公开(公告)号：CN108961289B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201810772537.8

申请日：2018-07-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 卓力 ,  闫璞 ,  李嘉锋 ,  胡笑尘

IPC: G06T7/13 ,  G06T7/246 ,  G06T7/90 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于失衡度先验的行人检测方法，属于数字图像/视频信号处理领域。首先提出了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法——颜色差分图(Color Difference Map,CDM)，根据颜色变化信息实现边缘检测。然后，利用颜色差分图CDM定义了失衡度(Imbalance，imba)来定量描述行人样本的对称性，提出了失衡度先验概念，对选取的运动目标候选区域进行粗分类。最后，利用HOG特征和SVM相结合的方法进行细分类，实现行人检测。本发明提出的行人检测方法能够快速排除大量行人负样本，在提高行人检测准确率的同时大幅提高行人检测速度。

公开(公告)号：CN108961289A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810772537.8

申请日：2018-07-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 卓力 ,  闫璞 ,  李嘉锋 ,  胡笑尘

IPC: G06T7/13 ,  G06T7/246 ,  G06T7/90 ,  G06T5/00

CPC classification number: G06T7/13 ,  G06T5/002 ,  G06T7/246 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种基于失衡度先验的行人检测方法，属于数字图像/视频信号处理领域。首先提出了一种基于颜色差分的彩色图像边缘检测方法——颜色差分图(Color Difference Map,CDM)，根据颜色变化信息实现边缘检测。然后，利用颜色差分图CDM定义了失衡度(Imbalance，imba)来定量描述行人样本的对称性，提出了失衡度先验概念，对选取的运动目标候选区域进行粗分类。最后，利用HOG特征和SVM相结合的方法进行细分类，实现行人检测。本发明提出的行人检测方法能够快速排除大量行人负样本，在提高行人检测准确率的同时大幅提高行人检测速度。

公开(公告)号：CN108564049A

公开(公告)日：2018-09-21

申请号：CN201810363828.1

申请日：2018-04-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李嘉锋 ,  闫璞 ,  卓力 ,  张辉 ,  马春杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的快速人脸检测识别方法，该方法包括离线网络搭建部分和在线流程设计部分。对于离线网络搭建部分，本发明设计的网络结构针对不同的尺度人脸分别训练检测器，区别于现有方法中在进行人脸检测时采用单一尺度的模板网络，并采用构建图像金字塔以多任务的方式训练和运行尺度特定的检测器。对于在线流程设计部分，设计使用FIFO的list的数据结构思想建立实时人脸特征缓冲池结构，将过程中最耗时的实时特征提取部分移到整个过程的最前端，以身份证读卡器对于身份证的检测作为触发点，并提出建立结果匹配映射表的方法，在三个方面进行创新，有效节省整个过程的时间，实现快速的人脸检测识别，得出人证是否合一的准确判断。