公开(公告)号：CN103136730B

公开(公告)日：2015-06-03

申请号：CN201310030401.7

申请日：2013-01-25

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范引娣 ,  张二虎 ,  缪亚林 ,  康晓兵

IPC分类号： G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种视频图像中内容特征动态结构融合方法，采用空间分布直方图特征描述光流和轮廓，提取各自特征序列的动态模型的不变参数构建动态特征，然后通过子空间度量的方法求出各自的结构表征，最后通过广义矩阵分解的方法求得融合结构，得出分类判别能力强的特征表征，获得了分类判别能力强的特征表征，解决了现有的方法无法进行特征的动态结构融合，无法准确的表征特定内容特征的问题。

公开(公告)号：CN103136730A

公开(公告)日：2013-06-05

申请号：CN201310030401.7

申请日：2013-01-25

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范引娣 ,  张二虎 ,  缪亚林 ,  康晓兵

IPC分类号： G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种视频图像中内容特征动态结构融合方法，采用空间分布直方图特征描述光流和轮廓，提取各自特征序列的动态模型的不变参数构建动态特征，然后通过子空间度量的方法求出各自的结构表征，最后通过广义矩阵分解的方法求得融合结构，得出分类判别能力强的特征表征，获得了分类判别能力强的特征表征，解决了现有的方法无法进行特征的动态结构融合，无法准确的表征特定内容特征的问题。

公开(公告)号：CN102194232B

公开(公告)日：2012-08-29

申请号：CN201110132380.0

申请日：2011-05-23

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范彩霞 ,  范引娣

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 一种分层引导的视频图像目标分割方法，包括以下步骤：图像帧预处理；获得初始分割标记；获得修补欠分割后的分割标记；获得先验分割标记修正后的分割标记；融合修补欠分割后的分割标记和先验分割标记修正后的分割标记，得到最终的分割标记。本发明解决了现有技术中，在存在目标和背景交互的视频监控环境下，当目标和背景相似时，不能较完整的提取目标的问题。

公开(公告)号：CN102194232A

公开(公告)日：2011-09-21

申请号：CN201110132380.0

申请日：2011-05-23

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范彩霞 ,  范引娣

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 一种分层引导的视频图像目标分割方法，包括以下步骤：图像帧预处理；获得初始分割标记；获得修补欠分割后的分割标记；获得先验分割标记修正后的分割标记；融合修补欠分割后的分割标记和先验分割标记修正后的分割标记，得到最终的分割标记。本发明解决了现有技术中，在存在目标和背景交互的视频监控环境下，当目标和背景相似时，不能较完整的提取目标的问题。

公开(公告)号：CN108846406B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN201810345850.3

申请日：2018-04-18

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  缪亚林 ,  范引娣 ,  陈万军 ,  张二虎 ,  朱虹

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开的一种基于结构传播的零样本图像分类方法，步骤1，分别计算所有类别的语义结构和图像结构；步骤2，根据步骤1中语义结构和图像结构的计算式，建立适用于零样本图像分类的结构关系模型，并求解优化式；步骤3，根据步骤2中的优化式，继续更新图像结构；步骤4，循环迭代步骤2‑3，进行正向结构传播，直至得到稳定的未可见类别的标记。本发明基于结构传播的零样本图像分类方法的平均识别率最高，提高了分类的准确率和效率，获得了更好的零样本图像分类的效果。

公开(公告)号：CN102609722A

公开(公告)日：2012-07-25

申请号：CN201210026526.8

申请日：2012-02-07

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范引娣 ,  范彩霞 ,  张二虎

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种视频图像中形状的局部与全局特征结构融合方法，采用形状轮廓上下文描述形状局部特征，采用轮廓点分布直方图描述形状全局特征；用x2测度分别进行形状局部结构和全局特征结构的度量；最终通过矩阵谱优化求解的方法进行形状局部特征结构和全局特征结构的融合映射，获得特征表征。本发明填补了现有技术的空白，能获得无监督聚类和分类判别能力强的特征表征。

公开(公告)号：CN108846406A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810345850.3

申请日：2018-04-18

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  缪亚林 ,  范引娣 ,  陈万军 ,  张二虎 ,  朱虹

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开的一种基于结构传播的零样本图像分类方法，步骤1，分别计算所有类别的语义结构和图像结构；步骤2，根据步骤1中语义结构和图像结构的计算式，建立适用于零样本图像分类的结构关系模型，并求解优化式；步骤3，根据步骤2中的优化式，继续更新图像结构；步骤4，循环迭代步骤2-3，进行正向结构传播，直至得到稳定的未可见类别的标记。本发明基于结构传播的零样本图像分类方法的平均识别率最高，提高了分类的准确率和效率，获得了更好的零样本图像分类的效果。

公开(公告)号：CN111914872B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202010501150.6

申请日：2020-06-04

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  范引娣 ,  缪亚林 ,  陈万军 ,  张二虎

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明公开的一种标记与语义自编码融合的零样本图像分类方法，具体按照以下步骤实施：图像到语义的自编码映射求解，获得图像到语义的映射矩阵；图像到标记的自编码映射求解，获得图像到标记的映射矩阵；根据图像到语义的映射矩阵、图像到标记的映射矩阵求解图像标记融合系数；根据图像标记融合系数对零样本图像标记估计，根据估计结果进行分类标记。不仅考虑语义的自编码映射，而且考虑标记的自编码映射。将各个信息域(语义和标记)的映射变换进行标记融合，进一步优化以上多重映射关系，能够更加准确的进行零样本图像分类和识别。

公开(公告)号：CN111914872A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010501150.6

申请日：2020-06-04

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  范引娣 ,  缪亚林 ,  陈万军 ,  张二虎

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开的一种标记与语义自编码融合的零样本图像分类方法，具体按照以下步骤实施：图像到语义的自编码映射求解，获得图像到语义的映射矩阵；图像到标记的自编码映射求解，获得图像到标记的映射矩阵；根据图像到语义的映射矩阵、图像到标记的映射矩阵求解图像标记融合系数；根据图像标记融合系数对零样本图像标记估计，根据估计结果进行分类标记。不仅考虑语义的自编码映射，而且考虑标记的自编码映射。将各个信息域(语义和标记)的映射变换进行标记融合，进一步优化以上多重映射关系，能够更加准确的进行零样本图像分类和识别。

公开(公告)号：CN102609722B

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201210026526.8

申请日：2012-02-07

申请人： 西安理工大学

发明人： 蔺广逢 ,  朱虹 ,  范引娣 ,  范彩霞 ,  张二虎

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种视频图像中形状的局部与全局特征结构融合方法，采用形状轮廓上下文描述形状局部特征，采用轮廓点分布直方图描述形状全局特征；用x2测度分别进行形状局部结构和全局特征结构的度量；最终通过矩阵谱优化求解的方法进行形状局部特征结构和全局特征结构的融合映射，获得特征表征。本发明填补了现有技术的空白，能获得无监督聚类和分类判别能力强的特征表征。