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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663746B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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公开(公告)号：CN102930510A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210358748.X
申请日：2012-09-24
Applicant: 长安大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种人脸图像多角度相互转化方法：将人脸图像表示为像素灰度值的列向量形式；将某角度的单帧输入人脸图像视为高维空间中的一点，同角度训练集人脸图像视为该点的近邻点，将问题转化为局部邻域嵌入非线性降维理论中，求取高维空间某点的近邻点权值问题；利用求解出的权值以及目标角度训练集人脸图像合成目标角度人脸图像；将合成的目标角度人脸图像表示为像素灰度值的矩阵形式；本发明所述人脸图像多角度相互转化方法算法简单，并且在计算速度以及头发和人脸边缘部分合成效果明显优于现有技术。
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公开(公告)号：CN102663746A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210080263.9
申请日：2012-03-23
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的背景检测方法。该方法结合统计直方图和多帧平均法的基础上，对于简单的背景或者背景变化复杂的环境做出反应，对于简单的背景模型则用统计直方图的方法判断灰度出现最大值点为背景模型灰度值；对于复杂背景则需要判断多个峰值点中哪一个更接近真实的背景。借助多帧平均法求得的参考背景，认为距离参考背景最小的是最接近真实背景。并用实验验证了该方法，取得了较为理想的效果。对于背景环境的简单和复杂度都能做出准确度较高的初始背景估计，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102637360A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210096048.8
申请日：2012-04-01
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的道路停车事件检测方法，主要包括基于块图像分割，通过提取三个不同的背景，然后进行两两比较确定是否为可疑块，然后再通过相邻块区域的个数确定是不是停车事件。该方法能够进行实时检测，运算速率较快，以块为单位进行处理可以提供运算速率，减少阴影、光照的影响，而通过背景相减进行比较，又可以提高检测的准确性，很适合高速公路停车事件的实时检测。
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