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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106980875A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710145493.1
申请日：2017-03-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6277
Abstract: 本发明公开了一种基于属性低秩表示的零样本图像识别方法：首先通过寻求已知类别属性对未知类别属性的低秩表达来挖掘已知类别与未知类别在属性上的内在联系；然后利用这种属性联系虚拟出未知类别的训练样本；最后基于已知类别和未知类别的训练样本学习出属性预测器。在对未知类别样本进行标签预测时，用训练好的属性预测器预测出未知样本的属性，之后把预测的属性与原型属性进行比对通过最近邻分类器得到未知样本的类别标签。与已有的零样本图像识别方法相比，本发明算法能取得更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN105809716A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610128869.3
申请日：2016-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了融合超像素与三维自组织背景减除法的前景提取方法，该方法包括以下步骤：首先，使用超像素分割方法，将所有区域进行分割迭代；然后，使用三维自组织背景减除算法，图像背景建模；最后，通过最佳权重策略，实现前景运动目标提取。本发明提出的融合超像素分割的三维自组织背景减除算法，能有效检测缓慢运动的目标与进入场景后暂时静止的目标，在一定程度上提高了检测精度和处理速度。本发明结合超像素算法与三维自组织背景减除算法结合的框架，实现运动目标检测，加快了处理速度和处理效果。
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公开(公告)号：CN104794434A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510152822.6
申请日：2015-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor响应域重构的指关节纹识别方法，以一组带有方向的二维Gabor滤波器作为字典，运用稀疏表示计算测试样本和训练样本中每个样本不同方向上的Gabor响应表示；以训练样本对应方向上的Gabor响应作为字典，对测试样本每个方向上的Gabor响应进行线性重构；对重构前和重构后的测试样本以及训练样本的Gabor响应运用多方向二值编码方法进行特征编码；对重构前和重构后的测试样本，分别计算其与训练样本的匹配距离；利用自适应二值融合策略，自适应融合重构前、重构后的测试样本与训练样本的距离信息，最终得到测试样本与训练样本的匹配距离。本发明可较好地减小由于姿势变形而引起的错误拒绝，满足实际应用对高效身份识别的要求。
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公开(公告)号：CN102142082B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110087710.9
申请日：2011-04-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于人脸识别的基于虚拟样本的核鉴别方法，其为一种基于虚拟样本的快速核方法。该方法在对训练样本集进行核矩阵构造前，先对训练样本集一次性构造虚拟样本集，再以虚拟样本集为基础，通过核矩阵理论进行训练/测试；由于虚拟样本集为训练样本集的特征样本集(MES)和公共向量样本集(MCS)的集合，因此，虚拟样本集无论对于已知的训练样本集，还是对于未知的测试样本集来说，都具有极强的描述能力；将本发明所述的方法在FERET数据库上的实验验证了所提方法是快速有效的；其大幅地提高了核方法的计算速度，同时，与传统的核方法相比，本发明还提高了识别率。
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公开(公告)号：CN102163279B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201110087782.3
申请日：2011-04-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最近特征分类器的彩色人脸识别方法，属于人脸识别领域。该方法是将灰度图像的最近特征分类法，即最近特征线(NFL)、最近特征面(NFP)及最近特征空间(NFS)分类法应用于彩色人脸识别中，不但利用了反映人脸图像形状结构特征的灰度信息，还充分利用了人脸的彩色鉴别信息，每种分类器的判决阶段给出了四种实现方案。本发明方法能获取更多人脸之间的差异性鉴别信息，有效提高了人脸识别率。
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