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[发明专利]一种基于ＦＨＯＧ特征和ＬｉｎｅａｒＳＶＭ的车型识别方法-CN201611093783.8有效
发明人：王海滨;马胜涛 -专利权人：中科唯实科技（北京）有限公司
申请日： 2016-12-01 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于FHOG特征和Linear SVM的车型识别方法，其特征在于，包括步骤：a)车辆检测与车牌检测，确定车辆目标区域和车牌目标区域；b)填充车牌区域，将整个车牌区域用车牌背景色填充；c)提取车辆FHOG特征，构建特征矩阵；d)将FHOG特征矩阵按列展开构建FHOG特征向量；e)利用FHOG特征向量和训练好的Linear SVM识别目标车辆。
一种基于 fhog 特征 linear svm 车型识别方法

[发明专利]基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别方法和装置-CN201910030221.6有效
发明人：赵运基;范存良;刘晓光;张新良;张海波 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别方法，其包括以下步骤：S1、获取人脸表情图像样本集，提取人脸表情图像样本集中每个人脸表情图像样本的SP‑FHOG特征；S2、将每个人脸表情图像样本的SP‑FHOG特征输入神经网络中进行训练，得到人脸表情识别模型；S3、获取目标人脸表情图像，提取目标人脸表情图像的SP‑FHOG特征；S4、将目标人脸表情图像的SP‑FHOG特征输入到人脸表情识别模型中进行识别本发明还提供了基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别装置。本发明应用空间金字塔对cell的FHOG特征进行处理，最终获得了人脸图像的整体特征和局部特征，提高了识别效果。
基于空间金字塔 fhog 特征表情识别方法装置

[发明专利]基于CN和FHOG的森林火灾在线识别方法及装置-CN201910504074.1有效
发明人：赵运基;魏胜强;刘晓光;孔军伟;周梦林;范存良 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CN(Color Names)和FHOG(Fused Histogram Oriented Gradient)的森林火灾在线识别方法及装置，包括以下步骤：S1、构建火焰样本图像集合；S2、将样本图像在CN颜色空间投影，并依据主元分析方法确定投影颜色空间主元；S3、构建火焰的FHOG特征，应用金字塔池化方法进行均值池化，构建FHOG特征集合；S4、采集图像，并进行主元颜色空间投影，在投影图像中应用阈值处理确定疑似火点区域；S5、计算疑似火点区域的FHOG特征并进行金字塔池化；S6、计算疑似火点区域金字塔池化FHOG特征与FHOG特征集合中样本特征的相似度，依据阈值最终确定火灾发生情况；S7、如果发生火灾，给出报警信息。本发明还提供了基于CN+FHOG特征的在线火灾识别装置。本发明精度高，能够有效的进行火灾在线识别。
基于 cn fhog 森林火灾在线识别方法装置

[发明专利]基于FHOG特征的试卷分数自动统计方法和装置-CN201910030223.5有效
发明人：赵运基;马义超;刘晓光;张新良;范存良 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FHOG特征的试卷分数自动统计方法，其包括以下步骤：S1、对单数字手写样本以及双数字手写样本进行尺度变换；S2、提取单数字手写样本图像和双数字手写样本图像的SP‑FHOG特征；S3、训练神经网络，得到单数字识别模型、双数字识别模型和得到数字数目识别模型；S4、提取每个分割结果图像的SP‑FHOG特征；S5、将分割结果图像的SP‑FHOG特征输入到数字数目识别模型和单数字识别模型或数字数目识别模型中进行识别本发明还提供了基于FHOG特征的试卷分数自动统计装置。本发明精度高，能够有效的进行试卷的分数统计。
基于 fhog 特征试卷分数自动统计方法装置

[发明专利]一种运动目标跟踪方法、装置及计算机设备-CN201811596674.7在审
发明人：杨先明;王海涛 -专利权人：山东创科自动化科技有限公司
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标的第一FHOG特征，并构建高斯分布函数分布的位置响应输出和尺寸响应输出；根据FHOG特征和位置响应输出、尺寸响应输出训练获得相应的滤波器；获取视频第二帧选定区域，并获得其特征信息，将特征信息与位置变化滤波器按照相应模型进行计算获得目标运动位置；以所述第二帧目标位置中心为中心选取多个不同尺寸的图像区域，获得多个子FHOG特征；将多个子FHOG特征分别与尺寸变化滤波器按照相应模型进行计算获得目标尺寸。
滤波器输出运动目标跟踪尺寸响应特征信息位置响应算法计算机技术领域高斯分布函数目标运动位置计算机设备装置及设备尺寸变化获取目标目标尺度目标位置图像区域位置变化选定区域计算量实时性构建视频跟踪

[发明专利]图标识别的方法、装置、系统、计算机设备和存储介质-CN202010161055.6有效
发明人：林健;周志敏;刘海伟;丛林 -专利权人：杭州易现先进科技有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：计算机设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取SVM模型和待识别图标，确定该待识别图标中的检测区域；根据该检测区域获取第一偏移截取区域，并根据该第一偏移截取区域获取第一尺度截取区域；计算该第一偏移截取区域的第一FHOG特征和该第一尺度截取区域的第二FHOG特征；将该第一FHOG特征输入该SVM模型得到第一识别结果，并将该第二FHOG特征输入该SVM模型得到第二识别结果；对该第一识别结果和该第二识别结果进行投票整合，根据该投票整合的结果获取图标识别结果
图标识别方法装置系统计算机设备存储介质

[发明专利]基于FHOG‑LBPH特征的图像行人识别方法-CN201710006490.X在审
发明人：柳宁 -专利权人：北京细推科技有限公司
申请日： 2017-01-05 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于FHOG‑LBPH特征的图像行人识别方法。通过对融合HOG特征(FHOG)进行统计平均，结合单独最优特征组合和巴氏距离可分性判据选出最优特征，并与LBPH特征融合得到改进的FHOG‑LBPH特征，从根本上降低特征维数；利用支持向量机(SVM)对样本特征进行训练获得分类器
基于 fhog lbph 特征图像行人识别方法

[发明专利]基于FHOG和颜色特征的目标跟踪方法及GPU加速-CN201710216523.3有效
发明人：李云松;刘金花 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-04-05 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FHOG和颜色特征的目标跟踪方法及GPU加速，可实现对视频中的目标的高速准确跟踪。本发明通过提取FHOG、color‑naming基础颜色和色度饱和度三者的组合特征，提高了目标跟踪准确率；通过使用以0.006为等差值的7级自适应尺度变换，提高了对尺度变换场景下目标的跟踪准确率；通过使用计算机图形处理器
基于 fhog 颜色特征目标跟踪方法 gpu 加速

[发明专利]融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统-CN202210809666.6在审
发明人：吕刚;周铜;年福东;徐玉珊;梅益;赵浩 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院;合肥学院
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供融合共现统计与fhog梯度特征的目标跟踪方法及系统，方法包括：根据跟踪目标区域确定初始位置；计算当前帧It的前一帧的目标位置pt‑imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />利用共现滤波器获取被跟踪目标图像中的像素对之间的共现统计信息，利用fDSST算法获取跟踪目标fhog特征，融合共现统计信息与跟踪目标fhog特征，据以作为目标图像特征；当模型更新时，在当前帧It中根据当前帧目标中心pt
融合统计 fhog 梯度特征目标跟踪方法系统

[发明专利]基于相关滤波的尺度自适应的目标跟踪方法及系统-CN202011120598.X在审
发明人：宋红;杨健;李敏;王子彻 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：基于相关滤波的尺度自适应的目标跟踪方法与系统，方法包括：(1)输入图像序列；(2)判断当前帧是否为序列的第一帧；(3)初始化目标跟踪矩形框，跳转至步骤(10)；(4)提取出尺度变化后的图像块；(5)进行FHOG特征提取；(6)计算互相关矩阵以及最大响应值；(7)判断是否处理所有尺度下的图像块；(8)计算出所有尺度下的最大响应值；(9)更新目标矩形框；(10)提取搜索矩形框内的图像；(11)进行FHOG特征提取
基于相关滤波尺度自适应目标跟踪方法系统

[发明专利]用户终端及其目标跟踪方法及装置-CN201510757638.4在审
发明人：潘博阳;陈敏杰;刘阳;郭春磊;林福辉 -专利权人：展讯通信（天津）有限公司
申请日： 2015-11-09 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：依据图像帧甲，训练目标的参数模型；依据训练的所述目标的参数模型，预测所述目标在图像帧乙中的位置；所述训练目标的参数模型包括：训练目标的第一参数模型和训练目标的第二参数模型；所述目标的第二参数模型为：依据目标的FHOG本发明在进行目标跟踪时，在跟踪——检测框架下利用KCF算法中的相关性滤波器，加入了由FHOG特征和颜色特征所构成的组合特征来提高算法的性能。
用户终端及其目标跟踪方法装置

[发明专利]一种基于时空约束相关滤波的目标跟踪方法-CN201911322711.X有效
发明人：魏俊旭;杨立峰;陈楚林;丁植;彭思维;杨玉昆;佘绍霆 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空约束相关滤波的目标跟踪方法，属于计算机视觉处理技术领域，所述方法包括以下步骤：S1：针对当前帧，提取前一帧的图像块作为搜索区域，再提取搜索区域的FHOG特征；S2：根据FHOG特征与前一帧训练好的滤波器计算得到当前帧的响应图
一种基于时空约束相关滤波目标跟踪方法

[发明专利]多特征融合与尺度自适应核相关滤波跟踪方法-CN201810640255.2在审
发明人：王永雄;冯汉;王欢;张震;黄颖;陈晗;赵攀攀 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种多特征融合与尺度自适应核相关滤波跟踪方法，获取目标的初始信息；获取目标区域的融合梯度直方图FHOG特征和降维后的颜色属性CN特征；通过线性融合的方式，把获取的31维FHOG特征、降维后的2
尺度变化平移位置尺度滤波器多特征融合获取目标特征图谱预测目标自适应降维滤波融合跟踪尺度滤波器预测梯度直方图初始信息光照变化灰度特征滤波模板目标跟踪特征融合线性融合颜色属性鲁棒性变形预测更新

[发明专利]基于背景抑制和前景抗干扰的多尺度目标跟踪方法-CN201711446603.4有效
发明人：杜骁释;石英;王冠;诸健文 -专利权人：武汉蛋玩科技有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于背景抑制和前景抗干扰的多尺度目标跟踪方法，涉及目标跟踪技术领域，包括步骤：构建并初始化颜色概率模型及DCF跟踪模型；利用自适应高斯窗函数对前一帧图像进行背景抑制，计算出前一帧图像基于FHOG并线性融合所述滤波响应图和颜色响应图，预测出下一帧图像的目标位置；根据预测的下一帧图像的目标位置及基于尺度金字塔模型，更新下一帧图像中目标的尺度信息；结合下一帧图像的目标位置和尺度信息，进行自适应密集采样，计算下一帧图像的FHOG
基于背景抑制前景抗干扰尺度目标跟踪方法

[发明专利]一种基于深度残差网络特征的视觉目标跟踪方法-CN201910095621.5有效
发明人：马素刚;赵祥模;侯志强;王忠民;惠飞 -专利权人：长安大学;西安邮电大学
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度残差网络特征的视觉目标跟踪方法，包括步骤：一、选取深度残差网络的特征层并计算权重；二、第一帧实际输入图像的特征提取；三、构建第一帧实际输入图像的特征的响应和初始位置滤波器；四、第一帧实际输入图像的尺度采样及fHOG特征提取；五、构建初始尺度滤波器；六、第二帧实际输入图像的特征提取；七、位置滤波；八、位置滤波响应图的加权及目标定位；九、目标图像的尺度采样及fHOG特征提取；十、目标特征向量的尺度滤波及尺度估计；十一
一种基于深度网络特征视觉目标跟踪方法

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