公开(公告)号：CN108764209A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810595992.5

申请日：2018-06-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张姝彦 ,  陈志 ,  李玲娟 ,  岳文静 ,  掌静 ,  董聪 ,  闫晗

IPC: G06K9/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/254 ,  G06T7/62 ,  G06T7/66

CPC classification number: G06K9/00362 ,  G06T7/246 ,  G06T7/254 ,  G06T7/62 ,  G06T7/66 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/20224 ,  G06T2207/30232

Abstract: 本发明公开一种基于监控视频的人物异常行为自动检测方法，该方法首先对异常行为特征进行提取，选用的特征为目标运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征，通过位置动态对监控场景下视频中全局移动对象运动轨迹特征进行提取，通过最小外接矩形框对移动对象进行标记。依据特征提取结果，通过异常测量函数实现监控场景下视频中全局移动对象的异常行为自动识别。

公开(公告)号：CN108846356B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201810596897.7

申请日：2018-06-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 董聪 ,  陈志 ,  岳文静 ,  刘玲 ,  张姝彦 ,  闫晗

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开一种基于实时手势识别的手心追踪定位的方法。该方法首先对输入视频进行分割视频帧和图像预处理，然后通过动态阈值背景法检测算法抽取部分视频帧建立背景模型，在此基础上利用YCrCb色彩空间肤色分割算法分割出手势图像，最后通过采用生物学的优化手心定位方法对手势跟踪定位后实现手势识别。本发明方法避免了误检视频中类肤色区域，提高了手势跟踪准确度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN107169990A

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201710266254.1

申请日：2017-04-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张姝彦 ,  岳文静 ,  陈志 ,  董聪 ,  薛丽

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/00

CPC classification number: G06T7/251 ,  G06N3/006 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的视频多运动目标定位方法。该方法首先通过背景差法进行图斑检测，然后通过将粒子群以图斑为单位划分成粒子子群，在每个子群内使用粒子群优化算法，来达到多运动目标定位的目的。本发明方法能够解决多个目标探测问题以及因对象胶着、图片昏暗而导致的检测困难问题。

公开(公告)号：CN108846356A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810596897.7

申请日：2018-06-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 董聪 ,  陈志 ,  岳文静 ,  刘玲 ,  张姝彦 ,  闫晗

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 本发明公开一种基于实时手势识别的手心追踪定位的方法。该方法首先对输入视频进行分割视频帧和图像预处理，然后通过动态阈值背景法检测算法抽取部分视频帧建立背景模，在此基础上利用YCrCb色彩空间肤色分割算法分割出手势图像，最后通过采用生物学的优化手心定位方法对手势跟踪定位后实现手势识别。本发明方法避免了误检视频中类肤色区域，提高了手势跟踪准确度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN108804651A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810578405.1

申请日：2018-06-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 薛丽 ,  陈志 ,  张怡婷 ,  岳文静 ,  金广华 ,  郑瑶嘉 ,  张姝彦

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

CPC classification number: G06F17/277

Abstract: 本发明公开了一种基于强化贝叶斯分类的社交行为检测方法具体为：步骤1)收集中文社交网站言论的文本训练样本集,包括攻击性言论文本及赞赏性言论文本等类别文本,建立社交网站言论的文本训练样本集；步骤2)根据停用词词库对中文社交网站言论的文本训练样本集进行中文分词得到某个中文训练集的词序列vi，i∈{1,2,3,…f}，f为训练样本总数；步骤3)通过TF‑IDF中文分词算法对中文社交网站言论的文本训练样本集中不同行为类别文本的进行特征提取；步骤4)输入特征词序列，使用贝叶斯模型进行学习识别；步骤5)通过强化贝叶斯分类器对分类器进行强化。本发明方法能够更加精确和高效的对人物社交行为进行检测，具有较好的应用前景。

公开(公告)号：CN108804651B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN201810578405.1

申请日：2018-06-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 薛丽 ,  陈志 ,  张怡婷 ,  岳文静 ,  金广华 ,  郑瑶嘉 ,  张姝彦

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种基于强化贝叶斯分类的社交行为检测方法具体为：步骤1)收集中文社交网站言论的文本训练样本集,包括攻击性言论文本及赞赏性言论文本等类别文本,建立社交网站言论的文本训练样本集；步骤2)根据停用词词库对中文社交网站言论的文本训练样本集进行中文分词得到某个中文训练集的词序列vi，i∈{1,2,3,...f}，f为训练样本总数；步骤3)通过TF‑IDF中文分词算法对中文社交网站言论的文本训练样本集中不同行为类别文本的进行特征提取；步骤4)输入特征词序列，使用贝叶斯模型进行学习识别；步骤5)通过强化贝叶斯分类器对分类器进行强化。本发明方法能够更加精确和高效的对人物社交行为进行检测，具有较好的应用前景。