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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103955681A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410219735.3
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种人脸识别方法及系统，所述方法包括：获取输入的人脸图像；使用滤波模块对所述人脸图像进行滤波，得到待识别人脸图像；利用最近邻分类模块在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像，得到匹配模板图像，所述模板图像为使用所述滤波模块对原始模板图像进行滤波后得到的图像；确定所述匹配模板图像的类别为所述人脸图像的类别。由于未对输入的人脸图像进行降维操作，也无需对图像数据库中的模板图像进行降维操作，直接进行滤波的特征变换，因此缩减了识别过程，从而提高了对人脸图像进行识别的效率。
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公开(公告)号：CN103761445A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410053830.0
申请日：2014-02-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本申请公开了一种基于密度诱导1类支持向量机的医疗诊断方法，包括：计算多个已知数据类型的训练样本的相对密度；由所述训练样本、与每个所述训练样本对应的数据类型和每个所述训练样本的相对密度，构成三元训练样本集；利用所述三元训练样本集来训练密度诱导1类支持向量机，获得一个已知半径的超球体模型；获取待测医疗诊断数据；将所述待测医疗诊断数据代入所述超球体模型中，判断所述待测医疗诊断数据所代表的点是否位于所述超球体模型内，如果是，则表示该待测医疗诊断数据的数据类型为正常，否则表示数据类型为异常。本申请公开的方法，可以有效的将不平衡的医疗诊断数据区分开来，且准确率高。
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公开(公告)号：CN103400161A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310300739.X
申请日：2013-07-18
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本申请提供一种手写体数字识别方法及装置，该方法通过接收用户输入的手写体数字图像；提取手写体数字图像的M种协方差特征，M的取值为大于1的任意一个正整数，最后根据预先设置的各个训练图像的M种协方差特征、预先设置的各个训练图像所携带的类别标签以及手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，本申请通过提取手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，其中，M的取值为大于1的任意一个正整数，避免了现有技术在进行手写体数字识别的过程中，因为只能采用单一的协方差特征，导致手写体数字识别不准确的问题。
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公开(公告)号：CN103310217A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310246733.9
申请日：2013-06-20
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/52
Abstract: 本发明公开了一种基于图像协方差特征的手写体数字识别方法及装置，包括：提取N个手写体数字训练图像的协方差矩阵，作为训练样本；其中，N为自然数；利用支持向量机对训练样本进行训练，得到分类器模型系数；其中，支持向量机所采用的核函数为计算协方差矩阵之间相似性的矩阵核函数；利用分类器模型系数、矩阵核函数和训练样本构建分类器模型；利用分类器模型对需识别手写体数字图像进行识别。采用本发明矩阵核函数的支持向量机可以对图像的协方差特征进行处理，从而使得所产生的分类器模型的系数更加准确，进而提高了手写体数字的识别率。
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公开(公告)号：CN102495944A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110356343.8
申请日：2011-11-11
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种时间序列预测方法、设备和方法，其中方法包括：训练获取的时间序列数据得到训练数据集；利用所述训练数据集训练选定预测器组生成具有多样性的预测器组；提取稀疏信号重构优化函数并求解所述具有多样性的预测器组的加权系数；截获加权系数非零的预测器进行时间序列数据预测。本发明实施例将具有多样性的预测器组的加权系数作为稀疏信号进行重构并求解相应优化函数，所得出的加权系数由于具有稀疏性，利用上述得出的加权系数为非零的预测器进行时间序列数据预测校验，由于所用预测器组的数量精简从而加速了校验过程，且预测准确性得到了提高。
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