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低分辨人脸图像重建与识别系统
成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%
清华大学
2021-04-13
一种在图像中识别物体的方法
成果描述：本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。市场前景分析：本发明最主要的任务是弱化了形态的特征，强调结构，从而加强的了抗噪能力，并通过概率模型，给出了精确的数据概率分析。已在实际的应用（自然生态保护区的熊猫识别）当中取得显著效果。与同类成果相比的优势分析：本发明主要面向复杂环境中颜色特征明显的对象，从对象的颜色特征出发得到结构，对结构进行判断从而进行识别。
电子科技大学
2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
基于GPS定位的视频图像路面采集识别系
一、 项目简介随着公路交通运输业的发展，人们对公路路面质量及其养护提出了更高的要求。本系统的实现既可以提供有效的路面信息，还能实现自动化的图像识别和信息定位，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。二、 项目技术成熟程度该项目技术成熟，在实际路面中进行了实际检验，运行稳定。三、 技术指标项目发表高水平学术论文7篇，被三大检索收录6篇。四、 市场前景系统可以为省内和国内的公路养护部门节约大量的人力、物力和财力，减少人工进行公路检测的风险，为他们提供有效的路面信息，为其制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。五、 规模与投资需求本系统售价5万（包括培训），加上服务器及数据库系统软件，总投资预计10万元。六、 生产设备该系统只需配备一台服务器，及相应的数据库系统软件即可，服务器投资预计3万元（采用联想服务器），数据库系统软件（sql server 2万）。七、 效益分析使用该系统为养护部门制定合理的养护决策提供科学依据，从而提高公路的养护水平。具有良好的经济效益和社会效益。八、 合作方式技术服务、协作开发、提供咨询，具体事宜面议。九、 项目具体联系人及联系方式侯向丹，e-mail: xdhou@hebut.edu.cn十、高清成果图片
河北工业大学
2021-04-11
一种在图像中识别物体的方法
本发明申请要解决的问题是，对环境噪声较大的场合，根据对象的结构进行实时识别。本专利建立一种实时的智能物体检测算法，根据动态区域连通性提取物体的结构特征，通过矩函数映射得到特征进行识别。
电子科技大学
2015-01-14
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
一、项目简介 项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题，使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作，最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。 二、前期研究基础 课题组通过多年攻关，在相关核心技术方面有多项突破，提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平，已在包括IEEE Trans.Image Processing， CVPR，ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项，软件著作权1项。 三、应用技术成果 1) 雾天图像增强2) 水下图像增强 3) 雾天图像增强
厦门大学
2021-04-11
基于图像的焦炭光学组织自动识别系统
成果简介通过光度计采集不同偏光下焦炭显微图像， 采用图像处理的方法焦炭提取图像中颜色、 纹理、 分形、 区域及边界等特征， 并采用模式识别的方法， 实现焦炭光学组织的自动分类与识别。成熟程度和所需建设条件硬件平台及软件系统均已构建， 算法已得到实验验证。 作为成熟产品， 软件尚需要进一步优化， 软硬件需要联调。技术指标识别准确率： 各向同性与各向异性>95%， 片状 98%， 纤维状 99%， 镶嵌状>95%。
安徽工业大学
2021-04-14
一种基于噪声识别的红外图像降噪方法
本发明公开了一种基于噪声识别的红外图像降噪方法，本方法引入了噪声识别的基本思想，分别计 算了当前像素基于截尾均值的和基于梯度的隶属度，考察当前像素受噪声干扰的程度，采用联合判据判 断当前像素是否为噪声像素，最后根据判断结果进行降噪，实现对红外图像的降噪。本发明计算量小， 易于实时实现;相对传统算法能更有效的保护图像边缘与细节;在对噪声点进行降噪的过程中也考虑了 图像的纹理梯度信息，更为准确的对原有信号进行估计。
武汉大学
2021-04-13
面向表单图像的文字识别与智能信息处理平台
苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。
一、项目分类
显著效益成果转化
二、技术分析
苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。
苏州大学
2022-08-15
基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法
本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域，从感兴趣区域提取特征；然后对提取的特征进行主成分分析，以去除冗余和无关的特征分量，确定独立有效的特征；最后依据独立有效的特征，利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析，提取的图像特征涵盖了空域和频域，更为全面地反映了图像的本质特性，有助于进行正确分类，具有较好的临床实用性。
华中科技大学
2021-04-14