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公开(公告)号：CN106169072A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610531722.9
申请日：2016-07-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268
Abstract: 本发明涉及一种基于泰勒展开的人脸识别方法及系统，方法包括以下步骤：采集图像数据，利用人脸检测算法检测是否出现人脸图像，并进行人脸图像的分割提取以及预处理；对预处理后的图像进行三种不同形式采样，每个样本得到三个不同采样层，分别提取每一采样层的LTFP特征；融合三层LTFP特征得到HLTFP特征；分别计算待识别人员的HLTFP特征与所有已注册的人员的HLTFP特征之间的卡方距离，根据卡方距离的大小确定待识别人员的身份。系统包括图像获取模块、人脸检测模块、提取模块、预处理模块、采样模块、特征提取模块、融合模块、计算模块和识别模块。本发明能够降低特征维度和提高识别率。
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公开(公告)号：CN105844132A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610153680.X
申请日：2016-03-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
CPC classification number: G06F21/32 , G06K9/00268 , G06K2009/4666
Abstract: 本发明涉及一种基于移动终端的人脸识别方法，包括以下步骤：通过移动终端采集图像，利用人脸检测算法获悉是否出现人脸图像，并进行人脸图像的分割提取以及预处理；对预处理后的人脸图像进行归一化，分别提取待注册人员和待识别人员的EULBP特征，并保存到数据库；分别计算待识别人员与已注册人员特征的卡方距离，确定待识别人员的身份。本发明还涉及一种基于移动终端的人脸识别系统。本发明可以实现快速的人脸识别，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN107315995B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710354814.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法，包括：S1，获取待识别人脸图像并预处理；S2，判断数据库中人脸图像数量是否达到预定值，若未达到则执行S3，否则执行S4；S3，利用拉普拉斯对数脸算法从待识别人脸图像中提取人脸特征，而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的卡方距离，并输出卡方距离最小的人脸图像；S4，利用预先训练的卷积神经网络从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征；而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的余弦距离，并输出余弦距离最小的人脸图像。本发明可以实现快速的人脸识别，识别准确率高，对于监控、反恐等都有重要的意义。
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公开(公告)号：CN107801227A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710891080.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: H04W40/22 , H04W40/10 , H04W40/02 , H04L12/721
CPC classification number: Y02D70/00 , Y02D70/30 , Y02D70/39 , H04W40/22 , H04L45/124 , H04W40/02 , H04W40/10
Abstract: 本发明涉及一种面向无线传感器网层次化分析的路由调度方法，利用层次化分析方法建立判定矩阵，判定矩阵以邻居节点的剩余能量、需要消耗的传输能量、到基站的距离和节点度为关键因素。以判定矩阵最大特征值对应特征向量的元素值分别作为三个因素的权重，计算每个邻居节点的性能权值，并进行层次排序及一致性检验。所有邻居节点的性能权值中，性能权值最大的那个节点将被选为下一跳的中继节点。本发明能够有效地改善节点能量消耗，并最终提高无线传感器网的网络寿命。
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公开(公告)号：CN105741247A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610073916.9
申请日：2016-02-02
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明涉及一种基于单帧数据的实时图像增强方法，包括以下步骤：获取单帧低照度图像数据；计算低照度图像数据的像素均值及各阶矩值；判断图像数据是否过暗；对图像的每个像素点进行掩膜增强处理；使用经过掩膜增强后的像素值代替原像素值，得到增强后的图像数据。本发明能够在低照度情况下，使用单帧图像本身数据进行实时图像增强处理，同时提高图像的信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105118515A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510387604.0
申请日：2015-07-03
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于麦克风阵列的风噪声检测方法，包括以下步骤：先对麦克风阵列采集的声音信号进行预处理，包括分帧，去均值等，再利用延时估计算法计算各个通道间的时延值，判断计算的时延值是否超过设定的阈值，如果超过则为风噪声，否则为其他声信号。本发明设计的风噪声检测方法，从风噪声信号和声音目标信号在空气中传播速度的本质性差异入手，利用麦克风阵列间各通道间的时延参数进行风噪声检测。该发明具有简单、计算量小，能在检测精度和功耗两方面获得较好的折中，对风噪声等级具有鲁棒性和环境适应能力强等特点。
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公开(公告)号：CN107801227B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710891080.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: H04W40/22 , H04W40/10 , H04W40/02 , H04L12/721
Abstract: 本发明涉及一种面向无线传感器网层次化分析的路由调度方法，利用层次化分析方法建立判定矩阵，判定矩阵以邻居节点的剩余能量、需要消耗的传输能量、到基站的距离和节点度为关键因素。以判定矩阵最大特征值对应特征向量的元素值分别作为三个因素的权重，计算每个邻居节点的性能权值，并进行层次排序及一致性检验。所有邻居节点的性能权值中，性能权值最大的那个节点将被选为下一跳的中继节点。本发明能够有效地改善节点能量消耗，并最终提高无线传感器网的网络寿命。
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公开(公告)号：CN106169072B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201610531722.9
申请日：2016-07-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于泰勒展开的人脸识别方法及系统，方法包括以下步骤：采集图像数据，利用人脸检测算法检测是否出现人脸图像，并进行人脸图像的分割提取以及预处理；对预处理后的图像进行三种不同形式采样，每个样本得到三个不同采样层，分别提取每一采样层的LTFP特征；融合三层LTFP特征得到HLTFP特征；分别计算待识别人员的HLTFP特征与所有已注册的人员的HLTFP特征之间的卡方距离，根据卡方距离的大小确定待识别人员的身份。系统包括图像获取模块、人脸检测模块、提取模块、预处理模块、采样模块、特征提取模块、融合模块、计算模块和识别模块。本发明能够降低特征维度和提高识别率。
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公开(公告)号：CN105118515B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201510387604.0
申请日：2015-07-03
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于麦克风阵列的风噪声检测方法，包括以下步骤：先对麦克风阵列采集的声音信号进行预处理，包括分帧，去均值等，再利用延时估计算法计算各个通道间的时延值，判断计算的时延值是否超过设定的阈值，如果超过则为风噪声，否则为其他声信号。本发明设计的风噪声检测方法，从风噪声信号和声音目标信号在空气中传播速度的本质性差异入手，利用麦克风阵列间各通道间的时延参数进行风噪声检测。该发明具有简单、计算量小，能在检测精度和功耗两方面获得较好的折中，对风噪声等级具有鲁棒性和环境适应能力强等特点。
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公开(公告)号：CN107315995A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710354814.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于拉普拉斯对数脸及卷积神经网络的人脸识别方法，包括：S1，获取待识别人脸图像并预处理；S2，判断数据库中人脸图像数量是否达到预定值，若未达到则执行S3，否则执行S4；S3，利用拉普拉斯对数脸算法从待识别人脸图像中提取人脸特征，而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的卡方距离，并输出卡方距离最小的人脸图像；S4，利用预先训练的卷积神经网络从预处理后的待识别人脸图像中提取人脸特征；而后计算提取的人脸特征与数据库中各人脸图像对应的人脸特征之间的余弦距离，并输出余弦距离最小的人脸图像。本发明可以实现快速的人脸识别，识别准确率高，对于监控、反恐等都有重要的意义。
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