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公开(公告)号：CN109525847B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201811345416.1
申请日：2018-11-13
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/137 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及一种恰可察觉失真模型阈值计算方法，其包括：对原始图像进行DCT变换，计算相应的亮度自适应模块值和空间对比敏感度函数模块值；利用8×8DCT块的频率能量分布特点，对图像的纹理块进行更为细致的分类，获取对比度掩蔽因子，计算出对比度掩蔽模块值；利用DCT系数的空间频率分布提取出当前图像块的纹理特征，计算两个不同块之间的纹理差异，得到不同块的视觉感知调整因子；整合上述模块，得到最终的JND阈值。本发明所提的算法，在保证视觉质量的前提下，所提JND模型能容纳更多的噪声。该模型可广泛用于感知图像/视频编码、水印以及质量评价等。
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公开(公告)号：CN111988613A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010778526.8
申请日：2020-08-05
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/154 , H04N17/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解的屏幕内容视频质量分析方法，方法包括：对选定参考屏幕内容视频序列和失真屏幕内容序列分别进行张量分解，得到三方向切片集合的主成分切片；分别提取三方向参考主成分切片和三方向失真主成分切片的Gabor特征图，从而计算得到三方向特征相似度图；基于三方向特征相似度图获得最终失真屏幕内容视频质量分析值。本发明充分利用张量分解理论来描述屏幕内容视频的基本纹理结构，并通过Gabor滤波器提取人眼高度敏感的边缘信息，反映人眼视觉系统对于屏幕内容视频的主观感知度，具有较好的失真屏幕内容视频质量分析性能。
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公开(公告)号：CN111524104A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010285704.3
申请日：2020-04-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，基于光场图像表面的轮廓和曲线具有感知相关性，通过具有良好各向异性的多尺度多方向轮廓波变换有效地捕捉光场图像中场景结构变化的边缘和轮廓细节，充分考虑了人眼视觉系统对于光场图像的主观感知度，具有较好的光场图像质量评价性能。本发明的实施，能够得到匹配于人眼视觉的主观感知度的评价结果。
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公开(公告)号：CN111510707A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010326713.2
申请日：2020-04-23
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空Gabor特征张量的全参考屏幕视频质量评估方法。该方法首先分别给定参考和失真屏幕视频序列，将3D-Gabor滤波器作用于参考和视频序列以获得时空特征张量；然后计算出参考屏幕视频和失真屏幕视频的时空特征张量相似度；最后，使用基于时空特征张量的池化策略获得失真屏幕视频的质量分数。本发明所述的方法计算简单，能够准确评估屏幕视频质量。
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公开(公告)号：CN111126310A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911367254.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于场景迁移的行人性别识别方法，包括场景迁移过程与性别识别过程。本发明通过对偶生成对抗模型对来自不同场景的行人图像集进行图像迁移，减小不同数据集中行人场景的差异。利用迁移图像训练卷积神经网络，使网络模型具有较高精度的性别识别能力。本发明结合了对偶生成对抗模型用于图像迁移的优点，解决了以往基于卷积神经网络在行人性别识别问题上的不足，有效地提高了行人性别识别精度。本发明可以被广泛地应用在智能视频监控场景，大型商场的人口统计等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516569A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910753998.5
申请日：2019-08-15
Applicant: 华侨大学 , 厦门市公安局思明分局 , 中国人民公安大学
Abstract: 本发明提供一种基于身份和非身份属性交互学习的行人属性识别方法。首先，采用一种具有视角变化鲁棒性的特征学习方法对行人图像进行特征表达；其次，将行人属性分为身份属性和非身份属性，对二者之间的潜在关系进行建模，设计出行人身份属性和非身份属性交互学习的目标函数，利用身份属性的识别优势促进非身份属性识别率的提高，并且利用非身份属性识别率的提高反过来进一步改进身份属性的识别效果。行人属性分为身份属性和非身份属性的潜在关系为：相同身份的行人之间，必然具有相同的非身份属性；非身份属性差异大的行人之间，其身份属性差异一般较大。最后，采用mini-batch随机梯度下降算法对目标函数进行优化，实现行人属性的识别。
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公开(公告)号：CN106973292B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710109148.2
申请日：2017-02-27
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/105 , H04N19/172 , H04N19/20 , H04N13/161
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色图像纹理特性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法，属于视频编码领域，方法包括分析编码单元纹理特性；判断编码单元纹理特性；根据判断结果决定是否跳过对称分割和非对称分割预测模式。本发明一种基于彩色图像纹理特性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法能够减少编码器的计算开销，在保持编码性能不变的情况下，减少编码时间。
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公开(公告)号：CN109063535A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810541294.7
申请日：2018-05-30
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种基于联合深度学习的行人再辨识和行人性别分类方法，可同时预测行人身份和行人性别。首先，构建两个结构相同的深度网络，分别用于行人再辨识和行人性别分类；其次，利用参数相关正则项约束两个结构相同的深度网络中各层的参数集，使得二者参数的优化过程中不至于发生过大的偏离，以避免过拟合，从而同时提升行人再辨识与行人性别分类的准确率。
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公开(公告)号：CN105320956B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510661393.5
申请日：2015-10-14
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于中心窗口变差的四象限分块模式的图像纹理特征提取方法，对任一2M×2N像素的图像区域，首先计算其中心部分M×N个像素值的和作为阈值，然后把该2M×2N像素的图像区域分解为4个M×N像素的子区域，再分别计算这4个子区域像素值的和并与阈值进行比较，若像素值的和大于或等于阈值，就置该子区域的位置编码值为1，否则为0；最后将四个子区域的位置编码值乘以对应的权重后进行求和，得到该2M×2N像素的图像区域的纹理特征值。本发明只需要用4个比特就能有效地表示物体的局部纹理信息，可应用于目标检测、识别和跟踪。
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公开(公告)号：CN106954057B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201710109136.X
申请日：2017-02-27
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N13/00 , H04N19/105 , H04N19/172 , H04N19/20
Abstract: 本发明涉及一种基于视点间相关性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法，属于视频编码领域，方法包括记录输入视频独立视点SKIP模式标志；查询非独立视点编码单元在独立视点中的对应位置；通过对应位置和相邻位置SKIP模式标志确定非独立视点中编码单元的最佳模式。本发明一种基于视点间相关性的3D‑HEVC帧间预测快速模式选择方法能够减少编码器的计算开销，在保持编码性能不变的情况下，减少编码时间。
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