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。
摘要:
本文介绍了运用粒子群优化(PSO)调整深度学习模型超参数以提升时间序列预测性能的方法。在比较了优化前后的效果(Ttttttttttt12 vs Ttttttttttt34)后,阐述了使用matlab2022a软件的算法。文章详细讨论了CNN、GRU网络和注意力机制在时间序列预测中的作用,以及PSO如何优化这些模型的超参数。核心程序展示了PSO的迭代过程,通过限制和调整粒子的位置(x1)和速度(v1),寻找最佳解决方案(gbest1)。最终,结果保存在R2.mat文件中。