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公开(公告)号：CN110084163B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201910313638.3
申请日：2019-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多视图局部线性表示保留鉴别嵌入的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域，该方法对每个彩色人脸图像训练样本，计算其到其他每个彩色人脸图像训练样本的距离，并选择K个最近邻的彩色人脸图像训练样本；对每个彩色分量图像训练样本，使用其K近邻的彩色分量图像训练样本来线性表示该样本，获得相应的线性表示系数；对所有彩色分量图像训练样本及其线性表示进行多视图的局部鉴别嵌入，获得最优线性投影向量；计算待识别样本特征到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类。本发明可以充分利用彩色人脸图像的色彩差异信息和不同色彩之间的互补信息，有效提高人脸识别的效果。
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公开(公告)号：CN110046582B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910313626.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多视图鉴别线性表示保留投影的彩色人脸识别方法，属于人脸识别技术领域，本发明对每个彩色分量图像训练样本，使用与其同类的其他彩色分量图像训练样本来线性表示该样本，获得相应的线性表示系数；对所有彩色分量图像训练样本及其线性表示进行多视图的鉴别分析，获得最优线性投影向量；得到投影后的训练样本特征集和待识别样本特征，计算待识别样本特征到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类。该方法将彩色人脸图像的三个彩色分量视为三个视图，充分利用彩色人脸图像的色彩差异信息和不同色彩之间的互补信息，有效提高人脸识别的效果。
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公开(公告)号：CN107564017B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710754720.0
申请日：2017-08-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种城市高分遥感影像阴影检测及分割方法。对城市多波段遥感影像进行影像量化，然后基于卡方变换对量化后的遥感影像进行阴影检测和补偿，获得阴影补偿影像：对于获取的阴影补偿影像，计算多尺度J‑image序列，并进行多尺度分割和区域合并，得到最终的遥感影像分割结果。本发明能够有效应对由于阴影导致的弱边缘及虚假边缘，而且分割精度显著提高的同时又具有良好的可靠性。
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公开(公告)号：CN105740787B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201610049399.1
申请日：2016-01-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多核鉴别彩色空间的人脸识别方法，将多核学习技术应用于彩色人脸图像，对彩色人脸图像的三个彩色分量分别使用三个不同的非线性核映射，再通过多核鉴别彩色空间方法进行彩色空间变换。在新的多核鉴别彩色空间中，对每一个彩色分量分别使用加强的Fisher线性鉴别模型方法提取特征，并将每幅彩色人脸图像三个彩色分量的特征向量串联成一个列向量，然后使用最近邻分类器进行分类和识别。本发明识别效果更高，将彩色人脸图像变换到多核鉴别彩色空间之后，鉴别特征的分类能力得到了明显增强。
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公开(公告)号：CN110046582A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910313626.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于多视图鉴别线性表示保留投影的彩色人脸识别方法，属于人脸识别技术领域，本发明对每个彩色分量图像训练样本，使用与其同类的其他彩色分量图像训练样本来线性表示该样本，获得相应的线性表示系数；对所有彩色分量图像训练样本及其线性表示进行多视图的鉴别分析，获得最优线性投影向量；得到投影后的训练样本特征集和待识别样本特征，计算待识别样本特征到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类。该方法将彩色人脸图像的三个彩色分量视为三个视图，充分利用彩色人脸图像的色彩差异信息和不同色彩之间的互补信息，有效提高人脸识别的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106650946A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610861152.X
申请日：2016-09-28
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 刘茜
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于线性表示鉴别字典学习的分类方法，该方法利用训练样本集识别测试样本所属的类别。在训练阶段，通过线性表示鉴别字典学习得到对应每一类训练样本的字典。在分类测试阶段，计算用对应每一类训练样本的字典去重构测试样本的重构误差，最后将测试样本归为重构误差最小的字典所对应的那一类。本发明相较于现有技术有效提高了字典的分类能力，明显提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN103116742B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310039886.6
申请日：2013-02-01
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 刘茜
Abstract: 本发明公开了一种彩色人脸识别方法，将鉴别分析技术同时应用到R、G、B三个彩色分量内部和三个彩色分量之间，在各个彩色分量内部和不同彩色分量之间实现基于相关性度量的特征层双重鉴别分析，获取的鉴别信息多，分类正确率高，识别能力强。本发明提供的基于RGB彩色特征双重鉴别相关性分析的人脸识别方法包括：定义训练样本集内部的类内特征相关性矩阵和类间特征相关性矩阵与训练样本集之间的类内特征相关性矩阵和类间特征相关性矩阵；定义目标函数并求解，得到投影后的训练样本特征集；根据上述投影后的训练样本特征集，得出投影后的测试样本特征，计算测试样本特征到训练样本特征的相关性后将其归到相关性最大的那个训练样本所在的类。
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公开(公告)号：CN103226710B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310060437.X
申请日：2013-02-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于鉴别线性表示的模式分类方法，属于模式识别的技术领域。本发明将训练样本集按照样本类别划分为子训练样本集，计算测试样本在各子训练样本集内的线性表示系数，然后计算测试样本在每一个子训练样本集内的重构误差，当测试样本在某类子训练样本集内的重构误差最小时，将测试样本归为这一类。本发明确定测试样本在每一类子训练样本集中的线性表示系数，通过减少训练样本数目，降低了计算难度；在提高识别率的同时缩减了计算时间。
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公开(公告)号：CN104732204A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510103084.6
申请日：2015-03-10
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 刘茜
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色特征双重多核鉴别相关性分析的人脸识别方法，将多核子空间学习技术应用到彩色人脸特征的双重鉴别相关性分析中，对三个彩色分量分别使用三个不同的非线性核映射，再进行特征层双重鉴别相关性分析。对于双重多核鉴别相关性分析获取的特征，使用基于相关性度量的最近邻分类器进行分类和识别。本发明识别效果更高，对R、G、B三个彩色分量的特征进行双重多核鉴别相关性分析之后，鉴别特征的分类能力得到了明显增强。
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公开(公告)号：CN118968051A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410948929.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法，包括：获取城市场景数据集并进行数据预处理，按比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集；搭建门控对齐网络，所述门控对齐网络包括编码器模块和解码器模块；利用训练集、验证集对门控对齐网络进行训练，获得最优网络模型；将测试集输入到最优网络模型，得到城市场景图像语义分割结果。本发明利用最优门控对齐网络模型实现了对城市场景常见人和物的实时语义分割，有效提取上下文信息、融合低层细节和高层语义、减少冗余计算、实现实时语义分割中精度和推理速度的平衡。
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