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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN106557774B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201510633918.4
申请日：2015-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种多通道核相关滤波的实时跟踪方法，该方法包括：训练阶段：通过岭回归方法对上一帧目标信息进行处理，获得滤波模板；检测阶段：用获得的滤波模板对当前帧的图像进行检测，输出滤波响应；更新阶段：对滤波模板和目标外观进行实时更新。本发明的方法利用核函数融合多通道特征，克服了多通道特征的选择局限。并通过核函数将岭回归的线性优化问题转换为高维空间的非线性优化问题，从而构建一个鲁棒性更好的滤波模板，以适应目标在跟踪过程中的各种场景变化，提高跟踪器的性能，同时，绕过抽取大量样本和构建复杂外观模型的过程，使跟踪器的速度被大幅度提升，能够满足现实世界的跟踪需求。
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公开(公告)号：CN106557774A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510633918.4
申请日：2015-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种多通道核相关滤波的实时跟踪方法，该方法包括：训练阶段：通过岭回归方法对上一帧目标信息进行处理，获得滤波模板；检测阶段：用获得的滤波模板对当前帧的图像进行检测，输出滤波响应；更新阶段：对滤波模板和目标外观进行实时更新。本发明的方法利用核函数融合多通道特征，克服了多通道特征的选择局限。并通过核函数将岭回归的线性优化问题转换为高维空间的非线性优化问题，从而构建一个鲁棒性更好的滤波模板，以适应目标在跟踪过程中的各种场景变化，提高跟踪器的性能，同时，绕过抽取大量样本和构建复杂外观模型的过程，使跟踪器的速度被大幅度提升，能够满足现实世界的跟踪需求。
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公开(公告)号：CN104463148A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410850304.7
申请日：2014-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221
Abstract: 本发明公开了基于图像重构和哈希算法的人脸识别方法，采用图像重构模型，利用尺度变量ap，有效地去除了人脸图像中遮挡、掩饰，解决了人脸图像中光照不均匀和图像漂移的问题。引入Hash矩阵，将高维的数据矩阵映射到了一个低维的数据空间，大大地减小了算法的计算量。本发明在保证识别精度的情况下，既能有效处理人脸识别中多输入的问题，又能提高算法的识别效率。
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公开(公告)号：CN205408036U
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201620165463.8
申请日：2016-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本实用新型公开了一种基于视觉跟踪的车辆监控系统，包括现场采集端和后台监控端，现场采集端包括依次连接的摄像头、视频捕捉卡和数据发送模块，后台监控端包括主控模块以及分别与之连接的数据接收模块、报警模块、显示模块和存储模块。视频捕捉卡获取摄像头采集的监控区域内车辆行驶的视频序列，并通过数据发送模块将视频序列上传给后台监控端，主控模块将接收到的视频序列中的车辆行驶轨迹与存储模块中的正常轨迹、异常轨迹进行比较，判断监控区域内的车辆行驶是否异常。本实用新型克服了现有车辆监控方法需要高强度的需要大强度的人为参与调度以及需要每辆车进行登记或安装追踪装置带来的局限。
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