基于定性空间关系的卡通人物的脸部特征提取方法

    公开(公告)号:CN103559488A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310574638.1

    申请日:2013-11-13

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于定性空间关系的卡通人物的脸部特征提取方法,步骤1:读取卡通人物的脸部图像;步骤2:对边缘的提取、匹配处理以及确定镜像对称轴;步骤3:确定各边缘特征元素之间的“里/外”、“上/下”和“对称”定性空间关系;步骤4:对边缘特征元素进行筛选;步骤5:迭代式约束优化:即基于卡通脸的定性空间关系模型确定每个通过筛选的边缘特征元素在脸部五官中的类属性;将被检测到的脸部五官的元素数目作为附加约束条件进行迭代;步骤6:获得最优约束优化解;步骤7:根据最优解中标识为脸部五官的边缘特征元素确定脸部五官的位置和形状。该基于定性空间关系的卡通人物的脸部特征提取方法具有提取效率高和准确性高等优点。

    船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质

    公开(公告)号:CN114239688A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111392167.3

    申请日:2021-11-23

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种船只目标识别方法、计算机装置及程序产品、存储介质,采用人工智能中的迁移学习方法,结合图像目标识别技术,发明了一种基于迁移学习的船只目标识别范式方法,以实现具体应用场景的船只目标识别迁移学习方法的自动评估和集成范式,形成迁移学习的诊断和选优能力并提升模型识别精度。迁移模型质量评价能力矩阵呈现了不同迁移模型与船只样本工况域之间的关联关系,通过三种维度:迁移学习方法、船只工况、性能指标,构建迁移方法能力评估矩阵,为模型差异比较提供参考依据;通过能力矩阵多维度的指标体系,可以科学评价基模型域迁移能力和指导基模型的特征加权。本发明提升了目标识别准确率。

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