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公开(公告)号：CN110097070A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910195682.9
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于人眼视觉感知的中国画特征色集获取方法。本发明包括以下步骤：步骤1：设计专门用于中国画特征色提取算法评价的测试标版；步骤2：通过主客观相结合的方法，评价颜色量化算法提取精度，取最优算法；步骤3：对大量中国画样本进行颜色量化，形成中国画候选特征色集；步骤4：进行多维度与多目的需求的数学建模分析，构建出符合人眼视觉感知的中国画特征色集。本发明在中国画高保真数字化采集过程中起到了标定参考的作用，大大提高中国画数字化颜色采集精度与保真度，有效解决了中国画数字化展览的精度缺陷问题；二是中国画特征色集对于中国风的文创产品设计提供了配色方案，对推动文创产品产业化起到了助力。
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公开(公告)号：CN110097070B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910195682.9
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于人眼视觉感知的中国画特征色集获取方法。本发明包括以下步骤：步骤1：设计专门用于中国画特征色提取算法评价的测试标版；步骤2：通过主客观相结合的方法，评价颜色量化算法提取精度，取最优算法；步骤3：对大量中国画样本进行颜色量化，形成中国画候选特征色集；步骤4：进行多维度与多目的需求的数学建模分析，构建出符合人眼视觉感知的中国画特征色集。本发明在中国画高保真数字化采集过程中起到了标定参考的作用，大大提高中国画数字化颜色采集精度与保真度，有效解决了中国画数字化展览的精度缺陷问题；二是中国画特征色集对于中国风的文创产品设计提供了配色方案，对推动文创产品产业化起到了助力。
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公开(公告)号：CN110059232B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910195684.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9038 , G06K9/62 , A61B3/113 , A61B5/346 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户体验度量的数据可视化方法。本发明建立数据可视化叙事体验的度量模型。提出基于眼动研究和心电研究方法，并行嵌套研究方法的定性和定量相结合的研究方法。针对提出的研究方法搭建将眼动度量和心电度量结合到数据可视化叙事实例的实验过程中，提取体验指标的量化值，将实验分析结果应用于数据可视化叙事方法的优化与改进。本发明能够为数据可视化叙事研究领域创新性地引入心电度量方法和眼动度量方法，通过定性和定量结合的方法规避传统度量方法中普遍存在的主观误差。在眼动追踪数据分析中提出了基于探索性因子分析的空间域划分方法，为眼动追踪数据的兴趣区域划分提供了具有更高准确性的新方法。
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公开(公告)号：CN110069646B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910195692.2
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中国画色彩特征获取的特征色进行的颜色可视表达方法。本发明包括以下步骤：步骤1：利用颜色量化算法获取能代表中国画色彩特征的颜色集；基于Python对100不同主题的中国画数字化样本进行颜色量化提取，实验测试时，设置每幅中国画样本取颜色数为15，最终得到中国画初选特征色集；步骤2：通过多维度与多目的需求的数据分析与挖掘，获取中国画各特征色的比重与色间关系；步骤3：基于G2可视化图形语法，在JavaScript前端平台，绘制出符合需求且可以简单交互的数据展示图。通过本发明的颜色可视表达方法，可以将颜色的多维属性直观显示，有效解决了颜色属性展示的不直观的问题。
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公开(公告)号：CN109886267A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910086101.8
申请日：2019-01-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优特征选择的低对比度图像显著性检测方法。本发明通过递归地自适应地选择低对比度图像中的最佳特征来分层地细化显著性图。首先利用多尺度超像素分割来抑制背景干扰。然后，通过全局对比度和空间关系生成初始显著性图。最终利用局部和全局适应性来优化得到的显著性图。并利用此方法在四个数据集上的进行测试，实验评估表明，所提出的模型在效率和准确性方面优于15种最先进的方法。包括：MSRA数据集，SOD数据集，DUT-OMRON数据集，和NI数据集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110069646A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910195692.2
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中国画色彩特征获取的特征色进行的颜色可视表达方法。本发明包括以下步骤：步骤1：利用颜色量化算法获取能代表中国画色彩特征的颜色集；基于Python对100不同主题的中国画数字化样本进行颜色量化提取，实验测试时，设置每幅中国画样本取颜色数为15，最终得到中国画初选特征色集；步骤2：通过多维度与多目的需求的数据分析与挖掘，获取中国画各特征色的比重与色间关系；步骤3：基于G2可视化图形语法，在JavaScript前端平台，绘制出符合需求且可以简单交互的数据展示图。通过本发明的颜色可视表达方法，可以将颜色的多维属性直观显示，有效解决了颜色属性展示的不直观的问题。
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公开(公告)号：CN110059557A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910195679.7
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低照度自适应的人脸识别方法。本发明是随着人脸识别的普及和应用，人脸识别对识别精度需求倍增，提升识别准确度已成为实际应用的瓶颈问题。因为在低照度条件下，人脸图像易受图像背景、明暗度和图像噪声等诸多因素的影响，导致人脸识别检测率不高以及识别精度降低等问题，制约了人脸的识别与应用搜索。在这种情况下本发明以低照条件下的人脸图片为样本，创新设计了一种基于OTSU分割算法的低照度自适应算法，实现了对低照度环境图像采集的自适应，通过处理前后的低照度人脸图像Adaboost分类检测器验证的，不仅有效提高了算法的计算速度更提高了低照度下人脸检测的准确度。并在标准的人脸库Yale B和CMU-PIE上进行了验证。
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公开(公告)号：CN110059232A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910195684.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9038 , G06K9/62 , A61B3/113 , A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户体验度量的数据可视化方法。本发明建立数据可视化叙事体验的度量模型。提出基于眼动研究和心电研究方法，并行嵌套研究方法的定性和定量相结合的研究方法。针对提出的研究方法搭建将眼动度量和心电度量结合到数据可视化叙事实例的实验过程中，提取体验指标的量化值，将实验分析结果应用于数据可视化叙事方法的优化与改进。本发明能够为数据可视化叙事研究领域创新性地引入心电度量方法和眼动度量方法，通过定性和定量结合的方法规避传统度量方法中普遍存在的主观误差。在眼动追踪数据分析中提出了基于探索性因子分析的空间域划分方法，为眼动追踪数据的兴趣区域划分提供了具有更高准确性的新方法。
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公开(公告)号：CN109934103A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910086114.5
申请日：2019-01-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于暗通道先验和区域协方差检测图像中显著物体的方法。本发明主采用局部和全局估计来定义每个超像素的显著性。对于显著对象检测的准确性直接受特征提取的影响，特征提取是将视觉刺激转化为视觉信息进行处理的关键步骤，我们通过暗信道和协方差特征两个描述符计算每个超像素的显著性。为了优化显著性图，利用图模型来增强视觉效果。在雾图像数据集上验证了所提出的显著性模型的整体性能为了证明该模型的鲁棒性以及检测低对比度图像中显著目标的优势。本发明能够很好地处理具有挑战性的雾天图像。这意味着本模型能更加均匀的显示前景对象，并且能更充分地抑制雾天背景，这证明了所提出的模型的优越性。
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公开(公告)号：CN111127383A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910195693.7
申请日：2019-03-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数码印花在线缺陷检测系统及其实现方法。本发明设计了一套数码印花缺陷检测系统，针对不同的织物图案提出两种缺陷检测算法：第一种对于周期性的印花图案织物，提出了基于改进的多通道Gabor的缺陷检测算法，通过融合不同方向和尺度的Gabor滤波器组，以标准印花样本图像特征参数作为阈值，结合形态学处理，实现印花织物缺陷的检测；第二种对于印花随机的图案织物，提出了基于改进的高斯混合模型的缺陷检测算法，能够有效解决光照变换和细微抖动带来的影响，准确定位印花图像中的缺陷位置。本发明在检测时间和检测准确性方面可以满足实际生产线的要求。
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