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[发明专利]一种基于联合稀疏字典学习的微表情识别方法-CN201910388310.8有效
发明人：贲晛烨;朱雪娜;王德强;宋延新;李冰;孙国荃 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于联合稀疏字典学习的微表情识别方法，包括步骤如下：(1)对宏表情和微表情进行特征提取：分别提取宏表情的LBP特征、微表情的LBP‑TOP特征和光流特征，进行特征选择；(2)构建基于联合稀疏字典学习的微表情识别模型，将宏表情和微表情同时投影到标签空间，在标签空间中进行各自字典的学习，并进行字典的二分解构建宏表情和微表情的情感联系；保证在字典中，宏表情和微表情表达情绪的公共部分尽可能相近，表达自己各自特异的部分尽可能远；(3)通过基于欧氏距离的最近邻分类器对微表情进行分类识别。
一种基于联合稀疏字典学习表情识别方法

[发明专利]一种基于宏信息知识迁移的微表情识别方法-CN201810427168.9有效
发明人：贲晛烨;贾希彤;朱雪娜;翟鑫亮;孙静;陈瑞敏 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于宏信息知识迁移的微表情识别方法；包括：(1)对宏信息样本和微表情样本进行核函数映射；(2)将核函数映射后的宏信息样本和微表情样本进行局部优化，使得某个样本的k1个类内最近邻样本之间距离最小，使该样本的k2个类间最近邻样本之间的距离最大；(3)通过整体对齐局部优化结果累加，使得样本整体的类内距离最小，类间距离最大，得到一组投影矩阵，将宏信息样本和微表情样本投影到一个共同子空间；(4)通过迁移支持向量机模型进行分类。相比于已有的微表情识别方法，本发明提出的方法提高了微表情识别性能，具有较强的鲁棒性。
一种基于信息知识迁移表情识别方法

[发明专利]一种基于多特征多任务字典稀疏迁移学习的微表情识别方法-CN201810427211.1有效
发明人：贲晛烨;冯云聪;韩民;朱雪娜;张鑫;陈瑞敏 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多特征多任务字典稀疏迁移学习的微表情识别方法，包括训练阶段和测试阶段。本专利通过投影的方式将宏表情和微表情投影到公共空间内，并且为了简化计算，提高效率，对投影后的数据进行稀疏字典表示；为了进一步缩小两个域的数据差距，考虑将两个域的字典进行彼此之间的重构从而实现了字典的关联性，这样使得投影后的稀疏表示矩阵产生了更大的相关性；为了充分表现微表情的特点，本发明对微表情提取四种不同的特征，通过多特征选择最优组合；为了能凸显出微表情的细节表现，本发明引入多任务的思想，进一步提升了识别效果。
一种基于特征任务字典稀疏迁移学习表情识别方法

[发明专利]一种由宏表情到微表情的迁移学习方法-CN201811250453.4有效
发明人：贲晛烨;肖瑞雪;王德强;朱雪娜;巩力铜;赵耕达 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种由宏表情到微表情的迁移学习方法，在训练过程中该模型采用子空间投影的方式，将微表情特征矩阵和宏表情特征矩阵投影到公共子空间中，并用宏表情特征矩阵重构微表情特征矩阵，通过施加约束的方式使得公共子空间内宏表情和微表情特征和结构差别最小化，使得子空间内宏表情和微表情关联最大化，迭代优化目标投影矩阵，最后将测试集数据利用求得的目标投影矩阵投影到公共子空间并采用KNN进行分类。实现了将已有的宏表情域样本的有用信息迁移到微表情域，相当于扩充已标记微表情的样本数目，克服了微表情样本少标记困难的弊端。该方法不仅减少了标记的人力浪费，而且大大的提高了识别性能，提供了微表情识别的另一种策略。
一种表情迁移学习方法

[发明专利]一种基于宏表情知识迁移的微表情识别方法-CN201811390009.2有效
发明人：贲晛烨;朱雪娜;周斌;肖瑞雪;王保键;黄以正 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于宏表情知识迁移的微表情识别方法，包括步骤如下：(1)对表情和微表情进行分块处理；(2)对表情和微表情进行特征提取，提取LBP特征和光流特征；(3)构建宏表情知识迁移的微表情识别模型，即对表情和微表情学习特定类的映射，将表情和微表情投影到多个公共判别子空间；(4)通过基于欧氏距离的最近邻分类器对所述微表情进行分类识别。一方面，多特征学习可以结合不同特征的特点，使得识别结果达到最佳。另一方面，多任务学习是指以特征点为中心对人脸进行取块，减少面部其他无关区域对实验结果的影响。这里的特征点主要是指与表情和微表情识别相关的关键点。
一种基于表情知识迁移识别方法

[发明专利]一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法-CN201611269845.6有效
发明人：贲晛烨;贾希彤;孟昭勇;韩雨珅;朱雪娜;刘吉松 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法，包括以下几个步骤：1)对原始电气工程图的图像进行二值化处理、去噪处理；2)对步骤1)处理后的图像采用霍夫变换、基于区域因子的图像填充手段以及开运算处理，对所述图像中元件的位置进行检测并提取；3)通过连通区域的思想对元件进行分类，对图像进行遍历，通过重心判断元件的尺寸类型，对元件进行标识；4)最后通过相似度识别方法与图像边界圆检测方法对所标识的元件进行识别。本发明通过数字图像处理以及模式识别的相关知识，对电气工程图中的元件进行检测以及识别，只要通过不多的修改，就可以在相似的课题中进行应用，因而对其他研究领域也具有一定的启发性意义。
一种电气工程图中的元件符号检测识别方法

[发明专利]一种手写电气元器件符号与标准电气元器件符号的匹配识别方法-CN201611255901.0有效
发明人：贲晛烨;朱雪娜;孟昭勇;贾希彤;冯云聪;张鑫 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种手写电气元器件符号与标准电气元器件符号的匹配识别方法，包括，首先对手写电气元器件符号与标准电气元器件符号进行归一化特征处理，通过自适应字典耦合投影将标准电气元器件符号与手写电气元器件符号两种特征联系起来，并映射到统一的判别子空间中，利用字典学习建立分类模型，以提高手写电气元器件符号的识别精度。相比于已有的电气元器件符号识别方法，本发明对电气元器件符号特征提取和表示是拟采用Sift、Hu不变矩、Gabor和HoG特征表示方法表示单个电气元器件符号的特征，并通过加权的方式对特征进行融合组成具有鲁棒性的新特征；本发明是通过字典学习建立分类模型，从而来提高整个系统的分类性能。
一种手写电气元器件符号标准匹配识别方法

[发明专利]一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法-CN201710648770.0有效
发明人：贲晛烨;朱雪娜;孟昭勇;贾希彤;肖瑞雪;王晓珍 -专利权人：山东大学
申请日： 2017-08-01 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于联合非负矩阵二分解的手工绘制电气符号和标准电气符号的匹配识别方法，包括对所建立数据库的电气符号进行去躁和归一化处理，得到符合相同标准的电气符号；对标准电气符号和手工绘制电气符号提取Gabor特征，同时对Gabor特征进行主成分分析处理；相同类型的手工绘制电气符号与标准电气符号具有内在的联系，具有共同的符号表示信息，为了得到了其共同表示信息，对所得标准电气符号和手工绘制电气符号特征进行联合非负矩阵二分解；之后采用线性判别分析进行建模；最后采用基于欧式距离的最近邻分类器进行分类识别。本发明充分利用了手工绘制电气符号和标准电气符号之间的共同表示信息，具有较强的鲁棒性。
一种基于联合矩阵分解手工绘制电气符号标准匹配识别方法

[发明专利]一种基于二维耦合边距Fisher分析的跨视角步态识别方法-CN201610397211.2有效
发明人：贲晛烨;张鹏;贾希彤;庞建华;朱雪娜;马璇 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-06-03 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于二维耦合边距Fisher分析的跨视角步态识别方法。本发明结合不同视角下步态能量图的特点以及耦合度量学习在跨域生物特征识别上的优越性，提出了二维耦合边距Fisher分析，在矩阵空间内削弱跨视角步态能量图的数据差异，保持样本间的局部关系，使类间散度最大，类内散度最小，大大提高了跨视角步态识别性能。
一种基于二维耦合 fisher 分析视角步态识别方法

[发明专利]一种基于张量联立判别分析的跨视角步态识别方法-CN201610397900.3有效
发明人：贲晛烨;张鹏;贾希彤;庞建华;朱雪娜;马璇 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-06-03 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于张量联立判别分析的跨视角步态识别方法，包括构建基于Gabor表示的步态特征、在线模型训练和离线测试。本发明所述方法不仅采用了耦合度量学习的思想削弱了跨视角下数据的异构问题，而且结合了基于Gabor表示的张量步态特征和张量判别分析的思想，提高了步态的分类性能并避免了由于样本过少带来的小样本问题。
一种基于张量联立判别分析视角步态识别方法

[发明专利]一种基于语音字典稀疏迁移学习的微表情识别方法-CN201710346931.0有效
发明人：贲晛烨;冯云聪;韩民;朱雪娜;任亿;赵子君 -专利权人：山东大学
申请日： 2017-05-16 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于语音字典稀疏迁移学习的微表情识别方法，包括训练阶段和测试阶段。本专利通过投影的方式将语音和微表情投影到公共空间内，并且为了简化计算，提高效率，对投影后的数据进行稀疏字典表示；为了进一步缩小两个域的数据差距，考虑将两个域的字典进行彼此之间的重构，从而实现了字典的关联性，这样使得投影后的稀疏表示矩阵产生了更大的相关性。
一种基于语音字典稀疏迁移学习表情识别方法

[发明专利]一种基于批量模式主动学习的微表情识别方法-CN201810628275.8在审
发明人：贲晛烨;张杰;庞建华;任亿;朱雪娜;孙静 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-06-19 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于批量模式主动学习的微表情识别方法，包括：A、微表情样本处理：1)处理微表情数据集的样本，提取微表情特征，并将样本特征分为种子集，主动池和测试集；B、批量模式主动学习：2)构建主动学习框架，通过批量模式主动学习的算法，从主动池中挑选出具有代表性信息性的样本，进行人工标注。C、微表情识别：3)根据所挑选出的样本和原先已有的带标记样本利用SVM训练出分类器，利用测试集数据检测分类器输出识别率。本发明提出的基于批量模式主动学习的微表情识别方法能够降低人工编码成本的同时提高微表情识别的效率。
主动学习表情识别样本测试集数据分类器输出标记样本表情数据表情特征人工编码人工标注样本处理样本特征测试集分类器识别率构建算法表情检测

[发明专利]用于烟叶烟碱降解的假单胞菌ZCJ菌株及其筛选方法和应用-CN200910097536.9有效
发明人：舒明;杨君;钟卫鸿;朱晨静;朱申康;朱雪娜 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司;浙江工业大学
申请日： 2009-04-09 - 公布日： 2009-09-09 - 主分类号： C12N1/14 文献下载
摘要：本发明涉及生物降解烟叶烟碱的技术，尤其涉及一种用于烟叶烟碱降解的假单胞菌ZCJ菌株及其筛选方法和应用。假单胞菌ZCJ菌株，该假单胞菌ZCJ菌株(Pseudomonas sp.ZCJ)已经于2009年3月30日保藏于中国典型培养物保藏中心，其保藏编号为：CCTCC NO.M209064。本发明还公开了上述的菌株的筛选和应用。本发明从烟叶原料中筛选出的烟碱降解菌株，该菌株具有较高生物活性，适用于固态的烟叶烟碱的降解，达到降低烟叶烟碱的目的。
用于烟叶烟碱降解假单胞菌 zcj 菌株及其筛选方法应用

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