-
公开(公告)号：CN103440506A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310379419.8
申请日：2013-08-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明提供一种基于有监督稀疏线性嵌入的手写体数字可视化方法及系统，所述方法包括以下步骤。将有标签的图像数据集合转换为向量数据集合，并根据所述向量数据集合生成分块样本矩阵。若所述分块样本矩阵中的第i类样本矩阵为Xi，且Xi的第j个列向量将所述Xi表示为其中为的加权系数，用正交匹配追踪算法求解所述根据所述加权系数及样本数据的加权系数矩阵，定义矩阵M。对所述矩阵M作特征分解，从小到大获取第2到d+1个特征值所对应的特征向量组成降维后的向量数据矩阵，其中d为降维后的维数，并输出所述降维后的向量数据矩阵的可视化坐标。
-
公开(公告)号：CN103279746A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310210372.2
申请日：2013-05-30
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的人脸识别方法及系统。所述方法包括：获取人脸样本训练集：对于人脸样本训练集中的每一个人脸样本，随机选取k个与该人脸样本属于同一个类别的人脸样本作为同类样本，随机选取k个与该人脸样本属于不同类别的人脸样本作为异类样本；根据所述同类样本和所述异类样本生成差样本对集合；所述差样本对集合中，对于所述人脸样本训练集中的每一个人脸样本，均有2k个同类差样本对，以及2k个异类差样本对；对于差样本对集合，采用支持向量机训练得到相似性判断模型；根据所述相似性判断模型得到分类模型，采用所述分类模型进行人脸识别。采用本发明的方法或系统，可以在保证快速采样的前提下提高人脸识别的效率。
-
公开(公告)号：CN111291694A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010097854.1
申请日：2020-02-18
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请涉及一种菜肴图像识别方法及装置存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取待识别的目标菜肴图像；获取图像识别模型，图像识别模型基于神经网络模型建立，且在神经网络模型中的多层中间层中添加了批归一化层，批归一化层包括归一化层和线性变换层；该归一化层用于对当前层的输入数据进行归一化；线性变换层用于将归一化后的数据线性变换至预设分布区间，线性变换层中的线性变换参数是通过对图像识别模型进行训练得到的；将目标菜肴图像输入图像识别模型，得到图像识别结果；可以解决现有的菜肴图像识别模型忽略数据分布随神经网络加深而梯度消失的问题；保证多层中间层计算后数据分布仍存在梯度，提高菜肴识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN104616000B
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201510089247.X
申请日：2015-02-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供种人脸识别方法和装置。该方法在原有的小样本有监督拉普拉斯判别分析的基础上进行改进,在最小化类内散度的目标函数中融入了最大化类间散度,使用拉普拉斯判别分析,通过实现最优目标函数求得投影矩阵,对高维人脸数据进行降维。在用此种方法降维后,对人脸图像识别率比原SLDA方法高,能更好地进行人脸识别。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103793704B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410087724.4
申请日：2014-03-11
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了一种监督邻域保持嵌入人脸识别方法和系统及人脸识别器，所述方法包括：对训练样本集进行初始降维，获得一次降维训练样本集和一次降维训练样本矩阵；采用类别散度矩阵对一次降维训练样本集中的每个训练点的类别信息进行标记；采用二次投影矩阵对一次降维训练样本矩阵进行二次降维，得到二次降维训练样本矩阵，和二次降维训练样本集；建立测试样本，对所述测试验本进行两次降维，得到二次降维测试样本；提取与所述二次降维测试样本距离最近的二次降维训练样本，并把所述二次降维训练样本的类别标签赋予所述二次降维测试样本。相对于现有技术的降维方法，采用本申请提供的人脸识别方法，可以实现有监督学习，并且(56)对比文件Wei Zhang et al.“.Discriminantneighborhood embedding forclassification”《.Pattern Recognition》.2006,第39卷(第11期),第2240-2243页.Wei Zhang et al.“.Discriminantneighborhood embedding forclassification”《.Pattern Recognition》.2006,第39卷(第11期),第2240-2243页.
-
公开(公告)号：CN104899578A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510363785.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6274
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别的方法，包括：将获取得到的人脸图像数据作为待测样本；利用投影变换矩阵将所述待测样本映射到低维特征空间中，得到投影后的测试样本；在训练样本集合中，查找与所述测试样本距离最近的标准样本作为目标样本；将所述目标样本的类别确定为所述测试样本的类别；其中，所述投影变换矩阵为通过构造的类内邻接矩阵以及类间邻接矩阵，对所述训练样本集合中的多个样本进行训练得到的变换矩阵，以使类间距离最大、类内距离最小。本发明所提供的人脸识别的方法及装置，为正交判别投影分别构造了两个邻接矩阵：类间和类内邻接矩阵，把类内信息和类间信息分开表示，以得到均衡的信息，从而实现类内最小和类间最大的目的。
-
公开(公告)号：CN104834834A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510166526.1
申请日：2015-04-09
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
Abstract: 本发明的启动子识别系统的构建方法和装置，将包含多条基因序列的数据集划分为具有预设属性的第一数据子集和不具有预设属性的第二数据子集；并分别提取第一、第二数据子集的多种预设特征，所述预设特征包括基因刚性特征；之后，对特征提取所得的多个特征数据集合进行建模，得到构成启动子识别系统所需的各个子分类器模型。可见，本发明在构建人类基因启动子识别系统时，考虑了基因结构特征(如基因刚性特征)，通过提取基因数据的基因刚性特征，并将提取的基因刚性特征作为训练数据进行建模，使最终的识别系统具备了结合基因结构特征识别启动子的能力，提升了系统的识别性能。
-
公开(公告)号：CN102789490B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210228899.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法，包括：获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标，得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集，其中，所述第一数据集包括n个D维数据，n为大于等于1的正整数，D为大于等于1的正整数；获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据，得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标，并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中，其中，N为大于n的正整数；输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
-
公开(公告)号：CN103955944A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410218968.1
申请日：2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种图像边缘检测方法和装置，通过本发明实施例提供的图像边缘检测方法，在获取M个初始设定的窗口Ni对应的一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子后，可以利用M个一阶边缘检测算子得到一阶边缘检测图像以及利用M个二阶边缘检测算子得到二阶边缘检测图像；然后将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算，得到边缘检测图像。与现有技术相比，本发明实施例提供的图像边缘检测方法提出了同时基于一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子检测图像边缘的方法。并且经过发明人多次实验证明，将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算后，边缘检测图像中的噪声降低，从而提高边缘检测图像的抗噪能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
95
records
(took 0.027 seconds)
