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公开(公告)号：CN107239735A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710270344.8
申请日：2017-04-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00228 , G06K9/00335 , G06K9/00906
Abstract: 本发明属于数字图像处理、人工智能技术领域，具体为一种基于视频分析的活体检测方法和系统。主要应用在人脸识别领域中，用以排查照片人脸与视频人脸的攻击。本发明的活体检测方法包括如下步骤：采用摄像头获取视频流；进行系统环境背景更新；提取人脸环境图像与系统背景图像；对比背景图像差异性；进行人眼定位；判断人眼的张合状态；所述分析张合状态序列，判断是否有眨眼动作。本发明使用基于视频分析的活体检测技术，相比于指纹、虹膜识别技术，成本较低，而且眨眼检测与背景分析法中，不需要待测用户的交互动作，用户体验友好。检测算法中的感知Hash、区域增长等算法对光照要求低，光照敏感度不高，鲁棒性高，对于照片攻击与视频攻击能够起到有效的检测作用。
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公开(公告)号：CN103345645B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310262308.9
申请日：2013-06-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于多媒体信息检索技术领域，具体为基于网购平台的商品图像类别预测方法。本发明主要包含六个模块及相关算法，即训练图像的获取，图像特征提取，不相关图像过滤，图像特征训练，多层次图像分类，相关图像选择。本发明基于从网购平台上获取的真实数据，通过大规模数据的训练，能够自动分析图像中商品的类别信息，向用户提供购物指引，从而简化用户在线购物流程，增强用户体验，在图像检索领域具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN104166982A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410304578.6
申请日：2014-06-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于跨媒体信息技术领域，具体为一种基于典型相关性分析的图像优化聚类方法。本发明主要是采用典型相关性分析，同时考虑媒体数据不同模态下的内容特征，通过子空间映射算法，将媒体数据不同模态下的特征同时映射到一个统一维数的同构子空间，然后通过优化聚类算法得到最终聚簇结果。本发明克服多媒体领域中只是使用数据的单模态特征限制，有效解决不同模态下媒体数据在底层特征上的异构性问题，实现不同模态之间媒体对象信息的统一度量，并在大规模图像数据集中得到更准确、更有效、更加符合需求的图像聚类结果，在跨媒体信息处理与检索领域中具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN103903013A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410151036.X
申请日：2014-04-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于统计模式识别与图像处理技术领域，具体为一种无标记平面物体识别的优化算法。本发明以局部特征关键点作为无标记物体的特征，采用二分类的决策算法分别在离线训练和实时识别阶段开始阶段进行特征提取；使用随机Ferns分类器对关键点进行离线训练；识别阶段采用随机抽样一致性算法得到物体在实时帧中的位置与姿态；将计算所得目标物体位姿信息附加在虚拟物体上，叠加在真实场景中完成增强现实系统。本发明主要两点优化：特征检测阶段，对关键点进行加权筛选；识别阶段，采用改进后的ARANSAC拟合算法将初始随机集合中的内点比例增大，提高拟合的性能。本发明较之基线算法在各方面性能都得到极大提升，可满足增强现实系统的实时性、可靠性要求。
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公开(公告)号：CN102629275B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210076089.0
申请日：2012-03-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于跨媒体信息检索技术领域，具体为跨媒体新闻检索中基于图像特征和文本语义的人脸-人名对齐方法与系统。本发明包括四个主要算法：人名重要性评估算法、基于Web挖掘的多模态信息发现算法、人脸集内聚度度量算法和多模态对齐组合优化算法。本发明使用相关的图像特征和文本语义处理方法，同时建立相关数学模型，对新闻图像搜索进行优化，包括通过多级别深层次的文本语义分析，有效的人脸-人名对齐评估机制，具有问题针对性的组合优化。本发明对于在大规模且多样性新闻图像基础上，考虑图像高层语义信息而进行高效图像检索具有非常重要的意义，能够提高检索相关性，增强用户体验，在跨媒体信息检索领域具有广泛的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101872416B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201010166981.9
申请日：2010-05-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 描述了一种进行车牌识别的方法和系统，该方法可以为智能交通系统提供支持，并能广泛应用在停车场，收费卡口，刑事缉拿等方面。方法主要包括定位、字符分割、字符识别三个阶段。有较高的识别率，能够应对较复杂的环境并能达到实时处理的要求。系统封装了上述方法，并提供了不同的参数，可灵活使用。便于分布，批量处理数据。
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公开(公告)号：CN102663010A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210074292.4
申请日：2012-03-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于多媒体信息检索技术领域，具体为一种基于标注语义的个性化图像浏览与推荐方法及系统。本发明包含算法框架和五个模块及相关算法，即基于本体理论的概念语义网络构建算法、基于本体的语义扩展相关算法、基于语义扩展的图像检索算法、对候选图像集进行排序的算法（包括图模型构建算法和随机游走算法）、以及基于用户偏好的用户建模算法等。本发明基于心理学的模型，提出新的个性化图像浏览方式，即综合图像检索和图像推荐两种模式。在大规模图像数据集的检索和推荐领域，能够提供更加符合用户需求的图像浏览与推荐方式，在跨语言跨媒体检索领域具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN101894125B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201010175127.9
申请日：2010-05-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于计算机视频处理技术领域，具体为一种视频分类方法。本发明选取卡通、商业广告、电影、新闻和体育比赛作为分类对象，在总结和分析了现有分类算法的基础上，决定从视频的底层特征(如颜色，纹理，形状)中选取分类效果最好的颜色作为分类特征，并基于颜色特征对各种分类算法作了比较，分析和总结，提出了基于时间和颜色特征融合的分类方法，由于每种特征对某类视频分类效果有偏好，称之为此类视频的专家特征；进一步利用专家系统使这些特征合作来提高分类的准确率，同时也提高了效率。
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公开(公告)号：CN101876968A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN201010167065.7
申请日：2010-05-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于文字处理技术领域，具体为对网络文本与手机短信进行不良内容识别的方法。该方法包括如下步骤：输入待检测文本，确定文本编码格式，对文本进行格式转换，将文本与短字符串词汇库进行比较，将文本与长字符串词汇库进行比较，对结果进行拷贝检测，显示最终结果。本方法可用于互联网不健康，暴力，反动文字的检测与过滤。阻止不健康内容的蔓延，保护青少年的身心健康。
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公开(公告)号：CN101872546A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010167001.7
申请日：2010-05-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于交通监视、视频处理技术领域，具体公开了一种基于视频的过境车辆快速检测方法。该方法采用背景差法、梯度帧间差法和帧间差法，同时消除白天阴影、呼吸效应以及晚上前大灯地面反射光等影响，精确检测运动物体位置，判断运动物体所处车道。实验结果表明，本方法能够克服传统方法中运算量较大的缺点，满足电子警察视频车辆检测的实时性要求，能够对场景中的车辆进行精确检测，对光线变化、阴影等干扰，具有较好的鲁棒性。
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