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公开(公告)号：CN104915639A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510257647.7
申请日：2015-05-19
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00288
Abstract: 一种基于混合误差编码的人脸识别方法，为了排除遮挡和光照变化所形成的局部显著特征的影响，利用遮挡和光照变化的空间结构，即：连续性和局部方向性，构造结构化误差，以选取待识别图像的有效特征；为了弥补遮挡和光照变化所造成的特征损失，由稀疏表示理论和图像在高维特征空间中的表示，构造判别误差，以有效地识别人脸图像。结构化误差和判别误差既相互独立又相互影响，本发明将基于这两种误差编码的人脸识别方法称为混合误差编码方法。实验表明，混合误差编码方法，可以有效地识别现实中的人脸图像，为面向现实的人脸识别系统提供了有力的支撑。本发明识别率高、可行性好，特别地，对于有遮挡或光照变化的人脸图像，具有良好的识别性能。
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公开(公告)号：CN102663491B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210064543.0
申请日：2012-03-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于SURF特征的高密度人群计数方法，包括如下步骤：1)通过摄像头采集实时监控数据，并对图像进行预处理；2)对预处理后的图像提取运动人群的特征点；3)特征点聚类：采用基于传统DBSCAN算法的MST-DBSCAN算法；4)人流计数：依照步骤3)的聚类结果通过(4)计算实时的人群特征向量T，采用支持向量回归机得到(5)，经(5)给出预测人数。本发明提供一种有效适用人流量大或人群密度高的场景的基于SURF特征的高密度人群计数方法。
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公开(公告)号：CN101814137B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201010132349.2
申请日：2010-03-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于红外眼态识别的疲劳驾驶预警系统，包括视频获取模块，用以采集驾驶员的头部视频图像；眼睛初始定位模块，用以对头部视频图像采用背景差分技术处理，进行眼睛初始定位；眼睛跟踪预测模块，用以采用kalman滤波器进行眼睛位置跟踪预测；眼睛精确定位模块，用以采用融合红外图像空间纹理的改进Mean-Shift算法实现眼睛最终位置的精确定位；眼睛状态识别模块，用以对眼睛区域进行二值化或边缘检测，获得眼睛的长宽信息；疲劳状态计算模块，用以根据当前检测时间段的眼睛状态，依照PERCLOS的P80标准进行眼睛疲劳状态判断；疲劳驾驶预警模块，用以当判定当前状态为疲劳状态，发出告警指令。本发明可靠性高、系统计算量相对较小、实时性好。
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公开(公告)号：CN102054167B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201010586166.8
申请日：2010-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于无线红外监控的全天候多路通道人流量监测系统，包括视频采集终端，视频采集终端包括安装在各个人流监控通道口处的主动式红外监控摄像头和视频采集模块、以及码本背景模块，图像预处理模块以及无线发射模块；还包括：用以接收人流采集数据，并进行投影、跟踪和计数处理的中心服务器端；中心服务器端包括：无线接收模块、新进人流检测模块和人流跟踪和计数模块。本发明提供一种具有良好自适应能力、可靠性良好的基于无线红外监控的全天候多路通道人流量监测系统。
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公开(公告)号：CN102609507A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210024044.9
申请日：2012-02-03
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于Web的数据可视化系统，包括Web服务平台和客户端，所述Web服务平台包括Web浏览器、Web服务器和数据库服务器，所述Web服务器接收客户端浏览器的数据请求，负责数据计算工作并将生成的处理结果转发到客户端浏览器，所述Web服务器内设置地图可视化组件、树图可视化组件、平行坐标可视化组件、时间流图可视化组件、散点图可视化组件、柱状图可视化组件、网状图可视化组件、饼状图可视化组件、折线图可视化组件和标签云组件，所述Web服务器还包括用以根据预先设置的规则配合使用两种以上可视化组件共同展示数据的可视化组件协同模块。本发明对客户端硬件要求较低、降低客户使用成本、适用性较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102542598A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110429660.8
申请日：2011-12-20
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 一种面向医学体数据的局部特征加强体绘制方法，包括以下步骤：读取医学影像数据；沿采样光线对采样光线进行移动最小二乘法平滑；沿采样光线搜索极小值点，并根据用户提供的梯度阈值判断极小值点是否为特征分界点，并记录参数；根据第一次光线投射中特征分析的结果，判断当前采样点是否处于特征组织内部，如果是，则判断当前特征片段的特征函数阈值f(Sa，Ga)是否大于用户提供的特征阈值Tfeature，如果是，则执行加强累积方法，否则，执行直接体绘制累积方法；在光线累积结束的时候，执行Tone衰减操作，将医学体数据中的组织特征快速并清晰的绘制出来。本发明交互简单、实时性良好、绘制效果良好、显示更多的局部特征。
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公开(公告)号：CN102104771A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201010586168.7
申请日：2010-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于无线监控的多路通道人流量监测系统，包括视频采集终端，视频采集终端包括安装在各个人流监控通道口处的监控摄像头和视频采集模块、以及码本背景模块，图像预处理模块以及无线发射模块；还包括：用以接收人流采集数据，并进行投影、跟踪和计数处理的中心服务器端；中心服务器端包括：无线接收模块、新进人流检测模块和人流跟踪和计数模块。本发明提供一种具有良好自适应能力、可靠性良好的基于无线监控的多路通道人流量监测系统。
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公开(公告)号：CN102096939A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201110046791.8
申请日：2011-02-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T15/08
Abstract: 面向医学海量数据的多分辨率体绘制方法，包括导入需要绘制的医学体数据，将该医学体数据作为原始体数据；对所述的原始体数据进行统一划分、形成一系列大小相同父分块；获取一个父分块作为当前父分块，计算当前父分块的各个细节水平所具有的标量变化率，根据用于指定的标量阈值来决定父分块的最终细节水平等级；将当前父分块压缩到该最终细节水平等级、形成压缩父分块；将所有父分块转换为压缩父分块；根据用户设定的不透明度函数，筛选出不透明度非零的父分块，将所有不透明度非零的父分块导入图形卡的纹理缓存中并进行重组；利用光线投射法，沿着光线方向对体数据进行自适应采样，完成体数据的绘制。本发明具有快速，准确性高，可靠性强的优点。
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公开(公告)号：CN114581963B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210191133.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于重构差异的OCT指纹切面图像真伪检测方法，包括：S1、构建全卷积神经网络模型，包括编码器、生成器、特征提取器；S2、收集OCT系统采集的图像，预处理完成后，随机选取70％的正样本图像作为训练数据；选取另外30％的正样本图像和负样本图像，数量均衡后作为测试数据；步骤S3、训练网络模型；选用划分好的训练图像作为输入数据，设定损失函数，用于优化编码器、生成器；设定对比损失，用于优化特征提取器；对所建网络模型进行多轮次训练，通过反向传播，对模型权重参数进行更新优化直到损失函数趋向收敛时，停止训练；步骤S4、测试网络模型；应用训练好的网络模型，选用测试数据输入模型进行测试，根据设定阈值对输入图像进行真伪判别。
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公开(公告)号：CN119027988A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411153540.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度压缩神经网络的手指汗腺提取方法，首先将OCT指纹体数据进行分割，将分割得到的系列子块输入到深度压缩神经网络；然后经过连续的扩张深度压缩模块，利用扩张卷积提升对汗腺的感受野，提取汗腺初步特征；通过连续的基础深度压缩模块，提取汗腺细化特征；汗腺细化特征在随机失活后，经过连续的卷积层，输出汗孔特征图，将汗孔特征图经过二值化后得到表面汗孔图片，将所有子块对应的表面汗孔图片进行拼接，得到手指汗孔图。本发明能够对OCT原始数据直接进行处理。通过深度压缩模块来提取汗腺特征，无需去噪和映射操作，直接从OCT原始数据中提取汗腺，压缩生成准确的表面汗孔图像，提升了提取精度和速度。
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