统的共同搭建与算法合成还可以达到对所拍摄HDR全景图像亮度的实时校准的功能,对照明空间中的光质量评估有着较大的意义。

    一种检测照明中人眼对光学参数敏感度的装置

    公开(公告)号:CN109984721A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201910248368.2

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种检测照明中人眼对光学参数敏感度的装置,包括第一立方体、第二立方体、第三立方体、第一独立光源、第二独立光源和控制系统,第一立方体和第二立方体设置在第三立方体相邻的两侧,呈“L”型结构排放,所述第三立方体内的一对角线上设有一块半透明玻璃,第三立方体的一侧面上安装有视窗,且该侧面与第二立方体相对,第一立方体、第二立方体和第三立方体的内侧壁上以及底部均贴有防反射的黑色绒纸,所述控制系统分别与第一独立光源和第二独立光源控制连接。本发明中,支撑板与挡板通过第二连接轴连接;挡板与底板通过第一连接轴连接,支撑板的棱边与底板的卡槽接触,受卡槽的限制而与挡板、底座形成稳定的三角形结构。本发明既可以方便调节光学参数,又可以把两种光学环境在空间上独立开来又能同时被观察者观测到的装置,将会给人眼对光学参数主观敏感度的测试带来很大的便利。

    一种基于多深度线索场景的深度知觉训练方法

    公开(公告)号:CN117976129A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410384501.8

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于多深度线索场景的深度知觉训练方法,包括:设置眼球追踪器,用于跟踪眼球运动,实现用户与训练场景交互,并采集眼动数据;在虚拟环境中构建显示深度知觉的三个训练场景;对待训练用户进行训练并记录训练反馈数据和眼动数据;得到分析报告;据其调整视觉训练场景,继续训练,直至完成预设的训练任务;评估待训练用户的深度知觉能力,生成训练结果报告。本发明基于多深度线索场景,在虚拟现实环境中针对不同用户的个体差异,使用不同的深度线索和视差进行深度知觉训练,用户能够更直观地感受到深度知觉能力的提升。同时,引入眼球跟踪技术,进一步提升用户的训练效果。

    一种基于全景照度测量的HDR全景图亮度新型校准方法

    公开(公告)号:CN115379203B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202210991335.9

    申请日:2022-08-18

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于全景照度测量的HDR全景图亮度新型校准方法:包括:在待测位置采用照度计进行测量并计算出全景照度数值;在待测位置使用图像采集设备拍摄并合成照明空间的高动态范围HDR全景图像,得到未经过亮度校准的HDR全景图像;对未经过亮度校准的HDR全景图像利用球谐函数分解法计算出全景照度值;计算HDR全景图像的亮度校准系数;将亮度校准系数应用到未经过亮度校准的HDR全景图像上得到像素的真实亮度值。本发明所提出的亮度测量方法操作简单,无需昂贵的专业设备。正四面体照度计与HDR全景拍摄系统的共同搭建与算法合成还可以达到对所拍摄HDR全景图像亮度的实时校准的功能,对照明空间中的光质量评估有着较大的意义。

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