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公开(公告)号：CN107908685A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711047644.6
申请日：2017-10-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的多视角商品图像检索与识别方法，1、根据商品列表建立多视角图像基础库，接着借助迁移学习技术，使用少量商品图像对已预训练的深度残差网络进行微调，然后使用该网络对图像基础库提取特征，对特征降维后构建特征库，最后根据特征库、图像基础库和商品类别的对应关系建立映射表；2、在获得待识别的商品图像后，使用上述网络对该图像提取特征并降维；3、对待识别商品图片特征与基础库中各图片特征进行距离度量，距离最小的就是最相似的图片，将其作为匹配结果，最后通过映射表获得待识别图片的商品类别名称；本发明能够自动提取强表征能力的特征，进一步突破语义鸿沟，并且在只利用少量图像基础库和低维特征的情况下，提高检索效率和识别精度。
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公开(公告)号：CN106650579A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610850397.2
申请日：2016-09-26
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: G06K9/00463 , G06K9/2054 , G06K9/325 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开一种用以增强文字与背景差异的边缘响应统计变换方法，1、对于一副输入的包含文本的自然场景图像，计算该图像中的边缘包围框，依据边缘包围框的分数对所有边缘包围框递减排序，按照文字边缘在所有物体边缘目标中的分布特性对排序后的边缘包围框进行筛选，并对筛选后得到的包围框集合进行加权求和计算，得到边缘响应特征图；2、在边缘响应特征图上按行方向依次累加响应值，得到行方向上的统计边缘响应图，简称行统计图；对行统计图计算梯度，得到反映响应值变化强烈程度的梯度图；对梯度图取正，并使其与行统计图量纲统一，并执行非极大值抑制操作，得到文本行粗定位结果；本发明降低了处理难度和计算量；此外文本行的定位为后续的文字识别、多语种翻译、图像内容理解等应用提供数据基础。
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公开(公告)号：CN103473545B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310332513.8
申请日：2013-08-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的文本图像相似度度量方法，针对一种特征不能完全刻画出文字图像的缺陷，提出了一种结合多特征的高精度文字图像块描述及相似性度量方法，该方法提出了八种不同属性的特征，运用滑动比较和欧氏距离计算特征之间的距离值，最后运用训练的方法对八种特征进行融合计算出相似性值，大大提供了相似性值识别的精度。采用建立包含四种语言的测试集，对本发明的识别效果进行检测，并运用查全率查准率和F值对该发明的效果进行衡量，结果表明本发明的查全率、查准率接近于100%，而F值在0.99以上，结果表明本发明是一种高精度的相似度度量方法。
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公开(公告)号：CN104408721A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410690319.1
申请日：2014-11-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/35 , G06T2207/10004
Abstract: 一种基于背景密度估计的印章图像提取方法，首先对印章灰度图像用OTSU算法进行二值化，并对二值化后的图像进行去噪；其次，计算四种二值图积分图像，自适应地计算分形维数窗口尺寸，计算背景密度能量图，估计印章位置，依据真实印章大小提取印章图像，即完成算法目标；本发明方法利用密度估计的思想，创新性地对图像背景像素点密度进行估计，而不是对图像前景点密度进行估计，使印章作为低密度区域，非印章部分作为高密度区域，将待鉴定印章从简单背景中提取，作为印章配准的前处理步骤，大大提高了印章图像配准的准确率，使图像配准结果可以作为印章鉴定的依据。
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公开(公告)号：CN103400109A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310289788.8
申请日：2013-07-10
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种手绘草图离线识别与整形方法，首先对输入图像预处理，然后将连通域中离散的、无序的点集转换为有序的点序列并压缩；随后采用动态规划算法对点序列进行多直线拟合，确定最优拟合直线的条数后，得到每个连通域的由直线表示的笔画；随后对多直线拟合后的笔画结果进行分析，若拟合出来的直线条数大于系统所能识别形状的最大边数，则对该笔画进行降阶处理，对其进行分类并计算笔画之间的距离，选取较近的笔画进行合并分析，并依赖几何特征进行验证确定输入笔画组合所构成的形状；本发明方法具有较高的识别率，且待识别形状有尺度不变性以及旋转不变性；本算法同时支持识别有限种形状的多笔画形式，克服完全基于几何特征进行识别时可能出现的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101576958A
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200910150816.1
申请日：2009-06-15
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于形状特征的带边框矩形印章图形的提取方法，按照以下步骤：(1)对目标图像前景层连通分支进行筛选，去除目标图像中不满足印章尺寸规格的小连通分支；(2)对目标图像背景层连通分支进行筛选，剔除目标图像背景层连通分支远大于或远小于印章尺寸规格的连通分支；(3)采用图像分割中的分水岭算法来提取目标图像中封闭图形的骨架，利用骨架点在印章内部的最长游长来判断直线方向和去除毛刺；(4)根据用户提供的印章尺寸规格进行印章提取。本发明的方法能快速有效的检测图像中存在不固定数目的多枚矩形印章，具有检测精度高、速度快、抗干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN110189799B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910417875.4
申请日：2019-05-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变量重要性评分和奈曼皮尔逊检验的宏基因组特征选择方法，1、对于一个输入的宏基因组分类可操作单元数据集，使用对称不确定性计算每个微生物特征与样本表现型的相关性，依据相关性得分筛选特征，生成子数据集；2、以有放回抽样方式对子数据集进行采样，然后使用变量重要性评分选择前k个特征，迭代上述步骤，迭代完成后统计每个特征的出现次数；3、使用奈曼皮尔逊检验方法计算给定参数下的阈值，筛选出现次数大于阈值的特征作为候选特征集合，出现次数最多的前k个特征为目标特征子集；本发明所提取的宏基因特征显著提高了分类效果，具有更高的稳定性，生成的候选特征集合方便了宏基因组后续医学实验的开展。
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公开(公告)号：CN112232432A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011155107.5
申请日：2020-10-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进中心点检测的安检X光图像目标检测与识别方法，包含以下步骤：1、选取X‑Ray安检机拍摄的X光图像，标注图像中的目标并制作训练图像集；2、搭建CenterNet模型，引入高斯模型对网络的输出建模，修改损失函数，得到改进后的CenterNet模型；3、将训练图像集依次混合，旋转，竖直翻转进行数据增广，并用R，G，B，灰度，H五个通道表示，训练并保存改进后的CenterNet模型；4、进行安检X光图像目标检测与识别时，首先将安检X光图像进行预处理，再将其像素值归一化到标准正态分布，输入改进后的CenterNet模型进行推理，得到图像中目标检测与识别结果。本发明方法能够解决安检图像中目标互相遮挡，含有小目标，以及目标角度变化影响检测准确率的问题。
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公开(公告)号：CN110033514A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910267055.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征快速融合的重建方法，包含以下步骤。视频预处理，将视频截取为图像并进行焦距提取，下采样等预处理，以降低重建复杂度；点特征匹配，采用尺度不变特征变换进行点特征的提取和匹配；线特征由粗到细快速匹配，使用线段分割检测器特征进行线特征的提取和描述，通过对线段描述子进行暴力匹配、运动估计、汉明距离阈值判断和长度筛选四个步骤，获得图像线段特征匹配对；点线特征融合，将最终的线段特征匹配对转换为像素点，并与已经存在的点特征像素坐标位置进行分析，删除重复点后融合线段像素点与点特征；计算相机外姿和三维点云，使用最终图像点线特征匹配对，计算本质矩阵，求解相机外姿，三角化求解三维点云，并利用光束平差法优化结果。
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公开(公告)号：CN106384334A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610850366.7
申请日：2016-09-26
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息的钢板图像拼接方法，1、对于一副输入的钢板图像，首先使用Scharr算子来获得梯度图像，并对梯度图像进行零均值处理来进行归一化；2、对于两个待拼接的归一化的梯度图像，根据拼接参数获取其重叠区域，然后计算其统计直方图和联合概率直方图，接着利用求得的直方图计算两个统计量之间的互信息；随后对所有的拼接参数均计算得到其互信息结果，并选择取得最大互信息的拼接参数作为最优参数；然后将钢板宽度方向上所有钢板图像进行图像融合拼接在一起；该方法利用互信息来度量待拼接图像重叠部分的相似性，然后对拼接参数进行优化迭代地选择相邻时刻的最优参数，最后根据拼接参数对待拼接图像进行图像融合最终获得拼接后整张钢板的高分辨率图像。
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