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公开(公告)号：CN109063591A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810764670.9
申请日：2018-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/4652 , G06K9/6215 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于距离分布度量学习的行人再识别方法，属于生物特征认证领域。首先构建行人的特征库，利用马氏距离构建学习距离度量的目标函数，并且在目标函数中引入样本间距离的分布特性，然后采用遗传算法求解马氏距离的协方差矩阵，最后利用所求的马氏距离计算样本间的距离，从而完成对行人图像的识别，得到识别结果。本发明重点解决自然场景下行人再识别的问题，旨在提高行人再识别系统的识别率。
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公开(公告)号：CN112613427B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011578651.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于视觉信息流分区投射编码模型的道路障碍物检测方法。本发明首先在V1拓扑投射轮廓全局感知单元中构建平行视通路模型，对道路交通图的亮度边缘和颜色边缘实现并行提取，获取表征障碍物全貌特征的拓扑投射轮廓图和最优方位索引矩阵；然后在V4稀疏编码精细特征提取单元中构建视觉信息差增强模型，利用位置响应差和方位响应差对拓扑投射轮廓图进行对比度增强，得到细化轮廓图；接着提出自适应尺寸稀疏编码模型，根据细化轮廓图的稀疏程度实现对障碍物轮廓特征的智能聚焦，获取表征障碍物局部特征的池化图；最后模拟视皮层不同脑区间的反馈调控机制，利用池化图对跨视区的拓扑投射轮廓图进行修正，融合得到最终的障碍物轮廓外形结果。
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公开(公告)号：CN112613427A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011578651.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于视觉信息流分区投射编码模型的道路障碍物检测方法。本发明首先在V1拓扑投射轮廓全局感知单元中构建平行视通路模型，对道路交通图的亮度边缘和颜色边缘实现并行提取，获取表征障碍物全貌特征的拓扑投射轮廓图和最优方位索引矩阵；然后在V4稀疏编码精细特征提取单元中构建视觉信息差增强模型，利用位置响应差和方位响应差对拓扑投射轮廓图进行对比度增强，得到细化轮廓图；接着提出自适应尺寸稀疏编码模型，根据细化轮廓图的稀疏程度实现对障碍物轮廓特征的智能聚焦，获取表征障碍物局部特征的池化图；最后模拟视皮层不同脑区间的反馈调控机制，利用池化图对跨视区的拓扑投射轮廓图进行修正，融合得到最终的障碍物轮廓外形结果。
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公开(公告)号：CN109063591B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810764670.9
申请日：2018-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于距离分布度量学习的行人再识别方法，属于生物特征认证领域。首先构建行人的特征库，利用马氏距离构建学习距离度量的目标函数，并且在目标函数中引入样本间距离的分布特性，然后采用遗传算法求解马氏距离的协方差矩阵，最后利用所求的马氏距离计算样本间的距离，从而完成对行人图像的识别，得到识别结果。本发明重点解决自然场景下行人再识别的问题，旨在提高行人再识别系统的识别率。
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