基于内核规范相关分析的侧面人脸识别方法

    公开(公告)号:CN107292299B

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201710693920.X

    申请日:2017-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于内核规范相关分析的侧面人脸识别方法,对于待检测脸部图像的正面部分和侧脸部分,手动注释眼睛、鼻子、嘴巴和下巴,对正面和侧脸姿态进行不同程度的几何归一化处理,使用局部二值模式面部成分描述脸部,针对局部二值模式图像中的划分区域计算64个直方图,然后将面部的14个区域的直方图连接成向量进行描述,提取局部二值特征向量后,通过应用规范相关分析进行降维操作,引入基于核主成分分析的非线性一般化,以考虑侧面人脸图像和正面人脸图像之间的变换非线性,通过从原始输入空间到高维特征空间的映射来执行正面或侧面的变换,并计算欧几里德距离给出侧脸图像身份信息;有效的实现在非限制情况下侧面人脸的快速识别。

    一种夜视环境下热红外人脸图像识别方法

    公开(公告)号:CN108710838A

    公开(公告)日:2018-10-26

    申请号:CN201810433316.8

    申请日:2018-05-08

    Abstract: 本发明提出了一种夜视环境下热红外人脸图像识别方法,用以解决现有人脸识别方法无法应对实际非控制环境影响的问题。本发明的步骤为:对热红外人脸图像进行数据建模建立极大化数据模型;估计极大化数据模型的混合模型参数,将极大化数据数据模型调整到高斯混合模型,得到调整后的热红外高斯混合人脸图像;提取热红外高斯混合人脸图像中简化的等温特征集,重建人脸热特征图像;计算一对重建人脸热特征图像间的概率近邻指数。本发明提取热特征人脸图像的简化等温特征集,并使用概率邻近指数度量个体间的相似度,克服了现有可见光人脸识别技术的不足,特别适用于夜视环境下的人脸识别,大大提高了人脸识别系统的抗干扰能力。

    基于神经网络的人脸复杂表情识别方法

    公开(公告)号:CN107423727B

    公开(公告)日:2018-07-10

    申请号:CN201710692935.4

    申请日:2017-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的人脸复杂表情识别方法,在通用反向传播神经网络的基础上,融合基于面部特征子图提取和基于生物特征参数提取两种方法的人脸识别技术,在基于面部特征子图提取的方法中,提取眼睛、鼻子和嘴巴的四个子图像,并将其馈送到通用反向传播神经网络;在基于生物特征参数提取的方法中,面部特征点之间的七个测量距离将被馈送到另一个通用反向传播神经网络,选择基于面部特征子图提取的方法作为主要神经网络,而基于生物特征参数提取的方法用作辅助神经网络,如主要分类器未识别,用辅助分类器识别。

    一种基于霍夫森林集成学习的人脸检测方法

    公开(公告)号:CN108171146A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201711429012.6

    申请日:2017-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于霍夫森林集成学习的人脸检测方法,所提出的基于霍夫决策森林的方法可以自适应学习目标图像的局部图像块特征并在每次分裂时随机选择特征,霍夫森林中每棵树的叶节点集都可以视为一个判别码本,每个叶节点都可以对局部图像块属于人脸或背景做一个概率假设,并对图像块的中心位置进行概率投票;然后进行监督训练和快速匹配,获取局部图像块特征与它们在霍夫投票空间内的映射关系;本发明提出的方法对存在几何失真、噪声和部分遮挡的图像具有较好的鲁棒性,在CMU+MIT数据库上的实验结果证明了该方法的有效性;解决了集成学习框架下使用霍夫森林检测人脸图像位置的问题。

    基于神经网络的人脸复杂表情识别方法

    公开(公告)号:CN107423727A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710692935.4

    申请日:2017-08-14

    CPC classification number: G06K9/00308 G06K9/00281 G06K9/6256 G06K9/6267

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的人脸复杂表情识别方法,在通用反向传播神经网络的基础上,融合基于面部特征子图提取和基于生物特征参数提取两种方法的人脸识别技术,在基于面部特征子图提取的方法中,提取眼睛、鼻子和嘴巴的四个子图像,并将其馈送到通用反向传播神经网络;在基于生物特征参数提取的方法中,面部特征点之间的七个测量距离将被馈送到另一个通用反向传播神经网络,选择基于面部特征子图提取的方法作为主要神经网络,而基于生物特征参数提取的方法用作辅助神经网络,如主要分类器未识别,用辅助分类器识别。

    一种基于点特征的机器人视觉控制方法

    公开(公告)号:CN108927807B

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201810925292.8

    申请日:2018-08-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于点特征的机器人视觉控制方法,针对难以获取深度信息的单目视觉场景,该方法在深度估计的基础上,利用点特征的雅克比矩阵,将平移运动和旋转运动进行解耦,用平移运动来补偿旋转运动引起的点特征变化,实现机器人的六自由度控制;本发明能够在单目视觉场景下,不需要繁琐的计算,仅利用相机的一次主动运动对目标的深度进行估计,摆脱了深度信息对基于点特征的视觉控制方法的制约,同时将平移运动和旋转运动进行了解耦,保证目标不在视野中丢失,减少了求解深度信息的计算量,提高了视觉控制的成功率,能够进一步推广点特征在单目视觉场景的使用。

    一种通用型非接触充电桩及其控制方法

    公开(公告)号:CN109080475A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810817853.2

    申请日:2018-07-24

    Abstract: 本发明提出了一种通用型非接触充电桩及其控制方法,充电桩包括DC-AC变换电路、非接触变压器原边组、原边控制器、非接触变压器副边组和车载充电电路,DC-AC变换电路的输入端与直流电源相连接,DC-AC变换电路与非接触变压器原边组相连接,非接触变压器原边组与非接触变压器副边组通过电磁耦合相连接,非接触变压器副边组与车载充电电路相连接;DC-AC变换电路的输入端上设有电压检测电路和电流检测电路,电压检测电路和电流检测电路均与原边控制器相连接,原边控制器与DC-AC变换电路相连接。本发明采用原边控制器改变电路拓扑结构的方式和间断性斩波调节输出功率的方法,可有效提高了轻载效率,且不改变原边DC-AC变换电路的占空比。

    基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法

    公开(公告)号:CN108664941A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810469578.X

    申请日:2018-05-16

    Inventor: 熊欣 栗科峰 张婉

    Abstract: 本发明公开了一种基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法,通过两个像素点得到其连通黎曼流形的唯一测地线,通过对数和指数映射将测地线投影到切向空间,从而获取更具辨别力的分类特征,能够较好地适应人脸的特殊曲面结构,可以准确地测量出人脸图像在表情、姿态和重度遮挡条件下两个像素点的真实距离,通过非线性映射将切向空间中的数据向量转换为较高维特征空间,引入核函数对稀疏特征空间进行建模,并在非线性稀疏空间中求解L1范数的优化问题实现人脸的准确分类,大大降低了复杂条件变化对识别性能的影响,使算法更具鲁棒性,解决了现有人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题。

    基于内核规范相关分析的侧面人脸识别方法

    公开(公告)号:CN107506715A

    公开(公告)日:2017-12-22

    申请号:CN201710706708.2

    申请日:2017-08-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于内核规范相关分析的侧面人脸识别方法,对于待检测脸部图像的正面部分和侧脸部分,手动注释眼睛、鼻子、嘴巴和下巴,对正面和侧脸姿态进行不同程度的几何归一化处理,使用局部二值模式面部成分描述脸部,针对局部二值模式图像中的划分区域计算64个直方图,然后将面部的14个区域的直方图连接成向量进行描述,提取局部二值特征向量后,通过应用规范相关分析进行降维操作,引入基于核主成分分析的非线性一般化,以考虑侧面人脸图像和正面人脸图像之间的变换非线性,通过从原始输入空间到高维特征空间的映射来执行正面或侧面的变换,并计算欧几里德距离给出侧脸图像身份信息;有效的实现在非限制情况下侧面人脸的快速识别。

Patent Agency Ranking