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公开(公告)号：CN103077537B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201310013907.7
申请日：2013-01-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于L1正则化的实时运动目标跟踪的新方法，包括以下步骤：输入第一帧图像并确定跟踪的目标；初始化跟踪姿态；初始化模板集；进行粒子滤波的粒子初始化；获取下一帧图像，转下一步进行跟踪，直到最后一帧；对图像进行预处理；计算粒子与模板的相似度；将最大观测概率的粒子并进行重采样；遮挡检测；模板更新。通过将琐碎模板的系数的二范数项添加到L1最小化模型中，建立新的最小化模型，在模板更新前使用遮挡检测方法检测目标是否存在遮挡，从而改进目标跟踪的精度；利用导数有界和可解析表示求解新的最小化模型，从而使得新的算法能适用于实时运动目标跟踪。本发明可在保证目标跟踪准确度的同时，使算法满足实际应用的性能要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102542283B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201010619660.X
申请日：2010-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62 , G06F3/01 , A61B5/0478
Abstract: 脑机接口的最优电极组自动选取方法涉及脑机接口领域。本发明实现最优电极的自动选取，具体涉及共空间模式(common special pattern，CSP)与支持向量机(support vector machine，SVM)相结合的方法实现想象运动脑机接口的最优电极组自动选取。脑机接口中最优电极组的自动选取对于简化脑机接口系统，提高系统分类识别率以及数据传输速率具有重要的影响，利用最优支持向量机SVM线性核函数的相关性质作为最优电极筛选的指标，可以有效地删除冗余电极，显著地降低电极的数目，保留有用电极，提高系统性能，为提高脑机接口技术的普及创造了前提条件。
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公开(公告)号：CN102629328B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201210062379.X
申请日：2012-03-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 融合颜色的显著特征概率潜在语义模型物体图像识别方法属于图像识别技术领域，其特点在于，利用SIFT算法提取图像的局部显著特征，同时加入颜色特征，生成HSV_SIFT特征，并引入TF-IDF权重信息进行特征重构，使局部显著特征更具有区分度，利用潜在语义特征模型得到图像潜在语义特征，最后采用最近邻KNN分类器进行分类。本发明既考虑了图像的彩色信息，又充分考虑了视觉单词在整个图像集合中的分布情况，使物体的局部显著特征更具有可区分性，提高了识别能力。
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公开(公告)号：CN102835955A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210331193.X
申请日：2012-09-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明提出一种无需人工设定阈值的脑电信号中眼电伪迹自动去除的方法，属于生物信息技术领域，主要应用于脑电信号的预处理过程中。具体包括：对采集的含有眼电伪迹的脑电信号进行独立分量分解；并且求取每个独立分量的峭度、序列renyi熵和样本熵作为特征向量，进而使用k均值聚类分析的方法自动识别出含有眼电伪迹的独立分量，并将其置零，其余分量不变，对信号进行重构，得到纯净的脑电信号。本发明解决了传统的眼电伪迹去除过程中需要人工对伪迹进行识别、费时费力、工作量大的问题，并且本方法无需人工设定阈值就可以实现自动识别并去除眼电伪迹的目的，弥补了以往方法中设定阈值时需要研究人员具备一定的先验知识、主观性强的不足。
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公开(公告)号：CN102697493A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210135556.2
申请日：2012-05-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/0476 , G06F19/00
Abstract: 本发明提出了一种快速的脑电信号中眼电伪迹自动识别和去除的方法，属于生物信息技术领域，主要应用于脑电信号采集与预处理的过程中。具体包括：将采集得到的多导脑电信号和眼电信号进行离散小波变换，获取多尺度的小波系数；将串接小波系数作为独立分量分析的输入，利用基于负熵判据的FastICA算法实现独立成分的快速获取；通过夹角余弦法识别出眼电伪迹后，将该独立成分置零，并经过ICA逆变换将其余成分投影返回到原信号各个电极；最后通过反演小波变换得到去除眼电伪迹的脑电信号。本发明解决了ICA方法应用于含噪脑电信号中分离效果差，收敛速度慢的问题，实现了从脑电中快速自动去除眼电伪迹的功能。
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公开(公告)号：CN102542283A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010619660.X
申请日：2010-12-31
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62 , G06F3/01 , A61B5/0478
Abstract: 脑机接口的最优电极组自动选取方法涉及脑机接口领域。本发明实现最优电极的自动选取，具体涉及共空间模式(common special pattern，CSP)与支持向量机(support vector machine，SVM)相结合的方法实现想象运动脑机接口的最优电极组自动选取。脑机接口中最优电极组的自动选取对于简化脑机接口系统，提高系统分类识别率以及数据传输速率具有重要的影响，利用最优支持向量机SVM线性核函数的相关性质作为最优电极筛选的指标，可以有效地删除冗余电极，显著地降低电极的数目，保留有用电极，提高系统性能，为提高脑机接口技术的普及创造了前提条件。
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