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公开(公告)号：CN102663374B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210134185.6
申请日：2012-04-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于多步态特征属性的多类别Bagging步态识别方法，属于模式识别技术领域。该方法用最近邻分类器作为弱分类器，在基于小波包分解和完全主成分分析后的20个步态属性特征集合上，通过将两类属性Bagging方法扩展到多类别来构建集成分类器，进行步态身份鉴别。该方法的步骤包括：预处理、特征提取，最后用最近邻分类原理与MCAB算法相结合的方法对测试样本进行归类。本发明首次采用融合WPD和(2D)2PCA方法来提取并选择步态特征，解决已有基于小波变换的步态识别方法中高频分量丢失或简单采用全部数据所致维数过大问题，具有更高的识别率和视角变化鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102768732A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210195701.6
申请日：2012-06-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 融合稀疏保持映射和多类别属性Bagging的人脸识别方法属于模式识别技术领域。根据压缩感知理论提出的稀疏保持映射的方法已经应用到了人脸识别中并且取得了较高的识别率。在识别领域中，分类算法的性能对于最终的分类效果具有重要影响，而目前的一些基于稀疏保持映射的方法在分类时基本采用的是单一分类器，为了通过增强分类算法的性能来进一步提高识别率，本发明在实现属性Bagging算法时，本发明以Radon变换的角度作为实例的属性来构建训练样本并在其上进行基分类器的训练。通过在耶鲁和AR人脸库的实验，验证了本发明所提出的方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN102663374A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210134185.6
申请日：2012-04-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于多步态特征属性的多类别Bagging步态识别方法，属于模式识别技术领域。该方法用最近邻分类器作为弱分类器，在基于小波包分解和完全主成分分析后的20个步态属性特征集合上，通过将两类属性Bagging方法扩展到多类别来构建集成分类器，进行步态身份鉴别。该方法的步骤包括：预处理、特征提取，最后用最近邻分类原理与MCAB算法相结合的方法对测试样本进行归类。本发明首次采用融合WPD和(2D)2PCA方法来提取并选择步态特征，解决已有基于小波变换的步态识别方法中高频分量丢失或简单采用全部数据所致维数过大问题，具有更高的识别率和视角变化鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104008375B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410245002.7
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，涉及基于特征融合的集成人脸识别方法。本发明采用PCA、SPP及简单投影方法提取图像的整体特征，采用子图像方法提取局部特征，将它们共同作为属性Bagging方法中的属性，并进行集成分类识别。本发明通过三庭五眼划分局部特征，一方面可以保留器官区域的完整性，另一方面减少了人工干预；通过整合整体特征和局部特征信息，降低人脸图像可能受到的光照、姿势、表情等各种因素的影响，提高了人脸识别正确率，且对外界因素变化具有很好的鲁棒性。实验表明，在AR数据库上，最好的情况下本发明所述方法比整体特征方法的识别率平均值提高了27％左右。
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公开(公告)号：CN103246877B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310174152.9
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，涉及计算机技术、数字图象处理技术和生物特征识别技术等，公开了一种基于图像轮廓的人脸识别新方法。首先，利用二值化方法及数学形态学方法提取人脸图像轮廓，并将其进一步优化，得到尽可能少的内部边界的人脸轮廓，并计算每类训练样本的人脸轮廓能量图；然后，计算测试样本与每类人脸轮廓能量图的相似度；最终根据相似度标准对测试样本进行分类识别。基于图像轮廓的人脸识别方法，是一种相似度匹配方法，能够很好地利用图像结构信息，并且避免了传统方法中特征值求解问题以及基于欧氏距离的分类算法，将矩阵逻辑“与”运算应用于分类识别中，能够有效提高分类识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103246877A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310174152.9
申请日：2013-05-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明属于模式识别技术领域，涉及计算机技术、数字图象处理技术和生物特征识别技术等，公开了一种基于图像轮廓的人脸识别新方法。首先，利用二值化方法及数学形态学方法提取人脸图像轮廓，并将其进一步优化，得到尽可能少的内部边界的人脸轮廓，并计算每类训练样本的人脸轮廓能量图；然后，计算测试样本与每类人脸轮廓能量图的相似度；最终根据相似度标准对测试样本进行分类识别。基于图像轮廓的人脸识别方法，是一种相似度匹配方法，能够很好地利用图像结构信息，并且避免了传统方法中特征值求解问题以及基于欧氏距离的分类算法，将矩阵逻辑“与”运算应用于分类识别中，能够有效提高分类识别性能。
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公开(公告)号：CN103674324B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310503268.2
申请日：2013-10-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01K13/00
Abstract: 本发明涉及一种离体组织消融温度场测定及数据处理系统，包括能量发生器、具有可以产生轴对称或者点对称的温度场的消融天线、温度场测定控制台，测温针、数据采集仪，以及计算机；所述的温度场测定控制台为三层水平结构，四根立柱将三层水平板竖直连接，上层水平板可沿竖直方向移动，上、中层水平板上具有分布相同的多个测温针排布插孔；下、中层水平板的一个侧面有侧板，侧板中心设有消融天线插孔；消融天线经由微波天线插孔平行插入离体组织中，能量发生器通过消融天线把能量传输到离体组织中；测温针经过测温针排布插孔竖直到达离体组织，用于测量在消融过程中离体组织的温度；数据采集仪采集测温针数据，然后传递给计算机进行数据处理。
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公开(公告)号：CN102768732B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210195701.6
申请日：2012-06-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 融合稀疏保持映射和多类别属性Bagging的人脸识别方法属于模式识别技术领域。根据压缩感知理论提出的稀疏保持映射的方法已经应用到了人脸识别中并且取得了较高的识别率。在识别领域中，分类算法的性能对于最终的分类效果具有重要影响，而目前的一些基于稀疏保持映射的方法在分类时基本采用的是单一分类器，为了通过增强分类算法的性能来进一步提高识别率，本发明在实现属性Bagging算法时，本发明以Radon变换的角度作为实例的属性来构建训练样本并在其上进行基分类器的训练。通过在耶鲁和AR人脸库的实验，验证了本发明所提出的方法的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN103674324A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310503268.2
申请日：2013-10-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01K13/00
Abstract: 本发明涉及一种离体组织消融温度场测定及数据处理系统，包括能量发生器、具有可以产生轴对称或者点对称的温度场的消融天线、温度场测定控制台，测温针、数据采集仪，以及计算机；所述的温度场测定控制台为三层水平结构，四根立柱将三层水平板竖直连接，上层水平板可沿竖直方向移动，上、中层水平板上具有分布相同的多个测温针排布插孔；下、中层水平板的一个侧面有侧板，侧板中心设有消融天线插孔；消融天线经由微波天线插孔平行插入离体组织中，能量发生器通过消融天线把能量传输到离体组织中；测温针经过测温针排布插孔竖直到达离体组织，用于测量在消融过程中离体组织的温度；数据采集仪采集测温针数据，然后传递给计算机进行数据处理。
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公开(公告)号：CN103901265B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410144166.0
申请日：2014-04-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01R21/02
Abstract: 本发明涉及微波消融天线尖端功率的测量方法，基于由微波发生器、测温针、操作平台、数据采集仪、及计算机组成的物理平台，包括：设定测温点分布区域；开启微波发生器，获取加热前n秒内所有测温点的温度值；求得每个测温点上温度对时间的导数；确定圆柱半轴截面；计算圆柱半轴截面内每个测温点单位体积(cm3)上的功率值Qr；在微波发生器有效温度场内对每个测温点单位体积上的功率值积分，得到微波消融天线尖端功率，微波发生器有效温度场指圆柱半轴截面绕消融天线形成的圆柱体，其中微波发生器有效温度场中任意一个经过中心轴的半截面上的Qr与圆柱半轴截面上对应点的Qr都相同，所述的微波消融天线尖端功率是除去输出功率中的损耗功率的完全净功率。
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