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公开(公告)号：CN105488758A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510865907.9
申请日：2015-11-30
Applicant: 河北工业大学
CPC classification number: G06T3/403 , G06T2207/20152 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明一种基于内容感知的图像缩放方法，涉及在图像平面内的图形图像转换，采用融合显著图、边缘直线图和梯度图的混合特征模型得到能量函数，依据该能量函数进行线裁剪操作完成图像的缩放，步骤是：输入彩色图像预处理；同时进行：提取原始彩色图像的显著图和显著目标图像、提取灰度图像的融合直线信息的边缘图和提取灰度图像的梯度图；利用HFPM算法对三种特征图融合得到能量函数；使用线裁剪算法对原始图像进行裁剪。本发明方法克服了现有的线裁剪方法采用图像的梯度图定义能量函数，在图像缩放时仍然存在失真和部分图像信息丢失的缺陷。
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公开(公告)号：CN104881661A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510351724.5
申请日：2015-06-23
Applicant: 河北工业大学
CPC classification number: G06K9/00825 , G06K9/6269 , G06K2209/23 , G06T7/90 , G06T2207/30252
Abstract: 本发明基于结构相似度的车辆检测方法，涉及图像的结构分析，步骤是：第一步，车辆假设区域的标记：获取路面自由驾驶区域、设置路面感兴趣区域、生成路面对称区域、标记路面车辆假设区域；第二步，车辆假设区域的验证：车辆结构相似度特征的提取和训练、提取车辆假设区域的车辆结构相似度特征、对车辆假设区域的车辆结构相似度特征进行验证；该方法降低了车辆检测系统的成本，提高了车辆检测系统的效率和识别精度，具有普遍的适用性。
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公开(公告)号：CN105354558B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201510820897.7
申请日：2015-11-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明人脸图像匹配方法，涉及图像数据处理，是基于两次SURF和形状上下文的人脸图像匹配方法，利用SURF算法粗匹配得到尺度差和方向差信息，再利用这些信息进行SURF算法精确匹配，对得到的匹配结果用形状上下文算法去除误匹配，步骤是：确定人脸区域；生成重构的积分图像；两次SURF特征匹配；生成形状上下文描述子，去除误匹配，完成人脸图像匹配。本发明方法克服了现有的人脸图像匹配方法中存在特征点少、匹配点少且正确率不高的缺陷。
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公开(公告)号：CN105488758B
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201510865907.9
申请日：2015-11-30
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明一种基于内容感知的图像缩放方法，涉及在图像平面内的图形图像转换，采用融合显著图、边缘直线图和梯度图的混合特征模型得到能量函数，依据该能量函数进行线裁剪操作完成图像的缩放，步骤是：输入彩色图像预处理；同时进行：提取原始彩色图像的显著图和显著目标图像、提取灰度图像的融合直线信息的边缘图和提取灰度图像的梯度图；利用HFPM算法对三种特征图融合得到能量函数；使用线裁剪算法对原始图像进行裁剪。本发明方法克服了现有的线裁剪方法采用图像的梯度图定义能量函数，在图像缩放时仍然存在失真和部分图像信息丢失的缺陷。
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公开(公告)号：CN105354558A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510820897.7
申请日：2015-11-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00268
Abstract: 本发明人脸图像匹配方法，涉及图像数据处理，是基于两次SURF和形状上下文的人脸图像匹配方法，利用SURF算法粗匹配得到尺度差和方向差信息，再利用这些信息进行SURF算法精确匹配，对得到的匹配结果用形状上下文算法去除误匹配，步骤是：确定人脸区域；生成重构的积分图像；两次SURF特征匹配；生成形状上下文描述子，去除误匹配，完成人脸图像匹配。本发明方法克服了现有的人脸图像匹配方法中存在特征点少、匹配点少且正确率不高的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106373126B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610800671.5
申请日：2016-09-04
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明基于融合类测地线和边界对比的图像显著性检测方法，涉及一般的图像数据处理中的图像分析，步骤是，输入彩色图像；超像素分割，包括规则的超像素分割和不规则的超像素分割；计算边界对比图Sc；计算有颜色对比的测地线图Gc和无颜色对比的测地线图Gn，包括预处理、计算邻接矩阵和计算有颜色对比的测地线图Gc和无颜色对比的测地线图Gn；融合三种特征图得到显著图。本发明克服了现有技术无法一致地高亮显著目标的缺陷。
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公开(公告)号：CN105069447B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201510621774.0
申请日：2015-09-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明一种人脸表情的识别方法，涉及用于识别图形的方法，是一种使用中心对称三值模式(Center Symmetrical Ternary Patterns，以下简称CSTP)算法提取表情纹理特征的人脸表情的识别方法，步骤是：人脸表情图像预处理；提取每一人脸表情图像的子块上的人脸表情纹理特征；确定人脸表情图像最终的人脸表情纹理特征；完成人脸表情的识别。本发明方法克服了现有技术识别背景复杂导致的纹理描述不精细，识别率不高的缺陷。
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公开(公告)号：CN104881661B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510351724.5
申请日：2015-06-23
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明基于结构相似度的车辆检测方法，涉及图像的结构分析，步骤是：第一步，车辆假设区域的标记：获取路面自由驾驶区域、设置路面感兴趣区域、生成路面对称区域、标记路面车辆假设区域；第二步，车辆假设区域的验证：车辆结构相似度特征的提取和训练、提取车辆假设区域的车辆结构相似度特征、对车辆假设区域的车辆结构相似度特征进行验证；该方法降低了车辆检测系统的成本，提高了车辆检测系统的效率和识别精度，具有普遍的适用性。
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公开(公告)号：CN106373126A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610800671.5
申请日：2016-09-04
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T2207/10004
Abstract: 本发明基于融合类测地线和边界对比的图像显著性检测方法，涉及一般的图像数据处理中的图像分析，步骤是，输入彩色图像；超像素分割，包括规则的超像素分割和不规则的超像素分割；计算边界对比图Sc；计算有颜色对比的测地线图Gc和无颜色对比的测地线图Gn，包括预处理、计算邻接矩阵和计算有颜色对比的测地线图Gc和无颜色对比的测地线图Gn；融合三种特征图得到显著图。本发明克服了现有技术无法一致地高亮显著目标的缺陷。
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公开(公告)号：CN105069447A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510621774.0
申请日：2015-09-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00268 , G06K9/00288
Abstract: 本发明一种人脸表情的识别方法，涉及用于识别图形的方法，是一种使用中心对称三值模式(Center Symmetrical Ternary Patterns，以下简称CSTP)算法提取表情纹理特征的人脸表情的识别方法，步骤是：人脸表情图像预处理；提取每一人脸表情图像的子块上的人脸表情纹理特征；确定人脸表情图像最终的人脸表情纹理特征；完成人脸表情的识别。本发明方法克服了现有技术识别背景复杂导致的纹理描述不精细，识别率不高的缺陷。
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