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公开(公告)号：CN103226708B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310118064.7
申请日：2013-04-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法，包括如下步骤：（1）捕捉视频信息；（2）分别对视频中的图像进行分割得到深度模型、肤色模型和背景模型的分割结果，分割结果的表现形式为二值图；（3）计算三个分割结果的两两重叠率，作为衡量它们各自分割效果好坏的特征，把三个重叠率输入到神经网络；（4）神经网络输出三个系数（即置信系数），置信系数表示出三个模型各自的可靠性，三个分割结果经由置信系数进行加权；（5）对加权后的三个模型分割结果进行线性叠加；（6）叠加的结果经过阈值函数输出最终的二值图，最后分割得到的视频人手区域；（7）更新背景模型。具有成本低和灵活性好等优点。
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公开(公告)号：CN103220365B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310153762.0
申请日：2013-04-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种云计算弹性资源预测及构建方法，包括以下步骤：步骤1、初始化预测单元和资源构建单元；步骤2、预测模块计算下一个时刻点t1的期望E[N(t1)|0]；步骤3、资源构建单元计算第一个时间点t1的M1＝E[N(t1)|0]×K；步骤4、资源构建单元选取计算资源组合，启动云计算虚拟机计算单元；步骤5、判断时间点是否到达下一个时刻tn+1；步骤6、若达到下一个时刻，则预测单元计算tn+1的期望E[N(tn+1)|N(tn)]；步骤7、资源构建单元计算出下一个时刻的资源数Mn+1＝E[N(tn+1)|N(tn)]×K；步骤8、资源构建单元将当前的资源数Mn和下一个时刻点的Mn+1对比，当Mn+1>Mn时，增加计算资源组合；当Mn+1
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公开(公告)号：CN104636755A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510059798.1
申请日：2015-01-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的人脸美丽评价方法。该方法包括：(1)获取训练人脸图像集和测试人脸图像集；(2)通过特征学习对训练人脸图像集学习人脸美丽特征，并用卷积模版对原始图像进行卷积形成多个特征图；(3)把得到的特征图作为输入，利用同样特征学习方法学习第二层卷积模版，并用卷积模版对(2)得到的特征图进行卷积形成多个特征图；(4)对得到的特征图二值化编码，在局部区域计算统计直方图，然后把所有的局部区域统计直方图拼接成一张人脸图像的特征；(5)把人脸的美丽评价量化为多个等价形成，用SVM分类器分类得出评价结果。本发明通过深度学习算法从样本中自动学习出人脸美丽特征，使计算机智能地对人脸美丽进行评价。
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公开(公告)号：CN104463181A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410614089.0
申请日：2014-11-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/54
CPC classification number: G06K9/54
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景下的自动人脸图像光照编辑方法，其特征在于包含以下步骤：（1）预处理：对目标人脸和参考人脸分别进行预处理，其中目标人脸具有均匀的光照，而参考人脸具有特定的光照；（2）光照信息提取：分别提取目标人脸和参考人脸中的光照信息；（3）光照模板生成：利用步骤（2）提取的目标人脸与参考人脸的光照信息，生成光照模板；（4）光照合成：把光照模板与目标人脸相乘，获得光照渲染输出。
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公开(公告)号：CN102170639B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201110121144.9
申请日：2011-05-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明的一种分布式无线Ad Hoc网络认证方法，其具体步骤为：（1）由群首对初次接入系统用户的认证；（2）对已经存在于网络中的用户接入网络中其他节点直接通过认证，并更新邻居表信息；（3）对离线后再次接入网络的用户通过其它接入节点实施接入认证；（4）对已经曾经被拒绝的用户以及进入黑名单的用户，当其请求被拒绝次数达到拒绝接入次数，直接拒绝认证，并将拟接入的节点记录入黑名单；如果被拒绝次数小于拒绝接入次数，则按照认证的过程进行认证；如果用户再次被拒绝，则将被拒绝次数加1，并记入黑名单。本发明的各个节点都具有认证功能，认证数据传播路径短，认证速度快，并且认证数据分散在不同的节点中，系统的鲁棒性很强。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103824269A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201210465767.2
申请日：2012-11-16
Applicant: 广州三星通信技术研究有限公司 , 华南理工大学 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种人脸的特效处理方法和系统。所述方法包括，在服务器端执行以下操作：从客户机接收图片；从接收的图片检测人脸区域；从检测的人脸区域检测特征点；根据检测的人脸区域的形状和特征点的位置，从图片库搜索一组相似的人脸图片作为相似图片子集；基于相似图片子集合成平均脸；将合成的平均脸和检测的人脸区域按照预定的权值进行加权融合，将融合得到的结果作为具有预定的特效特性的人脸图片；将融合形成的具有预定的特效特性的人脸图片发送给所述客户机。
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公开(公告)号：CN103500345A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310461132.X
申请日：2013-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于距离度量学习行人重验证的方法，包括以下步骤：步骤1：构造基本距离度量模型；步骤2：对基本距离度量模型进行光滑正则化。本发明通过采用新设计的光滑正则化距离度量模型进行行人重验证，充分考虑了模型中协方差矩阵估计偏差问题。具有不需要复杂的优化迭代过程，训练时间短，在训练样本少的情况下，能有效改善距离度量模型的匹配性能，提升用户体验等优点。
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公开(公告)号：CN102283675B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110139790.8
申请日：2011-05-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明公开了一种医学超声宽景成像中的旋转判断及误差纠正方法，主要包括模板配准结果标准差的统计，基于该标准差的图像旋转判断，根据旋转角度大小降低图像序列配准的间隔帧数。具体是采用多模板的方式配准两张超声图像的同时，统计每个模板配准结果的标准差；配准图像之间的相对旋转角度越大，该标准差就越大，故可以用该标准差来作为图像之间旋转角度大小的判断；对旋转角度较大的时候，通过降低配准序列配准的间隔帧数来提高配准的准确度。本发明创新性的提出基于模板配准结果标准差的旋转判断方法，提高了实时超声宽景成像中图像序列帧之间存在较大角度的旋转时的配准准确度。
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