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公开(公告)号：CN106845517B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201611153408.8
申请日：2016-12-14
Applicant: 西北大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所 , 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Tucker分解的光谱张量降维及分类方法，该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素，并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量，对其进行基于低秩张量分解的降维；对3阶张量进行低秩张量分解得到核张量类空间矩阵Uclass、类内因素空间矩阵Uwithin‑class和像素光谱矩阵Upixels；采用有监督分类器对无类别的测试高光谱图像d进行分类。本发明在模型建立后即可对高光谱图像进行分类，无需调整，而其他张量建模方法则需要反复设置、调整参数才能达到最佳分类效果；本发明将一类的所有像素光谱映射到同一系数向量上，从而将各种因素的影响减至最小，不但提高了分类精度，而且结果稳定。
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公开(公告)号：CN107194410B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710204014.9
申请日：2017-03-30
Applicant: 西北大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所 , 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法，该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素，并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量，对其进行基于低秩张量分解的降维；对3阶张量D进行多线性ICA(独立成分分析)分解得到类空间矩阵Cclass、类内因素空间矩阵Cwithin‑class；采用有监督分类器对无类别的测试高光谱图像d进行分类。本发明在模型建立后即可对高光谱图像进行分类，无需调整，而其他张量建模方法则需要反复设置、调整参数才能达到最佳分类效果；本发明将一类的所有像素光谱映射到同一系数向量上，从而将各种因素的影响减至最小，不但提高了分类精度，而且结果稳定；对未知像素光谱分类时，可推断出其受哪一个因素影响。
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公开(公告)号：CN103413306B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310332703.X
申请日：2013-08-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种自适应阈值的Harris角点检测方法，计算每个像素点的R值，通过使用自适应迭代阈值算法的策略，求取针对图像来讲最合适的阈值，使用阈值及临近角点剔除策略提取角点。本发明避免人工对阈值的设置，能使角点分布的更加均匀，提高角点检测的精确性，避免了角点聚簇以及伪角点的产生，在不影响Harris角点检测算法计算方便与稳定的前提下，避免的原算法因为阈值选取而带来的不便，同时有效的避免了聚簇现象和伪角点的出现。本发明在阈值自适应选取方面达到了较好的效果。
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公开(公告)号：CN103971116A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410166147.8
申请日：2014-04-24
Applicant: 西北工业大学 , 西安云望电子科技有限公司
IPC: G06K9/60
Abstract: 本发明公开了一种基于Kinect的感兴趣区域检测方法，用于解决现有基于改进显著图模型的感兴趣区域检测方法准确度差的技术问题。技术方案是利用Kinect3D摄像头获取二维RGB图像和深度信息；在此基础上，利用RGB图像提取多种视觉特征并构建多尺度视觉特征图；然后，将特征图与深度图进行融合生成显著图，并利用胜者全取策略生成二值显著图；最后，对二值显著图进行膨胀处理，检测出最终的感兴趣区域。本发明利用Kinect摄像头生成的RGB-D格式的3D图像即可检测出与人眼感知结果一致的感兴趣区域。在相同条件下利用本发明方法自动检测出感兴趣区域的吻合率由背景技术的82.5％提高到91.2％，提高了8.7％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103413306A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310332703.X
申请日：2013-08-01
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种自适应阈值的Harris角点检测方法，计算每个像素点的R值，通过使用自适应迭代阈值算法的策略，求取针对图像来讲最合适的阈值，使用阈值及临近角点剔除策略提取角点。本发明避免人工对阈值的设置，能使角点分布的更加均匀，提高角点检测的精确性，避免了角点聚簇以及伪角点的产生，在不影响Harris角点检测算法计算方便与稳定的前提下，避免的原算法因为阈值选取而带来的不便，同时有效的避免了聚簇现象和伪角点的出现。本发明在阈值自适应选取方面达到了较好的效果。
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公开(公告)号：CN112658378B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011485918.1
申请日：2020-12-16
Abstract: 本公开提供一种材料剪切夹具及材料剪切系统，涉及材料性能检测技术领域。该剪切夹具包括底座、固定组件、导向装置和剪切板，其中：底座，具有滑槽；固定组件，与底座固定连接，且具有向远离底座的方向延伸的固定板；导向装置，一端与滑槽滑动配合，另一端向远离底座的一侧延伸，导向装置能沿滑槽向靠近固定板的一侧滑动；剪切板，可滑动地嵌设于导向装置内，并与剪切材料固定连接，导向装置具有露出剪切材料的开口，通过滑动导向装置能将剪切材料夹持于剪切板与固定板之间。本公开的材料剪切夹具可避免产生其他方向的分力，保证加载效果。
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公开(公告)号：CN103971095B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410195403.6
申请日：2014-05-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度LBP和稀疏编码的大规模人脸表情识别方法，首先建立大规模的人脸表情数据库，使用随机抽样技术生成训练数据库与测试数据库，其次使用多尺度的LBP特征来表示人脸的表情特征，进而生成稀疏编码方法所需要的字典，通过对新的表情样本求解最优稀疏系数，并累加不同表情的稀疏系数来识别表情样本，本发明利用多尺度LBP特征获取鲁棒性强的特征表示方式，利用稀疏编码解决了大规模人脸表情识别中的稀疏性问题，验证了基于多尺度LBP和稀疏编码的大规模人脸表情识别方法的有效性。
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公开(公告)号：CN102855616B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210288656.9
申请日：2012-08-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度字典学习的图像融合方法，首先进行多尺度学习，对每一幅训练图像分解出S个子带，每个子带对应学习一个子字典；然后对源图像进行小波变换，得到所有源图像的子带，采用SOMP算法求解子带的稀疏表示系数并进行融合，最后进行逆小波变换，得融合图像。本发明提高了图像表示系数的稀疏度、拟合度，增强了融合图像的细节表现能力，具有更优的融合效果和更好的抑制噪声能力，字典的泛化能力也更强。
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