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公开(公告)号：CN107330048A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710508616.3
申请日：2017-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2458 , G06F16/283
Abstract: 本发明公开了一种快速求解高维海量数据的凸包的方法，具体为：当高维数据输入后，先将数据各维度进行格式归一化操作，转化为标准的数据点，再执行初始凸包求解操作，然后求解出该初始凸包的内接球体，再利用该内接球体对内部点进行点定位操作，凡是位于内接球体内部的数据点就直接删除，余下的数据点再根据点面的位置关系递归地处理，直至求解出整个数据集的凸包。本发明利用内接球体排除冗余内部数据，显著提高了凸包求解算法的效率。本发明通过简单的比较考察点到重心的距离与内接球的半径的大小，便可排除大量的内部点，最好的情况下可排除99％以上的内部点。
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公开(公告)号：CN103310483B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310201146.8
申请日：2013-05-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空洞区域三角剖分的血管分叉表面重建方法，包括如下步骤：构造血管骨架线管状表面；在分叉区域，一个分支上的任一截面的轮廓点如果处在其他分支等效柱体内侧,就把该点和与该点相连的边以及三角面删除；对分叉区域进行二维映射，把分叉区域等效地投影为二维平面拓扑图；利用基于空洞区域三角剖分法填补二维拓扑平面，重建血管分叉区域的表面；利用空洞区域三角剖分填补法重建整个血管树。本发明围绕血管分支原有拓扑走向和管道大小进行分支“互吃”、分叉二维映射、三角剖分以及填补三角空洞，保持了真实血管分叉的拓扑形态，重建模型准确，计算量小，鲁棒性强，重建效率高，重建出的血管模型具有完整的矢量性和可重构性。
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公开(公告)号：CN103136788B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310067964.3
申请日：2013-03-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种三维血管分叉可视化重建方法，包括如下步骤：构造血管的血管树中间线，血管树中间线按管径大小组合构造为各条主分支，任一主分支与其他主分支相交的点为分叉点，每一个分叉点标识一个分叉区域；根据血管树中间线重建血管的自由管道表面，得到血管树的初步表面模型；根据血管树的表面模型，利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域。本发明的三维血管分叉可视化重建方法利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域，不仅能够高效地重建出与真实血管分叉在形态和体积上误差极小的表面模型，还能够降低分叉区域重建的复杂性和提高重建效率。
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公开(公告)号：CN103136788A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310067964.3
申请日：2013-03-04
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种三维血管分叉可视化重建方法，包括如下步骤：构造血管的血管树中间线，血管树中间线按管径大小组合构造为各条主分支，任一主分支与其他主分支相交的点为分叉点，每一个分叉点标识一个分叉区域；根据血管树中间线重建血管的自由管道表面，得到血管树的初步表面模型；根据血管树的表面模型，利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域。本发明的三维血管分叉可视化重建方法利用缺口边界配对方法重建三维血管分叉区域，不仅能够高效地重建出与真实血管分叉在形态和体积上误差极小的表面模型，还能够降低分叉区域重建的复杂性和提高重建效率。
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公开(公告)号：CN107392243A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710586578.3
申请日：2017-07-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6286 , G06K9/6259
Abstract: 本发明涉及一种基于零空间LDA的语义空间监督学习的图像分类方法，属于属于图像分类领域。该方法包括以下步骤：采集图像数据库Z样本，在数据Z的原始表示上，求出组内散度矩阵、组间散度矩阵，以及全散度矩阵；对全散度矩阵St做特征值分解；当终止条件||YQ(k+1)-X(k+1)||F≤ε成立时终止迭代，否则k←k+1；得到样本语义空间结构向量X，将样本Z投影至语义空间得到语义表示 将KNN分类器应用于语义空间表示上得到标签L。本发明解决了传统LDA算法无法有效的解决由样本维数大于样本个数而引起的小样本问题，相较于DLDA、PCA+LDA以及SRC算法在分类精度上有着不小的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310483A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310201146.8
申请日：2013-05-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空洞区域三角剖分的血管分叉表面重建方法，包括如下步骤：构造血管骨架线管状表面；在分叉区域，一个分支上的任一截面的轮廓点如果处在其他分支等效柱体内侧,就把该点和与该点相连的边以及三角面删除；对分叉区域进行二维映射，把分叉区域等效地投影为二维平面拓扑图；利用基于空洞区域三角剖分法填补二维拓扑平面，重建血管分叉区域的表面；利用空洞区域三角剖分填补法重建整个血管树。本发明围绕血管分支原有拓扑走向和管道大小进行分支“互吃”、分叉二维映射、三角剖分以及填补三角空洞，保持了真实血管分叉的拓扑形态，重建模型准确，计算量小，鲁棒性强，重建效率高，重建出的血管模型具有完整的矢量性和可重构性。
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公开(公告)号：CN100452082C
公开(公告)日：2009-01-14
申请号：CN200710078322.8
申请日：2007-03-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种签名识别方法，其特征在于：包括有如下步骤：步骤一、分别获取原始签名和验证签名的包迹曲线；步骤二、分别提取原始签名和验证签名的包迹曲线曲率作为签名的识别特征k(t)1和k(t)2；步骤三、对原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2进行规则化对应；步骤四、采用加权欧式距离分类器来进行所述原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2的识别。本发明的显著效果是：对原始签名和验证签名进行客观识别比较，提高验证效果，统一了识别比较的标准，对个人身份的识别更方便快捷。
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公开(公告)号：CN101051348A
公开(公告)日：2007-10-10
申请号：CN200710078322.8
申请日：2007-03-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种签名识别方法，其特征在于：包括有如下步骤：步骤一、分别获取原始签名和验证签名的包迹曲线；步骤二、分别提取原始签名和验证签名的包迹曲线曲率作为签名的识别特征k(t)1和k(t)2；步骤三、对原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2进行规则化对应；步骤四、采用加权欧式距离分类器来进行所述原始签名包迹曲线曲率k(t)1和验证签名包迹曲线曲率k(t)2的识别。本发明的显著效果是：对原始签名和验证签名进行客观识别比较，提高验证效果，统一了识别比较的标准，对个人身份的识别更方便快捷。
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公开(公告)号：CN107341522A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710561397.5
申请日：2017-07-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于密度语义子空间的文本与图像无标签识别的方法，包括以下子步骤：S1利用高斯核函数估计原始空间的样本密度；S2采用柯西核函数估计本征语义空间的密度；S3最小化目标函数，结合原始空间的样本密度函数和本征语义空间的密度函数得到目标函数，采用最速下降法将目标函数最小化，得到数据的低维语义空间表示；S4语义空间聚类，采用K均值算法来实现语义空间中的聚类。本发明通过学习高维流形到本征维数空间中的保局部体积的同胚变换来使得数据的流形结构清晰化，从而有效的解决了小样本聚类问题。
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