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公开(公告)号：CN103778443B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410057882.5
申请日：2014-02-20
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法，其中包括获取训练视频图像并采用对象分类器进行训练得到滴状对象容器和纹理对象容器；将滴状对象容器和纹理对象容器进行融合并进行分析得到语义主题模型；获取测试视频图像并根据语义主题模型对测试视频图像进行场景分类得到场景分类结果；根据语义主题模型的场景分类结果和基于先验知识建立的领域规则库对测试视频图像进行场景语义理解描述。采用该种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法，基于主题模型对场景进行分类的基础上引入领域规则库对场景进行潜在语义信息的挖掘，具有良好的目的导向性和扩展性，简单有效，适用于大规模推广应用。
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公开(公告)号：CN103778443A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410057882.5
申请日：2014-02-20
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法，其中包括获取训练视频图像并采用对象分类器进行训练得到滴状对象容器和纹理对象容器；将滴状对象容器和纹理对象容器进行融合并进行分析得到语义主题模型；获取测试视频图像并根据语义主题模型对测试视频图像进行场景分类得到场景分类结果；根据语义主题模型的场景分类结果和基于先验知识建立的领域规则库对测试视频图像进行场景语义理解描述。采用该种基于主题模型方法和领域规则库实现场景分析描述的方法，基于主题模型对场景进行分类的基础上引入领域规则库对场景进行潜在语义信息的挖掘，具有良好的目的导向性和扩展性，简单有效，适用于大规模推广应用。
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公开(公告)号：CN104966090B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201510430002.9
申请日：2015-07-21
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法，其中包括特征提取器，用以提取视频图像的局部特征和全局特征；特征融合器，用以将提取出的局部特征信息和全局特征信息进行融合得到融合特征信息描述矩阵；特征降维器，用以运用主成分分析方法对所述的融合特征信息描述矩阵进行降维处理；视觉词典生成器，用以对降维后的融合特征信息矩阵进行处理生成视觉词典；性能评估器，用以对所述的视觉词典的优劣性进行评价。采用该种结构的实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法，实现结合局部特在和全局特征，缓解维护灾难问题，计算复杂度更小，能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解，具有更广泛应用范围。
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公开(公告)号：CN104966090A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510430002.9
申请日：2015-07-21
Applicant: 公安部第三研究所
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/6218
Abstract: 本发明涉及一种实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法，其中包括特征提取器，用以提取视频图像的局部特征和全局特征；特征融合器，用以将提取出的局部特征信息和全局特征信息进行融合得到融合特征信息描述矩阵；特征降维器，用以运用主成分分析方法对所述的融合特征信息描述矩阵进行降维处理；视觉词典生成器，用以对降维后的融合特征信息矩阵进行处理生成视觉词典；性能评估器，用以对所述的视觉词典的优劣性进行评价。采用该种结构的实现面向图像理解的视觉单词生成和评价的系统及方法，实现结合局部特在和全局特征，缓解维护灾难问题，计算复杂度更小，能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解，具有更广泛应用范围。
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公开(公告)号：CN103745204B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201410021365.2
申请日：2014-01-17
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于斑痣点的体貌特征比对方法，该方法包括以下步骤：通过定位人脸上能够用来指示人脸上特别部位的特征点，将人脸分区；检测人脸各个区域中的斑痣点，提取检测到的斑痣点的特征，并且将其分类；根据斑痣点分类的结果，产生用于描述各类斑痣点在人脸中的分布情况和显著性的特征向量；通过对比两幅图像的特征向量，计算两幅图像的相似度。本发明通过将人脸分区，解决了现有的人脸比对方法对不同的面部表情和姿态敏感的问题，有助于提高人脸识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103268495B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310213442.X
申请日：2013-05-31
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种计算机系统中基于先验知识聚类的人体行为建模识别方法，其中包括人体行为建模处理和人体行为识别处理。采用了该种计算机系统中基于先验知识聚类的人体行为建模识别方法，构建的建模系统具有自学习能力，可以随着观测样本的分类来持续完善分类器；在人体行为建模子过程得到的聚簇分布中，若存在离群点，将其作为异常行为模型，在设计系统时，可以根据需要给出预警，有着巨大的现实意义，从而考虑了先验知识对人体行为识别结果的重要影响，并采用改进的聚类方法对人体行为进行建模和识别，可以为异常行为的识别奠定基础，方法简单高效，可以准确识别不同的行为模式，且具有较好的扩展性，工作性能稳定可靠、适用范围较为广泛。
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公开(公告)号：CN103942575A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410134737.2
申请日：2014-04-02
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于场景和马尔科夫逻辑网的智能行为分析系统及方法，其中包括场景描述器，用以采用主题模型方法对视频图像所处的场景进行分类；动作识别器，用以在所述的视频图像的基础上，采用隐马尔科夫模型方法对视频图像中人的原子动作进行识别；语义行为理解描述器，用以在场景分类和原子动作识别的基础上，采用马尔科夫逻辑网方法进行高层语义行为理解和兴趣度事件描述。采用该种基于场景和马尔科夫逻辑网的智能行为分析系统及方法，通过将场景描述引入到视频的高层语义行为进行分析，更加充分地对视频进行描述，将领域规则知识库引入到马尔科夫逻辑网进行改进，更加灵活地实现对高层语义行为及相关事件进行描述，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN104200200B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410429443.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统，其中包括信息提取器、步态周期检测器、特征融合器和步态分类识别器；本发明还涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的方法，信息提取器采集步态序列图像中的灰度信息和深度信息；步态周期检测器通过灰度信息获取对应的步态周期；特征融合器融合灰度信息和深度信息并得到融合特征矩阵；步态分类识别器根据融合特征矩阵查找到对应的步态分类对象。采用本发明的融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法，将深度信息与灰度信息融合，在融合特征矩阵的基础上对人体步态进行识别，具有更好的分类识别率，便于移植，稳定性高，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN104200200A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410429443.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 公安部第三研究所
Abstract: 本发明涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统，其中包括信息提取器、步态周期检测器、特征融合器和步态分类识别器；本发明还涉及一种融合深度信息和灰度信息实现步态识别的方法，信息提取器采集步态序列图像中的灰度信息和深度信息；步态周期检测器通过灰度信息获取对应的步态周期；特征融合器融合灰度信息和深度信息并得到融合特征矩阵；步态分类识别器根据融合特征矩阵查找到对应的步态分类对象。采用本发明的融合深度信息和灰度信息实现步态识别的系统及方法，将深度信息与灰度信息融合，在融合特征矩阵的基础上对人体步态进行识别，具有更好的分类识别率，便于移植，稳定性高，具有更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN103745204A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410021365.2
申请日：2014-01-17
Applicant: 公安部第三研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于斑痣点的体貌特征比对方法，该方法包括以下步骤：通过定位人脸上能够用来指示人脸上特别部位的特征点，将人脸分区；检测人脸各个区域中的斑痣点，提取检测到的斑痣点的特征，并且将其分类；根据斑痣点分类的结果，产生用于描述各类斑痣点在人脸中的分布情况和显著性的特征向量；通过对比两幅图像的特征向量，计算两幅图像的相似度。本发明通过将人脸分区，解决了现有的人脸比对方法对不同的面部表情和姿态敏感的问题，有助于提高人脸识别的准确性。
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