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公开(公告)号：CN107115103A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201610799790.3
申请日：2016-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及医学测量技术领域，尤其涉及一种基于阵列传感器设计的脉象宽度检测及3D脉图构建方法。本发明首先需要获取阵列传感器在脉象宽度方向上的信号，然后根据信号之间的差异，利用本发明提出的方法可以模拟出脉象宽度信息；利用脉象信号时序信息和每一时刻的脉宽信息，利用本发明提出的3D脉象图像构建方法可以构建出3D脉图。脉宽信息是一种非常重要的医学特征；3D脉图对构建中医医学影像和整体脉象特征的提取有着非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN114332958A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111611927.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及生物特征识别技术领域，特别涉及一种手指多模态数据同步采集设备及其方法。其设备包括遮光采样室、高度可调节的支撑架、电路仓、指纹采集模块、指静脉采集模块、内指节纹采集模块、设置有一套采集程序的外设计算机，外设计算机通过电路仓分别连接并控制指纹采集模块、指静脉采集模块、内指节纹采集模块，支撑架连接在遮光采样室上方并构成手指的放置空间，指纹采集模块设置于遮光采样室的前部并对准手指的指纹处，遮光采样室设有透光开口，指静脉采集模块、内指节纹采集模块设置在遮光采样室内部并通过透光开口对准手指，支撑架上设有光源。同时采集手指多模态数据，保证采集得到的数据手指形变、姿态一致，能够进行准确对齐。
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公开(公告)号：CN110633384A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910886814.2
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F16/583 , G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于汗孔和多图匹配的高分辨率指纹检索方法，包括依次执行以下步骤：高分辨率指纹注册步骤：建立并计算从注册库的注册指纹中所提取的注册汗孔的二值化特征向量；汗孔检索步骤：建立并计算从测试指纹中提取的测试汗孔的二值化特征向量；多图匹配步骤：为每个测试汗孔提取所需的最近邻训练汗孔，采用多图匹配算法结合这些测试汗孔的空间分布关系去除错误的最近邻训练汗孔；输出步骤：最终根据汗孔检索步骤的结果推荐出候选指纹序列。本发明的有益效果是：1.本发明公开的高分辨率指纹检索方法，通过指纹中的汗孔局部特征进行检索，由于汗孔相对于其他特征更加丰富，该方法能有效提高指纹检索的精度。
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公开(公告)号：CN109512405A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201910014382.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于局部点检测的脉象信号分割方法，其包括以下步骤：步骤S1，采集脉象信号；步骤S2，去除脉象信号中的高频噪声；步骤S3，去除脉象信号中的低频噪声，得到去除高频噪声、低频噪声的脉象信号；步骤S4，针对步骤S3得到的去除高频噪声、低频噪声的脉象信号，通过滑动窗口的方法检测波峰点位置；根据波峰点位置，选择波峰点前一段信号，检测起搏点的位置。采用本发明的技术方案，更好地保持所选择出来的起搏点的统一性，减少不同周期之间在时间轴上的差异，提高了平滑脉象信号的起搏点检测准确性，提高了平均周期的准确性，使平均周期更具代表性。
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公开(公告)号：CN103530659A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310492782.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法和考勤系统。该考勤系统分为两个部分：注册和识别。注册部分包括人脸检测、图像采集和特征提取，并将人脸特征存储到人脸库中；识别部分包括人脸检测、图像采集、特征提取和人脸识别，最后输出识别结果。该系统运用本发明提出的结合原始人脸图像和其对称脸图像的人脸识别方法，该方法简单且计算效率高，几乎所有基于表示的分类方法可以用该方案进行改进。实验结果表明，该方法可以大大提高基于表示的分类方法的准确率。使用本发明提出的结合原始人脸图像和其左、右对称脸的人脸识别方法的考勤系统能够提高考勤登记时的速度，提高识别的准确率，更加方便实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103245705A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310160696.X
申请日：2013-05-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种呼出气体的检测系统，其包括呼气分析仪和计算机，呼气分析仪包括微型真空泵、气室、传感器阵列、信号处理电路和数据采集卡，传感器阵列包括气体传感器和环境监测传感器，真空泵将呼出气体或洁净空气抽入到气室中，与传感器阵列接触，信号处理电路将传感器的响应进行滤波、放大后发送到数据采集卡，数据采集卡再将处理后的响应数字化后发送到计算机。本发明可以用于与呼气相关的身体状况的辅助分析，如糖尿病的诊断，糖尿病患者血糖的监测和酮症酸中毒的预防，健身或减肥过程中脂肪消耗情况的监测等。
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公开(公告)号：CN109512405B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910014382.6
申请日：2019-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于局部点检测的脉象信号分割方法，其包括以下步骤：步骤S1，采集脉象信号；步骤S2，去除脉象信号中的高频噪声；步骤S3，去除脉象信号中的低频噪声，得到去除高频噪声、低频噪声的脉象信号；步骤S4，针对步骤S3得到的去除高频噪声、低频噪声的脉象信号，通过滑动窗口的方法检测波峰点位置；根据波峰点位置，选择波峰点前一段信号，检测起搏点的位置。采用本发明的技术方案，更好地保持所选择出来的起搏点的统一性，减少不同周期之间在时间轴上的差异，提高了平滑脉象信号的起搏点检测准确性，提高了平均周期的准确性，使平均周期更具代表性。
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公开(公告)号：CN110598666A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910886672.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种高分辨率指纹汗孔匹配的方法，包括依次执行以下步骤：汗孔局部特征建立和局部相似度计算步骤：提取输入的指纹图片的汗孔，采用DAISY算法建立所提取汗孔的局部特征并计算所提取汗孔的局部相似度；共生描述子的建立和汗孔间相似度计算步骤：采用任意两个汗孔的局部描述子和汗孔间的位置关系建立共生描述子，基于共生描述子计算汗孔间的相似度，根据汗孔的相似度建立一对一的粗匹配；精匹配算法步骤。本发明的有益效果是：1.提出了一种基于共生描述子的汗孔相似度计算方法，该方法能有效提高汗孔相似度计算的精度；2.提出了基于局部拓扑结构一致性的精匹配算法，该算法能快速准确的去除错误匹配点。
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公开(公告)号：CN106338597A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610906923.2
申请日：2016-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G01N33/497 , G06F19/00
CPC classification number: G01N33/497 , G01N2033/4975 , G16H50/30
Abstract: 本发明提供了一种呼吸气体测量的方法及系统，该方法包括信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。本发明的有益效果是：在本发明呼吸气体测量的方法及系统中，将被试者呼出的气体中的丙酮等成分转化为传感器响应信号，并对响应信号进行补偿、信号特征提取等操作，从而能够更快的提取信号数据，并使提取的信号精度更高，便于后续的分析及处理。
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公开(公告)号：CN115758281A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211346336.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/241 , G16H10/60 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种中医多模态诊察信息的融合方法及相关设备，所述方法包括：获取多个模态诊疗数据，将各模态诊疗数据分解为共有信息和各模态内部的独有信息；基于解纠缠策略，将多个模态之间的共有信息为与各模态的独有信息视为不同的类别，在新的投影空间内通过分类器以充分学习不同模态的独有信息；将学习所得共有信息与独有信息进行串联得到融合特征，并通过分类与多次优化迭代，增强融合特征对病症的表示效果。本发明将多模态诊疗数据分解为共有信息和独有信息，通过解纠缠策略，设计约束函数与分类模型，增强独有信息与公共信息，将共有信息和独有信息串联，并通过分类与多次优化迭代，进一步增强独有信息与公共信息，实现了良好的多模态特征表示效果。
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