-
公开(公告)号：CN104978582A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510246005.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/48
CPC classification number: G06K9/48 , G06K2209/21
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓弦角特征的遮挡目标识别方法，通过建立多个目标图像的局部特征的模板库；提取出目标边缘的轮廓特征；构造各轮廓点的弦角特征描述子；利用弦角特征描述子的自包含属性对存在遮挡的轮廓进行描述，获得轮廓段的弦角特征描述矩阵；采用L1度量方法计算目标图像轮廓点的弦角特征描述子与模板库中局部特征的轮廓点的弦角特征描述子之间的距离，获得匹配代价矩阵；利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度，实现部分遮挡目标的识别。本发明可以对目标形状进行轮廓空间位置特征的提取，实现存在遮挡目标的识别，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性，提高了目标识别和形状检索的准确率和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN105023245B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510220885.0
申请日：2015-05-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种强度和梯度稀疏约束下的图像平滑方法，通过建立基于原图像像素强度和梯度的图像平滑的约束函数，构造原图像与平滑图像的最小二乘模型，向最小二乘模型加入约束函数，建立平滑能量目标函数，引入两辅助变量分别代替目标函数中的强度和梯度，加上两项误差惩罚项，建立图像平滑最小化模型，通过计算最小化模型两辅助变量的值，计算最小化模型的解析解S得平滑图像矩阵。本发明的强度和梯度稀疏约束下的图像平滑方法，综合利用了图像的全局特征和局部特征，及两者之间的关系，达到了提高准确率、鲁棒性，减少计算量的目的。
-
公开(公告)号：CN104866854B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201510226602.3
申请日：2015-05-06
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于同底三角形面积描述的目标识别和形状检索方法，包括:S1、提取出目标图像的边缘特征，采用轮廓提取算法提取出目标轮廓特征；S2、根据所提取出的目标轮廓特征构造每个轮廓点的同底三角形集合，计算所有三角形的面积，作为同底三角形面积描述子；S3、采用分段平均的方法平滑同底三角形面积描述子，以形成同底三角形面积特征描述矩阵；S4、将同底三角形面积特征描述矩阵按行局部归一化，以形成最终特征描述矩阵；S5、采用加权L1范数计算平滑归一化后的同底三角形面积描述矩阵中的每列之间的距离，以得到匹配代价矩阵；S6、采用动态规划对匹配代价矩阵进行相似度匹配。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104361600B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410687341.0
申请日：2014-11-25
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种运动识别方法及系统，包括：获取运动轨迹上的N个轨迹点；确定每个所述轨迹点的描述子，该描述子包括运动类别和尺度等级；对N个所述轨迹点的描述子进行排序，得到所述运动轨迹的描述子序列；利用所述运动轨迹的描述子序列，确定所述运动轨迹的运动类型，以完成运动识别。上述技术方案达到了有效利用运动轨迹的特征信息，进而提高了识别精度和准确率。
-
公开(公告)号：CN104361600A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410687341.0
申请日：2014-11-25
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06T2207/30241
Abstract: 本发明公开了一种运动识别方法及系统，包括：获取运动轨迹上的N个轨迹点；确定每个所述轨迹点的描述子，该描述子包括运动类别和尺度等级；对N个所述轨迹点的描述子进行排序，得到所述运动轨迹的描述子序列；利用所述运动轨迹的描述子序列，确定所述运动轨迹的运动类型，以完成运动识别。上述技术方案达到了有效利用运动轨迹的特征信息，进而提高了识别精度和准确率。
-
公开(公告)号：CN104978582B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510246005.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/48
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓弦角特征的遮挡目标识别方法，通过建立多个目标图像的局部特征的模板库；提取出目标边缘的轮廓特征；构造各轮廓点的弦角特征描述子；利用弦角特征描述子的自包含属性对存在遮挡的轮廓进行描述，获得轮廓段的弦角特征描述矩阵；采用L1度量方法计算目标图像轮廓点的弦角特征描述子与模板库中局部特征的轮廓点的弦角特征描述子之间的距离，获得匹配代价矩阵；利用积分图算法计算匹配代价矩阵的相似度，实现部分遮挡目标的识别。本发明可以对目标形状进行轮廓空间位置特征的提取，实现存在遮挡目标的识别，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性，提高了目标识别和形状检索的准确率和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN105023245A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510220885.0
申请日：2015-05-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种强度和梯度稀疏约束下的图像平滑方法，通过建立基于原图像像素强度和梯度的图像平滑的约束函数，构造原图像与平滑图像的最小二乘模型，向最小二乘模型加入约束函数，建立平滑能量目标函数，引入两辅助变量分别代替目标函数中的强度和梯度，加上两项误差惩罚项，建立图像平滑最小化模型，通过计算最小化模型两辅助变量的值，计算最小化模型的解析解S得平滑图像矩阵。本发明的强度和梯度稀疏约束下的图像平滑方法，综合利用了图像的全局特征和局部特征，及两者之间的关系，达到了提高准确率、鲁棒性，减少计算量的目的。
-
公开(公告)号：CN104866854A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510226602.3
申请日：2015-05-06
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于同底三角形面积描述的目标识别和形状检索方法，包括:S1、提取出目标图像的边缘特征，采用轮廓提取算法提取出目标轮廓特征；S2、根据所提取出的目标轮廓特征构造每个轮廓点的同底三角形集合，计算所有三角形的面积，作为同底三角形面积描述子；S3、采用分段平均的方法平滑同底三角形面积描述子，以形成同底三角形面积特征描述矩阵；S4、将同底三角形面积特征描述矩阵按行局部归一化，以形成最终特征描述矩阵；S5、采用加权L1范数计算平滑归一化后的同底三角形面积描述矩阵中的每列之间的距离，以得到匹配代价矩阵；S6、采用动态规划对匹配代价矩阵进行相似度匹配。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.013 seconds)
