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公开(公告)号：CN115311685A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210938981.9
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平均结构相似度的毫米波图像检出结果判定方法，首先二值分割人体毫米波图像，得到人体毫米波图像中的人体区域二值图像；再计算人体中轴位置，得到人体中轴横坐标；根据得到的人体区域二值图像，对检出结果进行特异性修正；再对检出结果进行镜像处理；最后寻找以人体中轴为对称轴的身体另一侧是否存在与检出结果相似的结构，并根据相似程度判断该检出结果内是否含有违禁品目标。本发明针对人体毫米波图像的人体区域常覆盖有难以去除的随机噪声，导致难以判断其目标检测的检出结果中是否真正含有违禁品目标的问题，结合人体的对称性质使用SSIM算法有效地判定了人体毫米波图像的目标检测检出结果。
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公开(公告)号：CN111931590A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010680477.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了自适应四角星形局部图结构的均衡人脸特征提取方法。现有方法不能完全表达局部纹理特征，关系节点数多，对噪声等干扰的鲁棒性不强。本发明方法将输入的人脸图像预处理后得到标准单个人脸灰度图像，将待编码像素作为中心像素，以中心像素作为同心的内圆和外圆的圆心，在内圆和外圆的圆周上选取四个像素点作为图节点，将八个图节点以有向线连接，围合成四角星形局部图结构，比较每段有向线两端图节点对应的像素值的大小，根据比较结果进行编码，转换为十进制的编码值；遍历所有像素，得到该人脸的局部图结构编码特征图。本文发明在光照、姿态、表情和遮挡等各种干扰下，所提取的特征表现出很好的鲁棒性，对于人脸识别有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115294606B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210938996.5
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像暗目标增强方法，首先计算人体毫米波图像中人体中轴位置、头顶位置与肩部位置，限制处理区域，再计算人体平均灰度值，创建补集图像，在补集图像中存储原图中灰度值低于平均灰度值的像素点的补集；提取补集图像中为暗目标的区域，排除由身体结构导致的错误增强部分，仅保留暗目标的增强区域。最后将补集图像与原图加权融合，保留暗目标纹理特征并增强暗目标的灰度特征，获取暗目标增强后的毫米波图像。本发明方法结合暗目标的灰度特征及暗目标与人体区域的位置关系，在有效增强暗目标灰度特征的同时有效保留了暗目标的纹理特征。
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公开(公告)号：CN111931590B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010680477.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了自适应四角星形局部图结构的均衡人脸特征提取方法。现有方法不能完全表达局部纹理特征，关系节点数多，对噪声等干扰的鲁棒性不强。本发明方法将输入的人脸图像预处理后得到标准单个人脸灰度图像，将待编码像素作为中心像素，以中心像素作为同心的内圆和外圆的圆心，在内圆和外圆的圆周上选取四个像素点作为图节点，将八个图节点以有向线连接，围合成四角星形局部图结构，比较每段有向线两端图节点对应的像素值的大小，根据比较结果进行编码，转换为十进制的编码值；遍历所有像素，得到该人脸的局部图结构编码特征图。本文发明在光照、姿态、表情和遮挡等各种干扰下，所提取的特征表现出很好的鲁棒性，对于人脸识别有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115311684A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210938978.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像多角度检出结果的整合方法，首先计算单次检测的最大置信度；然后生成置信图，将一组样本的所有检出结果以区域灰度值叠加的形式共同存放在同一幅图像中，从而对检出结果进行批量整合；再计算置信图内所有连通域的最大外切矩形；依次计算每个最大外切矩形内的最高/次高灰度值，并作整合处理，获得最终的整合结果。本发明参考NMS算法的概率权重思想并结合统计学的置信区间理论有效地整合了人体毫米波图像的多角度检出结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115294606A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210938996.5
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像暗目标增强方法，首先计算人体毫米波图像中人体中轴位置、头顶位置与肩部位置，限制处理区域，再计算人体平均灰度值，创建补集图像，在补集图像中存储原图中灰度值低于平均灰度值的像素点的补集；提取补集图像中为暗目标的区域，排除由身体结构导致的错误增强部分，仅保留暗目标的增强区域。最后将补集图像与原图加权融合，保留暗目标纹理特征并增强暗目标的灰度特征，获取暗目标增强后的毫米波图像。本发明方法结合暗目标的灰度特征及暗目标与人体区域的位置关系，在有效增强暗目标灰度特征的同时有效保留了暗目标的纹理特征。
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公开(公告)号：CN114694239A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210424376.X
申请日：2022-04-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多方向中心对称局部二值模式的虹膜纹理表征方法，针对现有设计的手工描述子难以实现对虹膜纹理点和面均衡表征的缺陷，本发明将局部邻域整体和中心以及邻域的对称表达相结合，设计了MDCS‑LBP算子表征虹膜纹理特征。首先对局部邻域整体计算加权灰度值，然后重新定义编码规则实现加权灰度值之间的编码获得该局部的虹膜特征，最后通过二值化对虹膜特征进行降维以提高后期识别速度。经实验验证，该方法能够快速有效的表征虹膜纹理特征，提高了虹膜识别性能，且对不同设备采集的虹膜数据库能够获得稳定的识别效果。
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公开(公告)号：CN115294605B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210938968.3
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像强噪声空域消除方法，首先对毫米波图像预处理，对毫米波图像使用OTSU方法二值分割后，得到不含弱噪声区域的二值掩膜；再确定强噪声空域范围，计算强噪声连通域的最大外切矩形，得到二值掩膜中每个强噪声连通域的最大外切矩形的具体坐标值。最后将二值掩膜中所有强噪声连通域消除。本发明针对人体毫米波图像的强噪声，特别是两腿之间的强噪声对检测的严重影响，导致误报严重的问题，根据人体毫米波图像的结构特点，结合强噪声的空域分布特性，可以有效的去除该类噪声，降低误报率。
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公开(公告)号：CN115311685B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210938981.9
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平均结构相似度的毫米波图像检出结果判定方法，首先二值分割人体毫米波图像，得到人体毫米波图像中的人体区域二值图像；再计算人体中轴位置，得到人体中轴横坐标；根据得到的人体区域二值图像，对检出结果进行特异性修正；再对检出结果进行镜像处理；最后寻找以人体中轴为对称轴的身体另一侧是否存在与检出结果相似的结构，并根据相似程度判断该检出结果内是否含有违禁品目标。本发明针对人体毫米波图像的人体区域常覆盖有难以去除的随机噪声，导致难以判断其目标检测的检出结果中是否真正含有违禁品目标的问题，结合人体的对称性质使用SSIM算法有效地判定了人体毫米波图像的目标检测检出结果。
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公开(公告)号：CN115311684B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210938978.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波图像多角度检出结果的整合方法，首先计算单次检测的最大置信度；然后生成置信图，将一组样本的所有检出结果以区域灰度值叠加的形式共同存放在同一幅图像中，从而对检出结果进行批量整合；再计算置信图内所有连通域的最大外切矩形；依次计算每个最大外切矩形内的最高/次高灰度值，并作整合处理，获得最终的整合结果。本发明参考NMS算法的概率权重思想并结合统计学的置信区间理论有效地整合了人体毫米波图像的多角度检出结果。
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