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公开(公告)号：CN104899604A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510306292.6
申请日：2015-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/627
Abstract: 本发明公开了一种基于数据集合并的特征级融合方法。包括训练过程和识别过程，从两个传感器分别获取数据集，基于耦合映射方法的特性将耦合空间里的所有数据合并为同一个数据集，其数据容量为原始两个集合的样本数之和，之后进行二次特征提取，得到一个最终所需的特征集合，而后加入常规特征级融合方法得到另一个更具分类判别能力的特征集合，从而提高模式识别系统的识别率。对任意形式的测试对象进行变换得到最终特征，并采用这一特征与训练特征集合里的特征进行匹配，得到识别结果。本发明能够扩大特征级融合的应用范围，提高识别率。
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公开(公告)号：CN104217211A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410386741.8
申请日：2014-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于最优判别耦合投影的多视角步态识别方法。对训练集里多个已知视角的步态视频序列进行提取，得到最优判别耦合投影矩阵对；对注册集中标准视角的步态视频序列进行提取、存储；对测试集中的多个步态视频序列进行提取和估计；将注册集中标准视角步态特征和测试集中步态特征通过视角估计选取的最优判别耦合投影矩阵对，投影到具有最优判别能力或最优类可分性的共同耦合步态特征空间中，并在其中进行相似性度量，得到步态识别结果。本发明将测试视角步态特征和注册标准视角步态特征投影到共同的最具判别能力的耦合空间中，使得测试步态视角与注册集中标准步态视角存在显著差异时，多视角步态识别系统仍能获得高识别率。
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公开(公告)号：CN103400134A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310268809.8
申请日：2013-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是非接触式手指静脉样本感兴趣区域提取方法。用最大方差法对手指静脉图像进行逐列阈值分割，通过连通域面积和寻找指尖的方法进行去噪；利用手指上下轮廓点拟合出手指中线，以手指中线的斜率作为旋转校正的依据；利用指尖轮廓近似为圆的特点求取圆弧的有效轮廓点集，用这些有效轮廓点拟合指尖圆，得到指尖圆的直径进行感兴趣区域定位；感兴趣区域的横向宽度为固定宽度、纵向宽度由手指轮廓上下边缘内切线决定；最后对得到的感兴趣区域进行尺寸归一化。本发明充分考虑非接触式手指静脉采集过程和图像特点，为手指静脉感兴趣区域提取提供新的解决办法，利用手指中线进行旋转校正和指尖圆进行定位，具有很强的抗旋转、抗平移性。
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公开(公告)号：CN103246255A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310121147.1
申请日：2013-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及的是一种基于物联网的应用无线通信技术、用于防护居家老人和家庭居所安全社区居家智能守望系统。社区居家智能守望系统，包括无线终端、集中控制盒和社区守望平台，无线终端发送无线接入请求信号给集中控制盒；集中控制盒处理和响应无线接入请求信号，并与社区守望平台、匪警、火警或急救中心及家人进行通讯；社区守望平台实时显示和管理该社区居所内的老人生活状态和居所安全信息。本发明对检测数据进行综合管理，形成了结构简化的社区居家智能守望系统，能够使社区工作人员方便而有效地进行社区工作，同时也能为社区内各户居家老人提供更有保障的监护服务。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103218606A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310122161.3
申请日：2013-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种生物特征身份识别技术，特别是涉及一种基于人脸均值和方差能量图的多姿态人脸识别方法。本发明包括：检测人脸区域对人脸区域图像做尺寸归一化；构建狭义人脸均值能量图和广义人脸均值能量图；构建狭义人脸方差能量图和广义人脸方差能量图；将获得的特征进行融合，获得最终的特征向量；由基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明不仅能够很好的节省存储空间，降低计算的复杂度，而且能够弱化单帧图像中出现的噪声干扰，人脸能量图蕴含了多种姿态下的人脸轮廓信息，对于大角度姿态变化的人脸识别，人脸能量图具有很大优势，不需要补零处理，提高了多姿态人脸识别的性能。
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公开(公告)号：CN102393905B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110195542.5
申请日：2011-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供手背静脉模式纹理提取方法，采用Gabor滤波器组进行提取，包括以下步骤：设计Gabor滤波器组参数，在方向空间对滤波响应进行统计，得到方向空间最优滤波响应；计算方向空间最优滤波响应在尺度空间的静脉混合矩，可得到最后的手背静脉模式纹理。本发明能够解决对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN102346845B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110273341.2
申请日：2011-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于多尺度二阶微分结构模型滤波形态响应直接提取手背静脉模式骨架的方法，包括以下步骤：对静脉纹理进行分析获取静脉纹理的形态响应、方向响应、尺度响应；提取脊点，形成离散的初始脊线段集；对初始脊线段集进行预处理；从所得到的脊线段集中提取出端点，并根据获取的静脉纹理方向响应获得端点延伸方向，对其进行延伸处理，以连接离散脊线段；从端点连接后的脊线段集中滤去孤立脊线段和悬浮脊线段，经此脊线后期处理后，即可得到最终静脉纹理骨架。本发明能够解决存在对比度低、灰度值窄、灰度值分布不均匀、纹理模糊、纹理边缘较弱、交叉纹理粘连等问题。
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公开(公告)号：CN101789075B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201010100956.0
申请日：2010-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是基于特征值归一化双向加权的手指静脉识别方法。(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的手指静脉图像进行预处理，所述预处理包括：彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手指静脉脉络图像，最后将图像的大小标准化为统一的图像；(3)通过在行列两个方向上都加权的二维主成分分析算法提取手指静脉特征；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别。本发明用于手指静脉身份识别系统。明显地提高手指静脉的识别速度，识别率稳定、而且高。
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