【摘要】（來 自 馬 克 數 據 網）本發明公開了一種半成品絲、成品絲共用立體箱式儲存和摻配方法，包括在煙廠制絲線中結合現代物流和信息技術的箱式儲存工藝環節和摻配工藝環節，其箱式儲存工藝環節和摻配工藝環節是將半成品煙絲箱式儲存和摻配工藝與成
【摘要】 一種基于外表模型的視頻人臉跟蹤識別方法，屬 于視頻處理技術領域。本發明首先在訓練視頻中，通過簡單的 跟蹤器和手動處理得出人臉圖像，采用局部線性鑲嵌技術將每 一對象的訓練圖像投影到低維空間中，在低維空間中采用均值 聚類，將人臉圖像分成一些基于不同姿態或表情的類；然后， 在每一組圖像中，采用魯棒局部保留映射，求出線性特征空間 來近似非線性的子流形，并學習動態特性；最后，在測試視頻 中進行人臉的跟蹤識別。跟蹤識別采用相同的外表模型，大大 提高了視頻人臉的跟蹤和識別性能，廣泛應用于基于視覺的控 制、視頻監控系統、視頻會議系統、機器人視覺導航系統、軍 事目標跟蹤識別系統等各類民用及軍用系統中。 來源：百度搜索馬克數據網 【專利類型】發明申請 【申請人】上海交通大學 【申請人類型】學校 【申請人地址】200240上海市閔行區東川路800號 【申請人地區】中國 【申請人城市】上海市 【申請人區縣】閔行區 【申請號】CN200610117046.7 【申請日】2006-10-12 【申請年份】2006 【公開公告號】CN1932846A 【公開公告日】2007-03-21 【公開公告年份】2007 【發明人】敬忠良; 江艷霞; 周宏仁; 趙海濤 【主權項內容】1、一種基于外表模型的視頻人臉跟蹤識別方法，其特征在于： 首先在訓練視頻中，通過跟蹤器和人工處理得出人臉圖像，采用局部線性鑲 嵌技術將每一對象的訓練圖像投影到低維空間中，在低維空間中采用均值聚類， 將人臉圖像分成基于不同姿態或表情的類； 然后，在每一組圖像中，采用魯棒局部保留映射，求出線性特征空間來近似 非線性的子流形，并學習其動態特性； 最后，在測試視頻中進行人臉的跟蹤識別，跟蹤識別后驗概率分成兩個獨立 的概率進行：跟蹤后驗概率和識別后驗概率，跟蹤后驗概率通過粒子濾波算法來 獲得，識別后驗概率通過貝葉斯模型來求取。 【當前權利人】上海交通大學 【當前專利權人地址】上海市閔行區東川路800號 【統一社會信用代碼】1210000042500615X0 【被引證次數】21 【被自引次數】1.0 【被他引次數】20.0 【家族被引證次數】21
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