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公开(公告)号：CN106529447B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201610957103.6
申请日：2016-11-03
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明一种小样本人脸识别方法，涉及应用电子设备进行人脸识别的方法，是一种利用单层多尺度卷积神经网络结构进行多特征融合和分类的人脸识别方法，步骤是：人脸图像预处理；人脸图像多特征图的提取：包括提取一层DWT低频子带图、提取Sobel边缘特征图和提取LBP纹理特征图；利用单层多尺度卷积神经网络结构进行多特征融合；用Softmax分类器预测分类结果，实现人脸识别。本发明克服了现有技术在解决小样本人脸识别问题中，受分类方法的限制，分类识别率不高的缺陷。
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公开(公告)号：CN106683119A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710013944.6
申请日：2017-01-09
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明基于航拍视频图像的运动车辆检测方法，涉及图像数据处理中的图像运动分析，步骤是：对输入运动车辆彩色序列图像匹配，进一步得到背景补偿后的图像：包括基于SURF特征点的图像匹配和估计摄像机的全局运动参数得到背景补偿后的图像；运动车辆位置的粗检测；运动车辆位置的精确检测：包括自适应道路检测、提取候选车辆区域的CHLBP特征和利用SVM分类器对CHLBP特征进行判断获取运动车辆位置的精确检测。该方法融合时间和空间特性，克服了现有技术存在只适用于简单的单一场景运动车辆检测，难以适用于不同场景下的多运动车辆检测，检测的准确率容易受到尺度变化、复杂环境和摄像头运动的影响的缺陷。
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公开(公告)号：CN106683119B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710013944.6
申请日：2017-01-09
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明基于航拍视频图像的运动车辆检测方法，涉及图像数据处理中的图像运动分析，步骤是：对输入运动车辆彩色序列图像匹配，进一步得到背景补偿后的图像：包括基于SURF特征点的图像匹配和估计摄像机的全局运动参数得到背景补偿后的图像；运动车辆位置的粗检测；运动车辆位置的精确检测：包括自适应道路检测、提取候选车辆区域的CHLBP特征和利用SVM分类器对CHLBP特征进行判断获取运动车辆位置的精确检测。该方法融合时间和空间特性，克服了现有技术存在只适用于简单的单一场景运动车辆检测，难以适用于不同场景下的多运动车辆检测，检测的准确率容易受到尺度变化、复杂环境和摄像头运动的影响的缺陷。
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公开(公告)号：CN106529447A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610957103.6
申请日：2016-11-03
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明一种小样本人脸识别方法，涉及应用电子设备进行人脸识别的方法，是一种利用单层多尺度卷积神经网络结构进行多特征融合和分类的人脸识别方法，步骤是：人脸图像预处理；人脸图像多特征图的提取：包括提取一层DWT低频子带图、提取Sobel边缘特征图和提取LBP纹理特征图；利用单层多尺度卷积神经网络结构进行多特征融合；用Softmax分类器预测分类结果，实现人脸识别。本发明克服了现有技术在解决小样本人脸识别问题中，受分类方法的限制，分类识别率不高的缺陷。
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