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公开(公告)号：CN114862894A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210306836.9
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/90 , G06T7/254 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 本发明的目的是为克服手部分割在复杂背景条件下分割效果较差的问题而提供的一种基于多线索融合的手部分割方法。现有技术中存在的问题与不足，导致手部分割的分割效果不尽人意。首先，手部分割的背景形式多变、受到外部其他物体运动干扰多，使手部分割的结果与真实分割结果之间存在一定的偏差。本发明采用多线索融合的手部分割方法，通过使用YCrCb空间肤色分割、帧差法、背景提取计算分割区域，利用分水岭算法抑制原始YCrCb分割结果在进行洪泛填充时手部与背景粘连，对求出的分割区域进行与操作，求出最终的手部分割区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114862894B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210306836.9
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/90 , G06T7/254 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06V40/16 , G06V40/20
Abstract: 本发明的目的是为克服手部分割在复杂背景条件下分割效果较差的问题而提供的一种基于多线索融合的手部分割方法。现有技术中存在的问题与不足，导致手部分割的分割效果不尽人意。首先，手部分割的背景形式多变、受到外部其他物体运动干扰多，使手部分割的结果与真实分割结果之间存在一定的偏差。本发明采用多线索融合的手部分割方法，通过使用YCrCb空间肤色分割、帧差法、背景提取计算分割区域，利用分水岭算法抑制原始YCrCb分割结果在进行洪泛填充时手部与背景粘连，对求出的分割区域进行与操作，求出最终的手部分割区域。
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公开(公告)号：CN114863549B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210306773.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06F18/2433 , G06V10/30 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种抗噪的手部运动轨迹快速识别方法，使用隔离林算法计算轨迹中的离群点；使用卡尔曼滤波方法预测当前轨迹终点后下一个轨迹点的位置；检测起点是否为离群点；与前后两点距离是否都小于阈值来确定保留点和舍弃点；判断重点是否为离群点，并且行列最大距离都是大于最小直径阈值；确定统计方向角变化均值判断轨迹顺逆时针，或者根据横纵向运动幅度与距离阈值和波动阈值的关系，预测位置和当前位置关系判断移动方向或判断为静止，最后结束；本发明可以识别上下左右移动和顺逆时针的手部运动轨迹，具有对硬件配置要求低、计算速度快、抗噪声能力强、鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN115035573A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210593245.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合策略的唇部分割方法。首先分别实现基于阈值分割算法的唇部分割、基于LAB颜色空间的唇部分割、基于HSV颜色空间的唇部分割，然后对分割结果进行降噪处理，再对降噪后的结果进行选优，淘汰效果差的分割结果，最后对每个像素进行投票产生融合的分割结果。通过对分割结果的选优与融合，避免了某一种方法受到干扰的情况，同时也细化唇部边缘的分割，从而得到更加准确的分割结果。本发明使用3种分割算法融合的方式对唇部进行分割，与基于手工特征的唇部分割方法相比，在不同肤色、唇色以及其他因素的干扰下，分割结果的稳定性更好，准确率也更高。
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公开(公告)号：CN115018757A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210326100.8
申请日：2022-03-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的人脸图像面部对称轴检测方法，步骤为：图像预处理；设计染色体编码；建立初始化种群；设计适应度函数；定义遗传算子。本发明基于遗传算法，将对称轴检测问题转化为种群的进化、变异、搜索最优解的问题，通过对算法中遗传算子的定义确定了搜索过程，完成了对搜索过程的优化；通过定义算法的自适应函数，充分考虑了图像对称性、对称轴的垂直性以及对称轴的偏移距离这三个因素，从而优化算法的选择过程。通过种群的遗传进化，得出最优面部对称轴，从而解决面部对称轴检测问题。
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公开(公告)号：CN114863549A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210306773.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06V10/30 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种抗噪的手部运动轨迹快速识别方法，使用隔离林算法计算轨迹中的离群点；使用卡尔曼滤波方法预测当前轨迹终点后下一个轨迹点的位置；检测起点是否为离群点；与前后两点距离是否都小于阈值来确定保留点和舍弃点；判断重点是否为离群点，并且行列最大距离都是大于最小直径阈值；确定统计方向角变化均值判断轨迹顺逆时针，或者根据横纵向运动幅度与距离阈值和波动阈值的关系，预测位置和当前位置关系判断移动方向或判断为静止，最后结束；本发明可以识别上下左右移动和顺逆时针的手部运动轨迹，具有对硬件配置要求低、计算速度快、抗噪声能力强、鲁棒性好等优点。
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