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公开(公告)号：CN102289810A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110223911.7
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种高分辨率大数量级图像的快速矩形检测方法，包括步骤：首先预处理每个边界像素点集得到以边界像素为中心的十字点集；之后利用PPHT算法并通过和周围Hough参数比较得到一条直线；然后向直线两边搜索，删除在直线上的边界点像素所属于的整个十字点集。循环此过程直到剩余少量的像素。在提取的直线的基础上，利用建立的矩形规则（先检测一对精确匹配的平行线，然后再检测出不需完全匹配的直角边），检测出图像中的矩形。本发明对于背景区域的灰尘所造成的虚假边界和透镜畸变带来的干扰有很好的鲁棒性，不受不同矩形尺寸的限制，为现代化大尺寸矩形板材工业生产提供了一种可靠的矩形检测方法。
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公开(公告)号：CN102622590B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201210065455.2
申请日：2012-03-13
Applicant: 上海交通大学
Inventor： 刘欢喜
Abstract: 一种基于人脸-指纹协同的身份识别方法，属于利用机器视觉和模式识别领域，通过模拟人类能够综合利用多种信息以及异类信息之间的内在联系来认知世界的能力，试图寻找人脸与指纹特征之间的关联性，在自行构建的人脸-指纹协同数据库上，利用人脸、指纹及其两者之间的关联性，来进行多模态生物特征识别的方法。具体包含以下步骤：1)图像低层视觉特征选择与融合；2)图像高层语义特征表述；3)人脸与指纹特征之间的关联分析；4)高层语义特征的多模态信息交互；5)建立人脸-指纹协同数据库。本方法在包含同一个人的人脸和指纹的大型的数据库进行验证，具有较高的准确性和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101582163A
公开(公告)日：2009-11-18
申请号：CN200910053756.1
申请日：2009-06-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种视频监控图像中最清晰人脸的捕捉方法，利用快速离散傅里叶变换的方法选择最清晰人脸，包括：视频的获取；利用直方图均衡化、图像形态学处理等方法对图像预处理；利用快速目标检测的方法进行人脸检测；利用剔除区域相互包含的方法和YCbCr统计特性的方法去除不正确的人脸；根据多帧图像中的人脸估计人脸的位置和速度以此来跟踪人脸；利用快速离散傅里叶变换判断人脸的清晰度选择具有最佳清晰度的人脸。本发明能快速实现人脸的检测和跟踪，实时处理监控视频，不需要大量的空间存储监控视频，节约了时间、空间和成本。
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公开(公告)号：CN115438619A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211047620.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/394 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 一种基于迁移学习的自动化芯片布线系统及方法，包括：数据预处理模块、基础模型模块、分布距离度量模块和迁移模型模块，本发明可用于自动化快速求解不同芯片上近似最优的线路布局，解决传统求解系统参数量大，求解速度慢，算力消耗大的问题、解决现存方法对不同规模芯片泛化性弱的缺陷并缓解处理大规模问题时耗时非常严重的问题。
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公开(公告)号：CN102266241B
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110223831.1
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B10/00
Abstract: 本发明涉及一种利用机器视觉和模式识别技术，基于人脸和指纹的性别识别方法。具体方法如下：1)基于词袋模型来表示图像特征，提出一种新的创建视觉词的监督方法，消除冗余的特征维数，加强了对性别分类有帮助的维度；2）提出改进的LDA模型，将分类间距最大化，来加强整个模型的识别能力；3）将人脸和指纹两种可视化形态的决策融合，分别训练模型，最终的决策通过最小化决策风险来得到。本方法具有很好的鲁棒性和区别能力，并在包含同一个人的人脸和指纹的大型的数据库进行验证，结果表明本方法能够很好的完成性别识别工作，能够应用于性别识别的各个方面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102622590A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210065455.2
申请日：2012-03-13
Applicant: 上海交通大学
Inventor： 刘欢喜
Abstract: 一种基于人脸-指纹协同的身份识别方法，属于利用机器视觉和模式识别领域，通过模拟人类能够综合利用多种信息以及异类信息之间的内在联系来认知世界的能力，试图寻找人脸与指纹特征之间的关联性，在自行构建的人脸-指纹协同数据库上，利用人脸、指纹及其两者之间的关联性，来进行多模态生物特征识别的方法。具体包含以下步骤：1)图像低层视觉特征选择与融合；2)图像高层语义特征表述；3)人脸与指纹特征之间的关联分析；4)高层语义特征的多模态信息交互；5)建立人脸-指纹协同数据库。本方法在包含同一个人的人脸和指纹的大型的数据库进行验证，具有较高的准确性和较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101582163B
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910053756.1
申请日：2009-06-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种视频监控图像中最清晰人脸的捕捉方法，利用快速离散傅里叶变换的方法选择最清晰人脸，包括：视频的获取；利用直方图均衡化、图像形态学处理等方法对图像预处理；利用快速目标检测的方法进行人脸检测；利用剔除区域相互包含的方法和YCbCr统计特性的方法去除不正确的人脸；根据多帧图像中的人脸估计人脸的位置和速度以此来跟踪人脸；利用快速离散傅里叶变换判断人脸的清晰度选择具有最佳清晰度的人脸。本发明能快速实现人脸的检测和跟踪，实时处理监控视频，不需要大量的空间存储监控视频，节约了时间、空间和成本。
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公开(公告)号：CN101635048A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910056694.X
申请日：2009-08-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种融合全局特征与局部信息的人脸图像超分辨率处理方法，具体涉及一种利用图像金字塔，对低分辨率人脸图像金像处理得到高分辨率人脸图像的方法，包括：(1)建立高分辨率人脸图像的可操纵金字塔数据库；(2)求一幅低分辨率人脸图像的全局高分辨率图像；(3)建立高分辨率残差人脸图像数据库；(4)计算输入低分辨率人脸图像的全局高分辨率图像；(5)计算输入低分辨率人脸图像的高分辨率残差人脸图像；(6)计算输入低分辨率人脸图像的最终高分辨率图像。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高等优点，可以为人脸识别提供一种实时可靠的特征信息。
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公开(公告)号：CN102289810B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201110223911.7
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种高分辨率大数量级图像的快速矩形检测方法，包括步骤：首先预处理每个边界像素点集得到以边界像素为中心的十字点集；之后利用PPHT算法并通过和周围Hough参数比较得到一条直线；然后向直线两边搜索，删除在直线上的边界点像素所属于的整个十字点集。循环此过程直到剩余少量的像素。在提取的直线的基础上，利用建立的矩形规则（先检测一对精确匹配的平行线，然后再检测出不需完全匹配的直角边），检测出图像中的矩形。本发明对于背景区域的灰尘所造成的虚假边界和透镜畸变带来的干扰有很好的鲁棒性，不受不同矩形尺寸的限制，为现代化大尺寸矩形板材工业生产提供了一种可靠的矩形检测方法。
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公开(公告)号：CN102266241A
公开(公告)日：2011-12-07
申请号：CN201110223831.1
申请日：2011-08-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B10/00
Abstract: 本发明涉及一种利用机器视觉和模式识别技术，基于人脸和指纹的性别识别方法。具体方法如下：1)基于词袋模型来表示图像特征，提出一种新的创建视觉词的监督方法，消除冗余的特征维数，加强了对性别分类有帮助的维度；2）提出改进的LDA模型，将分类间距最大化，来加强整个模型的识别能力；3）将人脸和指纹两种可视化形态的决策融合，分别训练模型，最终的决策通过最小化决策风险来得到。本方法具有很好的鲁棒性和区别能力，并在包含同一个人的人脸和指纹的大型的数据库进行验证，结果表明本方法能够很好的完成性别识别工作，能够应用于性别识别的各个方面。
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