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公开(公告)号：CN104463099B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410619411.9
申请日：2014-11-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于模式识别领域，具体涉及一种基于图的半监督耦合度量的多角度步态识别方法。本发明包括：采用码本检测方法从视频流中得到目标轮廓序列；在一个周期中采用步态能量图提取步态的整体特征；构建多视角步态识别系统的离线训练阶段，训练得到基于图的半监督耦合投影矩阵对；对测试视频进行目标轮廓的提取，对大小归一化的轮廓序列检测步态周期，生成单周期的步态能量图特征，通过视角估计选取的基于图的半监督耦合投影矩阵对。本发明解决了传统步态识别方法需要存储所有视角下步态特征的高存储需求问题，对任意角度行走的步态的身份识别有效。
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公开(公告)号：CN106656506A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611019232.7
申请日：2016-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: H04L9/3231 , H04L9/0861
Abstract: 本发明提供的是一种手指静脉加密方法。采用多尺度块中心对称局部二进制模式提取图像特征，在模糊承诺框架下采用BCH编码与二进制编码进行密钥结合。多尺度块中心对称的局部二进制模式用像素块区域的平均灰度值代替CSLBP算子中的单个像素点的灰度值进行比较，对噪声的影响不敏感，提取的特征包含了图像的微观结构和宏观结构，更完整的表达了图像的信息，分类效果比较好。在经过MB‑CSLBP算子编码之后，把得到的二进制编码作为手指静脉图像的特征，与经过BCH编码之后的密钥结合，对密钥进行加密。
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公开(公告)号：CN103020986B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201210487250.3
申请日：2012-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种运动目标跟踪方法，包括以下步骤：第一步，基于码本模型的快速运动目标检测方法准确检测到运动目标；第二步，对在线Adaboost算法弱分类器组初始化，得到强分类器，运动目标特征的选取融合了局部方向直方图特征与颜色特征；第三步，将在线Adaboost跟踪算法的特征矩阵和弱分类器运算得到置信图，在置信图上应用CamShift跟踪算法，根据得到的运动目标位置更新弱分类器，最后得到整段视频序列的跟踪结果。本发明本提供一种对短时间内发生较大形变的、发生遮挡甚至是大面积遮挡的、与背景及其他运动目标颜色相近、快速变化且有加速度的运动目标都能有效跟踪的一种运动目标跟踪方法。
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公开(公告)号：CN102622534B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210104293.9
申请日：2012-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/20
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测领域。具体是一种提高DNA高通测序获取基因表达检测数据准确性的校正方法。该发明包括下列步骤：(1)采集基因表达DNA测序检测数据，建立基因表达DNA高通测序检测数据校正模型；(2)采集基因芯片测量的基因表达值；(3)采用相关分析确定基因表达高通测序校正模型中的模型参数；(4)确定模型参数值后的基因表达DNA高通测序检测数据校正模型生成校正后的基因表达值。本发明利用校正模型对DNA测序值存在的序列比对映射误差进行估算和补偿，减小了检测误差，在充分发挥DNA高通测序检测数据高分辨率、高精度的基础上，有效提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN102779240B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210205886.4
申请日：2012-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/16
Abstract: 本发明提供的是一种基于核典型相关分析的固有不规则蛋白质结构预测方法。（1）提取待预测蛋白质的结构特征和生化特征作为识别特征，所述结构特征指采用窗口法得到的蛋白质预测位点周围氨基酸的组合频率，所述生化特征指蛋白质预测位点氨基酸的Russell/Linding值、疏水性、极性和带电性；（2）采用核典型相关分析法对所提取的特征数据进行映射和融合，获取更有利于蛋白质结构识别的特征数据，核典型相关分析法的核函数采用径向基函数；（3）基于更有利于蛋白质结构识别的特征数据，进行蛋白质结构识别和预测。本发明的预测精度得到有效提高，有助于为固有不规则蛋白质的发现和确认提供前期依据，并为生物制药的研制提供基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103390119A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310277169.7
申请日：2013-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/12
Abstract: 本发明属于分子生物信息检测领域，具体涉及一种基于条件随机场技术，融合ChIP-chip基因芯片数据和ChIP-seq DNA测序数据的转录因子结合位点识别方法。本发明包括：建立条件随机场模型；获取ChIP-chip实验检测值，识别出对应状态值；获取ChIP-seq实验检测值识别出对应状态值；测试条件随机场模型的识别精度；加权融合识别结果的第n个DNA碱基片段识别概率；比较和识别转录因子结合位点。本发明利用条件随机场融合ChIP-chip和ChIP-seq实验的检测数据识别转录因子结合位点。通过实验验证，在识别准确率方面，本发明方法要高于采用单一技术的识别方法。
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公开(公告)号：CN101840511B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201010191458.1
申请日：2010-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种手指静脉特征提取与匹配识别方法。包括通过红外图像采集装置获取手指静脉图像，并对图像进行预处理，特征提取，识别分析步骤；所述预处理包括彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用方向滤波和增强、按照手指轮廓标记提取手指静脉纹路并二值化、采用面积消除法去噪、将图像的大小标准化为统一的图像；特征提取的方法为：对手指静脉纹路图进行子块划分，对于每个子块图像采用双向特征值加权分块的双向二维主成分分析的方法进行特征提取；识别分析是将各个子块的特征作为整体采用最近邻分类器进行识别。本发明可减少手指静脉识别中高维图像矩阵的计算量，可以明显地提高手指静脉的识别速度，识别率稳定、而且高。
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公开(公告)号：CN103226699A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310131912.8
申请日：2013-04-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及的是一种生物特征身份识别领域，特别涉及一种基于分离度差有监督局部保持投影的人脸识别方法。本发明包括以下步骤：从人脸库中读取人脸图像；对人脸图像进行特征提取，形成人脸特征；对人脸区域图像进行特征提取，从而获得特征提取所需变换矩阵和训练人脸图像的特征；针对测试人脸图像进行特征提取，并通过基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明避免了人脸识别中的小样本问题，同时也使得有监督局部保持投影方法不再受限于PCA过程保留特征维数。避免了由于小样本导致的类内分离度矩阵奇异的问题和难以选取PCA与SLPP最优匹配维数的问题。
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公开(公告)号：CN103020986A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210487250.3
申请日：2012-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种运动目标跟踪方法，包括以下步骤：第一步，基于码本模型的快速运动目标检测方法准确检测到运动目标；第二步，对在线Adaboost算法弱分类器组初始化，得到强分类器，运动目标特征的选取融合了局部方向直方图特征与颜色特征；第三步，将在线Adaboost跟踪算法的特征矩阵和弱分类器运算得到置信图，在置信图上应用CamShift跟踪算法，根据得到的运动目标位置更新弱分类器，最后得到整段视频序列的跟踪结果。本发明本提供一种对短时间内发生较大形变的、发生遮挡甚至是大面积遮挡的、与背景及其他运动目标颜色相近、快速变化且有加速度的运动目标都能有效跟踪的一种运动目标跟踪方法。
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公开(公告)号：CN103007388A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210539474.4
申请日：2012-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: A61M5/168
Abstract: 本发明涉及一种医用辅助设备，具体涉及一种用于静脉输液时进行输液速度控制、监测以及报警的控制器。本发明包括检测部分、人机交互部分、执行机构部分，检测部分由红外光电对管和信号转换电路组成，完成液滴检测功能；人机交互部分包括档位按键、开关按键、档位灯、状态灯、LCD液晶和外围电路，用于完成用户与控制器之间的交互；执行机构包括舵机和蜂鸣器，用于完成输液速度控制和输液终止报警。本发明操作简单，采用一体化设计，电气控制组件与机械结构组件于一体，便携，方便医护人员在输液环节进行操作。
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