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公开(公告)号：CN106504254A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610903015.8
申请日：2016-10-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于空间混合模型的颅脑磁共振图像分割方法，包括：对输入的颅脑磁共振图像进行预处理，得到剔除非脑部组织后的图像；将预处理后的图像数据转换成行向量作为输入向量；对向量化后的图像数据利用基于空间关系的Inverted Dirichlet混合模型进行建模，并采用k-means方法进行模型的初始化；采用贝叶斯变分推导技术估算混合模型的相关参数；通过计算后验概率从而确定各个像素点的所属类别，并得到新的标签向量；将标签向量作为输出向量并转换成灰度矩阵，从而得到最终的分割结果。本发明的技术方案对颅脑磁共振图像的分割效果出色、鲁棒性强，能够提高医学影像诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN106327551A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610765898.0
申请日：2016-08-30
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06T11/60 , G06T3/0012 , G06T5/002 , G06T2200/32 , G06T2210/12
Abstract: 本发明提出一种基于边缘检测和图像拼接的书画自动配框算法，包括：通过模态对话框读取画框图像与画像图像；对画框图像进行灰度变换，使用canny算法进行图像的边缘检测；计算连通区域大小并筛选画框图像外围轮廓；根据外围轮廓修剪画框图像；根据轮廓提取画框图像特征点参数；通过设置感兴趣区域进行画框图像拼接；通过设置图像感兴趣区域进行画框图像与画像图像的拼接，最后输出预览图像，并通过模态对话框进行输出图像的保存。本发明使用方便，能识别数码相片，可以批量处理的优点，一定程度上解决了使用其他图像处理软件手动制作画框导致效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN105956571A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610317460.6
申请日：2016-05-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K2009/00322
Abstract: 本发明的一种人脸图像的年龄估计方法，该方法包括五个部分:(1)图像的分块；(2)用PCA算法学习分块处理后的矩阵得到卷积操作的卷积核；(3)然后用PCA算法学习得到的卷积核进行卷积操作；(4)用二值化的方式在第二个卷积层后面进行非线性处理；(5)用直方图统计的方法进行特征抽取。该方法提取特征后用非线性支持向量回归K‑SVR(Kernel function Support Vector Regression)来估计年龄值，经过实验表明可以大大提高年龄估计的准确率。
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公开(公告)号：CN112085384A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010937135.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 华侨大学 , 深圳市检验检疫科学研究院
Abstract: 本发明给出了一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统，包括利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，再对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到原始数据样本，基于模糊推理理论，对原始数据样本进行模糊归一化，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据，基于风险源指标体系表，对风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。本发明构建了分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系，并将原始数据样本中的语言变量转化为数字变量，最后利用改进的LSTM深度神经网络对数据进行训练，得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106504254B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201610903015.8
申请日：2016-10-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于空间混合模型的颅脑磁共振图像分割方法，包括：对输入的颅脑磁共振图像进行预处理，得到剔除非脑部组织后的图像；将预处理后的图像数据转换成行向量作为输入向量；对向量化后的图像数据利用基于空间关系的Inverted Dirichlet混合模型进行建模，并采用k‑means方法进行模型的初始化；采用贝叶斯变分推导技术估算混合模型的相关参数；通过计算后验概率从而确定各个像素点的所属类别，并得到新的标签向量；将标签向量作为输出向量并转换成灰度矩阵，从而得到最终的分割结果。本发明的技术方案对颅脑磁共振图像的分割效果出色、鲁棒性强，能够提高医学影像诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN105956571B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610317460.6
申请日：2016-05-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明的一种人脸图像的年龄估计方法，该方法包括五个部分:(1)图像的分块；(2)用PCA算法学习分块处理后的矩阵得到卷积操作的卷积核；(3)然后用PCA算法学习得到的卷积核进行卷积操作；(4)用二值化的方式在第二个卷积层后面进行非线性处理；(5)用直方图统计的方法进行特征抽取。该方法提取特征后用非线性支持向量回归K‑SVR(Kernel function Support Vector Regression)来估计年龄值，经过实验表明可以大大提高年龄估计的准确率。
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公开(公告)号：CN106709921A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611242922.9
申请日：2016-12-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/11
CPC classification number: G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种基于空间Dirichlet混合模型的彩色图像分割方法，所提出的统计模型基于Dirichlet混合模型，Dirichlet分布是一个多元泛化的Beta分布，对比其他分布(例如：高斯分布、)它能够包含对称与非对称模态，因此可以灵活处理各种图像以及体现出较好的分割准确率。本发明在Dirichlet混合模型中融入空间邻域特征，从而体现出较好的鲁棒性。在求解Dirichlet混合模型参数过程中，本发明采用基于变分贝叶斯推断的方法，使得模型求解更加准确高效。克服了现有技术的方法采用的最大似然估计(ML)和最大后验概率估计(MAP)存在的不足：这些方法通常容易在求解模型过程中陷入局部极小值，而且会造成迭代次数过多。
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公开(公告)号：CN106023236A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610431135.2
申请日：2016-06-16
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10088 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明涉及一种基于截断Dirichlet过程无限Student’s t混合模型的脑部核磁共振图像分割方法，基于Dirichlet过程无限Student’s t混合模型，将无限Student’s t混合模型中的分量数假设为预设的图像的分割数K，然后利用期望最大化算法对模型进行求解，再利用贝叶斯最大后验概率准则进行图像分割。本发明所述的方法中，假设的Student’s t混合模型直接对应到脑部核磁共振图像不同的部分，而且Student’s t分布的高尾部特性决定了模型有较好的抗噪效果，从而实现脑部核磁共振图像分割。求解Dirichlet过程无限Student’s t混合模型的过程中，本发明用简单高效的期望最大化算法对基于截断Dirichlet过程无限Student’s t混合模型进行求解，使模型的求解变得更易实现。本发明的实施，能够在PC端对一幅脑部核磁共振图像快速自动地进行分割。
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公开(公告)号：CN105930876A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610317701.7
申请日：2016-05-13
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6223 , G06K9/66
Abstract: 本发明提供一种基于逆向训练的植物图像集分类方法，该方法包括四个步骤：(1)植物数字图像预处理；(2)训练集的聚类和划分，采用K均值聚类法；(3)分类器训练，测试集和混合训练集合的分类；(4)集成分类，输出测试集的类别标签。该方法采用的是逆向训练的方法，具有良好的分类效果和良好的可理解性。
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