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公开(公告)号：CN109829588A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910113216.1
申请日：2019-02-13
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文的张量轨迹路径规划方法。本发明一种基于上下文的张量轨迹路径规划方法，包括：张量建模：对已经得到的GPS路径数据进行处理，张成一个三阶张量 三个维度分别代表司机、道路段和时间段；基于已知的GPS路径数据提取出最近的L个时间段的轨迹数据张成一个三阶张量，张量 中每一个值 代表着在第k个时间段内，第i个司机，在第j个道路上所花费的旅行时间为a，L为统计的最后一个时间段。本发明的有益效果：对于Tucker分解，本身的算法是有可以改进的地方的。本身的迭代算法的初始迭代值采用随机初始化，并且对张量未知求解位置填入0值之后分解。并且本方法利用上下文感知的张量方法迭代出来的值作为算法的初始化。
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公开(公告)号：CN105469063B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510884791.3
申请日：2015-12-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了鲁棒人脸图像主成分特征提取方法及识别装置，通过同时考虑人脸图像训练样本数据的低秩与稀疏特性，将经过一个投影嵌入的主成分特征直接进行低秩和L1‑范数最小化，编码得到一个描述性强的鲁棒投影P，直接提取人脸图像的联合低秩与稀疏主成分特征，同时可完成图像纠错处理；利用鲁棒投影模型的训练样本的嵌入主成分特征，通过额外一个分类错误最小化问题得到一个线性多类分类器W*，用于人脸测试图像的归类；在处理测试样本时，利用线性矩阵P提取其联合特征，进而利用分类器W*进行归类；通过引入低秩恢复和稀疏描述的思想，可编码得到描述性更强的人脸图像主成分特征，可去除噪音，有效提高了人脸识别的效果。
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公开(公告)号：CN109241426A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811016431.1
申请日：2018-08-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种对象推荐方法，该方法包括：获取目标用户所属的聚类用户集合，以及待推荐对象对应的客观用户集合；将聚类用户集合和客观用户集合的交集作为相似客观用户集合；对相似客观用户集合进行相似度估分计算，获得目标用户对待推荐对象的预估分值；若预估分值大于推荐阈值，则将待推荐对象推荐给目标用户。相似客观用户集合中的用户，既与目标用户具有相似性，又排除了非客观评价的用户，因而计算出预估分值，既符合目标用户的个性化特征，又具有客观性。因此，将预估分值大于推荐阈值的待推荐目标用户，更符合目标用户的需求，即对象推荐更准确。本发明还公开了一种对象推荐装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
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公开(公告)号：CN108805054A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810529645.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质，其中该方法包括：获取人脸数据样本集；基于预设的二次规划公式及其约束条件求解人脸数据样本集对应的稀疏系数和偏移量，以基于稀疏系数和偏移量对人脸数据样本集进行分类；其中，二次规划公式及其约束条件为将目标函数转化成二次规划形式得到的公式及条件；目标函数为将传统的支持向量机的分类函数中的二范数正则参数替换为一范数正则参数，并在分类函数中增加拉普拉斯正则参数得到的函数。实验证明，本发明提供的一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质的分类速度快，相比于现有技术的分类效率更高。
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公开(公告)号：CN108629373A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810426685.4
申请日：2018-05-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像分类方法、系统、设备及计算机可读存储介质。方法包括提取待分类图像的目标特征集，目标特征集包含的特征由与待分类图像的特征维数相同且各特征代表的意义相同的样本图像的最优特征子集确定；将待分类图像的目标特征集输入支持向量机分类器，获取待分类图像所属的标签类型；最优特征子集确定过程为：计算各样本图像在权重空间的间隔，并根据各间隔迭代计算特征权重向量直至满足迭代结束条件，得到各样本图像每个特征的权重值，根据各权重值对各特征进行组合生成多个特征子集；利用各特征子集训练支持向量机分类器，确定满足最佳分类效果条件的特征子集为最优特征子集。本申请提高了图像分类的准确度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105825081B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610246971.3
申请日：2016-04-20
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本申请公开了一种基因表达数据分类方法及分类系统，其中，所述基因表达数据分类方法中在获得所述基因特征数据集之后，采用聚类算法对所述基因特征数据集进行聚类，获得第一预设参数个的聚类集合，然后对所述聚类集合进行处理获得第二样本矩阵、第二训练集以及特征索引集以对基因表达数据进行降维，从而降低基因表达数据之间的冗余度，进而在很大程度上降低了在之后对所述第二训练集进行特征选择的过程中占用的计算资源以及耗费的计算时间；而采用聚类算法对所述基因特征数据集进行聚类操作所占用的计算资源以及耗费的计算时间都很少，因此采用所述基因表达数据分类方法对待测基因表达数据进行分类占用的计算资源和耗费的计算时间都较少。
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公开(公告)号：CN108491528A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810264981.9
申请日：2018-03-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、系统及装置，包括待检索图像经由整体检索模型进行分类判断，根据整体模型的分类判断结果为待检索图像选取相应的局部检索模型，待检索图像由相应的局部检索模型进行特征分析并进行哈希编码映射，得到待检索图像的哈希编码，同时，在与局部检索模型对应的目标哈希编码库中检索与待检索图像的哈希编码相似的哈希编码，最后从中选取满足相似条件的相似哈希编码集，并在图像数据库中查找到与相似哈希编码集对应的相似图像集，完成检索；本申请预先建立进行分类判断的整体检索模型，再利用整体检索模型生成局部检索模型，提高对图像的检索准确度，并建立与局部检索模型对应的目标哈希编码库，进一步的提高检索准确度。
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公开(公告)号：CN108121962A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711393961.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于非负自适应特征提取的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括将非负矩阵分解，特征提取和自适应邻域学习集成进为统一的框架，利用非负矩阵分解技术得到局部重构数据，在非负重构空间和特征嵌入空间对重构误差同时进行最小化，对重构数据进行权重自适应构造和标签传播学习，并利用基于投影的特征近似错误项进行最小化学习；通过对人脸识别模型进行交替优化和学习，得到用于保持近邻信息的自适应权重系数矩阵、用于提取特征的投影矩阵及近邻保持非负分解矩阵；利用投影矩阵提取人脸测试样本集的识别特征，以利用人脸识别模型根据识别特征实现人脸识别。本申请提供的技术方案提升了人脸识别的准确率。
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公开(公告)号：CN107958229A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711395361.0
申请日：2017-12-21
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/6276
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于近邻保持低秩表示的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括将相似性自适应保持和低秩表示集成为统一学习框架，得到表示系数矩阵和用于提取特征、基于核范式和L2，1-范式约束下的稀疏投影矩阵；利用稀疏投影矩阵分别提取训练样本集和测试样本集的相似性自适应保持的显著特征，生成嵌入显著特征的人脸特征训练样本集和人脸特征测试样本集；利用人脸特征训练样本集将表示系数矩阵和显著特征的重构误差最小化项进行集成优化；将人脸特征测试样本集输入人脸特征训练样本集构造的最近邻分类器，根据相似性进行识别，得到识别结果。本申请提供的技术方案提升了人脸图像特征提取和识别能力。
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公开(公告)号：CN103955944B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201410218968.1
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种图像边缘检测方法和装置，通过本发明实施例提供的图像边缘检测方法，在获取M个初始设定的窗口Ni对应的一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子后，可以利用M个一阶边缘检测算子得到一阶边缘检测图像以及利用M个二阶边缘检测算子得到二阶边缘检测图像；然后将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算，得到边缘检测图像。与现有技术相比，本发明实施例提供的图像边缘检测方法提出了同时基于一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子检测图像边缘的方法。并且经过发明人多次实验证明，将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算后，边缘检测图像中的噪声降低，从而提高边缘检测图像的抗噪能力。
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