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摘 要:一种基于深度时空条件随机场的多人头部朝向估计方法,包括以下步骤:1)利用YOLO检测人体头部,并缩放为64x64大小的图像,然后将头部图像进行标准化处理;2)训练卷积网络提取头部朝向特征;3)提取头部HoG特征;4)将卷积特征和HoG特征拼接起来形成完整特征,然后基于完整特征训练线性SVM分类器,该分类器所输出的判别分数用于构建一个条件随机场模型;5)构建一个用于多人头部朝向联合识别的条件随机场模型。该条件随机场融合CNN特征、HoG特征以及多人场景的时空语义信息对多人头部朝向进行结构化建模,可以使得多人头部朝向识别的准确度得到显著提升。本发明适用于多人头部朝向的估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910524579.4 | 专利名称: | 基于深度时空条件随机场的多人头部朝向估计方法 |
申请日: | 2019-06-18 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |