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公开(公告)号：CN107449966A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710692949.6
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
IPC: G01R23/165
CPC classification number: G01R23/165
Abstract: 本发明公开了一种多功能频谱分析仪，包括计算机及嵌入计算机内的Labview，计算机与Labview配合生成虚拟前面板，并结合计算机的相关硬件形成信号采集模块、信号显示控制模块、信号滤波模块、参数测量模块和波形存储模块；虚拟前面板包括时基控制模块前面板、增益调节与平移模块前面板、信号滤波模块前面板和参数测量模块前面板；本发明采用个人PC机硬件平台和Labview虚拟仪器平台实现了信号的采集与存储、时域波形的显示与测量、频域参数的测量、信号的滤波处理、波形的存储与打印、本地信号的读取与分析等功能，解决了现有频谱分析仪成本高、体积大、通用性差的问题，接入Internet实现远程信号的测量分析，大大提高了频谱分析仪的实用性和便携性。
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公开(公告)号：CN107423727A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710692935.4
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
CPC classification number: G06K9/00308 , G06K9/00281 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的人脸复杂表情识别方法，在通用反向传播神经网络的基础上，融合基于面部特征子图提取和基于生物特征参数提取两种方法的人脸识别技术，在基于面部特征子图提取的方法中，提取眼睛、鼻子和嘴巴的四个子图像，并将其馈送到通用反向传播神经网络；在基于生物特征参数提取的方法中，面部特征点之间的七个测量距离将被馈送到另一个通用反向传播神经网络，选择基于面部特征子图提取的方法作为主要神经网络，而基于生物特征参数提取的方法用作辅助神经网络，如主要分类器未识别，用辅助分类器识别。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107449966B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710692949.6
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
IPC: G01R23/165
Abstract: 本发明公开了一种多功能频谱分析仪，包括计算机及嵌入计算机内的Labview，计算机与Labview配合生成虚拟前面板，并结合计算机的相关硬件形成信号采集模块、信号显示控制模块、信号滤波模块、参数测量模块和波形存储模块；虚拟前面板包括时基控制模块前面板、增益调节与平移模块前面板、信号滤波模块前面板和参数测量模块前面板；本发明采用个人PC机硬件平台和Labview虚拟仪器平台实现了信号的采集与存储、时域波形的显示与测量、频域参数的测量、信号的滤波处理、波形的存储与打印、本地信号的读取与分析等功能，解决了现有频谱分析仪成本高、体积大、通用性差的问题，接入Internet实现远程信号的测量分析，大大提高了频谱分析仪的实用性和便携性。
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公开(公告)号：CN107292299B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201710693920.X
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
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：CN108710838A
公开(公告)日：2018-10-26
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：CN107423727B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201710692935.4
申请日：2017-08-14
Applicant: 河南工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的人脸复杂表情识别方法，在通用反向传播神经网络的基础上，融合基于面部特征子图提取和基于生物特征参数提取两种方法的人脸识别技术，在基于面部特征子图提取的方法中，提取眼睛、鼻子和嘴巴的四个子图像，并将其馈送到通用反向传播神经网络；在基于生物特征参数提取的方法中，面部特征点之间的七个测量距离将被馈送到另一个通用反向传播神经网络，选择基于面部特征子图提取的方法作为主要神经网络，而基于生物特征参数提取的方法用作辅助神经网络，如主要分类器未识别，用辅助分类器识别。
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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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