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公开(公告)号：CN108960099B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810653661.2
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据所述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。本发明的人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质的有益效果为：通过根据像素值的相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度，简化了人脸倾斜角度估计的步骤，提高了人脸左右倾斜角度计算速度和有效地避免了光照变化的影响。
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公开(公告)号：CN107748899B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201711071551.7
申请日：2017-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM的二维图像的目标类别判识方法，包括以下步骤：S1、依照从外至内的环状串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照行序串联的方式将二维图像转化为一维矢量，依照从列序串联的方式将二维图像转化为一维矢量；S2、将上述三种转化方式所得到的一维矢量全部送入LSTM网络进行训练或者判识，然后输出三种结果；S3、将LSTM网络输出的三种结果进行融合，并基于最终的融合结果进行目标判识。本发明的有益效果是：对二维图像使用不同的方式得到一维向量可以充分利用二维图像在空间上的组织关系，明显提高判别的正确率，且具有很好的可解释性。
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公开(公告)号：CN106066992B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201610321262.7
申请日：2016-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应局部约束的判别字典学习算法以解决字典学习算法在人脸识别中存在的问题。本发明首先利用原子构造自适应的拉普拉斯图，使其能够保持字典的局部结构特征。然后，利用编码系数矩阵的行向量与字典的拉普拉斯图设计局部约束判别式项，使得字典具有更强的判别性能，进而设计基于自适应局部约束的判别字典学习的人脸识别系统模型，提高人脸识别的分类性能。本发明算法的顺利开展将丰富和发展基于约束的字典学习理论体系，为增强字典鉴别性能、提升人脸识别的能力起着重要的指导作用。
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公开(公告)号：CN108960099A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810653661.2
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/6201
Abstract: 本发明公开了一种人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：将人脸图像以指定方式均分为第一图像和第二图像；计算所述第一图像与第二图像之间的像素值的相对差异值；根据所述相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度。本发明的人脸左右倾斜角度的估计方法、系统、设备及存储介质的有益效果为：通过根据像素值的相对差异值计算出对应的人脸左右倾斜角度，简化了人脸倾斜角度估计的步骤，提高了人脸左右倾斜角度计算速度和有效地避免了光照变化的影响。
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公开(公告)号：CN104504394B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201410756921.0
申请日：2014-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提出了一种基于多特征融合的密集人数估计方法与系统。首先，将图像分成N个相等的子块；然后，用基于CSLBP直方图纹理模型和混合高斯背景建模的方法，对图像进行分层次背景建模，提取各子块经透视校正后的前景面积，并结合改进的Sobel边缘检测算子检测出各子块边缘密度，还结合CSLBP变换和灰度共生矩阵提取描述图像纹理特征的四个不同方向的重要纹理特征向量；再通过主成分分析对提取到的人群前景分割特征向量和纹理特征向量进行降维处理；将降维后的特征向量输入到神经网络模型的输入层，由其输出层得到各子块的人数估计；最后，相加得到总人数。其具有较高的准确性和较好的鲁棒性，在对地铁站台监控视频的人数统计实验中取得了较好效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108280811A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810063893.2
申请日：2018-01-23
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的图像去噪方法，包括：获取场景的高感光度图像和低感光度图像；生成第一神经网络模型，并利用第一神经网络模型对低感光度图像进行去噪处理，得到去噪后的低感光度图像；将高感光度图像和去噪后的低感光度图像构成训练图像数据库，并利用训练图像数据库训练神经网络模型，生成用于图像去噪的第二神经网络模型；将待处理图像作为第二神经网络模型的输入，经处理后得到对应的干净图像。此外，还公开了一种基于神经网络的图像去噪系统。上述基于神经网络的图像去噪方法和系统能处理具有真实噪声信息的图像，具有现实的应用意义。
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公开(公告)号：CN104881592B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201510072511.9
申请日：2015-02-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/22
Abstract: 本发明提供了一种DNA序列比对中的打分方法，引入参考序列中碱基排列概率的统计，构建权重矩阵，利用权重矩阵和传统得分矩阵共同设计得分规则，根据打分规则计算序列全局得分，采用动态规划算法进行序列比对得到最优比对。本发明的方法能够利用全局合理性来调控避免“早熟”现象。
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公开(公告)号：CN107784284A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201711003182.8
申请日：2017-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/4604 , G06K9/4671 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提出的人脸识别方法及系统，具有以下特点：1、计算速度快且计算结果逼近最优解，鲁棒性高；2、将训练样本向测试样本对齐，提高人脸识别率；3、将生成的对齐人脸图像与原始人脸图像同时作为训练样本，由所有样本组成的训练样本集合得到有效扩充；4、同时提取人脸边缘特征作为新训练样本进行分类计算，有效减少复杂背景或光照不均等因素带来的影响；5、有效地结合两种训练样本下所得残差，提高最终人脸识别率。
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公开(公告)号：CN106919808A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710110410.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F19/18
CPC classification number: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于变步长最小均方误差自适应滤波器的基因识别系统，包括变步长LMS自适应滤波器算法改进单元和基因结构多特征加权融合算法处理单元；所述的变步长LMS自适应滤波器算法改进单元，用于通过变步长LMS自适应改进算法对基因序列进行滤波处理，得到随机噪声较少、周期3行为较强的基因特征；所述的基因结构多特征加权融合算法处理单元，用于通过多特征加权融合策略，对基因序列进行特征提取，从而得到表达能力更强的特征向量。本发明提出了变步长LMS自适应滤波器改进算法和多特征加权融合算法，并将二者集成到同一个基因识别系统中，进一步改善其识别性能。
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公开(公告)号：CN101968848B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201010294119.6
申请日：2010-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Inventor： 徐勇
Abstract: 本发明涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统，所述视频监测方法包括汇集运动区域运动特征样本的训练集，所述视频监测方法包括如下步骤：获取视频区域：从视频中获取需要监测的运动区域；提取运动区域中的运动特征：包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值；获取视频监测结果：将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统，实现了自动实时进行视频监控暴力行为，促进了安防设备的发展。
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