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公开(公告)号：CN101794372A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200910232755.3
申请日：2009-11-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于频域分析的步态特征表示及识别方法，对采样的步态序列预处理，基于采样的步态序列训练得到特征频率并构建步态特征库，以此对给定的未知步态序列进行识别。本发明将一个步态序列视作一个整体，通过分析其轮廓-质心距离信号变化的频率特点来提取特征，一方面凸显了步态序列的整体性，另一方面，也充分利用了人的行走行为具有一定周期性的特点。本发明提高了步态识别的正确识别率，能达到较小的计算开销。通过将视频摄像头获取并进过预处理得到的人行走的侧视图做为本发明的步态识别方法的输入，借助于预先建立的步态特征库，就能够较为精确地进行识别。
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公开(公告)号：CN102663387A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210110064.8
申请日：2012-04-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种基于牙科全景图片的皮质骨宽度CW计算方法，包括如下步骤：1)基于OTSU和DLS的颏孔识别：a）图像预处理，使图像的颏孔和轮廓变得明显；b）采用OTSU方法对图像的阈值分割；c）形态学处理，让阈值分割后的图像边缘更加平滑；d）利用Canny算子检测图像边缘；e）最小二乘法椭圆拟合；f）结束；2)基于图像聚类和DLS的皮质骨宽度计算；a）提取ROI，提取左ROI时是以左颏孔为右上角，以颏孔到全景图下边缘为边长；而右ROI是以颏孔为左上角，以颏孔到全景图下边缘为边长；b)ROI预处理；c)图像聚类；d)形态学处理；e)最小二乘法曲线拟合；f计算皮质骨宽度，即计算颏孔点到上下边缘的距离差；g)结束。本发明在基于牙科全景图片下，实现了颏孔的自动识别和基于ROI的CW计算，在CW计算方法中提高了CW计算的准确性和效率，为医学图像处理提供了方便。
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公开(公告)号：CN101794372B
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN200910232755.3
申请日：2009-11-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于频域分析的步态特征表示及识别方法，对采样的步态序列预处理，基于采样的步态序列训练得到特征频率并构建步态特征库，以此对给定的未知步态序列进行识别。本发明将一个步态序列视作一个整体，通过分析其轮廓-质心距离信号变化的频率特点来提取特征，一方面凸显了步态序列的整体性，另一方面，也充分利用了人的行走行为具有一定周期性的特点。本发明提高了步态识别的正确识别率，能达到较小的计算开销。通过将视频摄像头获取并进过预处理得到的人行走的侧视图做为本发明的步态识别方法的输入，借助于预先建立的步态特征库，就能够较为精确地进行识别。
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