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公开(公告)号：CN117408940A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310811052.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种针对GAN等机器生成图像的判别方法及装置，判别装置包括二维功率谱曲线计算模块、曲线整体判断模块、曲线尾部判断模块和判别模块。本发明方法利用GAN类机器生成图像的二维功率谱曲线表现出的明显不同，包括二维功率谱曲线的甚高频部分的上翘特性，以及整体能量偏低的特征，特别是甚高频部分的上翘特性，可以有效的判别是否为GAN类机器生成图像。
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公开(公告)号：CN111950376B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010679988.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/18
Abstract: 本发明公开了强方向加权边缘检测及RNL拟合优度的眼睑定位方法。现有的直线拟合定位方法定位速度快，但定位精度低；抛物线拟合定位方法拟合定位精度高，但定位速度慢。本发明方法首先根据虹膜圆心位置分割上下眼睑，确定上、下眼睑区域；然后利用强方向加权的保边去噪平滑滤波算子对眼睑检测前图像预处理；再利用强方向加权的边缘检测算子抑制睫毛干扰，根据虹膜图像中睑缘以上和以下区域的灰度对比值，动态选择边缘检测算子参数，获得待拟合的候选眼睑边缘；最后采用最小二乘法抛物线拟合眼睑边缘，以RNL拟合优度为指标筛选眼睑候边缘选点，完成眼睑定位。本发明方法具有良好的鲁棒性，即使对于受睫毛遮挡严重的上眼睑，也能得到理想的定位结果。
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公开(公告)号：CN111931590B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010680477.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了自适应四角星形局部图结构的均衡人脸特征提取方法。现有方法不能完全表达局部纹理特征，关系节点数多，对噪声等干扰的鲁棒性不强。本发明方法将输入的人脸图像预处理后得到标准单个人脸灰度图像，将待编码像素作为中心像素，以中心像素作为同心的内圆和外圆的圆心，在内圆和外圆的圆周上选取四个像素点作为图节点，将八个图节点以有向线连接，围合成四角星形局部图结构，比较每段有向线两端图节点对应的像素值的大小，根据比较结果进行编码，转换为十进制的编码值；遍历所有像素，得到该人脸的局部图结构编码特征图。本文发明在光照、姿态、表情和遮挡等各种干扰下，所提取的特征表现出很好的鲁棒性，对于人脸识别有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115937343A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211603506.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构张量的图像局部纹理稳定场重建方法，首先将稳定场与图像纹理相结合，构建针对各个缺损像素点的图像局部纹理的稳定场重建方程；然后利用结构张量的特征值定义优先权函数，使得局部缺损区域边缘处各缺损点按照结构部分的强弱顺序进行重建；最后利用结构张量构造局部区域的平均相干因子，使处在图像不同结构区域处的缺损像素点能够自适应选取对应的有效场源范围。经实验验证，该方法实现了对不同类型的缺损图像更为准确的重建,尤其对于图像缺损区域的边缘以及纹理处的重建表现出色。
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公开(公告)号：CN115311684A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210938978.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像多角度检出结果的整合方法，首先计算单次检测的最大置信度；然后生成置信图，将一组样本的所有检出结果以区域灰度值叠加的形式共同存放在同一幅图像中，从而对检出结果进行批量整合；再计算置信图内所有连通域的最大外切矩形；依次计算每个最大外切矩形内的最高/次高灰度值，并作整合处理，获得最终的整合结果。本发明参考NMS算法的概率权重思想并结合统计学的置信区间理论有效地整合了人体毫米波图像的多角度检出结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115294606A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210938996.5
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像暗目标增强方法，首先计算人体毫米波图像中人体中轴位置、头顶位置与肩部位置，限制处理区域，再计算人体平均灰度值，创建补集图像，在补集图像中存储原图中灰度值低于平均灰度值的像素点的补集；提取补集图像中为暗目标的区域，排除由身体结构导致的错误增强部分，仅保留暗目标的增强区域。最后将补集图像与原图加权融合，保留暗目标纹理特征并增强暗目标的灰度特征，获取暗目标增强后的毫米波图像。本发明方法结合暗目标的灰度特征及暗目标与人体区域的位置关系，在有效增强暗目标灰度特征的同时有效保留了暗目标的纹理特征。
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公开(公告)号：CN114998121A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210537648.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型unet++网络的图像去高光方法及系统，方法按如下步骤：步骤(1)，构建去高光网络模型，将高光图输入到去高光网络模型，以获取预测的高光掩码、高光层图以及无高光图；步骤(2)，训练去高光网络模型，获得网络模型参数。本发明将高光图减去镜面分量获得最终的去高光图像，达到去除高光与恢复图像纹理细节的目的，并对色彩、纹理复杂的图像具有较大的适应性和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114694239A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210424376.X
申请日：2022-04-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多方向中心对称局部二值模式的虹膜纹理表征方法，针对现有设计的手工描述子难以实现对虹膜纹理点和面均衡表征的缺陷，本发明将局部邻域整体和中心以及邻域的对称表达相结合，设计了MDCS‑LBP算子表征虹膜纹理特征。首先对局部邻域整体计算加权灰度值，然后重新定义编码规则实现加权灰度值之间的编码获得该局部的虹膜特征，最后通过二值化对虹膜特征进行降维以提高后期识别速度。经实验验证，该方法能够快速有效的表征虹膜纹理特征，提高了虹膜识别性能，且对不同设备采集的虹膜数据库能够获得稳定的识别效果。
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公开(公告)号：CN110378844B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910515590.4
申请日：2019-06-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于循环多尺度生成对抗网络的图像盲去运动模糊方法。本发明方法以循环多尺度编码器和解码器作为生成器，并构建了相应的判决器。以生成图像和清晰图像的对抗性损失、多尺度均方误差和多尺度梯度误差作为生成对抗网络的损失函数，以梯度下降法优化损失函数。本发明运用生成对抗网络学习运动模糊图像与其对应清晰图像之间的关系，省去了复杂的模糊核估计过程。本发明方法可以提取图像的边缘特征，具有更简单的网络结构、更少的参数，并且该网络模型更容易训练，且复原效果较好。
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公开(公告)号：CN112464909A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011504941.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FREAK描述的虹膜特征提取方法。本发明通过采用SIFT算法中的高斯差分金子塔模型从虹膜纹理的多个尺度检测稳定的特征点集合，并利用FREAK描述符根据特征点周围像素强度关系进行编码，摒弃了原SIFT算法根据像素本身复杂的梯度信息进行编码，实现了虹膜底层特征的快速表征并提升抗干扰能力；另外通过对原始特征向量的有效重构，降低特征向量之间的相关性，提高虹膜特征点表征的区分性。
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