邢向磊
- 作品数：23 被引量：124H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工程大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于鲁棒性数据关联的多船舶目标检测与跟踪方法
- 本发明公开了一种基于鲁棒性数据关联的多船舶目标检测与跟踪方法，包括以下步骤：基于鲁棒性数据关联度量的损失函数，构建目标检测模型并训练；获取海事视频，基于训练后的目标检测模型对海事视频进行检测，获得船舶目标的检测结果；设计...
- 邢向磊赵宏宇魏功铭肖阳雷震
- 一维深度卷积网络的水下多目标识别方法
- 本发明提供的是一种一维深度卷积网络的水下多目标识别方法。采用6dB/倍频的一阶数字滤波器增强高频部分使信号频谱平坦；选用窗函数对信号进行截取，获得时长为170ms的信号作为卷积神经网络的最佳输入帧长；采用一维深度卷积网络...
- 王科俊卢安安邢向磊
- 文献传递
- 一种基于优选动态几何特征的可解释步态识别方法
- 本发明涉及一种基于优选动态几何特征的可解释步态识别方法，以发现对识别行人身份起到重要作用的人体局部区域。本发明包括：从采集到的RGB步态序列中，提取步态序列的二值轮廓图；对步态序列进行人体关键点提取，根据人体骨骼的刚性结...
- 邢向磊肖阳张攀锋谭耀宋启平
- 多视角步态识别综述被引量：23
- 2019年
- 步态识别作为生物特征识别中的一种,具有远距离、非接触和难以模仿等优点.其中视角或行走方向的变化使提取的人体轮廓产生巨大差异,是影响步态识别系统性能的最主要因素之一.本文首先介绍了现有的多角度步态数据库,然后根据特征提取方式的不同,将当前已提出的方法分为三维模型法、视角不变性特征法、映射投影法和深度神经网络法四类,并详细阐述了每一类的原理、特点以及优缺点.最后,结合实际应用指出当前研究的局限性与发展趋势.
- 王科俊丁欣楠邢向磊刘美辰
- 关键词：步态识别生物特征识别
- 加权CCA多信息融合的步态表征方法被引量：6
- 2019年
- 为了解决步态识别中步态表征不完备的问题,提出了一种新的步态表征方法。该方法是在步态流图的基础上,将能够表征时序信息的步宽特征编码到颜色空间,得到三通道的彩色类能量图,采用典型相关分析将多通道信息融合成单通道,同时去除了特征间的冗余信息,得到了更丰富的有益识别的步态特征。实验结果表明,提出的新方法能够有效提取步态特征,步态识别率得到显著提高。
- 吕卓纹王一斌邢向磊王科俊
- 关键词：信息编码单通道
- 一种手指静脉加密方法
- 本发明提供的是一种手指静脉加密方法。采用多尺度块中心对称局部二进制模式提取图像特征，在模糊承诺框架下采用BCH编码与二进制编码进行密钥结合。多尺度块中心对称的局部二进制模式用像素块区域的平均灰度值代替CSLBP算子中的单...
- 王科俊姜金祎邢向磊
- 文献传递
- 基于MB-CSLBP的手指静脉加密算法研究被引量：3
- 2018年
- 为解决在传统的生物特征加密技术的安全性上的不足,对手指静脉特征加密方法进行了探讨和研究。提出了基于MB-CSLBP编码的手指静脉加密方案。首先对LBP算子以及改进的CSLBP、MB-CSLBP算子进行了研究,提取了手指静脉的MB-CSLBP二进制特征编码。然后研究了传统的模糊承诺加密方案,在此基础上将提取的手指静脉MB-CSLBP二进制特征编码作为加密特征,对加密信息进行BCH编码后与加密特征以异或的方式结合完成加密,同时使用SHA-1散列算法对加密信息进行哈希变换,保留得到的哈希值以用于解密。实验结果表明,当密钥长度为400 b时,FAR达到了0.47%,文中提出的基于MB-CSLBP编码的手指静脉加密方案具有很高的鲁棒性和安全性。
- 王科俊曹逸邢向磊
- 一种基于图的半监督耦合度量的多角度步态识别方法
- 本发明属于模式识别领域，具体涉及一种基于图的半监督耦合度量的多角度步态识别方法。本发明包括：采用码本检测方法从视频流中得到目标轮廓序列；在一个周期中采用步态能量图提取步态的整体特征；构建多视角步态识别系统的离线训练阶段，...
- 王科俊吕卓纹阎涛邢向磊
- 基于最优判别耦合投影的多视角步态识别方法
- 本发明提供的是一种基于最优判别耦合投影的多视角步态识别方法。对训练集里多个已知视角的步态视频序列进行提取，得到最优判别耦合投影矩阵对；对注册集中标准视角的步态视频序列进行提取、存储；对测试集中的多个步态视频序列进行提取和...
- 王科俊邢向磊阎涛吕卓纹
- 文献传递
- 非接触指纹图像识别算法研究被引量：7
- 2017年
- 非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点,是目前生物特征识别领域的研究热点,但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,指纹图像会出现旋转和平移现象,且脊、谷线的对比度较低,这些因素严重影响了非接触指纹的识别性能.采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果.本文根据非接触指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法.首先采用图像YCb Cr模型中的Cb分量和Otsu法相结合的方法进行手指区域的提取.其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像增强处理,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强,然后提出了一种手指指纹ROI区域提取的方法.最后本文采用基于AR-LBP算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行特征匹配.实验结果表明,本文提出的非接触指纹算法能够达到很好的图像识别效果.
- 王科俊邢向磊崔会涛曹逸乔文亚徐怡博
- 关键词：高频强调滤波OTSU
