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[发明专利]基于局部相关熵矩阵的高光谱图像分类方法和系统-CN202111091146.8有效
发明人：魏艳涛;姚璜;张心雨;邓伟;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部相关熵矩阵的高光谱图像分类方法和系统，首先，对高光谱图像数据进行降维处理，去除噪声并减小计算量，然后通过边界复制的方式对降维后的图像进行边界填充处理；其次，针对图像中的每一个像素，构建局部相关熵矩阵，抽取高光谱图像的局部特征；最后，将获得的局部相关熵矩阵作为特征输入到支持向量机中进行分类，得到每个像素的类别标签。本发明构建的局部相关熵矩阵充分利用了高光谱数据的“空谱合一”特性；利用本发明的方法，可以获取非线性的空谱特征；由于本发明属于手工设计特征方法，因此不需要大量的训练样本学习特征，具有较小的样本复杂度，更适合实际应用。
基于局部相关矩阵光谱图像分类方法系统

[发明专利]描绘书写过程中的字符图像呈现方法及设备-CN202310524649.2在审
发明人：邓伟;刘美娟;刘清堂;吴林静;魏艳涛;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种描绘书写过程中的字符图像呈现方法及设备。所述方法包括：绘制并获取书法文字字形信息；绘制并获取书法文字纹理线条信息；绘制并获取书法文字色团灰度信息；获取呈现完整书写过程的字符图像；绘制参考字符图像轮廓图；绘制参考字符图像笔序图；绘制参考字符图像运笔方向图；绘制参考字符图像力度分布图；生成能描绘书写过程的参考字符图像。本发明能将书法文字的书写过程展现在字符图像上，并将原始复杂文字图像进行抽象概括，以线条和色团来表示文字书写的字形、笔序、运笔方向和力度大小，弥补了现有书法文字呈现方式中无法展示书写运笔方向、力度大小等书写过程信息的缺陷，为书法教学和练习提供更完整的书写指导。
描绘书写过程中的字符图像呈现方法设备

[发明专利]一种基于多视觉线索融合的在线学习投入识别方法-CN202210936778.8在审
发明人：魏艳涛;高洁;胡美佳;姚璜;邓伟;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多视觉线索融合的在线学习投入识别方法，首先本发明面向大规模在线学习投入感知需求，从多视觉线索角度出发，挖掘在线学习投入的关联视觉线索，构建在线投入多维细粒度表征模型；其次，将时间序列的特征学习问题转化为基于图的特征学习问题，提出基于互信息正则化的图网络模型，同时，为本发明所采用的机器学习方法提供训练支持，构建了基于多视觉线索的学习投入感知数据库；最后构建融合多视觉线索的细粒度学习投入识别方法，并在此基础上设计基于投入图的粗粒度学习投入识别方法整合细粒度变长学习投入序列，最终实现多粒度在线学习投入识别，满足实际应用中多层次、多阶段的学习投入感知需求。
一种基于视觉线索融合在线学习投入识别方法

[发明专利]一种综合算法增强与光学增强的火场去火焰图像处理方法-CN202110368905.4有效
发明人：邓伟;胡雪婷;刘清堂;吴林静;魏艳涛;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种综合算法增强与光学增强的火场去火焰图像处理方法，将照明设备和摄像头设置在对准被观测对象的同一侧，照明设备的光线方向与摄像头的观测方向一致，被观测对象位于被观测火场的环境中，摄像头的镜头前端加载有滤光片；通过摄像头获取火场采集视频图像；采用序列图像的低值滤波法对火场采集视频图像进行图像增强处理，得到增强图像。本发明能够解决现有技术中火灾现场图像中的火焰遮挡无法有效去除的问题，能够大幅增强去除火焰图像的清晰度。
一种综合算法增强光学火场火焰图像处理方法

[发明专利]一种行人重识别系统和方法-CN201810489200.6有效
发明人： 徐家臻;王勤业;邓伟 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开行人重识别系统，包括第一特征训练模块、第二特征训练模块、局部划分训练模块和识别模块；第一特征训练模块采用多尺度局部特征竞争选择技术构造新的分类器Cw；第一特征训练模块包括数据预处理单元、主干网络设置单元、特征分组单元、特征池化单元、特征降维单元、特征分类单元和新分类器构造单元；第二特征训练模块获取整个神经网络的最优参数；局部划分训练模块将数据通过加载的ResNet主干网络、特征分组单元、特征池化单元和特征降维单元对多个局部特征进行标记；识别模块将数据通过加载的ResNet主干网络、特征分组单元、特征池化单元和特征降维单元提取到的特征经过局部划分分类器Ck进行分类。
一种行人识别系统方法

[发明专利]一种基于深度学习的在线学习投入度识别方法及系统-CN202111091047.X在审
发明人：魏艳涛;胡美佳;雷芬;姚璜;邓伟;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明设计了一种基于深度学习的在线学习投入度识别方法及系统，首先为了保证图像不受无关背景的影响，本发明通过YOLOv4进行学生人脸检测；其次针对VGG16网络参数量庞大、训练耗时等问题，提出了一种改进的VGG16模型，同时，在模型训练过程中，采用深度确定性信息瓶颈方法DIB弥补传统损失函数的不足，以获取较为紧致的特征表达，减少泛化误差，改善模型的通用性和稳定性，实现复杂在线学习场景下的学习投入度精准识别；最后通过与传统机器学习和其它深度学习等多种方法比较和分析，验证了本发明方法的有效性。
一种基于深度学习在线投入识别方法系统

[发明专利]一种基于iDistance的P2P空间数据查询方法及系统-CN201610428742.3有效
发明人：刘丹;赵刚;余河东;王轩;徐家臻 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2016-06-16 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：一种基于iDistance的P2P空间数据查询方法，其包括如下步骤：S1、构造基于分组Chord#的P2P空间数据查询系统：S2、构造基于节点簇的iDistance索引：将空间数据划分成若干个数据簇；将分组内所有节点的数据簇作为点数据，并将点数据的分布信息发送给本组的Route_peer，由Route_peer根据分布信息再次生成聚类并建立iDistance索引，形成节点簇；在子空间选取几个固定的参考点，让路由节点根据自身维护的数据簇距离固定参考点的远近来将其划分到不同的节点簇；S3、基于iDistance索引进行组内节点定位。
一种基于 idisdance p2p 空间数据查询方法系统

[发明专利]基于墨粉堆积纹理分析的打印文件鉴别方法-CN201110257134.8无效
发明人：邓伟;徐家臻;陈迪 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2011-09-01 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于墨粉堆积纹理分析的打印文件鉴别方法。首先，利用高精度显微放大系统采集打印文件上的打印字符笔画图像；然后从打印笔画图像中提取墨粉堆积小块来构造归一化墨粉纹理图；对归一化墨粉堆积纹理图特征的提取，采用局部二进模式，灰度共生矩阵，傅里叶频谱，GABOR以及WAVELET技术提取归一化纹理图像的纹理特征；提取的打印文件的纹理特征利用主成分分析和线性判别分析进行模式分类，以判断两份打印文件是否为相同打印机打印生成。本发明实现了基于计算机图像分析，文本独立的的自动化打印文件鉴别，准确率达到89％以上。
基于堆积纹理分析打印文件鉴别方法

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