人形机器人面部情感表达技术是实现自然人机交互的核心支撑,近年来在医疗陪护、教育服务与社交娱乐等领域展现出广泛的应用前景。回顾了该领域的发展历程,按照技术能力演进将其划分为基础情感表达、情感交互增强与情感共鸣个性化3个阶段,系统探讨了各阶段在仿生机械结构设计与多模态情感交互系统构建方面的关键突破。重点分析了面部动作编码系统、柔性仿生皮肤材料、深度学习与多模态大模型等在情感建模中的应用,进一步探讨了多模态时空对齐机制在表情、语音与动作协同优化中的作用。最后,展望了未来的研究方向,包括高精度驱动与传感融合、多模态大模型集成、个性化与文化适应性增强,以及恐怖谷效应的缓解策略,为推动人形机器人面部情感表达技术的智能化和自然化发展提供了理论支持。

在机器学习领域,数据几何建模旨在探索数据集中样本的内在结构关系,这对在表征空间中编码底层数据结构至关重要。双曲几何作为一种具有恒定负截面曲率的黎曼流形,因具有独特的层次化结构编码能力(例如在不规则图结构或树形数据集中的表现),已成为自然语言处理与图学习等多个领域中备受关注的嵌入空间构建方案。最新研究表明,视觉数据集同样蕴含层次化的结构特征,这推动了双曲几何在计算机视觉领域的创新应用,从经典图像分类到前沿模型适配学习均展现出显著优势。系统总结了双曲空间在计算机视觉中的最新研究进展:首先阐释双曲几何的数学基础,继而深入分析基于双曲空间几何先验的视觉算法(包括无监督学习、监督学习与模型适配学习方法),最后总结当前研究成果并展望未来研究方向。该文不仅清晰勾勒出双曲几何在计算机视觉应用中的技术发展脉络,更为相关领域的理论创新与实践突破提供启发。

针对图像分类任务中图像拓扑特征提取不充分和分类图像结构相似度偏低导致的分类结果准确率低等问题,提出基于注意力机制融合持久同调和卷积神经网络的注意力拓扑卷积融合AETC模型。持久同调方法用于捕捉图像的显著拓扑特征,通过向量化方法提取图像的拓扑特征向量;图像局部特征向量则通过卷积神经网络的卷积池化操作获得。采用注意力得分融合拓扑特征向量和局部特征向量,得到图像的总体特征向量,以解决图像特征提取不充分的问题。使用由可度量的Wasserstein距离和交叉熵损失函数改进得到的Wasserstein交叉熵损失函数约束图像拓扑结构,有效缓解类别间拓扑结构混淆的问题,使AETC模型具有更优的分类性能,从而提高分类鲁棒性与准确性。在3个不同类型的数据集上对采用不同拓扑特征向量化方法的模型进行实验和比较,AETC模型的指标均优于基准模型,准确率ACC值提升2%~11%,AUC值提升1%~7%,F1值提升1%~11%,mAP值提升3%~17%。对于嵌入持续景观向量化方法的经典卷积神经网络模型,其最佳模型ACC值达到95.49%,AUC值达到99.44%,F1值达到95.48%,mAP值达到98.42%。

在动态场景图像采集领域,消费级成像设备通常受限于硬件架构缺陷与曝光参数优化不足,长期存在帧率受限与运动模糊共存的复合型退化问题。现有方法在真实模糊场景下存在重建精度不足、模型泛化能力受限,以及计算效率低下等技术瓶颈。对此,提出一种基于FasterViT架构的联合帧插值与运动解耦优化框架FFiT(Faster Frame Interpolation Transformer),旨在实现动态模糊序列的高效时空联合建模。该框架通过构建CNN＋Transformer混合编码架构,集成了以下关键模块:1)改进型多尺度残差Transformer模块(Multi-scale Residual Transformer Block,MRTB),旨在通过时空域自注意力机制解决重建精度问题,并显式构建模糊帧间的事件相关性;2)高质量特征传输网络(High-Quality Feature Transmitter,HQFT),采用跨尺度特征蒸馏机制增强模糊-清晰域转换的语义一致性,以提升模型的泛化能力;3)轻量化动态上采样渲染模块(Dynamic Upsampling and Rendering Module,DYRM),通过可微分动态卷积实现分辨率重建与计算复杂度的解耦优化,解决计算效率低下并实现灵活的分辨率恢复。在Adobe240和RBI数据集上进行实验,结果表明,FFiT在解决动态模糊序列的时空联合建模难题方面展现了卓越性能:不仅将模型参数量降低了70%,还将峰值信噪比(PSNR)较基线模型提升了2.73 dB,在提升图像质量的同时平衡了计算效率,为解决此类复合退化问题提供了有价值的参考。

图像异常检测通过挖掘正常图像的模式来检测不符合正常模式的异常图像,在工业生产领域具有重要作用。目前,一类成功的方法是对正常图像构造掩码(Mask)并利用重构网络预测掩码,将预测误差作为图像异常检测的判别。然而,这类方法在构造掩码时会显著增加模型的复杂度,影响图像正常区域的重构。针对该问题,提出了一种基于掩码卷积核的轻量级图像异常检测方法。该方法在卷积核中心区域施加掩码,通过掩码卷积与通道注意力机制预测被掩盖信息,有效降低了传统掩码方法带来的复杂度;引入修正损失以约束掩码预测特征的重构过程,提升正常区域的重构质量。该方法在MVTec,BTAD和VISA这3个工业数据集上验证了有效性,AUROC分别达到99.0%,93.7%和93.4%,在几乎不增加模型复杂度的情况下,能够与现有的多种重构方法相结合,有效提升模型性能。

压缩感知技术在图像采集与重建领域带来了革命性进展,然而针对多视图压缩感知的研究仍处于初步探索阶段,目前尚未构建出适用于单传感器、单次测量下多视图压缩重建的统一优化模型。对此,构建了一种面向双视图场景的压缩感知框架,从单次融合随机测量中有效地分离和重建两个不同场景的视图。该方法将任务分解为两个子优化问题,并引入基于近端梯度下降的迭代即插即用算法,融合图像估计与跨视图信息交互机制,通过动量反馈和残差调整实现动态信息融合。实验结果表明,与其他先进的单视角压缩感知算法相比,所提方法在低采样率下提供了更高的重建质量:在经典基准测试集Set11上、压缩率为10%的情况下,其PSNR指标高达32.19 dB。

在自动驾驶、同步建图与定位(SLAM)等计算机视觉应用中,低照度环境下图像常因对比度下降、噪声干扰和细节丢失而严重制约视觉系统感知性能。现有低光图像增强方法在噪声抑制、色彩保真等方面仍存在不足,且跨场景泛化能力薄弱。为此,提出一种基于改进Retinexformer架构的深度学习低光图像增强方法,通过多阶段特征激励、全局光照调整与多维约束优化策略实现对低光图像的有效增强。首先,构建多级光照特征激励模块(MIFIB),通过特征归一化与改进型通道注意力机制实现特征表达增强,增强模型对光照特征的建模能力;其次,设计具备全局感知的光照调整模块(IAB),有效优化增强图像的光照分布;最后,提出融合结构相似性约束、语义特征约束及色彩强度一致性约束的多维联合损失优化策略,指导模型学习,实现更全面的图像质量优化。实验结果表明,在LOL标准低光数据集上,所提方法在PSNR和SSIM等指标上均优于主流模型;在SYNTHIA和Terrasentia数据集上的泛化测试和可视化效果进一步验证了该方法在抑制噪声、保持色彩和细节方面的优势。此外,在基于立体匹配的三维重建定量评估中,该方法增强图像立体匹配结果的端点误差(EPE)降低0.5,相较于无图像增强方法提升22.1%,充分体现了其在保持场景几何一致性和提升深度感知鲁棒性方面的优势。

图文情感分析利用文本和图像的互补信息,精准挖掘用户情感倾向。现有研究大多聚焦于深层语义特征交互,对图文模态浅层细节特征利用不足,造成情感极性识别准确率下降。针对这一问题,提出一种基于频域增强与多层次特征融合的图文情感分析模型。首先,通过特征提取模块提取图文模态的多层次特征,涵盖从浅层细节到深层语义的不同层次特征;其次,在频域增强模块中,通过傅里叶变换和坐标注意力机制协同优化,增强浅层特征的高频细节与深层特征的低频语义,从而提升不同层次特征表征能力;接着,在双模态协同交互模块中,通过双向注意力与动态校验,有效实现了图文多层次特征的双向跨模态交互;最后,在渐进融合模块中逐层融合图文特征,实现了从浅层细节特征到深层语义特征的有效利用。在数据集MVSA和HFM上进行的实验验证了所提模型的有效性。

虚拟现实(VR)为用户提供了一个沉浸式的三维数字环境,然而,要在有限的物理空间中实现无约束的自然行走体验,仍然面临诸多技术挑战。现有的VR移动方法,如传送、原地行走、重定向行走(Redirected Walking,RDW)等,取得了一定进展。然而,这些方法仍存在局限性,如缺乏自然感、对额外硬件的依赖以及可能引发晕动症等副作用。受洛伦兹收缩(Lorentz Contraction)物理现象的启发,提出了一种名为“三维空间收缩”的创新的VR移动方法。与洛伦兹收缩现象只在观测者行进方向上发生一维收缩不同,该方法根据用户移动速度的大小在三维空间中对虚拟环境进行缩放,不仅可以使用户通过较短的物理行走有效地跨越较长的虚拟距离,还可以使用户的视野变得更加宽阔。与RDW技术中的“平移增益”不同,三维空间收缩并不致力于微妙地欺骗用户的感知,而是允许用户显式感知空间的变化,因此在提升效率方面具有更好的效果。当用户的物理移动速度较快时,虚拟空间将在3个维度上进行收缩,此时用户的虚拟化身会相对高大,视野更加宽阔、移动更加简单;而在用户物理移动速度较慢时,虚拟空间则接近其原始大小,从而能够减少感知上的冲突。三维空间收缩是一种通用的移动方法,它不依赖于特定的虚拟场景。在两种虚拟场景中的实地用户研究表明,该方法在提高行走效率和查找效率方面效果显著,并且可以与现有移动技术(如RDW)进行有效集成。