专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种VideoSAR电磁散射关键帧提取方法-CN202211454242.9在审
  • 张营;冀贞海 - 中国航天科工集团八五一一研究所
  • 2022-11-21 - 2023-02-28 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种VideoSAR电磁散射关键帧提取方法,实现步骤如下:通过VideoSAR系统获取回波数据,成像处理后得到视频图像序列。首先初始化四个关键帧位置参数,对每个子帧分别进行能量计算和子孔径能量梯度提取;同时再分别进行低秩与稀疏分解的变化散射特征提取和特征梯度计算。最后将子帧能量序列、子孔径能量梯度集合、散射特征序列、散射特征梯度集合进行融合,得到四个散射关键帧的状态参数与一个电磁散射响应幅度。本发明能够自动提取VideoSAR电磁散射关键帧信息,为区域散射状态指示提供了机器视觉类的解决途径。本发明适用于任何子孔径能量梯度‑低秩与稀疏分解相结合的方法,还可衍生出若干改进和润饰,且均可采用该新型融合方法,具备通用性和普适性。
  • 一种videosar电磁散射关键提取方法
  • [发明专利]一种基于二维偏最小二乘法的面部表情识别方法-CN200710019405.X无效
  • 孙宁;吴倩;冀贞海 - 赵力
  • 2007-01-19 - 2007-07-25 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于二维偏最小二乘法的图像局部特征提取方法。本发明是将训练样本图分为七种表情,并分成大小相等的若干个子块,利用LBP算子提取每个子块的纹理特征,并构成局部纹理特征矩阵,采用自适应加权机制,对表情识别的差别赋予不同权值,使用二维偏最小二乘法对局部纹理特征矩阵进行统计特征提取,形成七种表情模板数据,完成训练过程,最接近者便是该幅输入图像的表情归属。解决了现有的面部表情识别方法所造成的破坏原始结构信息、粗糙、正确率低及耗时太长,无法实际应用等缺陷。本发明将传统偏最小二乘法为二维偏最小二乘法与局部二元模式算子结合并利用自适应加权方法所得到的图象具有客观、精确、节省时间。
  • 一种基于二维最小二乘法面部表情识别方法
  • [发明专利]一种小样本条件下的人脸识别方法-CN200610097299.2无效
  • 赵力;孙宁;冀贞海;郑文明 - 邹采荣
  • 2006-10-30 - 2007-04-11 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种适合于小样本条件下的人脸识别方法。本发明采用二维矩阵,建立样本数据矩阵、类成员关系矩阵,得典型相关基矩阵,最后得矩阵广义逆。解决了现有技术存在的对奇异的协方差矩阵加入人工扰动数据进行矩阵正则化所带来的加入的扰动数据引入了更多的随机性和不确定性,使解决小样本的效果不理想,导致计算量大增;及预先对样本进行降维处理方法所导致的将图像的零空间先行丢弃,使之损失一些重要的判别信息的缺陷。本发明用一个与样本图像大小相同的矩阵来代替数字1,使得类成员关系矩阵不仅能体现出每个样本与各类的从属关系,同时还保留了样本图像中行和列的空间信息。
  • 一种样本条件下识别方法

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