公开(公告)号：CN107092916B

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201710154249.1

申请日：2017-03-15

Applicant: 山东大学 ,  山东大学深圳研究院

Inventor： 张伟 ,  张伟东 ,  俞晓东 ,  李艺萌

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于局部规范差异的图像纹理特征提取方法及系统，其中，该方法包括：获取待检测图像并转换成灰色图像；提取所述灰色图像中各个区域的局部差异向量DV；将提取的局部差异向量DV分别进行归一化，得到所述灰色图像中各个区域的局部特征的原始归一化差异向量NDV；基于词袋模型将所述灰色图像中各个区域的局部特征的原始归一化差异向量NDV进行循环移位；然后将原始归一化差异向量NDV及其循环移位后的归一化差异向量NDV执行分类聚集，产生若干个集群；最后筛选出具有最小集群数的归一化差异向量NDV作为待检测图像的纹理特征。

公开(公告)号：CN107092916A

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201710154249.1

申请日：2017-03-15

Applicant: 山东大学

Inventor： 张伟 ,  张伟东 ,  俞晓东 ,  李艺萌

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/4604 ,  G06K9/6223 ,  G06K9/6268

Abstract: 本发明公开了一种基于局部规范差异的图像纹理特征提取方法及系统，其中，该方法包括：获取待检测图像并转换成灰色图像；提取所述灰色图像中各个区域的局部差异向量DV；将提取的局部差异向量DV分别进行归一化，得到所述灰色图像中各个区域的局部特征的原始归一化差异向量NDV；基于词袋模型将所述灰色图像中各个区域的局部特征的原始归一化差异向量NDV进行循环移位；然后将原始归一化差异向量NDV及其循环移位后的归一化差异向量NDV执行分类聚集，产生若干个集群；最后筛选出具有最小集群数的归一化差异向量NDV作为待检测图像的纹理特征。

公开(公告)号：CN108805078A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810593780.3

申请日：2018-06-11

Applicant: 山东大学

Inventor： 李艺萌 ,  张伟 ,  喻晓东 ,  许信顺 ,  鲁威志 ,  顾建军

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06K9/00362 ,  G06K9/00751 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明公开了基于行人平均状态的视频行人再识别方法及系统，包括：非重叠相机拍摄获得视频，构成包含若干行人的数据集，暹罗网络与暹罗损失函数一起训练，由于训练好的网络学习到的视频特征具有区分性，通过对来自同一视频的所有帧的特征进行平均而获得的特征向量初始化个体的平均体；视频内损失函数被定义为最小化特征向量与平均状态之间的距离，将视频内损失函数与暹罗损失函数结合在一起，从头开始训练新的模型；用训练好的模型更新行人平均状态，并且用更新的平均状态对网络进行重新训练，直到在验证集上没有对行人再识别的准确性产生进一步收益。本申请方法在PRID2011，iLIDS‑VID和MARS数据集上优于大多数最先进的算法，这也证明了本申请提出的方法的有效性。