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公开(公告)号：CN101079104A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200710041973.X
申请日：2007-06-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于切信息的人脸识别方法，用于图像处理技术领域。步骤如下：采用Gabor滤波器为人脸数据提取Gabor特征；将Gabor特征进行下采样，然后将采样后的特征行堆叠为一维向量；在训练样本上运用线性切空间排列方法，提取人脸数据的切信息，寻求保存局部信息的低维子空间，并且得到相应的投影矩阵；将每一个测试样本通过训练得到的投影矩阵映射到低维子空间；在低维子空间，运用最近邻分类器进行识别。本发明所提出的这种基于切信息的人脸识别方法能够很好的探测数据的本质结构，此外，本发明利用Gabor滤波器为人脸数据提取Gabor特征，提取了判别信息，抑制了不利因素。本发明能够取得较高的识别率。
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公开(公告)号：CN101021900A
公开(公告)日：2007-08-22
申请号：CN200710038076.3
申请日：2007-03-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种图像识别技术领域的利用降维方法进行人脸姿态估计的方法，具体包括如下步骤：(1)对不同姿态的人脸图像训练样本进行预处理操作；(2)对预处理后的数据进行PCA处理；(3)初始化受限玻尔兹曼机神经网络；(4)用PCA处理后的数据预训练受限玻尔兹曼机神经网络；(5)调整受限玻尔兹曼机神经网络参数；(6)对新的人脸图像进行姿态识别；本发明于现有技术相比错误率进一步降低，同时由于其数据的维数经过PCA处理后大大降维，后续的网络中每一层的节点数也随之减少，不仅减少了训练时间，同时测试速度也大为提高。
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公开(公告)号：CN1870136A
公开(公告)日：2006-11-29
申请号：CN200610028331.1
申请日：2006-06-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语音生成模型的变分贝叶斯语音增强方法，首先建立含噪语音模型和语音生成模型的状态空间方程，然后表达含噪过程和语音生成过程的概率分布。根据变分贝叶斯方法，用近似后验分布来逼近语音生成模型的参数和纯净语音的概率分布，最后，得到这些近似后验分布的参数更新等式，循环迭代更新等式直到算法收敛。自动模型选择是将语音生成模型的阶数作为变分贝叶斯方法的代价函数的自变量，最小的代价函数值对应的阶数，即是最优的模型阶数，由这个最优阶数计算得到的语音信号即最佳结果。本发明充分利用变分贝叶斯学习模型参数和结构的优点，能准确地估计语音生成模型的参数和阶数，提高了语音增强效果。
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公开(公告)号：CN1866272A
公开(公告)日：2006-11-22
申请号：CN200610027975.9
申请日：2006-06-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种图像处理技术领域的结合活动形状模型和快速活动外观模型的特征点定位方法，包括以下步骤：(1)建立Lucas AAM模型、计算初始参数、给出模型的初始位置；(2)建立ASM模型；(3)以步骤(1)得到的模型的初始位置并用LucasAAM方法搜索人脸特征点；(4)以Lucas AAM模型搜索到的人脸特征点作为初始位置，用ASM方法搜索特征点的新位置。本发明将ASM和Lucas AAM两个方法结合在一起进行人脸特征点定位，这样ASM全局搜索精度低的缺点可以由LucasAAM全局搜索效果好的优点得到补偿，与此同时，Lucas AAM局部搜索差的特点也可以由ASM局部搜索效果好的优点得到补偿。同时，由于Lucas AAM方法相对较慢，融入了ASM方法后也可以大大提高整个特征点搜索的速度。
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公开(公告)号：CN1828630A
公开(公告)日：2006-09-06
申请号：CN200610025470.9
申请日：2006-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于流形学习的人脸姿势识别方法。本发明先用一部分人的各种人脸姿势图像作为训练集，然后训练集中的每一幅图像进行Gabor变换，用于消除或者降低人脸图像中的光照变化、分辨率，提取区分人脸姿势的有效特征；训练集中的人脸图像Gabor变换后，采用局部保持映射方法进行降维，消除人脸的身份，并且相同姿势的人脸聚集在一起，揭示了人脸姿势的变化；最后使用模糊聚类方法进行人脸姿势识别。本发明应用于人脸识别、人机交互、表情识别等方面，具有较快的速度和较高的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1818977A
公开(公告)日：2006-08-16
申请号：CN200610024720.7
申请日：2006-03-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的由一幅正面图像实现快速人脸模型重建的方法。步骤为：(1)取点，保存。取点包括平均模型上的三维点、在二维图像上取对应的特征点，三维标记点的特征和数目必须与目标图像的标记点一致；(2)将二维图像特征点转化为三维特征点；(3)用薄板样条插值算法进行弹性变形。所有的二维点均用三维点代替，相应的函数均修改成三维坐标的变量，直接求取新的坐标；(4)粘贴纹理；(5)纹理插值。插值包含两部分，即由于正面纹理信息不够而需要的插值，及侧面缺少信息而需要插值。本发明只用一个平均模型和一幅目标二维图像，快速生成对应的三维人脸模型，具有实时快速、方便简单、无需大量人脸库等多方面优点。
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公开(公告)号：CN1818916A
公开(公告)日：2006-08-16
申请号：CN200610024271.6
申请日：2006-03-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于序列比对核函数预测信号肽及其断裂点位置实现方法，属于生物工程技术领域。本发明采用全局序列比对以解决所研究的氨基酸序列长度不一致的难题，并计算两氨基酸序列之间的统计相关性以表征两者之间的相似度，通过将相似度矩阵转换为非负定矩阵后经过空间转换得到新坐标，从而解决不满足非负定性条件的矩阵如何生成核矩阵的问题。对于新测定的氨基酸序列在新特征空间可预测其是否信号肽并判定其断裂点位置。本发明提高了以往预测信号肽的正确率以及断裂点的预测率，从而对于理解某些疾病的致病过程有极大促进作用，进而有助于开发有效的治疗方案。
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公开(公告)号：CN1803087A
公开(公告)日：2006-07-19
申请号：CN200610023453.1
申请日：2006-01-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像处理技术领域的舌像颜色自动识别方法，步骤为：(1)建立舌苔和舌质颜色参考样本集：对于每一类苔质颜色样本，从舌图像中选取样本块，再通过去除离群样本，确定最终的苔质颜色参考样本集；(2)划分舌体同质区域，每个区域具有相似的颜色和纹理特性；(3)根据舌质和舌苔的分布规律，设置模板，并设定投票优先策略用于颜色样本匹配中；(4)对于舌体同质区域划分后的每一个同质区域，首先根据模板和投票，判断该区域颜色属于舌苔色还是舌质色，然后再与舌苔或舌质颜色样本进行匹配，最后根据匹配结果采用k近邻法确定该同质区域的颜色。本发明符合中医望诊习惯，识别结果准确可靠，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN1257974C
公开(公告)日：2006-05-31
申请号：CN200410025035.7
申请日：2004-06-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: C12N15/10
Abstract: 一种RNA全序列特征可视化提取方法，主要包括数据预处理、规则选取、元胞自动机CA方法应用及序列图像生成，首先对得到的RNA序列中每个脱氧核糖核酸“A”“T”“G”“U”进行编码，引入一维元胞自动机模型，选用特定的元胞自动机规则对编码后的“0”“1”基因序列进行演化，即元胞的下一时刻的状态由元胞和它的左右两个相邻元胞当前时刻的状态按照演化规则来决定，经若干次演化后形成一个“0”“1”二维矩阵，将二维矩阵转化为黑白图像并进行缩放，得到具有RNA全序列特征可视化图形。本发明方法具有全序列分析，直观性，敏感性和普适性的特点，从生成的可视化序列图像中可得到不同基因序列具有的特征。
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公开(公告)号：CN1731217A
公开(公告)日：2006-02-08
申请号：CN200510028883.8
申请日：2005-08-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种目标检测技术领域的红外大视场环境下的多小目标实时检测方法，步骤为：①根据所需处理的红外大视场的大小，确定其图像数据的分块方法；②实现背景图像数据和能量初值矩阵的初始化；③求取当前帧实时图像的能量新值矩阵；④求取当前帧实时图像对应的能量差值矩阵；⑤能量差值矩阵元素值调整；⑥获取可能存在小目标的分块图像区域；⑦可能存在小目标的相邻图像块合并；⑧获得差分图像块；⑨基于局部能量阈值的多小目标检测及相关参数获取；⑩能量初值矩阵元素值更新及外存中背景图像更新；(11)完成第k帧图像中的目标检测，令k＝k+1，返回第③步循环执行。本发明实现对红外大视场环境下的各小目标对象的分割和相关参数获取，为后续的工作提供依据。
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