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公开(公告)号：CN101695136A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910236098.X
申请日：2009-10-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种自动式视频颜色协调处理方法和处理系统，所述方法包括：将视频文件切分为各段镜头视频；读入一段镜头视频，根据第一帧图像的匹配协调色模板和各帧图像像素的时空邻域点对当前镜头视频中的各帧图像进行颜色协调处理，所述时空邻域点包括空间邻域点和时间邻域点；判断当前镜头视频是否为所述视频文件的最后一段镜头视频，若否，则执行上一步；若是，则该视频文件处理完毕。此外，本发明还提出了一种自动式实时视频颜色协调处理方法。本发明使得一段镜头视频文件中的所有帧图像对应同一个协调色模板，利用前一帧颜色协调化的结果作为当前帧的颜色协调依据，确保了一段镜头视频文件中各个帧图像颜色协调的空间连续性和时间连续性。
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公开(公告)号：CN102289430B
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201110180025.0
申请日：2011-06-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了概率潜在语义分析技术领域中的一种多模态数据的融合概率潜在语义分析方法。本发明从多模态数据本质出发，通过交叉结构的引入，将仅用于单模态的标准概率潜在语义分析模型扩展至多模态，主要对每个模态对潜在语义空间贡献的差异性和它们之间内容的关联性进行建模，从而为多模态数据提供更为准确的分析和描述。本发明通过全局的参数更新来实现更为精确的参数估计；为各模态选定合适的主题数取值范围提供了依据，减少了人工选取的工作量。
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公开(公告)号：CN102306383B
公开(公告)日：2013-05-29
申请号：CN201110185779.5
申请日：2011-07-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于宽基线图像密集匹配的描述符的构建方法。用本发明的方法构建的描述符包括基于Haar小波响应构建的子描述符和基于颜色比率不变模型构建的子描述符。用本发明的方法构建的描述符不仅提高了现有DAISY描述符的描述和匹配速度，而且能够结合图像的灰度信息和颜色信息，提高了现有描述符的独特性和鲁棒性。本发明构建出一种颜色比率不变模型，该模型可用于构建颜色不变子描述符。该模型对视点变化、光照方向变化、光照强度变化和光照颜色变化均能保持不变。
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公开(公告)号：CN101739568B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910236898.1
申请日：2009-11-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层观测向量分解的隐马尔科夫模型的行为识别方法，包括目标检测、目标跟踪、特征提取、运动建模、行为识别等几个方面。其中该方法针对目前多人行为识别方法的不足对传统的隐马尔科夫模型进行改进，分离了模型中的个体状态和交互状态来突出目标之间的交互关系，通过分解观测节点来降低计算量，同时，该模型允许参加运动的目标个数发生变化，在特征选取问题上比传统方法也有了很大的灵活性，允许同时使用离散特征和连续特征。本发明对于视频监控、基于内容的视频检索等领域中的多人交互的行为分析有重要作用。
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公开(公告)号：CN102289430A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110180025.0
申请日：2011-06-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了概率潜在语义分析技术领域中的一种多模态数据的融合概率潜在语义分析方法。本发明从多模态数据本质出发，通过交叉结构的引入，将仅用于单模态的标准概率潜在语义分析模型扩展至多模态，主要对每个模态对潜在语义空间贡献的差异性和它们之间内容的关联性进行建模，从而为多模态数据提供更为准确的分析和描述。本发明通过全局的参数更新来实现更为精确的参数估计；为各模态选定合适的主题数取值范围提供了依据，减少了人工选取的工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102254192A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110196375.6
申请日：2011-07-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊K近邻的三维模型半自动标注方法，该方法的实现过程为：首先建立3D模型训练库，然后提取输入的待标注模型的特征向量，并与训练库里的模型做相似性匹配，找到k个近邻模型，然后通过模糊K近邻分类器进行分类，得到模糊化的分类结果，最后计算分类不确定度，对于分类不确定的模型通过反馈和重新训练学习的方法完成分类标注。标注完的模型被添加到3D模型训练库以进一步扩充模型库。本发明中的三维模型半自动标注方法，采用模糊化的分类结果，包含更多的信息，对于类别不确定的模型还可以借助反馈来确认类别标签，解决特征聚类边缘重叠的问题，并通过训练学习的机制，进一步做到自动化标注。
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公开(公告)号：CN102117521A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN201110050061.5
申请日：2011-03-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种非现金支付的信息采集与识别方法，包括：拍摄移动通信设备上的支付验证码；提取所拍摄的支付验证码图片并识别其中的支付验证码；将识别后的支付验证码传送给服务器端。本发明的非现金支付的信息采集与识别方法直接采集移动通信设备中的支付验证码并进行识别，简化了支付流程，使支付操作简单方便。本发明还提供一种实现前述非现金支付的信息采集与识别方法的非现金支付的信息采集与识别系统。
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公开(公告)号：CN103106409A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310033229.0
申请日：2013-01-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种针对头肩检测的混合特征提取方法，包括以下步骤：1：针对训练集中正样本进行边缘检测，得到第一原始边缘图像；2：将第一原始边缘图像切分成若干子区域，在每一个子区域里学习并生成边缘模板；3：对于输入图像，进行边缘检测得到第二原始边缘图像；4：用边缘模板过滤第二原始边缘图像，得到预测边缘图像；5：分别计算第二原始边缘图像和预测边缘图像的方向梯度直方图特征；6：叠加第二原始边缘图像和预测边缘图像梯度直方图特征，生成边缘描述特征；7：将输入图像转化为灰度图，计算方向梯度直方图特征，得到灰度图描述特征；8：串联灰度图描述特征和边缘描述特征，得到混合特征。
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公开(公告)号：CN102236786B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201110185739.0
申请日：2011-07-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了模式识别和图像处理技术领域中的一种光照自适应的人体肤色检测方法。本发明通过收集训练数据库，用训练数据库来训练基础肤色模型和光照模型，并用基础肤色模型对待检测图像的像素点进行筛选，从光照模型中找出一个和待检测图像最接近的光照模型，用该模型对待检测图像和基础肤色模型进行修正，修正后的待检测图像经修正后的基础肤色模型检测后输出。本发明显著改善了待检测图像中肤色区域的光照成分，提高了检测精度，提升了肤色检测的准确度，并且降低噪声干扰。
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公开(公告)号：CN102306383A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110185779.5
申请日：2011-07-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于宽基线图像密集匹配的描述符的构建方法。用本发明的方法构建的描述符包括基于Haar小波响应构建的子描述符和基于颜色比率不变模型构建的子描述符。用本发明的方法构建的描述符不仅提高了现有DAISY描述符的描述和匹配速度，而且能够结合图像的灰度信息和颜色信息，提高了现有描述符的独特性和鲁棒性。本发明构建出一种颜色比率不变模型，该模型可用于构建颜色不变子描述符。该模型对视点变化、光照方向变化、光照强度变化和光照颜色变化均能保持不变。
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