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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778922A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710083817.3
申请日：2017-02-16
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种适合高维特征的鞋印新类别检测方法，其特征在于，具体步骤包括：提取训练样本和待检测样本的特征、根据样本特征计算相似度矩阵、根据训练样本之间的相似度矩阵计算得到映射矩阵、将训练样本映射为零空间内的一点、计算待检测样本属于新类别的置信度、提取检测样本特征在原始高维空间的特性、根据待检测样本的低维和高维特性求取新类别值、根据设定的阈值与新类别值的比较结果判断待检测样本是否属于新类别。本发明通过设置置信度来增大集内、集外样本的差异，并且融合待检测样本在零空间的低维特性及在原始空间的高维特性，使得对样本特征的描述满足流形一致性，进一步提高检测的准确率。
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公开(公告)号：CN106326927A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610716111.1
申请日：2016-08-24
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/4609 , G06K9/6228 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提供一种鞋印新类别检测方法，包括：提取训练图像和所述待检测图像的特征，所述训练图像为已知类别的鞋印图像，用于确定待检测图像是否为新类别鞋印图像；提取所述训练图像和所述待检测图像的特征；根据所述特征计算所述训练图像之间的相似度矩阵、所述训练图像与所述待检测图像之间的相似度矩阵；根据所述训练图像之间的相似度矩阵确定判别函数；根据所述判别函数确定所述训练图像和待检测图像在零空间对应的训练图像映射和待检测图像映射；计算所述待检测图像映射与所述训练图像映射的欧式距离；根据所述欧式距离确定待检测图像是否为新类别；根据所述新类别检测鞋印图像。本发明实现对鞋印的有效管理，实现了更准确地检测鞋印新类别。
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公开(公告)号：CN106326927B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610716111.1
申请日：2016-08-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种鞋印新类别检测方法，包括：提取训练图像和所述待检测图像的特征，所述训练图像为已知类别的鞋印图像，用于确定待检测图像是否为新类别鞋印图像；提取所述训练图像和所述待检测图像的特征；根据所述特征计算所述训练图像之间的相似度矩阵、所述训练图像与所述待检测图像之间的相似度矩阵；根据所述训练图像之间的相似度矩阵确定判别函数；根据所述判别函数确定所述训练图像和待检测图像在零空间对应的训练图像映射和待检测图像映射；计算所述待检测图像映射与所述训练图像映射的欧式距离；根据所述欧式距离确定待检测图像是否为新类别；根据所述新类别检测鞋印图像。本发明实现对鞋印的有效管理，实现了更准确地检测鞋印新类别。
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公开(公告)号：CN105023025A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510481067.6
申请日：2015-08-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6261
Abstract: 本发明涉及一种开集痕迹图像分类方法及系统，实现对痕迹图像进行自动分类。它采用多层级联的方式判断待分类图像是否属于痕迹图像库中的某一种类别或者新增类别。本发明具有速度快，人工参与少，结果相对准确且全面的特点，能够实现对图像库的自动扩充以及通过对现场痕迹的分类实现案件的串并，为警方办案提供很大的帮助。因此，本发明可以广泛用于痕迹分类领域。
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