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公开(公告)号：CN106897675A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710055058.X
申请日：2017-01-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/00906
Abstract: 本发明提供了一种双目视觉深度特征与表观特征相结合的人脸活体检测方法，包括：步骤1：建立双目视觉系统；步骤2：通过双目视觉系统对人脸进行检测，得到多个关键点；步骤3：获取双目深度特征，以及双目深度特征对应的分类得分；步骤4：从左图像中截取完整人脸区域，归一化至固定尺寸，并提取局部二值模式特征LBP作为底层表观特征描述子；步骤5：获得微纹理特征对应的人脸活体检测得分；步骤6：将步骤3中得到的双目深度特征对应的分类得分，以及步骤5中得到的微纹理特征对应的分类得分，进行决策层的融合，完成待检图像是否为活体的判断。本发明算法简单、运算速度快、精确度高等优点，为活体人脸检测提供了一种新的可靠的方法。
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公开(公告)号：CN1260557A
公开(公告)日：2000-07-19
申请号：CN99124185.1
申请日：1999-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G09F3/02
Abstract: 一种非硅三维微加工技术制造防伪标记的方法,采用深层刻蚀、微电铸和微复制技术(DEM技术),利用感应耦合等离子体进行硅的深层刻蚀后获得硅微结构,并进行微结构侧壁绝缘保护,然后通过微电铸获得金属微复制模具,并在真空下进行模压或注塑,批量生产防伪标记。本发明具有加工周期短、价格低廉等优点,解决了加工材料的局限性,得到的三维微结构防伪标记,具有高深宽比的特征,技术含量高,不易仿制,有效保证正常的经济秩序。
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公开(公告)号：CN117314855A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311250049.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 上海交通大学内蒙古研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/772 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和稀疏表示的表面缺陷检测方法及系统，包括：步骤S1：获取目标表面的图像数据并进行预处理；步骤S2：使用深度卷积神经网络对图像数据进行特征提取，得到特征图；步骤S3：训练图像数据，对提取的特征进行提炼和优化，学习得到字典；步骤S4：根据字典，对图像数据的特征进行稀疏编码，并计算缺陷分数及重建误差；步骤S5：根据重建误差得到缺陷分数图，对缺陷分数图进行后处理，得到缺陷检测结果。本发明提供的方法及系统不需要依靠大量人工数据标注，只需少量的无缺陷数据样本进行训练便能够同时检测缺陷的位置、大小和类别的问题，降低了成本，提高了工作效率，具有较好的泛化性及实用性。
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公开(公告)号：CN102679871B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210139888.8
申请日：2012-05-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种亚像素精度工业物体快速检测方法，首先，对待测图像和模板图像进行平滑后提取边缘，以坐标信息表示边缘点；之后，计算两幅图像上物体的内外轮廓上的点的法向量和切线向量，并转换成角度信息；对图像上物体的内外轮廓上的边缘点提取Shape Context信息；利用角度信息对每一个点的Shape Context描述子进行校正，得到改进型描述子；对改进型描述子添加位置等信息，得到边缘点的特征向量；最后，采用ICP迭代算法反复对各自特征点进行匹配并计算反变换矩阵，得到整个反变换矩阵和待检测物体轮廓上各点的亚像素位置信息。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强，旋转不变性等优点。
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公开(公告)号：CN102679871A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210139888.8
申请日：2012-05-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种亚像素精度工业物体快速检测方法，首先，对待测图像和模板图像进行平滑后提取边缘，以坐标信息表示边缘点；之后，计算两幅图像上物体的内外轮廓上的点的法向量和切线向量，并转换成角度信息；对图像上物体的内外轮廓上的边缘点提取Shape Context信息；利用角度信息对每一个点的Shape Context描述子进行校正，得到改进型描述子；对改进型描述子添加位置等信息，得到边缘点的特征向量；最后，采用ICP迭代算法反复对各自特征点进行匹配并计算反变换矩阵，得到整个反变换矩阵和待检测物体轮廓上各点的亚像素位置信息。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强，旋转不变性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663674A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210129429.1
申请日：2012-04-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T3/20
Abstract: 本发明涉及一种并行化实时无标记人体运动跟踪方法，包括以下步骤：S1：在主处理器上根据初始人体姿态产生初始粒子并读取已经得到的边缘和前景数据；S2：将Nview个边缘和前景数据传输到附属处理器上；S3：将Np个粒子数据传输到附属处理器上；S4：在附属处理器上快速并行计算每个粒子的边缘和前景似然函数；S5：在主处理器上计算粒子权重；S6：在主处理器上进行粒子扩散；S7：在附属处理器上并行快速地进行粒子选择；S8：判断粒子数目是否达到设定值，若为是，执行S9，否则，返回S6；S9：判断退火层数是否大于0，若为是，返回S3，否则，由结果粒子计算跟踪结果。与现有技术相比，本发明具有实时准确的进行三维人体运动跟踪等优点。
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公开(公告)号：CN1121669C
公开(公告)日：2003-09-17
申请号：CN99124185.1
申请日：1999-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G09F3/02
Abstract: 一种非硅三维微加工技术制造防伪标记的方法，采用深层刻蚀、微电铸和微复制技术(DEM技术)，利用感应耦合等离子体进行硅的深层刻蚀后获得硅微结构，并进行微结构侧壁绝缘保护，然后通过微电铸获得金属微复制模具，并在真空下进行模压或注塑，批量生产防伪标记。本发明具有加工周期短、价格低廉等优点，解决了加工材料的局限性，得到的三维微结构防伪标记，具有高深宽比的特征，技术含量高，不易仿制，有效保证正常的经济秩序。
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公开(公告)号：CN1112601C
公开(公告)日：2003-06-25
申请号：CN00111413.1
申请日：2000-01-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: G03F1/16 , H01L21/027
Abstract: 一种X光掩模板制造技术，在双面氧化过的硅片上用氢氧化钾溶液从反面刻蚀硅，留下硅膜；在正面光刻图形，刻蚀去其中的二氧化硅；用二氧化硅作为掩膜，进行硅的深层刻蚀，留一定厚度的硅膜作为支撑层，即可获得用硅作为X光阻挡层和支撑层的新型X光掩模板。本发明具有工艺简单，价格低廉，制造周期短，寿命长等优点，无不同材料间的粘结和热膨胀系数的匹配问题，其厚度、侧壁垂直度均达到进行X光深层光刻的技术指标要求。
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公开(公告)号：CN102305798B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201110219599.4
申请日：2011-08-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的玻璃缺陷的检测与分类方法。方法包括首先利用Canny边缘检测提取相机（线扫描）给出的图片中缺陷区域，从而获得缺陷的最小连通域。之后根据本发明提出的滤波器与W特征对目标区域进行处理。再定义9类特征模式并按行按列扫描最小连通域并统计这9类特征模式在样本中出现的频率。再此基础上判断缺陷的类型（如空心的为气泡，实心的为杂质）。本发明与现有技术相比的显著效果在于：具有算法简单、运算速度快、精确度高等优点，为玻璃缺陷检测提供了一种新的可靠的方法。
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公开(公告)号：CN119326405A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411789183.X
申请日：2024-12-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , G06V40/20 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种步态异常检测方法、设备、介质及产品，涉及步态检测领域。该方法包括获取待检测的彩色图像、深度图、惯性测量单元等步态数据；基于彩色图像、深度图、惯性测量单元等步态数据获取待检测单/多目序列姿态数据；构建步态异常检测模型；步态异常检测模型包括：步态重建模块、步态预测模块和自适应评分模块；步态重建模块和步态预测模块均与自适应评分模块连接；将单/多目序列姿态数据输入步态异常检测模型，得到步态异常检测结果；步态异常检测结果包括步态序列级别异常检测结果、帧级别异常检测结果、关节点级别异常检测结果。本申请具有更好的异常检测泛化性，还能够提高步态异常检测的细粒度。
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