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公开(公告)号：CN101894254A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010199818.2
申请日：2010-06-13
Applicant: 南开大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于等高线法的三维人脸识别方法，涉及一种生物识别方法，具体涉及一种利用三维人脸模型实现人脸识别的算法。本发明的目的在于提供一种有效的，快速的三维人脸识别算法。本发明的基于等高线法的三维人脸识别方法，通过提取等高线的方法，将三维人脸模型变成容易处理的二维曲线图，基于该曲线图提出了相应的算法；该方法包括特征提取和识别分析两个部分，这两部分分别由特征提取算法和识别分析算法来实现。三维人脸模型是凹凸不平的曲面，本发明通过绘制三维人脸的等高线图提取特征从而实现三维人脸识别，达到身份认证的目的。本发明的要点在于提供一种利用三维人脸的等高线图提取特征信息实现人脸识别算法。识别的准确性和速度方面大大提高。
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公开(公告)号：CN119027443A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411505994.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 广州医科大学附属口腔医院(广州医科大学羊城医院) , 南开大学
IPC: G06T7/13 , G16H30/40 , G06T17/20 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及全冠修复技术领域，公开了基于深度学习的全冠修复预备体边缘线提取方法及系统，方法包括：获取测试者的预备体的三维网格数据；将测试者的预备体的三维网格数据输入三维网格语义分割网络模型，得到测试者的预备体的三维网格分割结果；对预备体的三维网格分割结果进行预处理，并对预处理后的三维网格分割结果进行平滑化处理，得到精确的三维网格分割结果；根据精确的三维网格分割结果，计算分割边缘，得到预备体的粗糙边缘线；根据预备体的粗糙边缘线进行平滑化处理和投影处理，得到预备体在三维网格上的平滑边缘线。本发明能够辅助标注预备体边缘线，节约修复体设计和制作时间，同时减少了由于主观因素造成的标注错误等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119290940A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411327259.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京英特森技术有限公司 , 南开大学
IPC: G01N23/2251 , G01N15/02 , G01N15/10 , G06T7/62 , G06N3/0464
Abstract: 基于形貌、粒径、成分的大气单颗粒来源识别方法及装置，该方法通过应用计算机控制的扫描电镜对设定污染源的样品进行分析，获取单颗粒的图像、成分数据和粒径参数，构建单颗粒数据集，并随机划分为第一数据集和第二数据集；根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建源分析模型；通过第一数据集和第二数据集对源分析模型进行训练；通过训练好的源分析模型，获得目标单颗粒属于设定污染源的概率值，确定目标单颗粒的来源。本发明可以充分挖掘颗粒物形貌、粒径和成分特征，识别颗粒物来源；有助于进一步进行环境大气颗粒物的理化性质研究以及大气颗粒物源解析研究。
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公开(公告)号：CN119164842A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411327260.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 南开大学 , 北京英特森技术有限公司
IPC: G01N15/02 , G01N15/06 , G01N23/2251 , G01N23/227
Abstract: 基于高低加速电压耦合分析的大气颗粒物分析方法及装置，该方法在待分析区域设定三个瞄点，在低加速电压和高加速电压下进行分析，分别获取三个瞄点的第一、第二瞄点位置坐标和每个颗粒的第一、第二颗粒位置坐标；获取三个瞄点的位置坐标差；计算获取瞄点的位置坐标差对颗粒的权重；计算获取每个颗粒在进行第二次分析时的预测中心坐标；计算获取每个颗粒在进行第二次分析时的坐标范围；搜索满足坐标范围的颗粒对每个颗粒的分析结果进行处理，获取每个颗粒的最终分析结果。本发明能够结合计算机控制扫描电镜——能谱技术在高加速电压下元素分析能力和低加速电压下成像能力的优势，更准确地捕获滤膜上的环境颗粒物。
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公开(公告)号：CN119290941A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411327261.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京英特森技术有限公司 , 南开大学
IPC: G01N23/2251 , G01N15/10 , G01N15/02 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于扫描电镜能谱分析的单颗粒来源智能解析方法及装置，该方法通过应用计算机控制的扫描电镜对收集的设定污染源的样品进行分析，获得污染源样品中单颗粒的图像、元素数据和粒径参数，构建污染源单颗粒数据集；通过残差网络模型挖掘单颗粒图像的形貌特征，获得所述单颗粒属于设定污染源的初步概率值；将单颗粒的初步概率值与其粒径参数、元素数据进行合并，并输入极致梯度提升模型中，获得单颗粒属于所述设定污染源的概率值；通过单颗粒的质量或数量对单颗粒的概率值进行加权、分源类求和计算处理，获得设定污染源排放的大气颗粒物的质量或数量贡献/占比。本发明可以充分挖掘颗粒物形貌、粒径和成分特征，识别颗粒物来源并定量不同污染源贡献。
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公开(公告)号：CN119202897A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411327258.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 南开大学 , 北京英特森技术有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06V20/69 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01N15/02 , G01N15/1031 , G01N23/2251
Abstract: 基于扫描电镜技术的大气颗粒物标识特征识别方法及装置，该方法通过应用计算机控制的扫描电镜对设定污染源的样品进行分析，获得污染源样品中颗粒物的图像、成分数据和粒径参数，构建污染源样品的单颗粒数据集；根据残差网络模型与极致梯度提升模型，构建单颗粒排放源预测模型，并进行训练；通过训练好的单颗粒排放源预测模型，获得目标单颗粒属于设定污染源的概率值；通过SHAP策略对单颗粒排放源预测模型进行解释，将单颗粒排放源预测模型在决策时采用的单颗粒的关键特征作为设定污染源排放单颗粒的标识性特征。本发明可以充分挖掘不同污染源排放的单颗粒信息，指征污染源排放的颗粒物标识特征。
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公开(公告)号：CN101894254B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010199818.2
申请日：2010-06-13
Applicant: 南开大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于等高线法的三维人脸识别方法，涉及一种生物识别方法，具体涉及一种利用三维人脸模型实现人脸识别的算法。本发明的目的在于提供一种有效的，快速的三维人脸识别算法。本发明的基于等高线法的三维人脸识别方法，通过提取等高线的方法，将三维人脸模型变成容易处理的二维曲线图，基于该曲线图提出了相应的算法；该方法包括特征提取和识别分析两个部分，这两部分分别由特征提取算法和识别分析算法来实现。三维人脸模型是凹凸不平的曲面，本发明通过绘制三维人脸的等高线图提取特征从而实现三维人脸识别，达到身份认证的目的。本发明的要点在于提供一种利用三维人脸的等高线图提取特征信息实现人脸识别算法。识别的准确性和速度方面大大提高。
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