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公开(公告)号：CN108898094A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810670839.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于串联集成式RMML度量学习的人脸比对方法和系统，包括：特征提取模块，用于对人脸图像训练集和测试样本人脸图像提取特征；L个串联的集成模块，每个集成模块用于将人脸特征集合打乱分组、按组进行RMML度量学习、特征映射后拼接为新的人脸特征集合；度量模块，用于基于RMML度量学习计算第L个集成模块得到的人脸特征集合的距离度量矩阵；比对模块，用于利用距离度量矩阵计算测试样本人脸图像的距离，并根据距离判定人脸图像是否为同一个人。本发明提供的度量学习方法具有闭式解不需求逆，有效提高鲁棒性；通过串联过程的多次线性映射和多次非线性映射，提升度量矩阵的区分能力并避免过拟合，人脸对比准确率更高。
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公开(公告)号：CN109101881B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810743856.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度时序图像的实时眨眼检测方法，包括：对时序图像中的第一帧图像进行定位得到双眼位置；利用其从第一帧图像中提取人眼图像，得到人眼模板；利用人眼模板初始化人眼追踪器，利用更新后的人眼追踪器追踪时序图像，得到时序人眼图像，并更新人眼追踪器，提取处理后的时序人眼图像的人工描述子，再提取人工描述子的differ特征，并将其和人工描述子串接，得到人眼特征。将人眼特征按照时序编码成眨眼行为特征热图；再将眨眼行为特征热图按行逐条输入LSTM网络，得到多个隐藏状态；最后将多个隐藏状态进行串接得到多尺度时序特征后进行眨眼检测，判断时序图像是否含有眨眼行为。本发明提高了无约束条件下眨眼检测的正确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN108038420B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201711162729.9
申请日：2017-11-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度视频的人体行为识别方法，属于视频信息处理技术领域。本发明方法首先对视频序列的人体目标检测与行为定位，然后对视频的多视角投影形成多视角子视频序列，再对视频进行的动态图编码，之后采用多卷积神经网络模型进行训练提特征，再对特征进行PCA降维处理，最后训练线性支撑向量机分类器，利用支撑向量机分类器获得待测深度视频的行为识别结果；本发明方法从深度图的特点与视频编码的角度出发，充分挖掘图像中的空间信息，降低了处理视频的复杂性，采用的深度学习方法提供了强的特征表达能力，相对于现有其他的传统方法，该方法在算法复杂性、特征表达与识别精度上具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN110246181B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910443496.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于锚点的姿态估计模型训练方法、姿态估计方法和系统，属于数字图像处理和机器学习的交叉技术领域，其中训练方法包括：构建姿态估计模型，采集包含目标的多个样本图像；提取每个样本图像中的目标并对目标进行线性插值得到样本子图，在样本子图上以固定间距设置多个锚点后输入姿态估计模型进行训练，得到训练好的姿态估计模型。利用训练好的姿态估计模型可以对包含目标的图像进行姿态估计。本发明使用密集设置锚点的方式来对关键点进行坐标预测，能够取得比传统方法更为精确的预测结果的同时大幅降低计算量，取得更快的预测速度。同时本发明鲁棒性强，泛化性能好，准确率不受场景的影响。
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公开(公告)号：CN110246181A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910443496.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于锚点的姿态估计模型训练方法、姿态估计方法和系统，属于数字图像处理和机器学习的交叉技术领域，其中训练方法包括：构建姿态估计模型，采集包含目标的多个样本图像；提取每个样本图像中的目标并对目标进行线性插值得到样本子图，在样本子图上以固定间距设置多个锚点后输入姿态估计模型进行训练，得到训练好的姿态估计模型。利用训练好的姿态估计模型可以对包含目标的图像进行姿态估计。本发明使用密集设置锚点的方式来对关键点进行坐标预测，能够取得比传统方法更为精确的预测结果的同时大幅降低计算量，取得更快的预测速度。同时本发明鲁棒性强，泛化性能好，准确率不受场景的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108898094B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810670839.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于串联集成式RMML度量学习的人脸比对方法和系统，包括：特征提取模块，用于对人脸图像训练集和测试样本人脸图像提取特征；L个串联的集成模块，每个集成模块用于将人脸特征集合打乱分组、按组进行RMML度量学习、特征映射后拼接为新的人脸特征集合；度量模块，用于基于RMML度量学习计算第L个集成模块得到的人脸特征集合的距离度量矩阵；比对模块，用于利用距离度量矩阵计算测试样本人脸图像的距离，并根据距离判定人脸图像是否为同一个人。本发明提供的度量学习方法具有闭式解不需求逆，有效提高鲁棒性；通过串联过程的多次线性映射和多次非线性映射，提升度量矩阵的区分能力并避免过拟合，人脸对比准确率更高。
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公开(公告)号：CN107463954B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201710600227.3
申请日：2017-07-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种模糊异谱图像的模板匹配识别方法，主要针对三维投影模板图像和红外实时图像的异谱匹配问题。方法先搜集红外图像和大量可见光图像，利用基于可见光图像训练的卷积神经网络作为特征提取器，结合难例挖掘机制迭代训练面向单个正样本的样例支撑向量机，从而利用样例支撑向量机遍历红外实时图像进行模板匹配识别。本发明提供的这种模糊异谱图像的模板匹配识别方法，有效地融合了迁移学习和特征选择机制，基于数据驱动有针对性地迁移了可见光图像域的知识，并且通过特征模式判别分析削弱了判别能力不强的特征在模板匹配识别中所起的作用，为模板匹配识别引入了参数化的解决方案。
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公开(公告)号：CN109101881A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810743856.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度时序图像的实时眨眼检测方法，包括：对时序图像中的第一帧图像进行定位得到双眼位置；利用其从第一帧图像中提取人眼图像，得到人眼模板；利用人眼模板初始化人眼追踪器，利用更新后的人眼追踪器追踪时序图像，得到时序人眼图像，并更新人眼追踪器，提取处理后的时序人眼图像的人工描述子，再提取人工描述子的differ特征，并将其和人工描述子串接，得到人眼特征。将人眼特征按照时序编码成眨眼行为特征热图；再将眨眼行为特征热图按行逐条输入LSTM网络，得到多个隐藏状态；最后将多个隐藏状态进行串接得到多尺度时序特征后进行眨眼检测，判断时序图像是否含有眨眼行为。本发明提高了无约束条件下眨眼检测的正确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN108038420A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711162729.9
申请日：2017-11-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度视频的人体行为识别方法，属于视频信息处理技术领域。本发明方法首先对视频序列的人体目标检测与行为定位，然后对视频的多视角投影形成多视角子视频序列，再对视频进行的动态图编码，之后采用多卷积神经网络模型进行训练提特征，再对特征进行PCA降维处理，最后训练线性支撑向量机分类器，利用支撑向量机分类器获得待测深度视频的行为识别结果；本发明方法从深度图的特点与视频编码的角度出发，充分挖掘图像中的空间信息，降低了处理视频的复杂性，采用的深度学习方法提供了强的特征表达能力，相对于现有其他的传统方法，该方法在算法复杂性、特征表达与识别精度上具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN107463954A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710600227.3
申请日：2017-07-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种模糊异谱图像的模板匹配识别方法，主要针对三维投影模板图像和红外实时图像的异谱匹配问题。方法先搜集红外图像和大量可见光图像，利用基于可见光图像训练的卷积神经网络作为特征提取器，结合难例挖掘机制迭代训练面向单个正样本的样例支撑向量机，从而利用样例支撑向量机遍历红外实时图像进行模板匹配识别。本发明提供的这种模糊异谱图像的模板匹配识别方法，有效地融合了迁移学习和特征选择机制，基于数据驱动有针对性地迁移了可见光图像域的知识，并且通过特征模式判别分析削弱了判别能力不强的特征在模板匹配识别中所起的作用，为模板匹配识别引入了参数化的解决方案。
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