基于表面法线法的二维人脸图构建三维人脸模型matlab仿真
该内容概述了一个使用MATLAB2022a的二维人脸图像三维重建算法。首先，通过人脸检测和对齐，然后运用深度信息估计技术（如Shape from Shading）获取表面法线。接着，结合预训练的三维人脸模型库和二维关键点，通过迭代优化和全局优化构建三维模型。核心程序涉及图像处理、光源方向转换、反射率和表面法线计算，最终重构高度图并显示结果。该方法依赖多视角图像，单幅图像重建可能存在挑战。
深度学习之解构卷积
本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本组成和各种卷积操作。CNN在机器视觉任务中扮演重要角色，其组件包括卷积层、pooling层、激活函数和全连接层。卷积层通过卷积核提取特征，pooling层降低维度，参数共享减少计算量。主要讨论了六种卷积类型：空洞卷积用于增加感受野，1x1卷积用于维度调节和通道融合，反卷积实现上采样，深度可分离卷积减少参数，可变形卷积适应不规则特征，3D卷积处理视频等四维数据。这些卷积操作在现代深度学习模型中广泛应用，提高了效率和性能。5月更文挑战第4天
m基于Q-Learning强化学习的迷宫路线规划策略matlab仿真
MATLAB 2022a仿真实现了Q-Learning算法在迷宫路线规划中的应用，展示多幅模拟结果图。Q-Learning是无模型强化学习算法，通过迭代更新动作价值函数寻找最优策略。在迷宫问题中，代理通过ε-greedy策略平衡探索与利用。MATLAB核心程序遍历状态空间，更新Q表，直至找到终点。