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公开(公告)号：CN103226708A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310118064.7
申请日：2013-04-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法，包括如下步骤：（1）捕捉视频信息；（2）分别对视频中的图像进行分割得到深度模型、肤色模型和背景模型的分割结果，分割结果的表现形式为二值图；（3）计算三个分割结果的两两重叠率，作为衡量它们各自分割效果好坏的特征，把三个重叠率输入到神经网络；（4）神经网络输出三个系数（即置信系数），置信系数表示出三个模型各自的可靠性，三个分割结果经由置信系数进行加权；（5）对加权后的三个模型分割结果进行线性叠加；（6）叠加的结果经过阈值函数输出最终的二值图，最后分割得到的视频人手区域；（7）更新背景模型。具有成本低和灵活性好等优点。
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公开(公告)号：CN103226708B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310118064.7
申请日：2013-04-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法，包括如下步骤：（1）捕捉视频信息；（2）分别对视频中的图像进行分割得到深度模型、肤色模型和背景模型的分割结果，分割结果的表现形式为二值图；（3）计算三个分割结果的两两重叠率，作为衡量它们各自分割效果好坏的特征，把三个重叠率输入到神经网络；（4）神经网络输出三个系数（即置信系数），置信系数表示出三个模型各自的可靠性，三个分割结果经由置信系数进行加权；（5）对加权后的三个模型分割结果进行线性叠加；（6）叠加的结果经过阈值函数输出最终的二值图，最后分割得到的视频人手区域；（7）更新背景模型。具有成本低和灵活性好等优点。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103824087A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201210464085.X
申请日：2012-11-16
Applicant: 广州三星通信技术研究有限公司 , 华南理工大学 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种人脸特征点的检测定位方法以及系统。一种人脸特征点的检测定位方法包括：对输入的人脸图像执行人脸区域检测；由检测出的人脸区域检测人眼瞳孔位置；根据检测到的人眼瞳孔位置执行特征点初始化赋值；基于初始化赋值的特征点以及人眼瞳孔位置，对检测出的人脸区域执行多分辨率的人脸特征点定位搜索；基于Gabor纹理特征执行各特征点的精确定位处理，从而获得最终的人脸特征点位置。
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