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公开(公告)号：CN103955676B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410197890.X
申请日：2014-05-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别方法及系统，该方法包括利用PCA法对训练样本集进行初始降维，并利用训练样本的类别标签信息构造具有分类信息的矩阵，然后确定最优的二次投影矩阵，对初始降维训练样本集进行二次降维，然后对测试样本同样进行二次降维，在二次降维后的低维空间中进行分类。本申请通过二次降维处理，提高了人脸识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN103577839B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310625378.6
申请日：2013-11-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种邻域保持判别嵌入人脸识别方法及系统，本发明方法包括以下步骤。S1、对已有的人脸训练样本集进行初始降维，并根据训练样本矩阵确定初始降维训练样本矩阵。S2、寻找最优变换AX1，令二次降维训练样本矩阵X2=AX1，并获取二次降维训练样本集。S3、建立测试样本并将其进行二次降维获得二次降维测试样本，在二次降维训练样本中查找与所述二次降维测试样本相邻的样本，并将占比较高的二次降维训练样本的类别赋予所述测试样本。
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公开(公告)号：CN104657574A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410262085.0
申请日：2014-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请提供一种医疗诊断模型的建立方法及装置，该方法首先依据支持向量数据描述SVDD算法进行特征选择，对预存储的原始训练样本集中的各个训练样本进行降维处理，然后依据支持向量机训练算法对经过降维处理后得到的低维训练样本组成的低维训练样本集进行训练，生成医疗诊断模型。这种医疗模型的建立方法在迭代过程中通过SVDD算法的特征选择，根据给定的排序准则删除若干个不重要特征，可以降低建模过程的时间复杂性，实现对医疗数据的快捷处理，提高诊断能力。
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公开(公告)号：CN103955676A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410197890.X
申请日：2014-05-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别方法及系统，该方法包括利用PCA法对训练样本集进行初始降维，并利用训练样本的类别标签信息构造具有分类信息的矩阵，然后确定最优的二次投影矩阵，对初始降维训练样本集进行二次降维，然后对测试样本同样进行二次降维，在二次降维后的低维空间中进行分类。本申请通过二次降维处理，提高了人脸识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN103886562A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410149176.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本申请公开了一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统，该方法包括：通过对接收的合成孔径雷达SAR图像进行支持值滤波器去噪处理，去除掉SAR图像中的高频图像，只保留低频图像，从而很好的去除掉了相干斑噪声，然后利用最小二乘支持向量机来对去噪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像。采用本申请提供的方法，针对SAR图像所特有的相干斑噪声能够很好的进行去除，因此提取的SAR图像的边缘图像更加的准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103218613A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310123085.8
申请日：2013-04-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明公开了一种手写体数字识别方法及装置。该手写体数字识别方法，包括：确定待识别图像；依据像素点的灰度值，确定该待识别图像中的特定的像素点的至少三种像素特征；依据该特定的像素点的至少三种像素特征，分别确定该待识别图像的相应协方差；分别计算该待识别图像的每一协方差与预设的训练图像集合所包含每一类数字类别标签相应的李群均值之间的距离；分别将为该待识别图像的每一个协方差所确定出的多个距离中的最小距离所对应数字类别标签确定为备用数字类别标签；将该备用数字类别标签中个数最多的数字类别标签确定为待识别图像中的待识别数字类别标签。可见，通过利用本方案，可以有效提高手写体数字的识别准确性。
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公开(公告)号：CN103886345B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201410161914.6
申请日：2014-04-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法及装置、样本分类方法及装置，本发明使用训练样本的类别标签构建类别矩阵，并根据类别矩阵加入计算投影变换矩阵中。本发明中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，因此类别矩阵能够准确反应训练样本的类别。本发明取在欧氏距离和值最小的基础上，加入类别信息实现了有监督的学习，因此能够获得正确地投影变换矩阵，并很好地实现拉近同类之间距离，扩大异类之间距离的目的，进而使分类性能变好。
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公开(公告)号：CN104657574B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201410262085.0
申请日：2014-06-13
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请提供一种医疗诊断模型的建立方法及装置，该方法首先依据支持向量数据描述SVDD算法进行特征选择，对预存储的原始训练样本集中的各个训练样本进行降维处理，然后依据支持向量机训练算法对经过降维处理后得到的低维训练样本组成的低维训练样本集进行训练，生成医疗诊断模型。这种医疗模型的建立方法在迭代过程中通过SVDD算法的特征选择，根据给定的排序准则删除若干个不重要特征，可以降低建模过程的时间复杂性，实现对医疗数据的快捷处理，提高诊断能力。
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公开(公告)号：CN103679161B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410003300.5
申请日：2014-01-03
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别方法和装置，在该方法中，根据所述同类近邻集合所确定互为近邻的同类样本之间的实际距离以及根据所述异类近邻集合所确定互为近邻的异类样本之间的实际距离构造权值矩阵，进而构造类内邻接图和类间邻接图，最终将待测试样本按照投影变换矩阵映射到判别子空间中，得到判别子空间中的测试样本，利用最近邻分类器，依据所述判别子空间中的训练样本集对所述测试样本进行分类，本发明使得所构造的类内邻接图和类间邻接图能够真实反映出训练样本集的局部结构，提高了对待测试样本的分类性能。
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公开(公告)号：CN103235947B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310152411.8
申请日：2013-04-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本申请公开了一种手写体数字识别方法及装置，所述方法包括获取待识别的目标数字和目标图像中的图像数据集合，所述图像数据集合中包括至少一个图像数据；对所述图像数据集合中的每个图像数据进行向量转换，得到每个所述图像数据对应的向量数据，所有所述向量数据组成向量数据集合；利用基于正交匹配追踪算法的局部稀疏线性嵌入降维方法对所述向量数据集合进行降维操作，得到降维向量数据集合；依据所述降维向量数据集合，识别得到所述目标图像中与所述目标数字相对应的数字图像。通过本申请实施例中正交匹配追踪算法得到的计算解并非全部为0，相对于现有技术能够明显体现出局部稀疏性，且具有稳定性，进而使得最终识别出的数字图像准确率较高。
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