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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114240988A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111444114.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性尺度空间的图像分割方法，涉及图像分割技术领域，基于KAZE特征，构建非线性尺度空间，通过KAZE算法对输入的图片进行非线性滤波，然后计算图像的梯度直方图，获取对比度参数k，根据一组进化时间t，利用加性分子分裂算法得到非线性尺度空间的所有图像，再平滑图像，利用迭代算法进行全局阈值处理，然后利用边缘改进全局阈值处理，基于改进后的阈值对图像中物体和背景进行初步分割，当物体和背景的对比度在图像中不统一时，根据图像的局部特征，通过最大类间方差法得到阈值并进行图像的分割。本发明解决了线性尺度空间内无法有效分辨均匀区域与边缘区域，在相同的滤波尺度条件下丢失大量局部细节的问题。
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公开(公告)号：CN111310641A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010087956.5
申请日：2020-02-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于球面非线性插值的运动合成方法。本发明涉及计算机领域，具体步骤包括准备数据训练并标准化关节坐标、提取运动序列的运动规律、根据标准化的运动数据学习运动规律字典和运动帧字典、使用正交匹配追踪算法求得该首尾帧在运动帧字典上的稀疏表示系数、在运动规律字典上重构出运动规律及合成出完整的运动序列；本发明的成果是：在影视工业领域，可用于合成3D人体运动以驱动虚拟角色；在机器人领域，可合成出一些特殊的动作以驱动人形机器人；在医疗康复领域，可用于合成出有运动障碍病人的正常运动姿态，以便辅助心理治疗。
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公开(公告)号：CN115858477A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211705767.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/174 , G06F16/176 , G06F16/2458 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法，包括以下步骤：将人体运动序列数据转换为关节坐标，进行标准化处理得到归一化球面人体三维坐标，然后转换为球面人体二维极坐标；根据球面人体二维极坐标为单个人体关节构建独立的全连接网络，得到结构化的深度网络模型；使用球面人体二维极坐标作为训练数据，并在训练后对深度网络模型的网络参数进行量化，将量化后的网络参数作为压缩后的数据；输入时间帧计算对应时刻中每一人体关节的球面极坐标相对坐标位置，重构出完整的人体运动序列数据。本发明还公开一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复系统。本发明提供的一种基于结构化网络的人体运动数据压缩和恢复方法以及系统，能够扩展到大型运动数据库，且泛化能力较强。
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公开(公告)号：CN114972441A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210735748.0
申请日：2022-06-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，具体是一种基于深度神经网络的运动合成框架，该运动合成框架的运动合成方法包括以下步骤：准备训练数据并标准化关节坐标；提取运动序列的运动规律；训练运动规律提取网络；训练运动合成网络建立运动序列首尾帧与运动规律之间的联系；根据首尾帧生成对应的运动规律；根据生成的运动规律转换成任意时刻中每一关节的位置，合成完整的运动序列，本发明用于在给定一段运动序列的首尾帧的情况下，合成真实的人体运动，用于解决现有运动合成方法控制复杂，合成内容有限的问题。
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公开(公告)号：CN114240988B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111444114.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性尺度空间的图像分割方法，涉及图像分割技术领域，基于KAZE特征，构建非线性尺度空间，通过KAZE算法对输入的图片进行非线性滤波，然后计算图像的梯度直方图，获取对比度参数k，根据一组进化时间t，利用加性分子分裂算法得到非线性尺度空间的所有图像，再平滑图像，利用迭代算法进行全局阈值处理，然后利用边缘改进全局阈值处理，基于改进后的阈值对图像中物体和背景进行初步分割，当物体和背景的对比度在图像中不统一时，根据图像的局部特征，通过最大类间方差法得到阈值并进行图像的分割。本发明解决了线性尺度空间内无法有效分辨均匀区域与边缘区域，在相同的滤波尺度条件下丢失大量局部细节的问题。
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