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公开(公告)号：CN108447080B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201810175534.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/277 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法、系统和存储介质，其方法包括：获取跟踪目标的当前视频帧的检测响应以及当前视频帧之前的所有视频帧的跟踪片段；为每一条跟踪片段计算其置信度，其中，跟踪片段置信度是指当前已经完成部分连接的跟踪片段的可信赖程度；根据置信度的大小，将所有的跟踪片段分为高可靠度跟踪片段和低可靠度跟踪片段两部分，并以当前视频帧的检测响应为关联对象，为高可靠度跟踪片段进行局部数据关联处理，为低可靠度跟踪片段进行全局数据关联处理。本发明可以有效降低关联算法的时间复杂度，能够有效缓解在跟踪的过程中出现的局部遮挡问题，同时可以实现算法的鲁棒性和实时性的均衡。
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公开(公告)号：CN108510559B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810288688.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督多视角离散化的多媒体二值编码方法。该方法包括：S1.假设一个由n幅图像组成训练集，通过学习得到包含一系列子函数的哈希函数，将样本的两种不同模态的特征映射到经过优化的特征空间中，得到的一系列与哈希子函数对应的哈希值，然后通过二值量化将哈希值转化为二值化哈希码：S2.基于有监督训练的哈希函数：定义一个线性多分类模型并对模型函数进行优化，采用最小平方损失作为目标函数；S3.基于最小量化损失的哈希函数：假设一种模态的特征，通过哈希函数优化至量化损失最小；S4.基于多视角锚图的哈希函数：构造锚图，并采用锚图正则化哈希函数；S5.优化算法。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN107784663B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201711124878.6
申请日：2017-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息的相关滤波跟踪方法及装置，其方法包括：基于深度图的图像分割技术，自适应性量化深度信息，得到深度图像分割结果；利用深度图像分割结果，根据不同场景构建相应的三维空间模型的分层结构；利用分层结构，并结合核相关滤波跟踪算法处理目标尺度变化及检测遮挡。本发明一方面过滤前景和背景信息减少跟踪的干扰因素，结合成熟的图像特征提取技术；另一方面这样的分层结构简化了深度信息的使用方法，使得处理目标尺度变化以及检测遮挡更为容易。结合核相关滤波跟踪算法实现了使用二维表观模型在空间结构下的跟踪方法，能够有效应对遮挡和处理目标尺度变化，提高视觉跟踪效果。
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公开(公告)号：CN108447080A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810175534.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于分层数据关联和卷积神经网络的目标跟踪方法、系统和存储介质，其方法包括：获取跟踪目标的当前视频帧的检测响应以及当前视频帧之前的所有视频帧的跟踪片段；为每一条跟踪片段计算其置信度，其中，跟踪片段置信度是指当前已经完成部分连接的跟踪片段的可信赖程度；根据置信度的大小，将所有的跟踪片段分为高可靠度跟踪片段和低可靠度跟踪片段两部分，并以当前视频帧的检测响应为关联对象，为高可靠度跟踪片段进行局部数据关联处理，为低可靠度跟踪片段进行全局数据关联处理。本发明可以有效降低关联算法的时间复杂度，能够有效缓解在跟踪的过程中出现的局部遮挡问题，同时可以实现算法的鲁棒性和实时性的均衡。
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公开(公告)号：CN109284411B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810402753.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/53 , G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，特别涉及一种基于有监督超图离散化图像二值编码方法。该方法包括以下步骤：S1.假设一个由n幅图像组成训练集，将训练集所有样本通过学习哈希函数映射到汉明空间的二值化哈希码；S2.定义一个线性多分类模型，采用优化函数对离散化变量进行优化，得出第一目标函数；S3.采用超图对数据哈希码之间的距离度量一致性进行约束，得出第二目标函数；S4.整合第一目标函数和第二目标函数，得到完整的目标函数，采用“位循环坐标下降方法”学习哈希码矩阵，并通过迭代运算优化目标函数。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107145791B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710224275.7
申请日：2017-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种具有隐私保护的K‑means聚类方法及系统，属于数据挖掘技术领域。本发明包括如下步骤：数据拥有者A和B加密各自的数据和随机选择的质心点，上传至服务器；服务器通过安全乘法协议和安全距离计算协议在密文数据中计算数据点到质心点的欧氏距离，并将数据点归类；服务器、数据拥有者A和B通过安全电路协议共同在密文数据中重新计算新的质心点；数据拥有者A或B通过安全比较协议判断新的质心点与原质心点的距离，如果小于阈值，结束分类，数据拥有者A和B请求服务器将分类好的数据分别发送给数据拥有者A和B，否则，重新上传新的质心点，进行下一轮迭代。本发明在保证数据隐私安全的同时保证了数据挖掘结果的正确性；支持数据存储外包和数据计算外包，在保证正确性的同时，执行效率也大幅度提升；支持三个参与方中最多一方为恶意方的安全计算。
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公开(公告)号：CN103761519B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201310719654.5
申请日：2013-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应校准的非接触式视线追踪方法，结合BFS算法、图像几何特征和灰度特征的光斑特征提取方法，将光斑与对应的光源进行精确匹配；利用一维边缘检测算子和最小二乘椭圆拟合进行循环拟合，去除噪点，直到椭圆中心固定的拟合方法，最终得到精确的瞳孔中心；并提出一种动态自适应的校准方法，有效提高了现有的空间映射模型精度。
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公开(公告)号：CN103679731A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310700137.3
申请日：2013-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于文档图像的圆弧分割方法，包括如下步骤：步骤1）确定圆弧的参数；步骤2）利用对称轴校正步骤1）中的参数；步骤3）判断是完整圆还是部分圆。该方法能提高文档图像的矢量化效率。为纸质文档的数字化，电子文档的管理，以及根据二维图纸构建三维模型提供强有力的支持。
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公开(公告)号：CN109284411A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810402753.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及图像数据处理领域，特别涉及一种基于有监督超图离散化图像二值编码方法。该方法包括以下步骤：S1.假设一个由n幅图像组成训练集，将训练集所有样本通过学习哈希函数映射到汉明空间的二值化哈希码；S2.定义一个线性多分类模型，采用优化函数对离散化变量进行优化，得出第一目标函数；S3.采用超图对数据哈希码之间的距离度量一致性进行约束，得出第二目标函数；S4.整合第一目标函数和第二目标函数，得到完整的目标函数，采用“位循环坐标下降方法”学习哈希码矩阵，并通过迭代运算优化目标函数。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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公开(公告)号：CN108510559A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810288688.6
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于有监督多视角离散化的多媒体二值编码方法。该方法包括：S1. 假设一个由n幅图像组成训练集，通过学习得到包含一系列子函数的哈希函数，将样本的两种不同模态的特征映射到经过优化的特征空间中，得到的一系列与哈希子函数对应的哈希值，然后通过二值量化将哈希值转化为二值化哈希码：S2. 基于有监督训练的哈希函数：定义一个线性多分类模型并对模型函数进行优化，采用最小平方损失作为目标函数；S3. 基于最小量化损失的哈希函数：假设一种模态的特征，通过哈希函数优化至量化损失最小；S4. 基于多视角锚图的哈希函数：构造锚图，并采用锚图正则化哈希函数；S5. 优化算法。本发明既可以保持数据在原始空间相似性，又能提高检索的准确率。
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