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公开(公告)号：CN113255788A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110603035.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段掩码指导的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于侧脸五官掩码图像生成其正脸五官掩码图像的生成对抗网络，该网络包含生成器和判别器；构造并训练基于正脸五官掩码图像指导生成正脸图像的生成对抗网络，该网络包含生成器、判别器和人脸特征提取器网络；输入侧脸图像至第一阶段网络生成正面化五官掩码图像，级联侧脸图像和生成的正面化五官掩码图像输入至第二阶段网络生成正脸图像；本发明将人脸校正划分为两阶段任务，第一阶段从侧脸五官掩码图像生成正脸五官掩码图像，第二阶段使用生成的正脸五官掩码图像指导生成正脸图像，使得生成的正脸图像在五官局部区域上能够与真实的正脸图像保持较好的一致性。
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公开(公告)号：CN106683109B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201611237232.4
申请日：2016-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/143
Abstract: 本发明公开了一种基于语义条件随机场模型的SAR图像分割方法。主要解决现有技术中不能保持图像细节信息的问题。其实现步骤为：1.根据SAR图像的区域图，将SAR图像划分为混合聚集结构地物子空间、结构区域子空间和匀质区域子空间；2.对混合聚集结构地物子空间采用词袋模型提取特征，用AP聚类的方法进行分割；3.构建语义条件随机场模型对结构区域子空间和匀质区域子空间进行分割；4.将混合聚集结构地物子空间、结构区域子空间和匀质区域子空间的分割结果合并，得到SAR图像的分割结果。本发明获得了SAR图像的良好分割效果，可用于SAR图像的语义分割。
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公开(公告)号：CN109145850A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811005846.9
申请日：2018-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法，主要解决目前大幅复杂场景的光学遥感图像目标检测盲目定位，定位速度慢的问题，本发明采用无监督的方法进行飞机定位，并精准定位。其实现步骤为：1.为原图建立初始素描模型，提取出初始素描图；2.根据素描图中线段之间位置关系，找出可能组成飞机机翼的素描线段；3.从上一步结果中寻找能组成对称机翼的素描线段。4.利用素描图和原图的线和面的信息，从对称机翼的素描线段周围开始区域生长，得到飞机表面；5.根据得到的飞机表面区域得到外接矩形框，同时能得到飞机的外围轮廓线，实现精准定位。实现了光学遥感图像的飞机目标快速定位，可用于光学遥感图像的飞机目标识别和图像解译。
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公开(公告)号：CN107944370A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711143547.7
申请日：2017-11-17
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于DCCGAN的极化SAR图像分类方法，其实现步骤为：(1)输入图像；(2)预处理数据；(3)特征矩阵归一化及取块；(4)构造数据集；(5)构造DCCGAN模型；(6)训练DCCGAN模型；(7)构造判别分类网络模型并初始化模型；(8)训练判别分类网络模型；(9)预测分类。本发明无需对极化合成孔径雷达SAR图像的极化目标进行分解，可直接从极化散射矩阵中提取特征，充分利用极化合成孔径雷达SAR图像的丰富信息，有效地提高了极化合成孔径雷达SAR图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN111681300B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010493495.1
申请日：2020-06-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种轮廓素描线组成的目标区域获取方法，主要解决现有技术背景噪声大，获取目标区域位置不准确的问题。其实现方案是：获取图像的初始素描图；基于素描线两侧的灰度值判断素描线是否为轮廓素描线；根据轮廓素描线的结构特性对轮廓素描线排序；根据邻近轮廓素描线的近邻关系及拓扑结构定义轮廓素描线间的连接围拢度，以排在最前面的轮廓素描线为根节点进行有界深度优先搜索，获得该根节点的多个闭合曲线和这些闭合曲线内的区域；从顺序表中去除搜索过的轮廓素描线，重复搜索直至顺序表为空，再对这些闭合曲线内的区域执行去重及合并，得到目标区域。本发明减少了生成结果中的背景噪声，提高了目标区域位置的准确性，可用于目标检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222638B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910485808.6
申请日：2019-06-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于素描图候选框策略和Fast R‑CNN的飞机目标检测方法，利用素描图的稀疏表示模型中线段的几何位置关系提取可能组成飞机机翼的素描线段，并根据提取的成对素描线段，判断飞机主轴朝向，按照不同的主轴方向设计不同的方法获取飞机的候选框。并利用得到的候选框，结合Fast R‑CNN网络采用交叠多尺度的分块策略对候选框进行分类回归得到最终的目标检测结果。其中采用弱监督的方式对图像中飞机目标进行候选框提取的方法，也可用于后续通过SVM进行分类识别或输入其他分类回归网络进行进一步识别，得到图像中飞机目标的位置，达到图像中飞机检测的目的。
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公开(公告)号：CN106682621B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201611237231.X
申请日：2016-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的SAR图像识别方法。主要解决现有技术中目标识别种类较少且需要训练样本的问题。其实现步骤为：1.根据基于层次视觉语义和自适应邻域多项式隐模型的方法，得到SAR图像分割结果；2.根据SAR图像的分割结果，构建图像灰度和目标种类之间的对应关系；3.根据图像灰度和目标种类之间的对应关系，构建贝叶斯网络；4.根据贝叶斯网络，确定分割区域的目标种类。本发明实现了SAR图像良好的识别效果，可用于目标跟踪。
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公开(公告)号：CN108564098A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201711188058.3
申请日：2017-11-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于散射全卷积模型的极化SAR分类方法，其步骤为：(1)对待分类的极化SAR图像进行Lee滤波；(2)将散射矩阵进行pauli分解；(3)特征矩阵归一化；(4)构造数据集；(5)构建散射全卷积网络模型；(6)训练散射全卷积模型；(7)获得测试结果。本发明通过将极化SAR图像的极化特性，散射特性和纹理特性有效的结合，保留了特征信息的完整性，提高了图像的分类精度，同时加快了训练速度。
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公开(公告)号：CN106846322A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611260213.3
申请日：2016-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/10
CPC classification number: G06T2207/10041 , G06T2207/20024 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于曲线波滤波器和卷积结构学习的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割SAR图像不准确的问题。其实现步骤是：(1)SAR图像素描化，得到素描图；(2)根据SAR图像的区域图，划分SAR图像的像素子空间；(3)构建曲线波滤波器集合；(4)构造卷积结构学习模型；(5)采用基于曲线波滤波器和卷积结构学习模型的SAR图像分割方法，分割混合聚集结构地物像素子空间；(6)基于素描线聚拢特征的独立目标分割；(7)基于视觉语义规则的线目标分割；(8)采用基于多项式逻辑回归先验模型对匀质区域像素子空间进行分割；(9)合并分割结果，得到SAR图像分割结果。本发明获得了SAR图像的良好分割效果，可用于SAR图像的语义分割。
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公开(公告)号：CN113255788B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110603035.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段掩码指导的生成对抗网络人脸校正方法及系统，构造并训练基于侧脸五官掩码图像生成其正脸五官掩码图像的生成对抗网络，该网络包含生成器和判别器；构造并训练基于正脸五官掩码图像指导生成正脸图像的生成对抗网络，该网络包含生成器、判别器和人脸特征提取器网络；输入侧脸图像至第一阶段网络生成正面化五官掩码图像，级联侧脸图像和生成的正面化五官掩码图像输入至第二阶段网络生成正脸图像；本发明将人脸校正划分为两阶段任务，第一阶段从侧脸五官掩码图像生成正脸五官掩码图像，第二阶段使用生成的正脸五官掩码图像指导生成正脸图像，使得生成的正脸图像在五官局部区域上能够与真实的正脸图像保持较好的一致性。
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