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公开(公告)号：CN114360058A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111662572.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于行走视角预测的跨视角步态识别方法。本发明在使用深度卷积网络方法的基础上，添加视角预测网络，将样本视角信息作为监督信号来对步态能量图中的视角信息进行有效建模，以辅助进行网络模型训练，最终能够提取到具有视角不变性的步态特征，从而解决跨视角步态识别问题中，视角差异过大导致模型鲁棒性下降的问题。
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公开(公告)号：CN104268879B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410510164.9
申请日：2014-09-28
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法。可先对灾前灾后的多时相多光谱遥感图像做预处理，然后采用基于随机游走的变化检测方法获取二值掩膜图像，在利用二值掩膜图像对灾前图像做目标检测以提取建筑物，最后给出建筑物实物量损毁评估结果。本发明可快速、准确、自动地检测建筑物实物量损毁状况，为灾情评估、救灾决策工作提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN102289686B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110227456.8
申请日：2011-08-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的运动目标分类方法，对图像序列进行背景建模、阴影消除和后处理获得有效运动目标区域，通过训练和识别两个过程完成目标分类，包括步骤：对已经标好类别的多类别目标进行特征提取，通过迁移学习方法训练，获得分类模型；对含有运动目标的视频进行特征提取，将提取的特征输入到分类模型，获得运动目标的类别。基于迁移学习的运动目标分类对于克服视角影响，提高多视角条件下的目标分类具有重要意义，。用于监控场景中异常检测，对不同类别目标建立规则，提高监控系统安全性能。用于监控场景物体识别，降低识别方法复杂度，提高识别率。用于监控场景语义化理解，识别运动目标的类别，帮助理解场景中发生的行为事件。
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公开(公告)号：CN101419671B
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN200810226414.0
申请日：2008-11-10
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊支持向量机的人脸性别识别方法，属于计算机视觉中的智能监控技术，特别是人脸识别技术。该方法首先分别对人脸训练库的图像和人脸图像采集的图像进行预处理，然后对得到的两组预处理图像进行人脸特征提取和特征选择，接着再进行神经网络训练，产生模糊隶属度；对得到的模糊隶属度结果进行模糊支持向量机的分类器设计，最后再进行人脸性别识别，并输出结果显示。该方法具有很强的环境适应能力，在不同的光照、姿态、表情下都能够保持较强的鲁棒性。该方法可以推广使用到各种监控系统和信息采集系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101359368B
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200810198441.1
申请日：2008-09-09
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种视频图像聚类方法，包括：获取视频帧中的多个视频图像；比较所述获取到的多个视频帧中的视频图像的相似度，将第一相似度值小于或等于第一阈值的视频图像，分为不同的视频图像子聚类；从所述视频图像子聚类中，提取与第一张视频图像的第二相似度值小于或等于第二阈值的视频图像作为视频图像典型样本，形成视频图像典型样本集合。实施本发明实施例，可以实现对监控视频中的视频图像进行快速索引。
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公开(公告)号：CN101404060B
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200810226409.X
申请日：2008-11-10
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00255
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光与近红外Gabor信息融合的人脸识别方法，该方法包括：分别采集可见光源下和近红外光源下的人脸图像，分别提取两种图像的Gabor特征在特征层进行融合；采用AdaBoost算法对融合后的特征进行特征选择，并采用最近邻分类对其进行相似度的计算和分类。本发明具有非常高的正确率，对光照对人脸识别的影响具有很好的鲁棒性，此外，相比与其他方法，本发明还具有所用特征数少，分类速度快等优点。
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公开(公告)号：CN101615248A
公开(公告)日：2009-12-30
申请号：CN200910131059.3
申请日：2009-04-21
Abstract: 本发明实施例提供了一种年龄估计方法和设备。该方法包括：处理用户的人脸图像以提取原始特征数据；选择所述原始特征数据的子集作为低维特征数据，其中所述低维特征数据的维度小于所述原始特征数据的维度；对所述低维特征数据进行相关成分分析，以获得训练数据；根据所获得的所述训练数据，训练用于年龄估计的回归分析参数；利用所述回归分析参数来估计所述用户的年龄。通过本发明实施例，可以降低人脸识别系统中的年龄估计的运算量。
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公开(公告)号：CN101425137A
公开(公告)日：2009-05-06
申请号：CN200810226413.6
申请日：2008-11-10
Abstract: 本发明涉及一种基于拉普拉斯金字塔的人脸图像融合方法，本发明在基于拉普拉斯金字塔分解的基础上，将改进的局部二值模式算子应用于融合规则，对于拉普拉斯金字塔各层的红外和可见光人脸图像，利用图像的平均梯度、图像直方图的标准差和Chi平方统计相似性测度来决定红外和可见光图像各自加权系数的选择，并利用确定的加权系数进行有效融合，从而得到细节信息丰富、清晰稳定、便于人眼观察的融合图像。与可见光图像和近红外图像相比较，本发明提供的融合图像的信息熵更大，平均交叉熵和均方根交叉熵更小，融合图像的效果更明显。
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公开(公告)号：CN101404060A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810226409.X
申请日：2008-11-10
Applicant: 北京航空航天大学
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00255
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光与近红外Gabor信息融合的人脸识别方法，该方法包括：分别采集可见光源下和近红外光源下的人脸图像，分别提取两种图像的Gabor特征在特征层进行融合；采用AdaBoost算法对融合后的特征进行特征选择，并采用最近邻分类对其进行相似度的计算和分类。本发明具有非常高的正确率，对光照对人脸识别的影响具有很好的鲁棒性，此外，相比与其他方法，本发明还具有所用特征数少，分类速度快等优点。
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