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公开(公告)号：CN103310217B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310246733.9
申请日：2013-06-20
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/52
Abstract: 本发明公开了一种基于图像协方差特征的手写体数字识别方法及装置，包括：提取N个手写体数字训练图像的协方差矩阵，作为训练样本；其中，N为自然数；利用支持向量机对训练样本进行训练，得到分类器模型系数；其中，支持向量机所采用的核函数为计算协方差矩阵之间相似性的矩阵核函数；利用分类器模型系数、矩阵核函数和训练样本构建分类器模型；利用分类器模型对需识别手写体数字图像进行识别。采用本发明矩阵核函数的支持向量机可以对图像的协方差特征进行处理，从而使得所产生的分类器模型的系数更加准确，进而提高了手写体数字的识别率。
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公开(公告)号：CN103927550A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410161915.0
申请日：2014-04-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请提供一种手写体数字识别方法及系统，该方法通过接收用户输入的待测手写体数字样本；通过训练得到的第一分类器、第二分类器、第三分类器分别对待测手写体数字样本进行预测，并输出第一分类器、第二分类器、第三分类器对待测手写体数字样本的预测结果；比较第一分类器、第二分类器、第三分类器对待测手写体数字样本的预测结果，若至少2个分类器得出的是相同的预测结果，则判定待测手写体数字样本属于该预测结果的类别，否则，判定待测手写体数字样本属于第二分类器输出的预测结果的类别。该方法通过使用3个分类器对待测样本进行预测，在保证预测速度的基础上，很大程度上提高了手写体数字识别的识别率。
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公开(公告)号：CN103927530A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410186226.5
申请日：2014-05-05
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性学习的人脸集匹配方法及系统，通过从原始数据样本中选取训练集样本和测试集样本，并挑选训练样本，计算真实相似度，与计算出的计算相似度进行比较，从而选取最终分类器，并将训练样本中每类样本的几何平均值以及测试集样本中的每个测试样本带入最终分类器中，获取分类结果，进而获取测试样本的类别。本方案首先通过选取部分样本作为训练样本，进行训练过程，实现对分类器的选取，避免了将所有的样本作为训练样本进行训练，从而简化了训练过程，避免了复杂的过程，提高了训练速度。另外，本方案中通过选取训练集样本每类样本的几何平均值来构建多个不同的分类器，达到了通过简单的操作过程带来精确的结果的效果。
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公开(公告)号：CN103310205A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310272564.6
申请日：2013-07-01
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括分别将第一空间中的训练样本集合和手写体数字的待测样本映射至第二空间中；其中，所述训练样本集合包括至少两个训练样本，每个所述训练样本分别具有一个数字类别标识，所述训练样本集合中的训练样本包含至少两种数字类别；依据所述第二空间中的训练样本集合，确定测度变换矩阵；利用所述测度变换矩阵，分别获取所述待测样本与每个所述训练样本之间的距离值；依据每个所述距离值及其各自对应的数字类别标识，确定所述待测样本的数字类别。
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公开(公告)号：CN103235947A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310152411.8
申请日：2013-04-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括获取待识别的目标数字和目标图像中的图像数据集合，所述图像数据集合中包括至少一个图像数据；对所述图像数据集合中的每个图像数据进行向量转换，得到每个所述图像数据对应的向量数据，所有所述向量数据组成向量数据集合；利用基于正交匹配追踪算法的局部稀疏线性嵌入降维方法对所述向量数据集合进行降维操作，得到降维向量数据集合；依据所述降维向量数据集合，识别得到所述目标图像中与所述目标数字相对应的数字图像。通过本申请实施例中正交匹配追踪算法得到的计算解并非全部为0，相对于现有技术能够明显体现出局部稀疏性，且具有稳定性，进而使得最终识别出的数字图像准确率较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310205B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201310272564.6
申请日：2013-07-01
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括分别将第一空间中的训练样本集合和手写体数字的待测样本映射至第二空间中；其中，所述训练样本集合包括至少两个训练样本，每个所述训练样本分别具有一个数字类别标识，所述训练样本集合中的训练样本包含至少两种数字类别；依据所述第二空间中的训练样本集合，确定测度变换矩阵；利用所述测度变换矩阵，分别获取所述待测样本与每个所述训练样本之间的距离值；依据每个所述距离值及其各自对应的数字类别标识，确定所述待测样本的数字类别。
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公开(公告)号：CN103793704B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410087724.4
申请日：2014-03-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种监督邻域保持嵌入人脸识别方法和系统及人脸识别器，所述方法包括：对训练样本集进行初始降维，获得一次降维训练样本集和一次降维训练样本矩阵；采用类别散度矩阵对一次降维训练样本集中的每个训练点的类别信息进行标记；采用二次投影矩阵对一次降维训练样本矩阵进行二次降维，得到二次降维训练样本矩阵，和二次降维训练样本集；建立测试样本，对所述测试验本进行两次降维，得到二次降维测试样本；提取与所述二次降维测试样本距离最近的二次降维训练样本，并把所述二次降维训练样本的类别标签赋予所述二次降维测试样本。相对于现有技术的降维方法，采用本申请提供的人脸识别方法，可以实现有监督学习，并且(56)对比文件Wei Zhang et al.“.Discriminantneighborhood embedding forclassification”《.Pattern Recognition》.2006,第39卷(第11期),第2240-2243页.Wei Zhang et al.“.Discriminantneighborhood embedding forclassification”《.Pattern Recognition》.2006,第39卷(第11期),第2240-2243页.
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公开(公告)号：CN102789490B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210228899.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法，包括：获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标，得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集，其中，所述第一数据集包括n个D维数据，n为大于等于1的正整数，D为大于等于1的正整数；获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据，得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标，并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中，其中，N为大于n的正整数；输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
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公开(公告)号：CN103955944A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410218968.1
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/00
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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公开(公告)号：CN103955681A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410219735.3
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种人脸识别方法及系统，所述方法包括：获取输入的人脸图像；使用滤波模块对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像；利用最近邻分类模块在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像，得到匹配模板图像，所述模板图像为使用所述滤波模块对原始模板图像进行滤波后得到的图像；确定所述匹配模板图像的类别为所述人脸图像的类别。由于未对输入的人脸图像进行降维操作，也无需对图像数据库中的模板图像进行降维操作，直接进行滤波的特征变换，因此缩减了识别过程，从而提高了对人脸图像进行识别的效率。
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