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公开(公告)号：CN108537787B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810297174.7
申请日：2018-03-30
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸图像的质量判定方法，包括以下步骤：S1、对输入的图像进行人脸检测，确定图像中人脸区域；S2：对检测到人脸的图像进行人脸关键点定位；S3：计算关键点定位之后的人脸图像区域的梯度，得到人脸梯度图像；S4：确定在梯度图像中关键点的坐标位置；S5：计算关键点邻域的梯度信息；S6：根据关键点邻域的梯度信息综合得到人脸图像的质量判定值。本发明不需要借助大量的训练数据进行样本化学习，仅针对待识别图像的关键点进行梯度邻域计算，有效地减轻了系统运行的负担，提升了图像质量判定的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN111382629A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811632164.0
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的足迹识别及信息挖掘方法及系统，该系统包括：采集模块，包括压力传感器和摄像头，采集待测人员的足迹图像及生物信息；预测模块，对采集到的足迹图像进行预处理及特征提取，得到身份信息或预测的生物信息；显示模块，显示预测模块得到的身份信息或预测的生物信息；传输模块，将预测模块得到的身份信息或预测的生物信息传输至其他设备端显示。本发明提供的基于卷积神经网络技术的足迹识别及信息挖掘方法及系统，通过具有方向和尺度信息的卷积层构成的卷积神经网络实现，有效的提高了足迹识别和信息挖掘的准确率。
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公开(公告)号：CN107374646A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710644919.8
申请日：2017-07-31
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/1455 , A61B5/01 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于近红外技术的血糖检测方法，包括步骤：对待测对象进行近红外光照射并同时测量血流容积变化，得到近红外光谱数据和血流容积脉搏波数据作为检测数据；根据预先建立的血糖检测模型对所述检测数据进行预测，得到血糖检测结果。此外，本发明还提供了一种基于近红外技术的血糖检测系统和一种电子装置，通过本发明，可以实现对血糖的无创检测，方便操作且安全性高。
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公开(公告)号：CN108537787A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810297174.7
申请日：2018-03-30
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/00268 , G06T7/13 , G06T2207/10004 , G06T2207/30168 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明提供了一种人脸图像的质量判定方法，包括以下步骤：S1、对输入的图像进行人脸检测，确定图像中人脸区域；S2：对检测到人脸的图像进行人脸关键点定位；S3：计算关键点定位之后的人脸图像区域的梯度，得到人脸梯度图像；S4：确定在梯度图像中关键点的坐标位置；S5：计算关键点邻域的梯度信息；S6：根据关键点邻域的梯度信息综合得到人脸图像的质量判定值。本发明不需要借助大量的训练数据进行样本化学习，仅针对待识别图像的关键点进行梯度邻域计算，有效地减轻了系统运行的负担，提升了图像质量判定的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN108492344A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810298808.0
申请日：2018-03-30
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明提供了一种肖像漫画生成方法，包括以下步骤：S1、对输入图像进行人脸检测与特征点定位；S2、根据人脸检测与特征点定位的结果，对输入图像进行预处理，以与参考人脸图像对齐，获得与参考人脸图像对齐的输入人脸特征点集；S3、与参考人脸特征比较，计算输入人脸的个性特征；S4、在变形约束准则下，夸张个性特征，得到输入人脸的肖像漫画特征点集；S5、基于输入人脸与参考人脸图像对齐后的人脸特征点集与肖像漫画特征点集分别建立三角形坐标系，在两个对应的三角形坐标系之间实现图像变形，生成肖像漫画。本发明基于三角形坐标系，无需训练样本，仅需要一张参考人脸图像即可快速生成肖像漫画，可在准实时系统中实现应用。
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公开(公告)号：CN111382629B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201811632164.0
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的足迹识别及信息挖掘方法及系统，该系统包括：采集模块，包括压力传感器和摄像头，采集待测人员的足迹图像及生物信息；预测模块，对采集到的足迹图像进行预处理及特征提取，得到身份信息或预测的生物信息；显示模块，显示预测模块得到的身份信息或预测的生物信息；传输模块，将预测模块得到的身份信息或预测的生物信息传输至其他设备端显示。本发明提供的基于卷积神经网络技术的足迹识别及信息挖掘方法及系统，通过具有方向和尺度信息的卷积层构成的卷积神经网络实现，有效的提高了足迹识别和信息挖掘的准确率。
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公开(公告)号：CN107374646B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201710644919.8
申请日：2017-07-31
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/1455 , A61B5/01 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于近红外技术的血糖检测方法，包括步骤：对待测对象进行近红外光照射并同时测量血流容积变化，得到近红外光谱数据和血流容积脉搏波数据作为检测数据；根据预先建立的血糖检测模型对所述检测数据进行预测，得到血糖检测结果。此外，本发明还提供了一种基于近红外技术的血糖检测系统和一种电子装置，通过本发明，可以实现对血糖的无创检测，方便操作且安全性高。
