公开(公告)号：CN109711258A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811425855.3

申请日：2018-11-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 何震宇 ,  惠晓伟 ,  张晓峰 ,  黎嘉辉 ,  赵昕玥 ,  周瑞 ,  万周诚

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于卷积网络的轻量级人脸关键点检测方法、系统及存储介质，该方法包括：使用多任务网络并行完成人脸检测和人脸回正参数计算，并将原始的倾斜人脸进行回正；将回正人脸送入轻量关键点检测网络；检测人脸关键点，针对多人脸关键点检测任务，使用非冻结迁移学习的预训练方案，逐步训练多个人脸关键点，训练时使用并行人脸回正机制；人脸旋转返回原始角度。本发明的有益效果是:本发明针对人脸关键点检测任务的特点进行改进，引入注意力机制对卷积网络的网络输出进行打分选择，缓解了人脸关键点检测的损失函数不均衡问题；同步训练人脸检测任务与人脸回正参数计算任务，提升了整体架构的效率，降低了模型复杂度。

公开(公告)号：CN109685825A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201811426910.0

申请日：2018-11-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 何震宇 ,  李东壕 ,  张晓峰 ,  周瑞 ,  柯瀚林 ,  祝清麟 ,  邵卢娇

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/46

CPC classification number: G06T7/246 ,  G06K9/4604 ,  G06T2207/10048

Abstract: 本发明提供了一种用于热红外目标跟踪的局部自适应特征提取方法、系统及存储介质，该局部自适应特征提取方法包括：步骤S1：接收输入的图像，在当前帧中利用相邻像素之间的差值计算当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度；步骤S2：使用步骤S1已计算出的当前帧水平方向梯度以及垂直方向梯度，计算每一像素位置的梯度协方差矩阵。本发明的有益效果是：本发明的局部自适应特征提取方法，替换目标跟踪器中特征提取部分的其他特征提取技术，能够提高跟踪器在热红外目标跟踪任务中的性能，能够提取出更适用于热红外目标跟踪的稳定的、具有更多判别信息的特征。

公开(公告)号：CN109685826A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201811427073.3

申请日：2018-11-27

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 何震宇 ,  陈若望 ,  祝清麟 ,  柯瀚林 ,  周瑞 ,  邵卢娇 ,  黎嘉辉 ,  赵昕玥

IPC: G06T7/246

CPC classification number: G06T7/251 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20081

Abstract: 本发明提供了一种自适应特征选择的目标追踪方法、系统及存储介质，该目标追踪方法同时保留两个目标模型，一个是对应人工特征的简单线路的目标模型，一个对应深度特征的困难线路的目标模型；根据追踪环境自适应的选择使用其中一个模型进行追踪。本发明的有益效果是：本发明针对目标追踪环境的复杂程度，通过自适应选择机制，在简单的追踪环境中使用人工特征，在复杂的追踪环境中使用深度特征，在追踪过程中自适应的选择特征，保证追踪正确率的同时，提高追踪速度。