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。

本发明公开了一种基于有限混合模型的行人再识别方法，属于 计算机视觉和模式识别领域，提升行人再识别的准确度，包括以下步 骤：(1)构建行人图像库预处理图像并提取图像特征；(2)计算图像库中 所有图像的有限混合模型和待再识别行人的图像的有限混合模型参 数；(3)将需再识别行人的有限混合模型与图像库中所有图像的有限混 合模型之间的距离进行最优化求解，并进行距离排序返回再识别结果。 本发明优化混合模型之间的距离度量，提高行人

本发明涉及图像鉴别领域，尤其涉及基于图像噪声分析的照片来源识别方法。包括以下步骤:步骤 1:构建模式噪声数据库;步骤 2:将待测图像通过小波变换得到去除噪声之后的图像;步骤 3:将所述 的除去噪声之后的图像和所述的待测图像相减，得到该图像的模式噪音;步骤 4:通过 K 近邻法判定该 图像所属相机源。本发明通过对图像的噪声分析便可以准确定位照片的来源，提高了正确率。

悬赏金额：15万元 发榜企业：中科软件测评（广州）有限公司 需求领域：图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群：新一代电子信息产业集群 技术关键词：图像,识别,准确率

产品详细介绍1、刷卡或密码开门：支持普通IC卡或学校一卡通，门禁系统或停车场使用的射频 IC 卡都可以注册为智能储物柜的钥匙卡，扩展一卡通功能，可扩展 ID 卡和身份证刷卡(须选加 ID卡模块和身份证读卡模块)等，一卡支持多箱存取；2、其他方式开锁：机械锁、人脸识别、指纹认证、微信、密码等多种方式存取物品，安全性高，存取操作简单3、使用过程不需要耗材4、内置五孔插座+2个USB口，也可根据要求定制，满足了人们对物品寄存、安全保管和移动设备充电等需求。5、本地管理：管理员通过输入管理密码可进入管理菜单，管理员可以实现对智能储物柜的全部操作，设定用户开箱方式，箱门数，维护设备，全清全开箱门或单箱开门，系统日期时间，修改用户密码等功能；6、柜门大小根据需求定制尺寸、和数量材质：门板及整体材料为优质冷轧钢板制作，经过酸洗磷化、表面静电粉末喷塑处理。安装方式：落地式，使用电源为 220V，三插插座 1 只/组，待机功耗≤10W/组。产品特色：坚固、耐用、安全可靠、方便充电、扩展性强。功能描述：1、采用 7 寸 IPS 高清触摸屏，安卓系统，操作方便简单扩展性强，美观大方操作方便；每单箱内置电源插座，含 1 三相插口、1 两相插口和 2USB 口；2、一卡通：学校 IC 卡，门禁系统或停车场使用的射频 IC 卡都可以注册为智能储物柜的钥匙卡，扩展一卡通功能，可扩展 ID 卡和身份证刷卡(须选加 ID卡模块和身份证读卡模块)等，一卡支持多箱存取；3、人脸识别：人脸识别存储，刷脸开柜存物，刷脸开柜取物，一脸支持多箱存取，方便安全可靠；4、指纹识别：指纹识别存储、指纹开柜存物，指纹开柜取物，方便安全可靠（须选加指纹识别模块）；5、微信手机：通过微信存取物品，可远程开锁和查看开锁记录(须选加微信模块和设备联网)；6、本地管理：管理员通过输入管理密码可进入管理菜单，管理员可以实现对智能储物柜的全部操作，设定用户开箱方式，箱门数，维护设备，全清全开箱门或单箱开门，系统日期时间，修改用户密码等功能；7、应急开箱：我们在设计智能储物柜和电控锁时已充分考虑好应急开箱方案，一旦断线或电锁故障， 可由管理员打开应急开箱锁进行手动开箱；8、开箱方式：用户可选择自己想使用的空箱，若一箱不够用可存多箱，单人可用箱数管理员可设置；9、美观节能：极低的待机功耗(≤10W)，采用 7 寸电容触摸屏，美观大方。

产品特征 主机内置人脸识别系统，实时高效识别人脸信息 独有的人脸识别算法，精准识别人脸 人脸识别时间小于1s 内置智能人脸识别抓拍,支持复杂光环境下人脸抓取 人证合一，读取身份证信息，进行人脸实时比对 主机支持有线以太网络和无线WiFi协议  主机支持外接身份证读卡器 主机支持通过韦根接口与人员道闸、门禁主机连接，充当人脸识别读卡器使用 摄像机采用H.265 Main Profile编码,最高分辨率1920*1080 逐行扫描210万像素CMOS传感器,捕捉运动图像无锯齿 码流平滑设置，适应客户不同场景下对图像质量、流畅性的不同要求 支持机器视觉光学宽动态≥120dB,适合逆光环境监控 集成内置补光灯，更好的适应光线不足的环境 支持透雾,3D降噪，强光抑制,电子防抖,并具有多种白平衡模式,适合各种场景需求 支持背光补偿,自动电子快门功能,自动光圈 ,适应不同监控环境 内嵌Web Server，支持通过IE设置参数配置、添加管理名单、设备升级、用户权限管理等

成果描述：本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。市场前景分析：生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。与同类成果相比的优势分析：本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。

小试阶段/n航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。支持额度：。50。万元。承接单位：。湖北省。项目进展：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。。项目基本内容：。航空插座广泛应用于各种电气线路中，起着连接或断开电路的作用。但由于航空插头的种类繁多，特别是随着信号线数目的增加，给航插的检测、焊接和信号线编号的识别带来巨大困难，传统的检测方法是利用万用表对航 插两端逐个检测通断，该操作非常麻烦，且容易操作失误。本发明公开了一种航空插座信号线编号的自动识别方法与装置，其中该装置包括微处理器，以及均与该微处理器连接的总线扩展单元和线路检测单元；该总线扩展单元包括多个航空插座/头，被测航空插头/座通过该多个航空插座/头与所述总线扩展单元连接；被测航空插座/头还通过线路检测单元与微处理器连接；该装置还包括键盘；通过键盘输入被测航空插座/头的型号或者芯线数目，微处理器发出巡检信号并根据被测航空插座/头的反馈信号识别被测航空插座/头的信号线编号。本发明通过微处理器发出巡检信号，从而实现航空插座信号线编号的自动识别，同时还可以对焊接质量进行检测。

本发明公开了一种基于空间变换的自然场景下文本识别方法， 首先对训练图像集中的文本图像，获取图像的文本内容，并训练基准 点定位网络、图像预处理网络、图像编码器网络以及特征解码器网络 等网络模型；然后利用训练得到的网络模型对待识别图像集中图像进 行空间变换，得到变换后的待识别图像；然后计算变换后的待识别图 像的特征向量以及预测概率序列，最终获取图像识别的结果。本发明 方法文本识别准确率高，且能够克服文本排列不规则等不利因素的影 响。

本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集 和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像 中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最 近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个 正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影 图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势 的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特 征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应 的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别 准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的 影响。