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[发明专利]基于融合HOG特征和深度信念网络的人脸识别算法-CN201710961353.1在审
发明人：张宝华;李腾;郝逸夫;赵艳峰;侯海鹏;高子翔;郭佩瑜 -专利权人：内蒙古科技大学
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-03-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合HOG特征和深度信念网络的人脸识别算法。所述算法将融合的HOG特征与深度信念网络DBN相结合，选择融合的HOG特征作为DBN网络的输入，以帮助DBN网络了解图像特征的分布，提高DBN的表征能力；利用DBN训练提取的特征，减少人为干预，实现人脸识别自动化。所述算法包括如下步骤将源图像划分为单元格、计算图像的融合特征、训练DBN网络、学习图像的高层特征和抽象特征、实现图像分类和识别。本发明利用HOG特征对方向和光线的不敏感性、全局特征能够提取人脸轮廓的整体特征、局部特征能很好地适应人脸的局部变化等特点，提取图像的全局与局部融合的HOG特征用于识别，同时利用DBN网络的深度学习能力，有效地提升了人脸识别准确率。
基于融合 hog 特征深度信念网络识别算法

[发明专利]基于区域概率统计和显著性分析的SAR图像目标检测方法-CN201710961362.0在审
发明人：张宝华;焦豆豆;王亚平;高丽丽;高子翔;郭佩瑜 -专利权人：内蒙古科技大学
申请日： 2017-10-17 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域概率统计和显著性分析的SAR图像目标检测方法。所述方法在对SAR图像划分子区域的同时，将区域估计引入到显著性分析方法中。所述方法首先根据图像的统计信息对SAR图像进行粗分割，其次计算每个超像素块的目标存在概率以确定背景模板集合，接着考虑目标的随机分布，替换DSR模型的背景模板集，以减少稠密重构误差，最后通过使用改进的DSR模型实现目标的准确检测。本发明所述方法可以准确地检测目标，并且无需先验知识，应用范围广泛。
基于区域概率统计显著分析 sar 图像目标检测方法