公开(公告)号：CN104268590B

公开(公告)日：2017-08-11

申请号：CN201410476532.2

申请日：2014-09-17

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  吴庆波 ,  孟凡满 ,  罗雯怡 ,  黄超 ,  罗冰

IPC: G06K9/66 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供一种基于互补性组合特征与多相回归的盲图像质量评价方法，在特征提取方面，采有互补性的全局频域和局部空频图像特征，来更准确地捕捉图像感知相关信息。在预测模型构建方面，引入多项支撑矢量回归方案，并通过搜索每幅测试图像的K副近邻来构建其独立的训练样本集。通过该分段回归操作，可以有效提高感知质量预测模型的预测精度。本发明相比于现有的代表性盲图像质量评价方法，该方法更加鲁棒，并且可以取得和人工打分更一致的预测质量打分。

公开(公告)号：CN105227907B

公开(公告)日：2018-07-27

申请号：CN201510548355.9

申请日：2015-08-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  马金秀 ,  杨德培 ,  罗雯怡 ,  侯兴怀 ,  姚梦琳 ,  李君涵

IPC: H04N7/18 ,  G06T7/20 ,  G06T7/40

Abstract: 本发明提供种基于视频的无监督异常事件实时检测方法。本发明为了减少帧间特征点的数量,同时降低计算特征点的复杂度,采用间隔的方法检测特征点,即将视频分段,首帧检测特征点,后续只需进行跟踪。跟踪方法计算量相对较少,这样极大地降低了计算复杂度。在段视频结束后,再重新检测特征点。得到每个视频段的特征点后,提取运动特征点的方向、速度和位置直方图串联起来作为视频段的特征,接着对这些特征进行高斯混合建模,并实时更新,得到异常事件的概率,进而判断是否有异常事件发生从而进行异常事件实时检测。

公开(公告)号：CN104200225B

公开(公告)日：2017-07-11

申请号：CN201410439295.2

申请日：2014-08-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  黄超 ,  罗冰 ,  罗雯怡

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种在传统的图模型中加入图像的空域信息的图像分类方法。一种基于局部空间约束图模型的图像分类方法，在现有基于概率图模型的图像分类的基础上，在传统的图模型中加入描述图像子区域位置的空域信息，提高了图像的分类精度。

公开(公告)号：CN105227907A

公开(公告)日：2016-01-06

申请号：CN201510548355.9

申请日：2015-08-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 李宏亮 ,  马金秀 ,  杨德培 ,  罗雯怡 ,  侯兴怀 ,  姚梦琳 ,  李君涵

IPC: H04N7/18 ,  G06T7/20 ,  G06T7/40

Abstract: 本发明提供一种基于视频的无监督异常事件实时检测方法。本发明为了减少帧间特征点的数量，同时降低计算特征点的复杂度，采用间隔的方法检测特征点，即将视频分段，首帧检测特征点，后续只需进行跟踪。跟踪方法计算量相对较少，这样极大地降低了计算复杂度。在一段视频结束后，再重新检测特征点。得到每一个视频段的特征点后，提取运动特征点的方向、速度和位置直方图串联起来作为视频段的特征，接着对这些特征进行高斯混合建模，并实时更新，得到异常事件的概率，进而判断是否有异常事件发生从而进行异常事件实时检测。