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公开(公告)号：CN106096532B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201610397900.3
申请日：2016-06-03
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供一种基于张量联立判别分析的跨视角步态识别方法，包括构建基于Gabor表示的步态特征、在线模型训练和离线测试。本发明所述方法不仅采用了耦合度量学习的思想削弱了跨视角下数据的异构问题，而且结合了基于Gabor表示的张量步态特征和张量判别分析的思想，提高了步态的分类性能并避免了由于样本过少带来的小样本问题。
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公开(公告)号：CN106203509A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610544003.0
申请日：2016-07-11
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/627
摘要： 本发明提供一种耦合判别局部块对齐方法，包括数据预处理、训练阶段和测试阶段。本发明所提出的方法考虑了局部优化，因此可以处理样本分布的非线性问题；并且，本发明考虑了不同类之间近邻测度，因此，可以保持各类之间的判别性能；最后，本发明所提方法不包括矩阵求逆，所以，该方法避免了小样本问题。本发明所述方法不仅保留了已有耦合度量学习算法的共同属性，而且在局部优化阶段引入了判别信息，同时避免了小样本问题。因此，该方法大大的提高了识别性能和算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106650820B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201611255901.0
申请日：2016-12-30
申请人： 山东大学
摘要： 一种手写电气元器件符号与标准电气元器件符号的匹配识别方法，包括，首先对手写电气元器件符号与标准电气元器件符号进行归一化特征处理，通过自适应字典耦合投影将标准电气元器件符号与手写电气元器件符号两种特征联系起来，并映射到统一的判别子空间中，利用字典学习建立分类模型，以提高手写电气元器件符号的识别精度。相比于已有的电气元器件符号识别方法，本发明对电气元器件符号特征提取和表示是拟采用Sift、Hu不变矩、Gabor和HoG特征表示方法表示单个电气元器件符号的特征，并通过加权的方式对特征进行融合组成具有鲁棒性的新特征；本发明是通过字典学习建立分类模型，从而来提高整个系统的分类性能。
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公开(公告)号：CN110457975A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810427168.9
申请日：2018-05-07
申请人： 山东大学
摘要： 本发明涉及一种基于宏信息知识迁移的微表情识别方法；包括：(1)对宏信息样本和微表情样本进行核函数映射；(2)将核函数映射后的宏信息样本和微表情样本进行局部优化，使得某个样本的k1个类内最近邻样本之间距离最小，使该样本的k2个类间最近邻样本之间的距离最大；(3)通过整体对齐局部优化结果累加，使得样本整体的类内距离最小，类间距离最大，得到一组投影矩阵，将宏信息样本和微表情样本投影到一个共同子空间；(4)通过迁移支持向量机模型进行分类。相比于已有的微表情识别方法，本发明提出的方法提高了微表情识别性能，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107423717B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710648770.0
申请日：2017-08-01
申请人： 山东大学
摘要： 一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法，包括对所建立数据库的电气符号进行去躁和归一化处理，得到符合相同标准的电气符号；对标准电气符号和手工绘制电气符号提取Gabor特征，同时对Gabor特征进行主成分分析处理；相同类型的手工绘制电气符号与标准电气符号具有内在的联系，具有共同的符号表示信息，为了得到了其共同表示信息，对所得标准电气符号和手工绘制电气符号特征进行联合非负矩阵二分解；之后采用线性判别分析进行建模；最后采用基于欧式距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明充分利用了手工绘制电气符号和标准电气符号之间的共同表示信息，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107423717A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710648770.0
申请日：2017-08-01
申请人： 山东大学
摘要： 一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法，包括对所建立数据库的电气符号进行去躁和归一化处理，得到符合相同标准的电气符号；对标准电气符号和手工绘制电气符号提取Gabor特征，同时对Gabor特征进行主成分分析处理；相同类型的手工绘制电气符号与标准电气符号具有内在的联系，具有共同的符号表示信息，为了得到了其共同表示信息，对所得标准电气符号和手工绘制电气符号特征进行联合非负矩阵二分解；之后采用线性判别分析进行建模；最后采用基于欧式距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明充分利用了手工绘制电气符号和标准电气符号之间的共同表示信息，具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106709524A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611269845.6
申请日：2016-12-30
申请人： 山东大学
摘要： 一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法，包括以下几个步骤：1)对原始电气工程图的图像进行二值化处理、去噪处理；2)对步骤1)处理后的图像采用霍夫变换、基于区域因子的图像填充手段以及开运算处理，对所述图像中元件的位置进行检测并提取；3)通过连通区域的思想对元件进行分类，对图像进行遍历，通过重心判断元件的尺寸类型，对元件进行标识；4)最后通过相似度识别方法与图像边界圆检测方法对所标识的元件进行识别。本发明通过数字图像处理以及模式识别的相关知识，对电气工程图中的元件进行检测以及识别，只要通过不多的修改，就可以在相似的课题中进行应用，因而对其他研究领域也具有一定的启发性意义。
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公开(公告)号：CN106709524B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201611269845.6
申请日：2016-12-30
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06K9/38 , G06K9/40 , G06K9/46 , G06F30/367
摘要： 一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法，包括以下几个步骤：1)对原始电气工程图的图像进行二值化处理、去噪处理；2)对步骤1)处理后的图像采用霍夫变换、基于区域因子的图像填充手段以及开运算处理，对所述图像中元件的位置进行检测并提取；3)通过连通区域的思想对元件进行分类，对图像进行遍历，通过重心判断元件的尺寸类型，对元件进行标识；4)最后通过相似度识别方法与图像边界圆检测方法对所标识的元件进行识别。本发明通过数字图像处理以及模式识别的相关知识，对电气工程图中的元件进行检测以及识别，只要通过不多的修改，就可以在相似的课题中进行应用，因而对其他研究领域也具有一定的启发性意义。
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公开(公告)号：CN106096528B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201610397211.2
申请日：2016-06-03
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提供一种基于二维耦合边距Fisher分析的跨视角步态识别方法。本发明结合不同视角下步态能量图的特点以及耦合度量学习在跨域生物特征识别上的优越性，提出了二维耦合边距Fisher分析，在矩阵空间内削弱跨视角步态能量图的数据差异，保持样本间的局部关系，使类间散度最大，类内散度最小，大大提高了跨视角步态识别性能。
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