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公开(公告)号：CN105989367B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201510059261.5
申请日：2015-02-04
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 金炫
CPC分类号： G06K9/00744 , G06K9/3233 , G06K9/42 , G06K9/4619 , G06K9/4652 , G06K9/522 , G06T7/20 , G06T7/246 , G06T2207/20016 , G06T2207/20072 , G06T2207/30232
摘要： 本申请提供一种目标获取方法及设备，根据每一视频帧的全局特征得到该视频帧中的各尺度的目标预估位置，对每一视频帧中的所述目标预估位置进行聚类处理得到对应的目标候选区域，及根据每一视频帧中的所有所述目标候选区域，并结合所述目标候选区域的置信度及对应尺度处理，确定该视频帧中的目标实际区域的，能够快速、有效的获取一个或多个目标，尤其能够对多个目标进行精确区分和获取。
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公开(公告)号：CN108304793A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810078792.2
申请日：2018-01-26
申请人： 北京易真学思教育科技有限公司 , 北京新唐思创教育科技有限公司
CPC分类号： G06K9/00302 , G06K9/00268 , G06K9/42 , G06N3/0454 , G06Q50/205
摘要： 本发明实施例提供了一种在线学习分析系统及方法，所述系统包括：图像采集装置，适于采集用户的图像；图像处理装置，适于对所述图像进行处理，获得所述图像内的用户表情类别中的实际种类，筛选出所述实际种类为疑惑表情的图像；疑惑时段确定装置，适于根据所述疑惑表情的图像的时刻，确定疑惑时段；课程视频确定装置，适于根据所述疑惑时段，确定疑问课程视频；信息推送装置，适于将所述疑问课程视频的内容推送至所述用户。采用所述系统及方法，可以提高在线学习的学习质量。
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公开(公告)号：CN107862299A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711210041.3
申请日：2017-11-28
申请人： 电子科技大学
CPC分类号： G06K9/00255 , G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/00906 , G06K9/42 , G06K9/4642 , G06K9/4652 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06K2009/4666 , G06T3/608 , G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/10048 , G06T2207/30201
摘要： 本发明公开了一种基于近红外与可见光双目摄像头的活体人脸检测方法，属于接收机视觉及安防领域。本发明利用红外摄像头下、视频和大部分纸张不能呈现图像的特性有效的防止了视频中伪造人脸的攻击，利用近红外摄像头和可见光摄像头下真实人脸与照片人脸纹理差异和颜色差异，训练的分类模型可以有效地区分人脸是来自真实人脸还是照片中的伪造人脸。本发明的活体检测的正确率高，能有效的防止了视频、照片常见手段中的伪造人脸的攻击。本发明不仅在正确率上相比传统算法做出了很大的提升，保证了安全性，而且不需要用户配合机器做出相应的动作或表情，提升了用户的体验感。
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公开(公告)号：CN107851179A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680040398.9
申请日：2016-07-07
申请人： 威拓股份有限公司
CPC分类号： G01J3/2823 , G01J3/26 , G01J3/28 , G01J3/36 , G01J2003/2826 , G06K9/0063 , G06K9/42 , G06K2009/00644 , G06T5/009 , G06T2207/10036 , G06T2207/30181
摘要： 本发明涉及用于转换光谱图像集合的方法，该方法包括：在相同布置的区域中划分所述集合中的图像；对于所述区域中的每个区域，计算跨所述图像集合的预定特性；以及，对于所述图像中的每个图像，根据所述区域的所述预定特性来归一化所述区域中的每个区域中的强度值。本发明还涉及对应的计算机程序产品和对应的图像处理系统。
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公开(公告)号：CN107552412A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710526981.7
申请日：2017-06-30
申请人： 休伦瓦雷钢铁公司
CPC分类号： G06K9/2036 , B07C5/342 , B07C5/368 , B07C2501/0018 , B07C2501/0054 , G06K9/42 , G06K9/4642 , G06K9/4652 , G06K9/6269 , G06K9/628 , G06K2209/19
摘要： 一种分拣废料颗粒的系统和方法包括使用视觉系统将包含废料颗粒的移动输送机进行成像以创建图像。计算机将图像作为单元的矩阵进行分析，识别矩阵中包含颗粒的单元，并且通过确定与该颗粒相关联的每个单元的颜色分量根据颜色模型来计算颗粒的颜色输入。光束被引导到视觉系统下游的输送机上的颗粒上，并且至少一个来自颗粒的发射光束被隔离并在选定的频带被检测以提供颗粒的光谱数据。计算机生成包含颜色输入和光谱数据的颗粒的数据向量，并且将颗粒分类到作为该向量的函数的至少两个材料分类中的一个。
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公开(公告)号：CN107451568A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710657241.7
申请日：2017-08-03
申请人： 重庆邮电大学
CPC分类号： G06K9/00369 , G06K9/42 , G06K9/6256 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种使用深度卷积神经网络的姿态检测方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：将数据集按照训练和测试进行划分，并做预处理；进行人体关节特征区域的识别学习模型训练，以识别人体关节部位图像区域的学习网络；关节坐标定位学习模型训练；检测图像尺寸预处理，将需要识别人体姿态的图像调整为网络输入要求大小；通过该网络进行图像关节区域的识别，并划定相应矩形区域保存为子图像；将获得子图像作为输入，送入关节坐标定位学习模型进行关节坐标获取；以及按照人体骨骼模型连接获取的关节点构成人体姿态描述。本发明还提供了一种存储设备及移动终端。
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公开(公告)号：CN103577820B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201310329263.2
申请日：2013-07-31
申请人： 乐金信世股份有限公司
发明人： 具范龙
IPC分类号： G06K9/20
CPC分类号： G06K9/18 , G06K9/342 , G06K9/42 , G06K9/6814 , G06K2209/01
摘要： 本发明涉及字符识别方法、字符识别装置及金融设备，对于识别介质的字符的字符识别方法而言，从介质中获得个别字符的字符图像，并根据将预定的多个字符的集合分层性地分成由多个上位组及下位组构成的多个组的分级结构对字符图像进行逐步解读，从而确定字符。
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公开(公告)号：CN106971168A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710207911.5
申请日：2017-03-31
申请人： 南京邮电大学
CPC分类号： G06K9/00281 , G06K9/40 , G06K9/42 , G06K9/4609
摘要： 本发明公开了一种基于人脸结构特征的多方向多层次双交叉鲁棒性识别，该方法是一种提取面部表情特征的全新方法，研究脸部识别的两大主要成分:人脸表征的提取和脸部匹配。我们采用在内外圆的八个方向上，双十字交叉分两组的编码方式提取人脸表征，全面概括人脸特征的同时，简化计算量。增加了多向梯度滤波和多层次人脸表征，采用高斯一阶算子导数转换灰度人脸图像为多向梯度图像,减轻照明、图像模糊、遮挡、姿势和表情这些因素的影响，从而使光照变化更具有鲁棒性。根据三个准则的最优梯度滤波器，即信噪比（SNR）最大化，边缘定位—精度保存，单响应于单边缘，使得在提取脸部表情时所受的干扰减小，从而准确提取脸部表情特征，节省计算成本。
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公开(公告)号：CN106960183A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710125440.3
申请日：2017-03-04
申请人： 浙江大学
CPC分类号： G06K9/00369 , G06K9/42 , G06K9/4652 , G06K9/48 , G06K9/6256 , G06K2009/485
摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升决策树的图像行人检测算法。对输入图像进行预处理，将预处理后的图像进行缩放形成多个尺度图像，构建由多个尺度图像构成的快速金字塔模型；对其中各个尺度图像用检测窗口进行遍历扫描，并采用行人检测器模型对各个尺度图像上的所有检测窗口使用梯度提升决策树算法进行处理判断，获得所有包含行人的检测窗口；对所有包含行人的检测窗口再采用非极大值抑制方法选择最佳检测窗口，以最佳检测窗口作为图像中行人的位置。本发明能够达到实时的检测效果，提高图像检测的准确度和快速性，能满足实时图像快速处理的需求。
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公开(公告)号：CN106951861A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710165982.3
申请日：2017-03-20
申请人： 上海与德科技有限公司
发明人： 王小胜
CPC分类号： G06K9/00389 , G06K9/42
摘要： 本发明涉及通信领域，公开了一种超声波手势识别方法及装置。本发明中，超声波手势识别方法包括：通过超声波信号处理的方式获取手势特征；对获取的手势特征进行优化；对优化后的手势特征进行识别。本发明还公开了一种超声波手势识别装置，包括：第一获取模块，用于通过超声波信号处理的方式获取手势特征；优化模块，用于对获取的手势特征进行优化；识别模块，用于对优化后的手势特征进行识别。与现有技术相比，本发明可以有效的对获取的手势特征进行二次提取和优化，从而使获取的手势特征的精确度较高，有助于提高手势特征的识别率。
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