公开(公告)号：CN104182970A

公开(公告)日：2014-12-03

申请号：CN201410389510.2

申请日：2014-08-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  王银廷 ,  宋明黎 ,  周星辰 ,  阮莹 ,  卜佳俊

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于摄影构图规则的留念照人像站位推荐方法。此方法由三个有效步骤组成：1）利用图片样本中人与景物相对位置关系，学习正规则，分析人应该站在场景中的哪个位置；2）基于经验性构图规则，定义反规则，决定场景中不适合站人的区域；3）结合步骤1）得到的正规则得分和步骤2）得到的反规则得分，得到每个人站位总得分，对场景进行最优位置搜索。最终在景物图上画出人形图标把人像站位推荐给用户。

公开(公告)号：CN104077577A

公开(公告)日：2014-10-01

申请号：CN201410314802.X

申请日：2014-07-03

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  张瑞 ,  宋明黎 ,  阮莹 ,  周星辰 ,  卜佳俊

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明公开了了一种基于卷积神经网络的商标检测方法。本发明首先收集多种类别的商标图片以及不包含商标的图片，并对包含商标的图片进行标注。然后初始化卷积神经网络，使用商标样本与非商标样本训练卷积神经网络。在测试图片过程中，首先使用目标区域选择方法选取测试图片中可能包含商标的候选窗口，并对候选窗口进行颜色空间转换和尺度缩放处理。然后将候选窗口输入到卷积神经网络中进行识别，并将识别为商标的候选窗口在测试图片中标示出来。本发明通过卷积神经网络将目标区域特征提取与识别相结合，避免特征设计带来的不确定性，并且对于旋转、平移、尺度变化有很好的不变性，基于分割的目标区域选择在提高检测速度的同时降低了误检率。

公开(公告)号：CN104063720A

公开(公告)日：2014-09-24

申请号：CN201410315984.2

申请日：2014-07-03

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  阮莹 ,  宋明黎 ,  张瑞 ,  周星辰 ,  卜佳俊

IPC: G06K9/66 ,  G06K9/00 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度玻尔兹曼机的电商网站违禁商品图片检测的方法。此方法由三个有效步骤组成：1）利用深度玻尔兹曼机模型对大量违禁商品图片样本以及负样本进行训练，得到较好的检测模型初始化参数，即违禁商品检测方法判别特征；2）利用反馈神经网络模型对步骤1）中所得参数进行微调，得到检测模型的最终参数；3）利用滑动窗口方法，对检测图片进行多尺度缩放，在不同尺度下进行滑动窗口操作，利用步骤2）中得到的模型检测每个窗口中是否存在违禁商品，最终判定待检测图片中是否包含违禁商品。通过DBM模型训练图像样本的过程，能够在保证训练速度的同时提取对数据有更本质刻画的特征，进而保证了目标检测的准确率和召回率。

公开(公告)号：CN104182970B

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201410389510.2

申请日：2014-08-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陈纯 ,  王银廷 ,  宋明黎 ,  周星辰 ,  阮莹 ,  卜佳俊

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于摄影构图规则的留念照人像站位推荐方法。此方法由三个有效步骤组成：1）利用图片样本中人与景物相对位置关系，学习正规则，分析人应该站在场景中的哪个位置；2）基于经验性构图规则，定义反规则，决定场景中不适合站人的区域；3）结合步骤1）得到的正规则得分和步骤2）得到的反规则得分，得到每个人站位总得分，对场景进行最优位置搜索。最终在景物图上画出人形图标把人像站位推荐给用户。