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公开(公告)号：CN106228979A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610674982.1
申请日：2016-08-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种公共场所异常声音的提取及识别方法，对极点对称模态分解(ESMD)进行改进，简称D-ESMD，其特点是：在公共场所异常声音中加入随机T分布序列信号，减小公共场所背景噪声对异常声音特征提取的影响；针对原始ESMD在分解异常声音时，分解效果欠佳的问题，提出对称中点插值替代极值中点奇偶插值方法，提高异常声音分解效率与识别率；针对原始ESMD在有效分解模态选择上的缺陷，提出基于排列熵算法对ESMD分解得到的模态进行复杂性检测，自适应得到异常声音有效模态分量。利用本发明可以充分描述异常声音的特征，并得到较好的分类识别结果，更能够准确提取异常声音的特征，并且对环境背景噪声具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106204502A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610682501.1
申请日：2016-08-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明提出一种混合阶L0正则化模糊核估计方法，特点为对模糊核估计模型中的中间清晰图像进行混合阶L0正则化约束，利用一阶约束保护图像边缘，二阶约束抑制一阶约束产生的振铃效应，复原出清晰的中间图像；然后在模糊核估计模型中增加改进的自适应调整因子，从中间清晰图像中提取出更多的有利于模糊核估计的显著边缘信息。根据半二次性的变量分裂技术则可求解提出的模糊核估计模型。本发明在人造模糊图像和真实模糊图像进行的实验证明：提出的模糊核估计方法是有效的，复原出的图像与近几年极具代表性的方法相比，主观视觉效果和客观评价指标都有明显提高。
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公开(公告)号：CN105894478A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN103730109B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410016150.1
申请日：2014-01-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及公共场所异常声音特征提取方法，属音频信号处理技术领域。方法采用基于T分布的随机噪声代替原始的总体局部均值分解模型中的高斯白噪声，推导出基于T分布的总体局部均值分解模型（TD-ELMD）。并利用TD-ELMD模型分解公共场所异常声音信号，得到一系列从低频到高频的乘积函数（PFi）。并将各阶PFi的能量与原始信号的总能量之比作为公共场所异常声音特征向量。最后输入支持向量机（SVM）分类器进行分类识别。本发明提出的TD-ELMD模型更能够反映公共场所异常声音信号的特点，与目前常用的提取方法相比，其特征描述能力更强，对公共场所异常声音的识别具有更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104902178A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510278383.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种原数据分析与成像并行处理方法，步骤包括：S1：获取原数据；S2：由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果；S3：由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果；S4：将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。步骤S2与S3同时进行。本发明提供直接针对图像传感器输出的原数据进行分析，避免了数字图像成像过程中为适应人类感官进行转换所造成的信息损失，有效提高了图像处理算法的鲁棒性和处理精度。本发明有效利用了并行计算和多核化处理设计的优势，实现了图像分析与成像的并行处理，摆脱了当前数字图像分析必须在成像环节之后进行的限制，极大提高了图像处理算法的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104182762A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410386201.X
申请日：2014-08-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是一种基于PIR探测器的人与非人识别方法，属于数字信号处理、模式识别技术领域，特别涉及安防系统中的红外入侵报警应用。其核心思想是基于通用PIR探测器，结合人与非人体型差异的特点，建立人与非人检测模型，为分析人与非人信号差异奠定理论基础，进而在技术上，提出一种可用于人与非人识别的PIR信号特征提取方法。该PIR信号特征提取方法的步骤为：1.对PIR信号进行降噪、归一化预处理；2.计算预处理后PIR信号的过零率；3.对预处理后PIR信号作一阶差分处理，然后进行AR模型分析，并用Marple算法求解模型的回归系数；4.将2得到的过零率和3得到的回归系数作为PIR信号的特征描述用于人与非人识别。最后，实验表明本发明对人与非人识别具有高可靠性。
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公开(公告)号：CN104123707A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410386583.6
申请日：2014-08-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明是一种基于局部秩先验的单幅图像超分辨率重建方法。其核心是通过学习方法得到高分辨率图像的局部秩先验信息，利用这种先验信息，通过能量最小函数，约束待重建高分辨率图像的局部秩。然后将这种能量最小函数转化为局部秩约束的重建模型。考虑到图像的非局部特性，提出一种全局与非局部结合的优化模型。为了得到更好的非局部权值，还提出一种基于局部秩的优化的权值计算方法。本发明所提出的重建模型不仅能够很好的重建具有较多细节的高分辨率图像，而且能够减少重建图像的瑕疵以及锐化图像的边缘。
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公开(公告)号：CN103280052A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310181079.8
申请日：2013-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G08B13/196 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种应用于长距离轨道线路智能视频监控的入侵检测方法，属于视频监控领域。本发明通过以下步骤实现：（1）初始化：通过透视建模与背景学习两个并行的步骤，获得轨道线路的不同位置在视频帧中所对应的透视缩放因子和相对稳定的监控视场背景图像。若已通过初始化得到透视缩放因子和监控视场背景图像，则无需重复初始化。（2）入侵检测：包括检测报警和背景更新两个并行的步骤，其中检测报警由前景检测、形态修正、透视还原、阈值判定四个子步骤组成。透视还原可将轨道线路上不同位置闯入的运动目标还原至统一的尺度，从而消除透视现象的影响。与现有技术相比，本发明能够去除透视现象的影响，使出现在轨道线路不同位置的运动目标均服从统一的阈值范围约束，极大地减少透视现象导致的误报警、漏报警，实现对长距离轨道线路的有效防护。
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公开(公告)号：CN103279936A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310250354.7
申请日：2013-06-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于画像的人脸伪照片自动合成及修正方法，其实现过程为：首先，应用局部本征变换方法自动生成伪照片的初始估计；然后，从输入的人脸画像中提取出头发和脸部轮廓信息对初始估计进行自动增强；最后，由用户判断自动合成的人脸伪照片是否存在局部合成错误，如果存在明显的合成错误，则采用基于控制点的变形方法对重新输入的伪照片对应的人脸画像进行局部变形，然后再重新进行自动合成，从而修正局部合成错误。在修正过程中，利用主动形状模型获取人脸画像的特征点，利用移动最小二乘法进行基于控制点的刚性变形。本发明能快速、有效地根据输入的人脸画像自动合成人脸伪照片，可以为刑侦、反恐等领域中对人脸素描画像的人工及自动识别提供辅助。
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公开(公告)号：CN101957912B
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201010515041.6
申请日：2010-10-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明是一种基于多尺度各向异性扩散算法的人脸光照不变特征图像的获取方法。属于图像处理技术领域。本发明基于朗伯凸表面模型将人脸图像分解为小尺度特征图像和大尺度特征图像。其中小尺度特征图像可视为一种较为理想的人脸光照不变特征图像。核心是通过引入新的区间不一致描述子，增强各向异性扩散算法对低频域图像的边缘保持能力，从而大大削弱算法的图像光晕效应；同时提出一种新的传递系数，降低由边缘锐化带来的噪声；引入一种各向异性扩散约束，使方法更加适合于处理人脸图像中的光照问题。实验表明即使在极其恶劣的光照条件下本发明也能获得很好的处理效果，并可有效地提高人脸识别或人脸认证对光照条件变化的鲁棒性。
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