-
公开(公告)号：CN107633226B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201710845274.4
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开了一种人体动作跟踪识别方法及系统，通过该方法可以在输入图像中提取出HOG特征、CS‑LBP特征、LAB特征，并且将这三个特征融合来对输入图像进行表征，从而解决了现有技术中核相关滤波跟踪算法仅使用单一的特征对目标进行表征，使得复杂度较低的特征对目标的表征能力也相对较弱而导致在一些变化的场景下目标跟踪的成功率和跟踪精确度迅速下降的问题，进而使得核相关滤波跟踪算法在不同场景的适应能力以及鲁棒性得到提高。
-
公开(公告)号：CN104353240A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410713402.6
申请日：2014-11-27
Applicant: 北京师范大学珠海分校
IPC: A63F13/428 , G06F3/01
Abstract: 本发明的基于Kinect的跑步机系统，它包括，信息处理模块，其用于将骨骼模型进行动作分析与识别，得出用户指令。采用本发明提供的基于kinect的跑步机系统，能对玩家的肢体动作进行捕捉和识别，并根据识别后的动作驱动游戏角色模型；玩家站在距离摄像头1.5-2米内，不需要长期近距离盯着电脑屏幕，在游戏的同时并且不停的做运动，真正做到健康绿色的运动休闲，让使用者在娱乐的同时能达到锻炼身体的目的。
-
公开(公告)号：CN107295358B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201610786057.8
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京师范大学珠海分校
IPC: H04N21/231 , H04N21/442 , H04N21/24 , H04N21/239 , H04N21/258 , H04N21/262
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的3D流媒体存储方法。本方法为：1)对于一流媒体文件，服务器为该流媒体文件申请一视频目录节点；2)将该流媒体文件的前M％作为该流媒体文件的副本存储到服务器上，并建立一视频链接，将该视频链接存储到该视频目录节点上；3)根据设定长度的时间段内该流媒体文件的点播次数与播放时长更新该流媒体文件的视频流行度；如果该视频文件的视频流行度超过设定的流行度阈值，则判定该流媒体文件为高流行度视频文件，将该流媒体文件的完整副本存储到该服务器上，并且将该流媒体文件的完整副本分别存储到当前在线的多个符合设定级别的用户节点上。本发明节省空间的效率有大幅度的增大，同时可以快速且高效地响应用户请求。
-
公开(公告)号：CN108985204A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810723526.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开一种行人检测跟踪方法及装置，该方法包括对视频序列的视频帧进行去噪，并根据视频序列确定预跟踪的目标框，对目标框进行检测并且获取检测目标，根据检测目标对跟踪目标的位置进行校正，且将跟踪目标的特征样本输入到粒子滤波系统，并且通过粒子滤波系统对跟踪目标进行特征跟踪，输出跟踪目标的跟踪结果，并且判断当前视频帧是否为最后一帧，如是，则跟踪成功。该装置包括跟踪目标获取模块、检测目标获取模块、粒子滤波模块、跟踪输出模块，用于实现上述的行人检测跟踪方法。本发明在满足实时性要求的基础上，可以大大提高复杂场景的检测和跟踪的准确率。
-
公开(公告)号：CN107976183A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711362288.7
申请日：2017-12-18
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开了一种空间数据测量方法及装置，通过检测装置上的传感器确定目标点，然后根据目标点的数量来对应的计算目标点之间距离，或者计算包含目标点的平面的面积，或者计算包含目标点的空间的体积，通过该检测装置不仅可以实时简单的确定目标点，并且还可以快速的进行距离、面积、体积计算，使得距离、面积、体积测量更加便捷。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107292225A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610686009.1
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法。本方法为：1)读取训练集上的所有图片，根据图片的像素值生成该图片的二维训练样本矩阵；2)利用每类人的若干训练样本矩阵求出该类人对应的修匀平均矩阵；然后用每一幅图片对应的二维训练样本矩阵减去该图片所在类的修匀平均矩阵；3)对步骤2)的结果累加和得到该训练集的协方差矩阵；计算该协方差矩阵的特征值和特征向量；4)选取前若干个最大特征值对应的特征向量组成新的矩阵，然后将该训练集每一图片的二维训练样本矩阵分别投影在该矩阵上，得到该训练集降维后的矩阵；5)利用步骤4)降维后的矩阵中的特征数据进行训练得到若干分类器，然后用该分类器对待测图片进行人脸识别。本发明大大提高了识别率。
-
公开(公告)号：CN108734200B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810374551.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 北京师范大学珠海分校
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于BING特征的人体目标视觉检测方法和装置。该方法利用基于BING特征视觉显著性检测的方法对视频帧进行处理，以优化在目标检测方面上使用传统滑动窗口所带来的性能问题；对显著性检测所筛选出的少量包含目标的候选窗口，进一步设计了SVM以及基于深度卷积特征的级联分类器对人体目标所在的候选窗口进行精细的筛选，最终获得视频帧上的所有人体目标的位置以及尺寸。本发明提出利用基于BING特征视觉显著性检测的方法来优化传统滑动窗口提取候选窗口的方法，并结合基于级联SVM分类器的方法对候选窗口进行定向筛选，能够有效迅速降低候选窗口的数量，在保证人体目标检测精度的同时，降低了检测时间。
-
公开(公告)号：CN108734200A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810374551.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明涉及一种基于BING特征的人体目标视觉检测方法和装置。该方法利用基于BING特征视觉显著性检测的方法对视频帧进行处理，以优化在目标检测方面上使用传统滑动窗口所带来的性能问题；对显著性检测所筛选出的少量包含目标的候选窗口，进一步设计了SVM以及基于深度卷积特征的级联分类器对人体目标所在的候选窗口进行精细的筛选，最终获得视频帧上的所有人体目标的位置以及尺寸。本发明提出利用基于BING特征视觉显著性检测的方法来优化传统滑动窗口提取候选窗口的方法，并结合基于级联SVM分类器的方法对候选窗口进行定向筛选，能够有效迅速降低候选窗口的数量，在保证人体目标检测精度的同时，降低了检测时间。
-
公开(公告)号：CN107292225B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201610686009.1
申请日：2016-08-18
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法。本方法为：1)读取训练集上的所有图片，根据图片的像素值生成该图片的二维训练样本矩阵；2)利用每类人的若干训练样本矩阵求出该类人对应的修匀平均矩阵；然后用每一幅图片对应的二维训练样本矩阵减去该图片所在类的修匀平均矩阵；3)对步骤2)的结果累加和得到该训练集的协方差矩阵；计算该协方差矩阵的特征值和特征向量；4)选取前若干个最大特征值对应的特征向量组成新的矩阵，然后将该训练集每一图片的二维训练样本矩阵分别投影在该矩阵上，得到该训练集降维后的矩阵；5)利用步骤4)降维后的矩阵中的特征数据进行训练得到若干分类器，然后用该分类器对待测图片进行人脸识别。本发明大大提高了识别率。
-
公开(公告)号：CN107633226A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710845274.4
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京师范大学珠海分校
Abstract: 本发明公开了一种人体动作跟踪识别方法及系统，通过该方法可以在输入图像中提取出HOG特征、CS-LBP特征、LAB特征，并且将这三个特征融合来对输入图像进行表征，从而解决了现有技术中核相关滤波跟踪算法仅使用单一的特征对目标进行表征，使得复杂度较低的特征对目标的表征能力也相对较弱而导致在一些变化的场景下目标跟踪的成功率和跟踪精确度迅速下降的问题，进而使得核相关滤波跟踪算法在不同场景的适应能力以及鲁棒性得到提高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.037 seconds)
