公开(公告)号：CN110555406A

公开(公告)日：2019-12-10

申请号：CN201910820113.9

申请日：2019-08-31

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 钟珞 ,  刘文璇 ,  钟忺 ,  罗瑞奇 ,  袁景凌 ,  李琳 ,  宋华珠 ,  黄文心

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Haar-like特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法，包括以下步骤：1)对视频目标图像进行Haar-like特征提取；2)对视频利用滑动窗口，在加速度特征中提取FFT系数；3)将步骤1)和步骤2)生成的特征进行特征融合；4)利用分类器根据融合特征对视频进行目标识别，得到初步识别结果；5)将识别结果作为输入，利用CNN提取特征；6)将提取到的CNN特征转换为紧凑的二进制编码；7)对给定视频，直接提取CNN特征并转换为紧凑的二进制编码；8)将步骤6)中得到的二进制编码和步骤7)得到的二进制编码利用汉明距离进行比较，输出汉明距离较小的视频图像。本发明方法可以同时关注全局信息以及余部信息，提高视频目标的识别准确率。

公开(公告)号：CN110555406B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN201910820113.9

申请日：2019-08-31

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 钟珞 ,  刘文璇 ,  钟忺 ,  罗瑞奇 ,  袁景凌 ,  李琳 ,  宋华珠 ,  黄文心

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Haar‑like特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法，包括以下步骤：1)对视频目标图像进行Haar‑like特征提取；2)对视频利用滑动窗口，在加速度特征中提取FFT系数；3)将步骤1)和步骤2)生成的特征进行特征融合；4)利用分类器根据融合特征对视频进行目标识别，得到初步识别结果；5)将识别结果作为输入，利用CNN提取特征；6)将提取到的CNN特征转换为紧凑的二进制编码；7)对给定视频，直接提取CNN特征并转换为紧凑的二进制编码；8)将步骤6)中得到的二进制编码和步骤7)得到的二进制编码利用汉明距离进行比较，输出汉明距离较小的视频图像。本发明方法可以同时关注全局信息以及余部信息，提高视频目标的识别准确率。

公开(公告)号：CN105306486B

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201510791524.1

申请日：2015-11-17

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 钟忺 ,  钟珞 ,  罗震钧 ,  罗瑞奇 ,  缪永飞 ,  哈尔肯别克 ,  李彦超 ,  李海波

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于马尔科夫过程的药检云计算安全状态评价方法，以多用户高效访问、不同权限安全保证、资源利用率高、第三方存储可靠、新算法扩展等为关键点提出了一种高效安全的访问状态策略，该策略为用户划分不同类型并根据行为构建了四个状态安全库，用户则可根据个人需求及药检云计算安全与效率量化及评价规则选取适合的安全访问状态策略，利用马尔科夫链的状态转移矩阵，以效率安全和用户评价为转移矩阵的概率系数通过变换运算得到结果用于评价用户选择安全策略的效益；能药检云计算节约资源，提高安全性，并能给予用户提供适当合理更人性化的选择。