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公开(公告)号：CN102542492B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210006449.X
申请日：2012-01-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种视觉广告效果评估系统及方法，图像处理及计算机视觉技术领域。该系统包括：采集模块，用于按照设定的采集频率，实时采集设定范围内经过待评估的广告牌的行人的视频图像、以及设定范围内的背景图像；数据处理模块，用于根据计算机视觉方法及图像处理方法，对采集模块采集到的视频图像进行处理，获取经过待评估的广告牌的行人流量、行人观看比例以及行人观看时间数据，并将数据发送至评估模块；评估模块，用于根据所述行人流量、行人观看比例以及行人观看的时间数据评估所述待评估广告的设置方位和适度以及内容吸引度。可以有效地实现对视觉广告效果进行评估，并能进行广告优劣的评价，且评估精度高。
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公开(公告)号：CN102999942A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210540370.5
申请日：2012-12-13
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维人脸重建方法，包括以下步骤：S1：定位出待重建人脸图象中的二维关键点；S2：定位出三维模型中与S1中的二维关键点对应的三维关键点坐标；S3：利用S2中的关键点分部件加权计算三维人脸的形状重建系数，以及成象模型参数；S4：利用三维形变模型分部件合成三维人脸形状；S5：利用成象模型和人脸对称性提取三维人脸纹理。本发明提供的三维人脸重建方法，首先对任意姿态人脸图象都能获得较好的重建结果，其次运算速度快，而且非线性优化很快收敛，与现有技术的稠密重建算法相比，速度提高一个数量级以上而且性能更加稳定。
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公开(公告)号：CN102663820A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210133145.X
申请日：2012-04-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种三维头部模型重建方法，包括以下步骤：S1：输入人脸的正面和侧面图像；S2：提取图像面部和头发区域的特征点；S3：根据面部特征点形变生成三维头部模型；S4：根据图像生成无缝的全局头部纹理；S5：将所得纹理映射到形变三维头部模型上；S6：根据头发区域特征点，用昆氏曲面进行头发区域的拟合；S7：将昆氏曲面形变，并进行纹理贴图。本方法简便易行，计算复杂度低，在保证精度的前提下能很真实的重建三维头部模型。
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公开(公告)号：CN102156972B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110098051.9
申请日：2011-04-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像倾斜纠正方法及系统，该方法包括：S1：提取当前图像中四个方向上的边缘点；S2：对四个方向上的边缘点进行选择，以去除对直线拟合有负面作用的边缘点；S3：对经过步骤S2处理后四个方向上剩下的边缘点分别进行边缘点直线拟合，获得四条边的直线方程，并进一步确定四个角的坐标，通过确定的四个角的坐标以及当前图像的四个顶点对图像进行倾斜纠正。本发明通过对四个方向上的边缘点进行选择，去除对直线拟合有负面作用的边缘点，实现了获得有缺陷图像的真实边缘点，以避免进行倾斜纠正后的图像不精确的问题。
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公开(公告)号：CN1459761B
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN02117865.8
申请日：2002-05-24
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/4609 , G06K2209/01
Abstract: 基于Gabor滤波器组的字符识别方法属于字符图像识别技术领域，其特征在于：在训练系统中依次含有以下步骤：用Gabor滤波器组抽取字符图像中各个方向的笔画，用平均熵相关系数求最优的滤波器参数；对Gabor滤波器组的输出结果作非线性后处理，以进一步增加识别系统对图像亮度、对比度变化以及图像干扰的抵抗能力；对Gabor滤波器组的输出中的正值和负值分别用高斯滤波器阵列计算识别特征，并合成为一个高维的特征矢量；用线性鉴别分析法降低特征矢量的维数，以增强识别性能，降低分类器的复杂度和计算量。该方法与具体的语种无关，成功的解决了低质量图像中的字符识别问题，对于印刷体和脱机手写汉字获得了目前最高的识别率。对身份证的总体识别率到达了90％以上，已经符合实用的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100530222C
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200710176039.9
申请日：2007-10-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种图像匹配方法，属于图像匹配技术领域。所述方法包括：利用MSER方法检测出待匹配的图像中的同质区域；采用椭圆区域方程对检测到的每个同质区域进行拟合；采用椭圆形梯度直方图和多尺度图像分解抽取经过椭圆区域方程拟合后的同质区域所在测量区域的特征向量；采用分层k均值聚类算法构造同质区域集合的二叉树，进行图像匹配；采用结合二叉树的渐进式方法构建感兴趣区域的分类器，进行图像匹配。本发明结合图像尺度空间和统计学习方法大大地降低了提取图像特征向量的复杂度和局部区域匹配复杂度，同时增强了图像匹配算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN100514353C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710178088.6
申请日：2007-11-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00899 , G06K9/00221
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸生理性运动的活体检测方法及系统，属于人脸识别技术领域。所述方法包括：步骤A：检测系统摄像视角内物体的运动区域和运动方向，锁定人脸检测结果框；步骤B：判断所述人脸检测结果框内是否存在有效的人脸面部运动，如果不存在，则认为是照片人脸，如果存在，则转入步骤C；步骤C：判断所述人脸检测结果框内的所述人脸面部运动是否为生理性运动，如果不是，则认为是照片人脸，如果是，则认为是真实人脸。所述系统包括：检测运动模块、有效人脸面部运动判断模块和生理性运动判断模块。通过本发明所述技术方案，可以区别真实人脸与照片人脸，提高人脸识别系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN100513997C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200710175865.1
申请日：2007-10-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种多视角运动目标检测、定位与对应方法，属于视频监控技术领域。所述方法包括如下步骤：对多个视角的视频图像进行前景检测，得到二值前景图像；根据所述二值前景图像，建立空间场模型，在所述空间场模型中进行三维重建，得到运动目标的三维重建结果；对所述三维重建结果进行分析，在空间场中检测并定位运动目标，得到运动目标的空间位置；根据所述运动目标的空间位置，向各视角投影，确定多个视角间运动目标的对应关系。本发明具有处理遮挡能力强、运算速度快等特点，能够满足视频监控的实时要求。
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公开(公告)号：CN100470582C
公开(公告)日：2009-03-18
申请号：CN200710065195.8
申请日：2007-04-06
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/72
Abstract: 印刷蒙古文文本切分方法，属于光学字符识别中的字符切分领域。本发明特征在于：在连通体分类的基础上，选择部分连通体竖直投影，分割文本图像成子区域，然后检测多列子区域，归并字符块实现多列子区域的文字列切分；随后把文字列切分成词；接着估计文字列各处的基线位置；最后根据基线位置和词轮廓寻找字素切点，把词切分成字素。本发明在多字体多字号印刷蒙古文文本测试集上的字素切分正确率达到98.5%以上。
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公开(公告)号：CN101159016A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710178088.6
申请日：2007-11-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00899 , G06K9/00221
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸生理性运动的活体检测方法及系统，属于人脸识别技术领域。所述方法包括：步骤A：检测系统摄像视角内物体的运动区域和运动方向，锁定人脸检测结果框；步骤B：判断所述人脸检测结果框内是否存在有效的人脸面部运动，如果不存在，则认为是照片人脸，如果存在，则转入步骤C；步骤C：判断所述人脸检测结果框内的所述人脸面部运动是否为生理性运动，如果不是，则认为是照片人脸，如果是，则认为是真实人脸。所述系统包括：检测运动模块、有效人脸面部运动判断模块和生理性运动判断模块。通过本发明所述技术方案，可以区别真实人脸与照片人脸，提高人脸识别系统的可靠性。
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