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公开(公告)号：CN105678755A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511033266.7
申请日：2015-12-31
申请人： 青岛歌尔声学科技有限公司
发明人： 曹海青
CPC分类号： G06T7/0004 , G06K9/6281 , G06T2207/20081
摘要： 本发明公开了一种基于Adaboost算法的产品状态检测方法和系统。该方法包括：采集处于所需状态下的产品的界面图像，生成界面图像样本；将界面图像做灰度处理，得到灰度图像；对灰度图像做二值化处理，提取Haar特征；利用Adaboost算法对Haar特征进行训练，获得分类器模板；利用分类器模板对流水线上采集的产品的界面图像进行分类，判断产品的界面图像是否处于所需状态。本发明提供的技术方案将Adaboost算法、图像二值化和Haar特征结合起来对产品图像检测进行优化，将此优化算法引入产线，对产品进行检测，不仅能够实现自动化检测产品减少劳动力投入，而且能够满足产线流水线上的生产节拍。
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公开(公告)号：CN105488456A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510811406.2
申请日：2015-11-23
申请人： 中国科学院自动化研究所
CPC分类号： G06K9/00228 , G06K9/6281
摘要： 本发明公开了一种基于自适应阈值调整拒识子空间学习的人脸检测方法，步骤为：S1，采集人脸和非人脸图像，进行灰度和尺寸归一化处理后形成训练样本集合；S2，利用训练样本集合，采用Boosting算法和互信息最大化准则训练人脸检测模型中第k层的强分类器；S3，采用修正的互信息最大化学习准则自适应的调整人脸检测模型中第k层强分类器的最优拒识阈值，得到带拒识的强分类器；S4，利用带拒识的强分类器在训练集上筛选出拒识的样本作为第k+1层分类器的训练样本；S5，重复S2至S4直至满足收敛性条件；S6，利用带拒识的强分类器对待检测的图像进行人脸检测。该方法缩减人脸检测模型的复杂度，提高人脸检测模型的灵活性。
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公开(公告)号：CN104616034A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510081287.X
申请日：2015-02-15
申请人： 北京化工大学
发明人： 李瑞瑞
IPC分类号： G06K9/66
CPC分类号： G06K9/4642 , G06K9/6281
摘要： 本发明公开了一种烟雾检测方法，该方法包括：步骤1，把原始图像分割成1/2重叠的ROI；步骤2，将ROI进行分块；步骤3，获取小块的LGBP映射图；步骤4，提取映射图的LBP特征，得到直方图序列LGBPHS；步骤5，使用AdaBoost算法训练LGBPHS特征，得到级联强分类器；步骤6，使用级联强分类器进行烟雾检测。本发明的有益效果：对ROI划分成1/2重叠小块，再对小块抽取LGBPHS特征，可以避免遗漏大面积烟雾，能更全面的提取ROI的图像细节信息，能有效防止信息泄露，防止漏检发生，提高检测率；提取烟雾LGBPHS特征，充分描述烟雾的纹理特征；针对大量冗余LGBPHS特征，采用AdaBoost算法提取出重要特征，形成强分类器，通过更新负样本，迭代AdaBoost算法，级联多个强分类器，形成最终烟雾检测分类器。
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公开(公告)号：CN102566981A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110443208.7
申请日：2011-12-14
申请人： 微软公司
CPC分类号： G06N99/005 , G06K9/00986 , G06K9/6281 , G06N5/046
摘要： 本发明涉及并行处理机器学习决策树训练。此处所公开的各实施例涉及通过基于图形处理单元(GPU)的机器学习来生成决策树。例如，一个实施例提供了一种方法，包括，对于决策树的每个层级：在并行处理流水线的每个GPU处对示例集中的每个示例执行针对特征集中的一个特征的特征测试。方法进一步包括将特征测试的结果累积在本地存储器块中。该方法还包括，将累积的结果从每个本地存储器块的写入到全局存储器，以生成层级中的每个节点的特征的直方图，并且对于层级中的每个节点，根据直方图将具有最低熵的特征分配给该节点。
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公开(公告)号：CN102473354A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201080031025.8
申请日：2010-03-23
申请人： 爱信精机株式会社
CPC分类号： G08B21/06 , A61B5/02405 , A61B5/0245 , A61B5/1103 , A61B5/18 , A61B5/7264 , G06K9/00845 , G06K9/6256 , G06K9/6281
摘要： 检测以驾驶员的眼睑开度、脉拍频率等身体信息等为代表的与驾驶员相关的特征量。基于检测出的特征量，来识别出第一组和第二组中的驾驶员的状态所属的组，其中，以驾驶员的活性程度作为指标决定的多个等级，被分类为所述第一组和所述第二组。另外，输出包含识别出的结果的信息来作为输出值，并基于根据该输出值来计算出的损失值，来检测当前的驾驶员的状态所属的等级。根据检测出的等级，能够检测驾驶员的活性度降低到何种程度这样的事实和其程度。
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公开(公告)号：CN105009027B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201380072165.3
申请日：2013-12-03
申请人： 纳维森斯有限公司
发明人： 阿绍德·多尼吉安
IPC分类号： G06F3/01
CPC分类号： G01C21/165 , G01C22/006 , G06K9/00335 , G06K9/6281
摘要： 一种用于估计对象的运动、方向、位置以及轨迹的方法，该方法包括：获取传感器数据、估计对象的姿态、估计对象的高度、提取特征、对运动进行分类、选择运动模型以及估计运动参数。还公开了用于执行该方法的系统。
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公开(公告)号：CN106650752A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611130244.7
申请日：2016-12-09
申请人： 浙江浩腾电子科技股份有限公司
CPC分类号： G06K9/4652 , G06K9/6281 , G06K2209/15 , G06K2209/23
摘要： 一种车身颜色识别方法，属于计算机视觉技术和图像处理技术领域。它使用计算机视觉技术，以新的采样方式并结合HSV颜色空间模型，通过对车牌周围区域在HSV空间中的颜色分类以达到识别车身颜色的方法，解决了车身颜色识别问题，改善了以车牌分辨车的传统工作模式，为打击汽车套牌、一车多牌、假牌照等违法犯罪行为提供了可靠帮助，进一步提高了智能交通的可靠性，节省了大量的人力成本。
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公开(公告)号：CN103455542B
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201310213817.2
申请日：2013-05-31
申请人： 卡西欧计算机株式会社
CPC分类号： G06K9/6227 , G06K9/6256 , G06K9/6281
摘要： 本发明提供一种多类识别器及多类识别方法。由第1层级识别器来识别图像的种类，特定种类的小组由第2层级识别器识别，多类识别器具备：第1学习单元，接收学习用图像并基于所接收到的图像生成种类识别器；识别错误总计单元，将试验用的图像输入至种类识别器并个别地识别所输入的该图像的种类，针对多个种类中的任意数量的种类的组合总计在属于该组合的任意数量的种类之间进行了错误识别的次数；分组处理单元，针对总计的结果成为规定的阈值以上的组合的小组而对学习用图像赋予小组标签；和第2学习单元，接收学习用图像并基于所接收到的图像来生成小组识别器，与种类识别器合起来构成第1层级识别器，并且生成小组内识别器来构成第2层级识别器。
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公开(公告)号：CN105550695A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510880838.9
申请日：2015-11-27
申请人： 郑州航空工业管理学院
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6281
摘要： 本发明公开了一种面向对象的遥感影像单类分类方法，它涉及遥感影像分类技术领域。包括以下步骤：(1)将类别空间划分为兴趣类别和非兴趣类别二类；(2)根据图像空间的邻近性选择兴趣类别和非兴趣类别训练样本；(3)根据特征空间的邻近性选择兴趣类别和非兴趣类别的部分训练样本；(4)在两类样本的基础上进行最近邻分类，提取兴趣类别。本发明简化了样本选择过程，可以有效实现遥感影像单类信息的提取。
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公开(公告)号：CN104683686A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201410321273.6
申请日：2014-07-07
申请人： 富士施乐株式会社
发明人： 加藤典司
CPC分类号： G06K9/72 , G06K9/6281
摘要： 本发明提供了一种图像处理设备和图像处理方法。图像处理设备包括第一获取部、设置部、第二获取部和生成部。第一获取部获取待处理图像。设置部在待处理图像中设置多个部分图像区域。第二获取部获取第一识别结果，该第一识别结果指示特定种类的对象被包括在多个部分图像区域中的每一个中的可能性。生成部基于多个部分图像区域中的每一个的第一识别结果生成第二识别结果，该第二识别结果指示特定种类的对象被包括在待处理图像中的可能性。
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