公开(公告)号：CN111505643A

公开(公告)日：2020-08-07

申请号：CN202010322451.2

申请日：2020-04-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 施赛楠 ,  董泽远 ,  杨静

IPC: G01S13/937 ,  G01S7/41 ,  G01S7/40 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明针对含目标回波样本是稀疏的、不完备的，并且人工提取的特征往往是经验的、定性的问题，提供一种基于时频图深度学习的检测方法。本发明通过半仿真方法获取含目标回波大量数据，解决两类数据非均衡问题。通过白化预处理和迁移学习分类器，能够自主学习时频图的特性，深入挖掘两类数据的差异。本发明将分类器输出的两类概率作为统计量，解决了虚警控制的问题，这种恒虚警特性在实际雷达检测中具有重要意义。

公开(公告)号：CN105930808A

公开(公告)日：2016-09-07

申请号：CN201610263589.3

申请日：2016-04-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  杨静 ,  张开华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00718 ,  G06K9/00744 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明公开了一种基于vector boosting模板更新的目标跟踪方法，包括以下步骤：输入跟踪视频序列，在第一帧检测到目标位置的基础上，生成正负样本，用vector boosting的算法，构造模板，以及造贝叶斯分类器；在下一帧到来的时候，在上一帧目标位置的周围，产生很多候选的目标区域，接着，用上一帧训练的分类器，找到响应最大的区域，作为这一帧的目标位置，当出现分类器相应低的情况时，引进了预测机制，用当前帧的前两帧的目标运动状态，对跟错的目标进行校正，用最新跟踪到的目标信息进行模板和分类器的更新。本发明提出的自适应目标跟踪的算法，实时性较高，达到60帧每秒的跟踪速度，跟踪效果较好，能够处理跟踪中出现的遮挡，形变，快速运动等挑战。

公开(公告)号：CN105809713A

公开(公告)日：2016-07-27

申请号：CN201610120658.5

申请日：2016-03-03

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  帅惠 ,  张开华 ,  杨静

IPC: G06T7/20 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6234 ,  G06K9/6273 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30232 ,  G06T2207/30241

Abstract: 本发明公开了一种基于在线Fisher判别机制增强特征选择的目标跟踪方法。这是一种有效的外观模型，它通过高区分度的特征来处理视觉追踪目标的外观变化。Fisher判别增强特征选择机制能够选择出类内离散程度小，类间离散程度大的特征，从而增强区分目标和背景的能力。此外，本发明采用了粒子滤波结构进行目标追踪，候选粒子的权重体现了粒子周围的上下文信息，因此增强了追踪的鲁棒性。为了提高效率，本发明用了coarse?to?fine搜索机制来提高目标定位的效率和准确性，在CVPR2013跟踪基准测试库上进行了大量实验，在鲁棒性和精度上取得了良好的效果。

公开(公告)号：CN105160312A

公开(公告)日：2015-12-16

申请号：CN201510536996.2

申请日：2015-08-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  杨静 ,  邓健康 ,  王东

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/66 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06K9/00221 ,  G06F17/30867 ,  G06K9/00228 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明公开了一种基于人脸相似度匹配的明星脸装扮推荐方法，该方法首先通过基于稀疏约束的级联回归模型进行人脸配准，估计人脸姿态；稀疏约束的级联回归能够筛选鲁棒的特征，高效地压缩模型的存储空间。然后，在对应的人脸姿态子集中进行基于稀疏形状重构的相似脸型检索。同时，提取测试人脸图像的局部纹理特征并降维。最后，将低维纹理特征在脸型相似的子集中进行基于稀疏纹理重构的相似脸检索。通过级联形状和纹理的检索，检索效率明显提升，且返回的结果在脸型和五官纹理上均具有很强的相似性。在获取了相似明星脸之后，明星脸的装扮会合成到用户人脸图像，对用户提供装扮推荐服务，转移的方式对用户进行化妆更加符合现实中人们化妆的过程。

公开(公告)号：CN113030892B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202110219374.2

申请日：2021-02-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 施赛楠 ,  姜丽 ,  杨静

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于高维特征域梯度提升树的海面小目标检测方法，属于雷达信号处理技术领域。本方法包括如下步骤：1、获取CUT观测向量；2、构建高维特征空间；3、归一化预处理；4、训练GBDT（梯度提升树）模型参数；5、获得检验统计量；6、检测判决。本发明可以解决高维特征域分类器虚警控制的问题，提高了低信杂比条件下海面小目标的检测概率。

公开(公告)号：CN113030892A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110219374.2

申请日：2021-02-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 施赛楠 ,  姜丽 ,  杨静

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于高维特征域梯度提升树的海面小目标检测方法，属于雷达信号处理技术领域。本方法包括如下步骤：1、获取CUT观测向量；2、构建高维特征空间；3、归一化预处理；4、训练GBDT（梯度提升树）模型参数；5、获得检验统计量；6、检测判决。本发明可以解决高维特征域分类器虚警控制的问题，提高了低信杂比条件下海面小目标的检测概率。

公开(公告)号：CN105787448A

公开(公告)日：2016-07-20

申请号：CN201610108437.6

申请日：2016-02-28

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘青山 ,  卢宗光 ,  张开华 ,  杨静

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00288 ,  G06K9/00228 ,  G06K9/6214 ,  G06K9/6215

Abstract: 本发明公开了基于时空级联形状回归的人脸形状跟踪方法，该方法首先通过结合检测和配准的人脸检测器对视频第一帧进行检测初始化整个系统，得到五个人脸特征点；随后评估这五个特征点得到相似变换参数(旋转、偏移和尺度)以及人脸姿态(左侧脸、右侧脸和正脸)；最后采用多视角级联形状回归预测当前帧的人脸形状，当配准结果置信度大于设定的阈值时，时间序列回归就会着手人脸形状的跟踪；当配准结果置信度小于设定的阈值时，重初始化机制就会启动使人脸形状跟踪稳定进行下去。通过多视角(左侧脸、右侧脸和正脸)级联回归，收敛速度更快精度更高。通过时间序列回归以及重初始化的机制使人脸形状跟踪更加快速和准确。