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公开(公告)号：CN109145978A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810928622.9
申请日：2018-08-15
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6221
Abstract: 本发明提供一种鞋底花纹图像的特征弱相关聚类方法，包括：采用非迭代式聚类模型对待聚类鞋底花纹图像集进行引导聚类；提取聚类结果判断样本是否为优秀聚类结果；对优秀聚类结果进行迁移学习，以得到新的聚类模型；根据新的聚类模型，对非优秀聚类结果的图像特征提取与再聚类；反复执行上述步骤直至聚类结果满足迭代终止条件，则判定得到的聚类标签为聚类结果。本发明具有聚类特征弱相关特性，削弱了现有聚类方法对聚类特征的依赖性，并且通过调整迁移学习的目标模型，可以提高学习特征的鲁棒性，达到簇内“高内聚”、簇间“低耦合”的状态。此外，本发明添加了聚类迭代加速因子，可以依据需求加快聚类速度，提高聚类效率。
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公开(公告)号：CN107247929A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710385351.2
申请日：2017-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种结合先验知识的鞋印花纹渐进细化式提取方法，其步骤包括：S1采集原始现场鞋印图像信息，利用超像素分割得到特征一致的图像子区域；S2对鞋印花纹图像进行粗标记；S3对鞋印花纹图像进行花纹区域和背景区域的区域判定，得到初始的鞋印花纹提取结果P1；S4对初始的鞋印花纹提取结果P1进行迭代细化修正，得到准确的鞋印花纹提取结果P；S5对准确的鞋印花纹提取结果P进行光照校正与花纹增强处理；S6利用OTSU算法将处理后的图像花纹提取结果进行二值化，得到最终的鞋印花纹图像二值图。本发明基于鞋印花纹的颜色和方向特征的先验知识计算区域相似度，进行花纹与背景的判断，提高了花纹提取的准确性，进一步推动足迹识别技术的应用和发展。
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公开(公告)号：CN106887019A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710099973.9
申请日：2017-02-23
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种足迹压力分布特征表示方法，包括以下步骤：S1：采用足迹采集仪采集足迹压力图像信息，对足迹压力图像进行预处理；S2：提取足迹前足、后足压力分布特征，构建足迹压力分布特征图；S3:将前足、后足区域压力分布特征图沿着各方向投影，寻找投影值(压力值)最大方向作为主方向，进行压力分布特征图主方向规范化；S4：将得到的足迹压力分布特征进行特征选择。本方法提取的足迹压力分布特征很好地体现了人体行走时脚底压力的分布特点，无需进行赤足和穿袜足迹的区分，适用性更加广泛。
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公开(公告)号：CN106845516A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611116356.7
申请日：2016-12-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于多样本联合表示足迹图像的识别方法。该方法包括如下步骤：首先，样本联合表示字典的构建，对足迹图像进行分区、几何变换、形态学等操作扩充图像库，提取图像特征，经归一化后作为字典的原子，建立具有多个样本类别的联合字典。其次，足迹图像的识别，将待识别足迹图像提取特征后，利用联合字典稀疏表示该足迹图像，根据足迹花纹的占空比加权重构稀疏系数，分析重构系数，输出待识别足迹图像所属类别。该方法可以增强图像识别的鲁棒性，即在样本足迹图像较少的情况下，能够较为精确的识别出相似图像，还能避免由于足迹图像畸变导致的错误分类情况，有效的识别出图像的所属类别，同时，还可筛选出足迹花纹质量较差的图像。
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公开(公告)号：CN106778922A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710083817.3
申请日：2017-02-16
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种适合高维特征的鞋印新类别检测方法，其特征在于，具体步骤包括：提取训练样本和待检测样本的特征、根据样本特征计算相似度矩阵、根据训练样本之间的相似度矩阵计算得到映射矩阵、将训练样本映射为零空间内的一点、计算待检测样本属于新类别的置信度、提取检测样本特征在原始高维空间的特性、根据待检测样本的低维和高维特性求取新类别值、根据设定的阈值与新类别值的比较结果判断待检测样本是否属于新类别。本发明通过设置置信度来增大集内、集外样本的差异，并且融合待检测样本在零空间的低维特性及在原始空间的高维特性，使得对样本特征的描述满足流形一致性，进一步提高检测的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119785423A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411811915.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于自适应结构优化的资源灵活性骨架动作分类方法，包括：采集待训练的骨架视频样本，并进行预处理，构建合格数据集；将合格数据集作为基础输入IC‑GC空间域模型，得到每个关节的独特特征和不同关节间的交互信息；将IC‑GC空间域模型的输出作为IC‑TC时间域模型的输入，得到通用特征和突出特征；引入Skip‑Trans跳转链接机制，实现模型不同层级间的信息传递，保留深层迭代过程中的关键信息；针对不同硬件环境和效率需求，设计IC‑GCN‑Plus和IC‑GCN‑Light两种模型变体，实现骨架动作分类。
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公开(公告)号：CN118429656A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410596805.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于聚类结果辅助的无监督图间结构特征提取方法。本发明方法，包括：S1、计算相似度矩阵；S2、基于计算的相似度矩阵，构造自主图；S3、基于构造的自主图，提取多尺度结构特征；S4、构建无监督特征提取网络；S5、对构建的无监督特征提取网络进行训练，实现无监督图间结构特征的提取。本发明技术方案针对类别数目严重不均衡的图像数据集，可以更好的对其进行邻居节点数量的判断，进一步增大类间距离。其提出的自主图构造方法提高了结构特征的表达能力；其提出的多尺度特征提取方法有效地减少了因层数过高引起的过拟合的影响，提高了特征表达性能。
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公开(公告)号：CN113139555B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110419024.0
申请日：2021-04-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于多项式拟合与直角滤波相结合的脚印几何形状表征方法，包括：S1、获取赤足足迹图像，对赤足足迹图像进行预处理；S2、基于预处理后的赤足足迹图像，进行赤足左右脚的判别；S3、基于9阶多项式，对左跖前缘线进行表征；S4、基于9阶多项式，对右跖前缘线进行表征；S5、基于直角滤波器，对脚趾轮廓进行提取；S6、提取赤足足迹外轮廓；S7、对赤足轮廓进行表征。本发明采用直角滤波器去寻找脚趾与脚趾之间的沟壑，即凹凸点，通过脚趾之间的凹凸点来分离各个脚趾；本发明考虑到脚趾中心之间的距离关系，若出现分离错误的脚趾，可以通过求各个连通域的中心，若有两个连通域中心点之间的距离太近，则将这两个连通域膨胀为一个连通域。
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公开(公告)号：CN113673363B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110858465.0
申请日：2021-07-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了结合表观相似度与奇异点匹配个数的手指静脉识别方法及系统，包括：对用于手指静脉识别的数据集中的各幅图像进行预处理；基于空间重叠金字塔与正交局部保留投影降维分别得到测试图像与模板图像的特征，并基于特征计算测试图像与模板图像之间的表观相似度；计算测试图像与模板图像的奇异点匹配个数，并基于奇异点匹配个数计算测试图像和模板图像之间的奇异点匹配个数相似度；将测试图像与模板图像的表观相似度和奇异点个数相似度进行加权融合，得到加权匹配分数；对测试图像与各个模板图像的加权匹配分数值进行分类，分类结果所对应的图像标签即为识别结果。本发明
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公开(公告)号：CN117593521A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311444805.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于Transformer网络的多尺度裂缝分割方法，包括：S1、获取彩色路面图像，并对获取的彩色路面图像进行预处理；S2、采用目标检测方法，对预处理后的路面图像进行裂缝区域检测；S3、引入MFEformer框架，对进行裂缝区域检测后的图像进行候选裂缝分割，生成裂缝二值图；S4、基于RTDETR对生成的裂缝二值图进行误检去除，得到最后分割结果。本发明设计了一个新的基于Transformer网络的端到端裂缝分割框架，实现了对复杂和细小裂缝的精确分割，可用于高速公路采集车的采集图片处理，辅助道路日常检测养护工作。
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