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公开(公告)号：CN109166160B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201811082243.9
申请日：2018-09-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种采用图形预测的三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用KD树对输入三维点云进行自适应分块；采用KNN算法计算编码单元内每个点的K邻近点；构建每个单元块的图并计算图形平移算子；对每个编码单元的块进行去均值，采用K‑means算法对编码单元进行自适应采样，通过求解优化问题对未采样点进行预测；利用基于KD树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；最后用算术编码器对所有量化的参数和残差进行熵编码。本发明采用图形预测，能够对庞大的三维点云数据进行有效压缩，极大地改善三维点云的传输和存储效率。
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公开(公告)号：CN108875754B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810426492.9
申请日：2018-05-07
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多深度特征融合的车辆再识别方法，包括：提取训练车辆图像的深度ID特征，提取训练车辆图像的深度颜色特征，提取训练车辆图像的深度车型特征，将提取的三种深度特征进行组合，获得融合特征，通过Softmax分类函数对融合后的深度特征进行分类。本发明对输入的车辆图像提取深度ID特征、深度颜色特征和深度车型特征并进行有效地融合，实现三种深度特征的互补，获得更有表征能力的融合特征，从而实现准确的车辆再识别。
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公开(公告)号：CN113949872A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111320458.1
申请日：2021-11-09
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/70
Abstract: 本发明涉及一种基于3D‑Gradient引导的屏幕内容视频编码码率控制方法，属于视频编码领域。本方法采用3D‑Gradient滤波器同时提取屏幕内容视频序列空域和时域的边缘结构特征以及运动信息，将屏幕内容中空域和时域特征进行融合，获取最终的像素级复杂度因子。通过像素级复杂度因子计算CTU级复杂度因子CF进行CTU级的目标比特分配。利用当前编码帧的参考帧以及重建帧的相似度结合目标比特进行率失真模型的构建，实现目标比特，引导码率控制模型的生成。本发明提出的屏幕内容视频编码码率控制方法能够提高码率控制精度，明显改善重建视频序列的率失真性能，在一定程度上降低视频编码时间复杂度。
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公开(公告)号：CN109063535B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810541294.7
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合深度学习的行人再辨识和行人性别分类方法，可同时预测行人身份和行人性别。首先，构建两个结构相同的深度网络，分别用于行人再辨识和行人性别分类；其次，利用参数相关正则项约束两个结构相同的深度网络中各层的参数集，使得二者参数的优化过程中不至于发生过大的偏离，以避免过拟合，从而同时提升行人再辨识与行人性别分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113014916A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110219595.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于局部视频活动度的屏幕视频质量识别方法，方法包括：分别对参考和失真屏幕视频序列采用3D‑LOG滤波器提取屏幕特征；计算屏幕区域相似度，基于3D‑LOG池化策略得到屏幕质量分数；分别对参考和失真屏幕视频序列采用3D‑NSS方法提取自然特征；计算自然区域相似度，基于池化策略得到自然质量分数；计算局部视频活动度；基于局部视频活动度结合屏幕和自然质量分数获得最终失真屏幕视频质量评价值。本发明充分考虑到人类视觉系统对于屏幕视频的屏幕和自然内容区域感知度不同且人眼对于边缘特征高度敏感，具有较好的失真屏幕视频质量评价性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109525847B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201811345416.1
申请日：2018-11-13
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/137 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，其包括：对原始图像进行DCT变换，计算相应的亮度自适应模块值和空间对比敏感度函数模块值；利用8×8DCT块的频率能量分布特点，对图像的纹理块进行更为细致的分类，获取对比度掩蔽因子，计算出对比度掩蔽模块值；利用DCT系数的空间频率分布提取出当前图像块的纹理特征，计算两个不同块之间的纹理差异，得到不同块的视觉感知调整因子；整合上述模块，得到最终的JND阈值。本发明所提的算法，在保证视觉质量的前提下，所提JND模型能容纳更多的噪声。该模型可广泛用于感知图像/视频编码、水印以及质量评价等。
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公开(公告)号：CN110516569A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910753998.5
申请日：2019-08-15
Applicant: 华侨大学 , 厦门市公安局思明分局 , 中国人民公安大学
Abstract: 本发明提供一种基于身份和非身份属性交互学习的行人属性识别方法。首先，采用一种具有视角变化鲁棒性的特征学习方法对行人图像进行特征表达；其次，将行人属性分为身份属性和非身份属性，对二者之间的潜在关系进行建模，设计出行人身份属性和非身份属性交互学习的目标函数，利用身份属性的识别优势促进非身份属性识别率的提高，并且利用非身份属性识别率的提高反过来进一步改进身份属性的识别效果。行人属性分为身份属性和非身份属性的潜在关系为：相同身份的行人之间，必然具有相同的非身份属性；非身份属性差异大的行人之间，其身份属性差异一般较大。最后，采用mini-batch随机梯度下降算法对目标函数进行优化，实现行人属性的识别。
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公开(公告)号：CN106973292B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710109148.2
申请日：2017-02-27
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/105 , H04N19/172 , H04N19/20 , H04N13/161
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色图像纹理特性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法，属于视频编码领域，方法包括分析编码单元纹理特性；判断编码单元纹理特性；根据判断结果决定是否跳过对称分割和非对称分割预测模式。本发明一种基于彩色图像纹理特性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法能够减少编码器的计算开销，在保持编码性能不变的情况下，减少编码时间。
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公开(公告)号：CN109063535A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810541294.7
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种基于联合深度学习的行人再辨识和行人性别分类方法，可同时预测行人身份和行人性别。首先，构建两个结构相同的深度网络，分别用于行人再辨识和行人性别分类；其次，利用参数相关正则项约束两个结构相同的深度网络中各层的参数集，使得二者参数的优化过程中不至于发生过大的偏离，以避免过拟合，从而同时提升行人再辨识与行人性别分类的准确率。
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公开(公告)号：CN105320956B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510661393.5
申请日：2015-10-14
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于中心窗口变差的四象限分块模式的图像纹理特征提取方法，对任一2M×2N像素的图像区域，首先计算其中心部分M×N个像素值的和作为阈值，然后把该2M×2N像素的图像区域分解为4个M×N像素的子区域，再分别计算这4个子区域像素值的和并与阈值进行比较，若像素值的和大于或等于阈值，就置该子区域的位置编码值为1，否则为0；最后将四个子区域的位置编码值乘以对应的权重后进行求和，得到该2M×2N像素的图像区域的纹理特征值。本发明只需要用4个比特就能有效地表示物体的局部纹理信息，可应用于目标检测、识别和跟踪。
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