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公开(公告)号：CN104794487A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510180577.X
申请日：2015-04-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种基于颅像重合原理的照片与照片的同一认定方法，步骤包括：S1、测量基准标绘：包括标志点的标记和标志线的描绘；S2、人脸特征提取：包括指标选取、长度测量、基准指标选取和特征向量提取；S3、认定结果输出：通过特征比较和相似排序，获取待检照片特征与罪犯照片特征的相似度，然后根据相似度的大小输出认定结果。本发明提供的基于颅像重合原理的照片与照片的同一认定方法降低了对测量者专业技能的要求，简化了测量步骤，适于辅助一般的公安人员作快速认定。此外，本方法克服了因光照、遮挡、表情对认定结果的影响。规避了模式识别方法中提取多张同一人不同姿态照片特征的复杂运算，简洁实用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104809456A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510262199.X
申请日：2015-05-21
Applicant: 重庆大学 , 重庆市科学技术研究院
CPC classification number: G06K9/00201 , G06K9/4609 , G06K2209/21
Abstract: 本发明提出了一种基于二值描述符的三维目标识别方法，包括三维目标特征描述步骤，所述三维目标特征描述步骤包括以下过程:S1，将三维目标中的网格深度图像Q进行网格分辩率R的计算；S2，根据计算所得的网格分辨率R对网格深度图像Q进行均匀采样，得到特征点P'的坐标；S3，根据计算所得的特征点P'的坐标构建局部参考系，并对该局部参考系的x轴、y轴和z轴的方向进行消歧处理；S4，根据消歧后的局部参考系构建特征向量，得到特征点P'的二值化三维特征fp。本发明计算方法简单，特征提取和特征匹配效率高，可快速准确的实现对三维目标的二值化描述。
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公开(公告)号：CN105894478A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN104902178A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510278383.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种原数据分析与成像并行处理方法，步骤包括：S1：获取原数据；S2：由独立的算法处理单元进行原数据分析，得到分析结果；S3：由独立的成像处理单元进行图像成像，得到数字图像成像结果；S4：将所述分析结果与成像结果进行信息融合，得到最终的处理结果。步骤S2与S3同时进行。本发明提供直接针对图像传感器输出的原数据进行分析，避免了数字图像成像过程中为适应人类感官进行转换所造成的信息损失，有效提高了图像处理算法的鲁棒性和处理精度。本发明有效利用了并行计算和多核化处理设计的优势，实现了图像分析与成像的并行处理，摆脱了当前数字图像分析必须在成像环节之后进行的限制，极大提高了图像处理算法的实时性。
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公开(公告)号：CN105894478B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610435536.5
申请日：2016-06-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于统计局部秩特征的图像去噪方法，首先利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；接着将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；最后通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得最终的清晰图像。其显著效果是：与传统的基于稀疏表示的去噪方法相比，具有更佳的去噪效果，能够获得质量更高的去噪图像，进而能有效保障后续图像处理和分析的可靠性。
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公开(公告)号：CN104809456B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510262199.X
申请日：2015-05-21
Applicant: 重庆大学 , 重庆市科学技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于二值描述符的三维目标识别方法，包括三维目标特征描述步骤，所述三维目标特征描述步骤包括以下过程:S1，将三维目标中的网格深度图像Q进行网格分辩率R的计算；S2，根据计算所得的网格分辨率R对网格深度图像Q进行均匀采样，得到特征点P'的坐标；S3，根据计算所得的特征点P'的坐标构建局部参考系，并对该局部参考系的x轴、y轴和z轴的方向进行消歧处理；S4，根据消歧后的局部参考系构建特征向量，得到特征点P'的二值化三维特征fp。本发明计算方法简单，特征提取和特征匹配效率高，可快速准确的实现对三维目标的二值化描述。
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