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公开(公告)号：CN109146957B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201810924633.X
申请日：2018-08-14
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法，该方法以三角形为视觉特征，根据三角形的质心以及三条边进行视觉控制，利用质心当前信息和期望信息的偏差，得到机器人的位置偏差，利用三条边的极坐标参数以及直线雅克比矩阵，得到机器人的姿态偏差，最终实现机器人的六自由度控制；本发明根据三角形的质心和三条边实现机器人的六自由度控制，计算量少，控制过程简单。相对于使用单一图像特征的传统视觉控制方法，本发明能够提高视觉系统的鲁棒性，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN109191412B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201810943007.5
申请日：2018-08-17
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明提出了一种基于核稀疏典型相关分析热红外人脸图像可见光重建方法，其步骤如下：利用热像仪和光学相机同时采集若干个训练样本，建立数据集；对数据集全局训练，利用全局训练得到的数据对热红外测试图像全局重建得到重建的全局可见光谱图像，对数据集局部细化训练，热红外测试图像的局部细化的重建得到重建的可见光谱残差图像块，利用可见光谱残差图像块重叠像素的平均值和重建的全局可见光谱图像相加得到可见光谱人脸重建图像。本发明获得了热红外光谱和可见光谱两组数据的最佳投影方向，提升了特征的可分离性，剔除了冗余信息，获取了最佳的识别效果，解决了弱光环境下的人脸识别难题，充分利用现有的可见光数据库进行人脸匹配。
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公开(公告)号：CN108710838B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201810433316.8
申请日：2018-05-08
Applicant: 河南工程学院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种夜视环境下热红外人脸图像识别方法，用以解决现有人脸识别方法无法应对实际非控制环境影响的问题。本发明的步骤为：对热红外人脸图像进行数据建模建立极大化数据模型；估计极大化数据模型的混合模型参数，将极大化数据数据模型调整到高斯混合模型，得到调整后的热红外高斯混合人脸图像；提取热红外高斯混合人脸图像中简化的等温特征集，重建人脸热特征图像；计算一对重建人脸热特征图像间的概率近邻指数。本发明提取热特征人脸图像的简化等温特征集，并使用概率邻近指数度量个体间的相似度，克服了现有可见光人脸识别技术的不足，特别适用于夜视环境下的人脸识别，大大提高了人脸识别系统的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN109191412A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810943007.5
申请日：2018-08-17
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明提出了一种基于核稀疏典型相关分析热红外人脸图像可见光重建方法，其步骤如下：利用热像仪和光学相机同时采集若干个训练样本，建立数据集；对数据集全局训练，利用全局训练得到的数据对热红外测试图像全局重建得到重建的全局可见光谱图像，对数据集局部细化训练，热红外测试图像的局部细化的重建得到重建的可见光谱残差图像块，利用可见光谱残差图像块重叠像素的平均值和重建的全局可见光谱图像相加得到可见光谱人脸重建图像。本发明获得了热红外光谱和可见光谱两组数据的最佳投影方向，提升了特征的可分离性，剔除了冗余信息，获取了最佳的识别效果，解决了弱光环境下的人脸识别难题，充分利用现有的可见光数据库进行人脸匹配。
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公开(公告)号：CN108664941B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810469578.X
申请日：2018-05-16
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于测地映射分析的核稀疏描述人脸识别方法，通过两个像素点得到其连通黎曼流形的唯一测地线，通过对数和指数映射将测地线投影到切向空间，从而获取更具辨别力的分类特征，能够较好地适应人脸的特殊曲面结构，可以准确地测量出人脸图像在表情、姿态和重度遮挡条件下两个像素点的真实距离，通过非线性映射将切向空间中的数据向量转换为较高维特征空间，引入核函数对稀疏特征空间进行建模，并在非线性稀疏空间中求解L1范数的优化问题实现人脸的准确分类，大大降低了复杂条件变化对识别性能的影响，使算法更具鲁棒性，解决了现有人脸识别系统在非控制环境下易受姿态、表情和遮挡变化影响的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109146957A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810924633.X
申请日：2018-08-14
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于三角形特征的机器人视觉控制方法，该方法以三角形为视觉特征，根据三角形的质心以及三条边进行视觉控制，利用质心当前信息和期望信息的偏差，得到机器人的位置偏差，利用三条边的极坐标参数以及直线雅克比矩阵，得到机器人的姿态偏差，最终实现机器人的六自由度控制；本发明根据三角形的质心和三条边实现机器人的六自由度控制，计算量少，控制过程简单。相对于使用单一图像特征的传统视觉控制方法，本发明能够提高视觉系统的鲁棒性，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN108927807A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810925292.8
申请日：2018-08-14
Applicant: 河南工程学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于点特征的机器人视觉控制方法，针对难以获取深度信息的单目视觉场景，该方法在深度估计的基础上，利用点特征的雅克比矩阵，将平移运动和旋转运动进行解耦，用平移运动来补偿旋转运动引起的点特征变化，实现机器人的六自由度控制；本发明能够在单目视觉场景下，不需要繁琐的计算，仅利用相机的一次主动运动对目标的深度进行估计，摆脱了深度信息对基于点特征的视觉控制方法的制约，同时将平移运动和旋转运动进行了解耦，保证目标不在视野中丢失，减少了求解深度信息的计算量，提高了视觉控制的成功率，能够进一步推广点特征在单目视觉场景的使用。
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公开(公告)号：CN107292299A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710693920.X
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/4642 , G06K9/6247
Abstract: 本发明公开了一种基于内核规范相关分析的侧面人脸识别方法，对于待检测脸部图像的正面部分和侧脸部分，手动注释眼睛、鼻子、嘴巴和下巴，对正面和侧脸姿态进行不同程度的几何归一化处理，使用局部二值模式面部成分描述脸部，针对局部二值模式图像中的划分区域计算64个直方图，然后将面部的14个区域的直方图连接成向量进行描述，提取局部二值特征向量后，通过应用规范相关分析进行降维操作，引入基于核主成分分析的非线性一般化，以考虑侧面人脸图像和正面人脸图像之间的变换非线性，通过从原始输入空间到高维特征空间的映射来执行正面或侧面的变换，并计算欧几里德距离给出侧脸图像身份信息；有效的实现在非限制情况下侧面人脸的快速识别。
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公开(公告)号：CN109080475B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810817853.2
申请日：2018-07-24
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明提出了一种通用型非接触充电桩及其控制方法，充电桩包括DC‑AC变换电路、非接触变压器原边组、原边控制器、非接触变压器副边组和车载充电电路，DC‑AC变换电路的输入端与直流电源相连接，DC‑AC变换电路与非接触变压器原边组相连接，非接触变压器原边组与非接触变压器副边组通过电磁耦合相连接，非接触变压器副边组与车载充电电路相连接；DC‑AC变换电路的输入端上设有电压检测电路和电流检测电路，电压检测电路和电流检测电路均与原边控制器相连接，原边控制器与DC‑AC变换电路相连接。本发明采用原边控制器改变电路拓扑结构的方式和间断性斩波调节输出功率的方法，可有效提高了轻载效率，且不改变原边DC‑AC变换电路的占空比。
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公开(公告)号：CN109284692A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811010882.4
申请日：2018-08-31
Applicant: 河南工程学院
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/6232 , G06K9/6267 , G06K9/6288
Abstract: 本发明公开了一种融合EM算法和概率二维CCA的人脸识别方法，首先建立概率二维CCA模型，分别计算左概率模型和右概率模型的对数似然期望；然后应用EM算法使对数似然期望值最大化来估计模型参数，优化左右概率模型；最后应用获取的概率二维CCA投影矩阵将观测数据投影到隐藏空间，实现高维数据降维，在大大降低运算量的同时提高人脸识别的准确度；AR人脸数据库的大量测试识别，验证了本发明所提出方法在应对光照变化、表情变化和姿态变化人脸样本时的鲁棒性和优越性，解决现有人脸识别方法应对高维数据时的维数灾难和小样本问题。
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