公开(公告)号：CN110059595A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910264244.3

申请日：2019-04-03

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘明珠 ,  邱志强

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T5/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明一种用于图像识别的自适应算法属于智能图像识别领域。包括以下步骤：步骤一：采集图像；步骤二：对采集的图像进行预处理；步骤三：将所述步骤二所述进行预处理的图像，再次进行处理，使处理后的图像大小相同等步骤；在本发明一种用于图像识别的自适应算法作用下，本算法利用主成分分析对图像进行数据分析，寻找最优特征，将多余有瑕疵特征去除；然后利用算法生成初始种群，算法使种群均匀分布在求解区域，为提升整体搜寻速度，采用对遗传算法进行改进；依据适应度值自适应变化的交叉与变异概率确保种群多样性，提升寻优效率和识别率；最后进行人工分析和大数据分析对比计算，进行图像目标分类。

公开(公告)号：CN114821745A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210568492.9

申请日：2022-05-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘明珠 ,  邱志强

IPC: G06V40/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于深度学习的口罩遮挡条件下人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。所述方法为：采集人脸图片，并获得该图片的特征向量，对获取的图片中的人脸数据进行预处理，消除由于采取的原始图像受到各方面的干扰；对预处理后获取的人脸数据进行划分作为训练集和测试集，而通过MobileNet作为特征提取网络对采集的人脸数据进行特征提取；在GPU1080下，搭建CAFFE深度学习框架，训练口罩人脸识别深度学习模型；利用训练好的口罩人脸识别深度学习模型对步骤二的人脸数据进行识别。本方法中使用了轻量级的MobileNet作为深度学习的特征提取网络，MobileNet的网络拥有更小的体积，更少的计算量，更高的精度，更快的速度在神经网络中拥有极大的优势。

公开(公告)号：CN114818977A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210571522.1

申请日：2022-05-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 邱志强 ,  刘明珠

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明一种用于图像识别的自适应算法属于智能图像识别领域。包括以下步骤：采集三基色模型图像；将使用多尺度引导滤波算法估计出对应分量的照度分量；引入反射分量，将所述照度分量和反射分量进行调整，进行融合调整后，输出最新图像；在本发明一种用于图像识别的自适应算法作用下，本算法利用主成分分析对图像进行数据分析，寻找最优特征，将多余有瑕疵特征去除；然后利用算法生成初始种群，算法使种群均匀分布在求解区域，为提升整体搜寻速度，采用对遗传算法进行改进；依据适应度值自适应变化的交叉与变异概率确保种群多样性，提升寻优效率和识别率；最后进行人工分析和大数据分析对比计算，进行图像目标分类。