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公开(公告)号：CN104951767A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510348499.X
申请日：2015-06-23
Applicant: 安阳师范学院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00214 , G06K9/00228
Abstract: 本发明公开了基于关联程度的三维人脸识别技术，首先进行三维人脸几何特征的提取；将两眼之间的距离看作是测量的基准，其他特征依据其和眼睛之间距离的比例获取：三维几何特征的测量，选取样本，测出样本的三维几何特征，并进行归一化处理，生成特征向量，之后，与标准样本库中的归一化特征向量进行比较，计算相似度，完成三维人脸识别的判断。本发明的有益效果是识别的相似度更高，本发明方法应用于人脸三维模型的识别上效果好。
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公开(公告)号：CN113723537A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111026627.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒的对称非负矩阵分解的微生物数据聚类方法，涉及微生物数据聚类技术领域，具体步骤包括如下：采集样本数据；对所述样本数据构建样本相似性矩阵；利用相似性网络融合算法来整合所述样本相似性矩阵，获得融合矩阵；通过鲁棒的对称非负矩阵分解算法对所述融合矩阵进行聚类，为所述样本数据分配标签。本发明提出了一种基于相似网络融合和对称非负矩阵分解的数据整合框架RSNMF，用于聚类微生物组数据，有效避免了噪音的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105701455A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610003018.6
申请日：2016-01-05
Applicant: 安阳师范学院
CPC classification number: G06K9/00268 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ASM算法的人脸特征点采集及三维人脸建模方法，首先人脸特征采集，对采集样本的训练集特征点进行手工标定，再在同一坐标中完成训练集中全部形状的校准，采用依据三角形特征的自动定位技术，同时通过准确的重要的特征完成人脸特征的精准定位，采用全局纹理信息对局部特征点搜索效果进行优化，从而实现人脸特征的统计分析；设置用于建模的设备参数；三维人脸建模，通过双目立体视觉理论对人脸正面及侧脸的图像特征点进行提取，通过两张不同坐标系下的人脸图像合成一个三维人脸模型。该技术不仅可高效的完成三维人脸建模，还可避免因为二维人脸图片中提取特征点不准确造成的三维人脸建模效果差的弊端。
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公开(公告)号：CN105654061A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610004303.X
申请日：2016-01-05
Applicant: 安阳师范学院
CPC classification number: G06K9/00221 , G06T17/00 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了基于估计补偿的三维人脸动态重建方法，首先获取人脸图像，使用离散元方法计算形变程度，获得平移以及旋转运动的三维场景的形变程度值；计算非刚体人脸的形心，获得加权系数同两个方向上的协方差存在关联；最后对人脸数据在运动中丢失的问题进行处理，完成人体轮廓图的获取。本发明的有益效果是，通过动态图像序列中恢复非刚体的三维人脸缺失特征点结构，在极小的特征空间内，通过特征点间的动态联系，对缺失的特征点进行估计补偿重建，尽可能的恢复根据三维运动估计建立的人脸模型的特征点云信息，以形成可用于识别工作且饱满度较高的三维人脸模型。
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公开(公告)号：CN110119126B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910123462.5
申请日：2019-02-18
Applicant: 安阳师范学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及钢铁工业减排技术领域，尤其涉及基于多形态信息融合的智能减排系统。包括：遥感系统、废气处理系统、补排水系统、预警系统和减排调度中心，将遥感系统、废气处理系统、补排水系统中的数据均发送至减排调度中心进行处理，减排调度中心对上述遥感系统、废气处理系统和补排水系统数据进行样本学习、深度学习、宽度学习以及自适应学习，并且建立多级规则库。本发明不仅能够维护设备的安全性运行，还能最大限度降低钢铁工业生产过程中对环境造成的污染问题。
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公开(公告)号：CN110119126A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910123462.5
申请日：2019-02-18
Applicant: 安阳师范学院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及钢铁工业减排技术领域，尤其涉及基于多形态信息融合的智能减排系统。包括：遥感系统、废气处理系统、补排水系统、预警系统和减排调度中心，将遥感系统、废气处理系统、补排水系统中的数据均发送至减排调度中心进行处理，减排调度中心对上述遥感系统、废气处理系统和补排水系统数据进行样本学习、深度学习、宽度学习以及自适应学习，并且建立多级规则库。本发明不仅能够维护设备的安全性运行，还能最大限度降低钢铁工业生产过程中对环境造成的污染问题。
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公开(公告)号：CN105678252A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610003383.7
申请日：2016-01-05
Applicant: 安阳师范学院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00201
Abstract: 本发明公开了一种依据人脸三角网格自适应细分和高斯小波的迭代插值方法，首先对人脸模型进行三角剖分，采用网格优化的人脸剖分方法获取最优三角形；确定空间三角形是否相交，基于空间三角形三个顶点的状态，通过二维高斯小波函数对插值点的深度信息进行计算，获取一个插值点的完整三维坐标；获取插值点二维坐标(x,y)，完成插值点(x,y)二维坐标的确定后，通过二维高斯小波函数对插值点的z轴进行恢复，确定插值点的在z轴的值，通过x、y、z三个顶点确定m的最优值。本发明的有益效果是能够有效避免因为三维特征点过少无法塑造可识别的三维人脸模型的弊端，建模效果极佳。
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