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公开(公告)号：CN102855496A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210303885.3
申请日：2012-08-24
Applicant: 苏州大学
Inventor： 徐汀荣
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种遮挡人脸认证方法及系统，其中方法包括：S1、采集人脸视频图像；S2、对所采集的人脸视频图像进行预处理；S3、对遮挡人脸进行检测计算，根据视频序列的运动信息，利用三帧差法对人脸图像的位置进行估计，然后通过Adaboost算法进行进一步人脸位置的确认；S4、对遮挡人脸进行识别计算，将人脸样本分为若干分块，采用结合监督1-NN近邻法的SVM二分算法对人脸分块进行遮挡判别，若分块被遮挡，则直接舍弃，若分块未被遮挡，则提取相应的LBP纹理特征向量进行加权识别，然后用基于正交投影方法的分类器用来减少特征匹配次数。该遮挡人脸认证方法有效地提高局部遮挡人脸检测率和检测速度。
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公开(公告)号：CN102855496B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201210303885.3
申请日：2012-08-24
Applicant: 苏州大学
Inventor： 徐汀荣
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种遮挡人脸认证方法及系统，其中方法包括：S1、采集人脸视频图像；S2、对所采集的人脸视频图像进行预处理；S3、对遮挡人脸进行检测计算，根据视频序列的运动信息，利用三帧差法对人脸图像的位置进行估计，然后通过Adaboost算法进行进一步人脸位置的确认；S4、对遮挡人脸进行识别计算，将人脸样本分为若干分块，采用结合监督1-NN近邻法的SVM二分算法对人脸分块进行遮挡判别，若分块被遮挡，则直接舍弃，若分块未被遮挡，则提取相应的LBP纹理特征向量进行加权识别，然后用基于正交投影方法的分类器用来减少特征匹配次数。该遮挡人脸认证方法有效地提高局部遮挡人脸检测率和检测速度。
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公开(公告)号：CN103577838A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310606827.2
申请日：2013-11-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法和装置，该方法包括：获取包含人脸的待识别图像；基于预设的色彩空间对所述待识别图像进行肤色分割，确定出所述待识别图像中的待分析人脸肤色区域；对所述待分析人脸肤色区域进行人脸检测，定位出人脸区域；对所述人脸区域进行人脸识别，得到人脸识别结果。该方法能够提供人脸识别的速度，并提高人脸识别的可靠性。
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公开(公告)号：CN103345531A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310320095.0
申请日：2013-07-26
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请公开了一种复杂网络中网络社团的确定方法及装置，所述复杂网络包括多个节点，每个所述节点分别与至少一个区别于自身节点的节点相连，相连节点之间的边具有两个边方向，且每个边方向具有各自的边权值，所述方法包括：依据所述复杂网络中相连节点之间边的边权值，获取所述复杂网络中每个节点的局部重心性数值；依据每个节点的局部重心性数值，在所述复杂网络中确定至少一个节点作为目标局部重心点；在所述复杂网络中，确定分别以每个所述目标局部重心点为重心的初始社团；确定所述初始社团中的网络社团。
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公开(公告)号：CN106851670A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710128325.1
申请日：2017-03-06
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络三维表面覆盖方法，该方法包括：确定待部署传感器节点的三维表面上的可部署位置集合；确定如果在每个可部署位置部署传感器节点，相应传感器节点对二维平面上的各网格点的感知概率，二维平面为三维表面的垂直投影平面，预先被划分成若干个设定大小的网格，每个网格被离散成一个网格点；确定三维表面上传感器节点的待部署位置集合；在待部署位置集合包含的每个待部署位置上部署传感器节点。应用本发明实施例所提供的技术方案，可以在三维表面合理部署传感器节点，对三维表面进行完整监测，同时，可以避免存在冗余节点浪费资源。本发明还公开了一种无线传感器网络三维表面覆盖装置，具有相应技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104463816A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410719453.X
申请日：2014-12-02
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法及装置，方法包括：对待测图像进行雾情判断，在判断为浓雾天采集的图像时，将待测图像划分为若干个子图像块，针对每个子图像块采用限制对比度自适应直方图均衡化CHAHE算法进行直方图裁剪，其中每个子图像块裁剪的阈值为其中：Tc,x表示以x为中心、大小为M×N的子图像块Ω(x)的裁剪阈值，Tc,max为最大裁剪阈值，为子图像块Ω(x)中各个像素点对应的大气透射率的平均值。本申请考虑到不同子图像块中各个像素点的大气透射率不同的问题，针对不同子图像块设置不同的裁剪阀值，使得各个子图像块的去雾效果均达到理想状态，最终组合后的图像也实现了很好的去雾效果。
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公开(公告)号：CN102360421A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110316170.7
申请日：2011-10-19
Applicant: 苏州大学
Inventor： 徐汀荣
Abstract: 本发明公开了一种基于视频流的人脸识别方法及系统。该方法包括：接收视频采集设备采集的待识别视频流；对待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以确定待识别人脸图像；定位每帧待识别人脸图像对应的特征点；确定待识别人脸图像中的关键人脸图像；确定每帧关键人脸图像对应特征点中的关键特征点；对所确定的关键人脸图像进行图像预处理；根据每帧关键人脸图像中关键特征点与人脸图像数据库中各人脸模型对应特征点的相似度的加权处理结果，确定所述待识别视频流对应的人脸识别结果。本方案中，通过基于颜色直方图的关键帧检测以及关键特征点确定、相似度加权的方式，消除由于视频采集环境影响带来的识别偏差，快速有效地进行人脸识别。
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公开(公告)号：CN102831409B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201210315360.1
申请日：2012-08-30
Applicant: 苏州大学
Inventor： 徐汀荣
Abstract: 本申请公开了一种基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统，该方法包括：输入一帧图像，通过HOG特征向量集和SVM向量机进行检测；实现基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪，首先获得目标行人的初始矩形区域，并从目标矩形区域中采样若干粒子，提取HOG特征和颜色特征，计算HOG和颜色双重特征融合后粒子的权重，通过最小均方误差估计器得到最后的状态估计并输出估计目标后进行重采样；使之紧紧锁定跟踪目标行人。本发明通过提取HOG和颜色双重特征，提高粒子滤波似然模型的鲁棒性，消除跟踪过程中不稳定的情况，结合HOG特征通过加权平均的融合策略构建更好的似然模型，大大提高跟踪算法的鲁棒性，完成稳定的跟踪。
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公开(公告)号：CN104331871A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410719427.7
申请日：2014-12-02
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种图像去模糊方法及装置，方法包括：对待处理图像进行模糊区域检测，确定模糊区域图像，判断所述模糊区域图像的模糊类型，若所述模糊区域图像的模糊类型为离焦模糊，则利用基于微分图像自相关的离焦模糊参数估计算法来确定离焦半径，若所述模糊区域图像的模糊类型为运动模糊，则利用基于倒谱分析的运动模糊参数估计算法来确定模糊方向和模糊尺度，将估计的参数带入经典图像复原算法中，得到复原图像。本申请先确定图像出现模糊的区域，然后根据模糊类型不同选用不同的方法来进行复原时所必须的参数的估计，最后进行图像复原，能够准确进行车牌识别。
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公开(公告)号：CN103605965A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310607886.1
申请日：2013-11-25
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种多姿态人脸识别方法和装置，该方法包括：获取待识别的人脸图像；定位所述人脸图像中的人脸的关键点；根据定位出的所述关键点的坐标，确定所述人脸图像中的人脸偏转角度；根据所述人脸偏转角度，并按照预置的人脸旋转变换规则，对所述人脸图像中的人脸进行姿态矫正；对所述姿态校正后的人脸图像进行人脸识别，得到人脸识别结果。该方法可以减少多姿态人脸识别的计算量，降低多姿态人脸识别的耗时。
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