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公开(公告)号：CN106777050B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201611130372.1
申请日：2016-12-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于词袋模型且兼顾语义相关性的鞋印花纹表达方法及系统。本发明具体步骤包括：S1.构建鞋印花纹图像语义词汇关系表；S2.采集鞋印花纹图像；S3.提取鞋印花纹图像基元；S4.提取鞋印花纹图像基元的纹理特征；S5.判断鞋印花纹图像基元语义类别；S6.统计鞋印花纹图像语义频率直方图；S7.获得能够表达图像语义相关性的鞋印花纹图像语义表达直方图。本发明通过构建语义相关性模型有效的避免了语义相关性对语义表达的干扰，提高了语义表达的准确性。
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公开(公告)号：CN106326927B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610716111.1
申请日：2016-08-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种鞋印新类别检测方法，包括：提取训练图像和所述待检测图像的特征，所述训练图像为已知类别的鞋印图像，用于确定待检测图像是否为新类别鞋印图像；提取所述训练图像和所述待检测图像的特征；根据所述特征计算所述训练图像之间的相似度矩阵、所述训练图像与所述待检测图像之间的相似度矩阵；根据所述训练图像之间的相似度矩阵确定判别函数；根据所述判别函数确定所述训练图像和待检测图像在零空间对应的训练图像映射和待检测图像映射；计算所述待检测图像映射与所述训练图像映射的欧式距离；根据所述欧式距离确定待检测图像是否为新类别；根据所述新类别检测鞋印图像。本发明实现对鞋印的有效管理，实现了更准确地检测鞋印新类别。
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公开(公告)号：CN109583411A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811499588.4
申请日：2018-12-09
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于TOF摄像头的游客类别在线审核方法，包括：利用TOF摄像头获取游客购票和用票的深度视频，得到最终的运动物体视频；确定运动物体中心；追踪运动视频中运动物体的轨迹；对运动物体的轨迹进行特征提取，根据提取的特征筛选出游客头部轨迹并保存；将保存的轨迹根据提取的游客头部可能性特征筛选出每条轨迹的可靠性较强片段进行特征整合，计算游客的平均头部图像特征。本发明主要涉及两种技术，一种技术是对游客身高进行测量，通过测量的游客身高进行游客类别审核；另一种技术是人头识别，根据人头识别的结果判断是否在游客用票审核阶段人工进行游客类别审核。
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公开(公告)号：CN106875546B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201710073714.9
申请日：2017-02-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G07D7/206
Abstract: 本发明提供一种增值税发票的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：对输入的发票图像进行预处理；对发票图像进行选项区域定位；字符分割；字符区域分为9块；提取每个图像块的HOG特征，得到9个一维的HOG特征序列；特征序列分别与模板做比对，得到差异系数；根据差异系数的大小，为这9块赋予不同权重，生成权重矩阵；将权重与差异系数加权求和，得到候选字符差异得分，计算每个候选字符差异得分，取最小值对应字符为匹配结果；对每个切分后的字符重复上述步骤直至完成发票各项内容的识别。本发明有效地实现对增值税发票中的汉字模块识别，同时对形近字区分能力增强，具有光照不变性和旋转不变性，抗干扰能力更强，对模糊字符有着较好的识别能力。
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公开(公告)号：CN107423715A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710638629.2
申请日：2017-07-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征联合决策的脚印自动识别方法，包括以下步骤：S1：在离线状态下提取脚印压力分布特征：S2：提取脚印的方向梯度直方图特征；S3：提取脚印的小波傅里叶梅林特征；S4：采用二维主成分分析技术和二维线性判别分析技术对脚印压力分布特征P、方向梯度直方图特征H和小波傅里叶梅林特征F进行特征选择，分别得到和 S5：在线状态下，将待识别脚印的特征与预先存储在特征数据库中的脚印数据通过KNN分类器进行识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106323937A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610647605.9
申请日：2016-08-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01N21/65
CPC classification number: G01N21/65
Abstract: 本发明公开一种高辨识力的原油指纹谱构建及鉴别方法。具体是在相同条件下，对标样和盲样采集包含荧光及拉曼特征的光谱。基于标样数据，剔除对判别不重要的变量，依据“同类离差最小，类间离差最大”原则构建典则判别函数组，将保留的重要变量组所对应的强度数据投影至低维空间。对低维空间的标样及盲样的重心坐标，采用系统聚类分析法进行盲样鉴别；或基于前三维、前四维及前五维的重心坐标，分别绘制柱状堆栈图，构建出标样及盲样的新型指纹谱，通过指纹谱比对进行盲样鉴别。本发明所述方法显著提高鉴别效率、准确度和说服力。在艺术品、文物、珠宝、刑侦物证的无损鉴定，道地药材、海产品的产地鉴别、医学疾病诊断等领域也有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN105023025A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510481067.6
申请日：2015-08-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6261
Abstract: 本发明涉及一种开集痕迹图像分类方法及系统，实现对痕迹图像进行自动分类。它采用多层级联的方式判断待分类图像是否属于痕迹图像库中的某一种类别或者新增类别。本发明具有速度快，人工参与少，结果相对准确且全面的特点，能够实现对图像库的自动扩充以及通过对现场痕迹的分类实现案件的串并，为警方办案提供很大的帮助。因此，本发明可以广泛用于痕迹分类领域。
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公开(公告)号：CN112330704B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202011272173.0
申请日：2020-11-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种足底轮廓表达方法，包括以下步骤：足底图像进行预处理并提取足底的外轮廓；对所述足底图像的各脚趾分界区域形状进行表达；对趾前缘形状特征的表达，其中趾前缘指足底各趾关节前端与脚掌相连处的边缘；对各脚趾轮廓形状的表达。本方法既表达出足底外轮廓信息，也对脚趾分界区域、趾前缘区域及各脚趾轮廓信息进行表征，使足底几何形状特征的表达更加完整。本方法利用脚趾缝区域灰度值的特点分离各脚趾、脚趾与脚掌，有效地解决了脚趾粘连情况下分割困难的问题。本方法兼顾对脚趾紧靠与脚趾张开两种情况的处理，具有良好的普适性。
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公开(公告)号：CN118379752A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410470933.0
申请日：2024-04-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V30/30 , G06V30/19 , G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合相对位置预测的手写数学公式识别方法，S1：获取手写数学公式数据集；S2：建立手写数学公式识别模型，对手写数学公式识别模型进行训练，编码器用于提取手写数学公式的特征图；字符相对位置预测解码器用于预测特征图的相对位置关系；手写数学公式序列解码器用于生成手写数学公式预测结果；S3：当损失函数收敛时，获得训练好的手写数学公式识别模型，用于识别新的手写数学公式。本发明通过在模型中加入字符相对位置预测解码器，使得该模型能够在不使用额外的符号位置标注的情况下，预测手写数学公式中的符号间相对位置关系；能够有效改善手写数学公式中的二维空间结构错误识别的问题，进而提高手写数学公式识别算法的准确率。
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公开(公告)号：CN118351561A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410530055.7
申请日：2024-04-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V30/413 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于自注意力和识别增强的文本检测系统，包括：主干网络特征提取模块、多尺度聚合模块、识别增强模块和自注意力模块，其中：主干网络特征提取模块采用主干网络提取图像中的特征FK；多尺度聚合模块用于对提取的特征FK进行多尺度聚合，获得输出特征FM；识别增强模块用于将图像块的文本识别注意力特征按照其初始位置恢复成整幅图的文本识别注意力特征FG；自注意力模块采用自注意力机制的方式，将输出特征FM与文本识别注意力特征FG进行有效结合，得到增强后的特征FP。本发明能够完整、准确地检测出场景图像中的文本区域，针对背景复杂的图像表现出了很好的检测效果。
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