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公开(公告)号：CN111447049A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010255842.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H04L5/00 , H04B17/309 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了基于Kendall Rank相关系数的子载波选择算法，包括如下步骤：1)、计算n个子载波之间的Kendall Rank相关系数；2)、将h(k)和h(l)中对应元素组成元素对集合；3)、对集合h(k,l)中任意两个元素进行排列，得出每个子载波与其余子载波相关系数的平均值；4)、h(k)和h(l)的Kendall Rank相关系数由等式5给出，最大平均值对应的子载波为最佳子载波；通过设计了本申请，可通过Kendall Rank相关系数进行子载波选择，选择最大平均值对应的子载波为最佳子载波，利用该子载波的CSI进行人体行为识别，可补偿基于CSI的定位系统中的过拟合问题。
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公开(公告)号：CN116309026A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310265472.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于统计局部特征描述与匹配的点云配准方法及系统，涉及点云配准领域，该方法包括分别确定三维点云数据中每一查询点的局部特征描述符和对应的邻近点的局部特征描述符；将每一查询点的局部特征描述符和对应的邻近点的局部特征描述符进行统计加权，得到对应查询点的统计局部特征描述符；获取源点云与目标点云的统计局部特征描述符；根据源点云与目标点云的点对间的特征差异和平均匹配距离改进ICP算法，对点云进行配准。本发明能够提高点云配准的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108681722B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810507534.1
申请日：2018-05-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，涉及图像识别及处理技术领域。一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，首先对预处理的手指静脉图像做5个尺度8个方向的Gabor变换；其次，利用曲线波变换将每个尺度下的图像进行融合，减小特征维数，从而获得集成Gabor特征的图像，再对其做近邻二值模式编码得到特征向量。最后，利用汉明距离进行匹配识别。本发明提供的基于纹理的手指静脉特征匹配方法，不仅克服了常用典型手指静脉特征提取方法不能有效获取指静脉的纹理特征的缺点，并且减小了提取到的指静脉特征向量维数，能够有效获取指静脉纹理特征，提高了手指识别的识别率，同时也提高了识别的识别效率。
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公开(公告)号：CN116184345A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211678873.9
申请日：2022-12-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2411 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于PSO‑SVM模型的人体动作识别方法及系统，属于动作识别领域，该方法包括：根据雷达模型，采集人体动作原始回波数据；根据所述原始回波数据得到人体动作的时间‑距离二维回波信息；对所述时间‑距离二维回波信息进行预处理，得到滤除杂波和干扰后的雷达回波信息；对所述雷达回波信息进行特征提取，得到人体动作特征向量；基于PSO‑SVM模型和所述人体动作特征向量得到人体动作识别结果。本发明能够充分利用回波信号中人体动作的时间‑距离维特征信息，有效提高小样本数据下人体动作识别的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112819869A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110088858.8
申请日：2021-01-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IHarris‑TICP算法的三维点云配准方法，主要步骤包括：1.获取实验数据，分为Stanford点云标准数据集和实物数据集；2.对传统的Harris算法进行改进；3.应用改进后的Harris算法提取源点云和目标点云的特征点；4.将两点云的特征点进行FPFH描述，通过定义约束条件，选出匹配点对；5.计算初始匹配参数，将初始匹配参数作为TICP算法的初值，利用最近点对反复迭代，直到迭代次数或目标函数满足要求。本发明针对在噪声干扰、数据缺失情况下，TICP算法配准效率低、精度差等问题，与TICP方法和Harris‑TICP方法相比，此三维点云配准方法不仅可以解决算法时间复杂度的问题，而且提高了配准效率和精度，缩短了TICP算法的运行时间。
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公开(公告)号：CN108681722A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810507534.1
申请日：2018-05-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/00885 , G06K9/4609 , G06K9/629 , G06K2009/00932
Abstract: 本发明提供一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，涉及图像识别及处理技术领域。一种基于纹理的手指静脉特征匹配方法，首先对预处理的手指静脉图像做5个尺度8个方向的Gabor变换；其次，利用曲线波变换将每个尺度下的图像进行融合，减小特征维数，从而获得集成Gabor特征的图像，再对其做近邻二值模式编码得到特征向量。最后，利用汉明距离进行匹配识别。本发明提供的基于纹理的手指静脉特征匹配方法，不仅克服了常用典型手指静脉特征提取方法不能有效获取指静脉的纹理特征的缺点，并且减小了提取到的指静脉特征向量维数，能够有效获取指静脉纹理特征，提高了手指识别的识别率，同时也提高了识别的识别效率。
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公开(公告)号：CN115797424A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211647609.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于融合特征点提取的点云配准方法及系统，涉及数据处理领域，该方法包括：分别采用改进的ISS算法和采用SIFT算法对源点云和目标点云进行特征点提取；对ISS特征点和SIFT特征点的集合通过弯曲度函数筛选获得融合特征点；采用二值化的SHOT描述子对融合特征点进行特征描述后匹配得到初步匹配点对集；采用RANSAC算法对初步匹配点对集进行误匹配点对剔除完成粗配准；通过迭代的方式搜索最近对应点并剔除误匹配点对直到满足迭代停止条件完成精配准；每次迭代过程中采用点到面的搜索方式双向k维树搜索对应点，并用法向量夹角和欧氏距离约束剔除误匹配点对。本发明提高了点云配准地配准的鲁棒性、精度及效率。
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公开(公告)号：CN112270287A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011241641.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转不变的手掌静脉识别方法，步骤为：利用凸壳方法提取的手部轮廓、指尖点和手谷点来构建不受手部旋转影响的ROI图像区域；对ROI图像进行去噪和图像增强，并提取基于方向的竞争编码特征；利用竞争编码特征改进DPL学习模型进行分类。本发明的基于旋转不变的手掌静脉识别方法不仅在可见距离内能有效捕获和准确提取自由旋转的手掌ROI区域，并且相较于传统的字典学习方法，改进的DPL方法大大降低了训练和测试时间，提高了手掌静脉识别的准确率。
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