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公开(公告)号：CN109344714A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811011543.8
申请日：2018-08-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点匹配的视线估计方法，属于计算机视觉领域的视线估计。本发明通过深度网络初步定位瞳孔关键点之后，采用SGBM模板匹配方法去进一步修正瞳孔中心位置。相比于现有的视线估计方法能够更精确的定位瞳孔中心位置，尤其是对于头部或眼球偏置较大的情况。本发明的实施，能够有效的提升视线估计的精度，相比于瞳孔角膜反射方法，只采用了单个网络摄像头，大大降低了设备成本。相比于现有基于单图像处理的方法，不需要限制头部的姿态，算法的鲁棒性大大增加。通过于3D人脸模型的匹配，避免的目前已有数据库无法表示所有姿态的局限性，从而增加了该方法的实用性。
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公开(公告)号：CN109343701A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811022506.7
申请日：2018-09-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态手势识别的智能人机交互方法，属于人机交互技术领域。本发明针对目前基于手势的人机交互方案一般采用传统的机器学习算法，无法满足智慧家庭背景下嵌入式设备对实时性、鲁棒性的要求。本发明通过改进轻量化的目标检测网络，实现对手部区域的快速准确检测，在此基础上集成目标跟踪算法获取手部的运动轨迹并根据轨迹分类结果提供个性化的人机交互行为。本发明能够在嵌入式设备上实现对动态手势的实时识别，并对光照、肤色、背景等因素有极强的鲁棒性，是一种面向智慧家庭场景的智能人机交互解决方案。
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公开(公告)号：CN105160317B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201510547207.5
申请日：2015-08-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于区域分块行人性别识别方法。本发明首先检测图片中的行人，然后将所检测的行人按照一定的准则分为头部、上半身、下半身三个部分，分别提取各个部分的颜色特征、梯度直方图特征、边缘梯度特征，根据这些特征训练性别分类器，从而通过分类器识别行人的性别。本发明通过对行人服装、发型、轮廓的描述来识别行人的性别属性，相比现有的方法通过提取人脸特征识别，能够有效的避免画面中人物面部不清晰的所带来的挑战，基于提取行人全身特征的方法可以快速有效地识别监控画面等场景中的人物性别，针对不同的监控场景具有很高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104537392B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410830356.8
申请日：2014-12-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供一种基于判别性语义部件学习的对象检测方法。本发明提出的基于稀疏表示的判别性语义部件聚类提纯得到最终语义部件集合，以及利用学习的语义部件检测器的对象置信度谱获取检测结果。相对于现有基于部件的对象检测方法在对象模型训练过程中需要强监督信息且仅能对训练的特定类别对象进行检测，本发明语义部件学习过程完全自动化，且在整个部件学习过程中，仅需要对象的窗口标注信息，不需要提供更多的强监督部件信息；利用了不同类对象部件信息具有几何相似性的特点，基于不同类对象部件共享的方式，能对跨类别的对具有几何相似性的对象进行检测，提高了基于部件的对象检测算法的泛化性能。
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公开(公告)号：CN107123123A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710302338.6
申请日：2017-05-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种新的基于卷积神经网络的图像分割结果评价方法。分割结果评价具有十分重要的作用，有助于分割方法性能的提升以及分割结果的修复。分割结果评价通常被看作回归问题，而卷积神经网络在回归问题上具有非常好的性能，我们采用卷积神经网络来实现分割评价方法。然而，现有的分割评价方法缺乏一个全面有效的分割结果数据库，并且，适合于分割评价的卷积神经网络还有待研究。基于此，本发明充分挖掘了分割目标前景和背景的特征信息，设计了一种全新的分割质量评价卷积神经网络，通过验证，我们的方法表现出了优异的性能。此外，针对数据库的不足，我们构建了一个新的分割数据库，该数据库具有涵盖多种类型的分割结果及其客观评价指标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106408596A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610803492.7
申请日：2016-09-06
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T3/4007 , G06T2207/10021
Abstract: 本发明提供一种基于边缘的局部立体匹配方法，在得到初始视差图后，对视差图进行格点采样，并删除不稳定的格点，保留稳定的格点，对图像提取Canny边缘点，将稳定边缘点和稳定格点合并为稳定点集合，根据这些稳定点对应的视差对其余点进行插值，得到精确的稠密视差图。进一步的，本发明提供一种利用梯度为匹配代价，采用固定窗口的代价聚合方式计算匹配代价，经过左右一致性检测得到初始视差图的方法。本发明复杂度低、速度快、精度高的优点，适合实时性要求高的场合。
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公开(公告)号：CN103607588B
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201310394924.X
申请日：2013-09-03
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N19/122 , H04N19/13 , H04N19/149
Abstract: 本发明提供一基于模板的残差变换系数重要图编码方法。本发明基于变换系数标记组合统计特征的模板训练，保证所选的变换系数标记组合比特开销低于传统的CABAC重要图编码，从而有效提高本方法的鲁棒性；利用了变换系数标记组合的相关性以及非零系数个数先验，有效提高了算法的压缩效率；根据编码端的变化，调整了解码端水平级信息与重要图信息的解码顺序，有效保证了重要图信息的正确解码。
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公开(公告)号：CN102968772B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201210511068.7
申请日：2012-12-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于暗通道信息的图像去雾方法，属于图像处理和计算机视觉技术领域。本发明提出的方法首先对输入图像的各色彩通道采用最小值滤波器计算出各个像素点的最小值，接着计算不同尺度参数下的图像暗通道统计值，并对各尺度参数对应的暗通道统计值进行高斯平滑滤波，将滤波后的暗通道统计值根据不同的尺度参数分配不同的权重值，通过对按通道统计值的加权优化计算出场景的透射系数，以实现对图像的去雾处理，本发明的应用，能避免复杂的软抠图优化步骤，去雾处理的运算复杂度，去雾处理的图像质量高、且能满足实时处理应用的需求。
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公开(公告)号：CN102982513B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201210512540.9
申请日：2012-12-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理自适应的图像去雾方法，属于图像处理和计算机视觉技术领域。本发明通过对输入图像进行纹理分类，并将纹理分类结果与不同尺度的暗通道值相结合，计算出相应的场景透射系数，实现了一种基于纹理自适应的快速图像去雾。本发明的应用，能避免复杂的软抠图优化步骤，降低He方法去雾处理的运算复杂度，避免了去雾处理后容易导致的光晕现象，并且能更好的控制去雾处理后图像的饱和度，同时对大气光照向量的计算进行了修正以保证去雾图像的亮度，即本发明的图像去雾方法处理处理速度快，去雾处理的图像质量高、且能满足实时处理应用的需求。
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公开(公告)号：CN102651135B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210102033.8
申请日：2012-04-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/60
Abstract: 本发明提供一种基于优化方向采样的自然图像抠图方法，在采样时，先计算以当前像素点i为中心点的像素块在0，π/4，π/2，3π/4，π，5π/4，3π/2，7π/4这8个方向上的像素值的变化速度，变化速度最慢的方向即为最接近图像真实纹理的方向，再沿纹理方向进行采样有较大的概率能采集到最接近真实的前景样本与背景样本，另外，再以前景轮廓线和背景轮廓线上距离当前像素点i最近的像素点样本点，即采样在空间距离上与当前像素点最相关的像素点作为前景样本与背景样本。使用本发明的优化方向采样，在抠图时能够保证较小的采样量，得到准确地采样到最接近真实的前景样本与背景样本集合，从而使得后续的抠图步骤使用较小计算量，获得一个较佳的掩膜值。
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