| 主权项 |
1.一种基于异构主动视觉网络的人脸图像样本采集优化方法，其特征在于，包括以下内容：寻优过程为：每隔Δt时间，所有摄像头进行目标分配和状态调整，以完成一轮目标图像样本采集；寻优变量依次为：摄像头与目标的分配关系I(c,t)、摄像头在世界坐标系中的位置与朝向角L<sub>c</sub>、以及摄像头的焦距f<sub>c</sub>，其中：I(c,t)是一个示性函数，c表示摄像头的标号，c∈{1,2，...,N<sub>c</sub>}，t表示目标的标号，t∈{1,2，...,N<sub>t</sub>}，I(c,t)=1表示将第t个目标分配给第c个摄像头，I(c,t)＝0表示未分配，<img file="FDA00001645711300011.GIF" wi="448" he="49" />表示第c个摄像头在世界坐标系中的位置、水平转角及俯仰转角；寻优目标：最大化所有目标的总体经验评价函数Sum<sub>t</sub>(f<sub>t</sub>)，其中第t个目标的评价函数f<sub>t</sub>如下所示<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>f</mi><mi>t</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>p</mi><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub></msub><mo>,</mo><msub><mi>r</mi><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub></msub><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub><mi>p</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>r</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mi>f</mi><mi>t</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>p</mi><mrow><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mi>r</mi><mrow><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub><mi>p</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><msub><mi>r</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>f</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>p</mi><mn>1</mn></msub><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><msub><mi>p</mi><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>f</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>p</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><msub><mi>p</mi><mrow><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>·</mo><msub><mi>f</mi><mi>r</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>r</mi><msub><mi>n</mi><mi>t</mi></msub></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>n<sub>t</sub>＝2,3，...f<sub>t</sub>(p<sub>1</sub>,r<sub>1</sub>)＝f<sub>p</sub>(p<sub>1</sub>)·f<sub>r</sub>(r<sub>1</sub>)<img file="FDA00001645711300013.GIF" wi="367" he="57" />为第t个目标的n<sub>t</sub>个人脸图像样本的联合评价函数，通过迭代方法计算；f<sub>p</sub>为对姿态角的评价函数，根据所有姿态角在(-90°,90°)区间分布的均匀和密集程度来计算，<img file="FDA00001645711300014.GIF" wi="54" he="45" />表示第n<sub>t</sub>个人脸图像样本的姿态角度；f<sub>r</sub>表示对分辨率的评价函数，根据分辨率的高低来计算，<img file="FDA00001645711300015.GIF" wi="37" he="44" />表示第n<sub>t</sub>个人脸图像样本的分辨率；寻优方法为：遍历I(c,t)即目标分配方案；在每一种目标分配方案下，采取遗传算法，求解每个摄像头L<sub>c</sub>和f<sub>c</sub>使得f<sub>t</sub>最大；选取最佳分配方案从而得到最大的Sum<sub>t</sub>(f<sub>t</sub>)。 |
