一种基于灰度共生矩阵的面部图像特征提取方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201911076854.7

申请日：

2019-11-06

公开(公告)号：

CN110837802A

公开(公告)日：

2020-02-25

发明(设计)人：

陈维洋王梦杰

申请人：

申请人地址：

250353 山东省济南市长清区大学路3501号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

代理机构：

济南金迪知识产权代理有限公司 37219

代理人：

许德山

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-02-25	公开	公开
2020-03-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20191106

共 50 条

[1]

基于灰度共生矩阵的脑脊液细胞特征提取方法 [P].

白文鹤 ;

冯天元 ;

刘维宾 ;

宋雨朦 ;

张昊男 ;

代茵 .

中国专利 :CN112634338A ,2021-04-09

[2]

基于图像灰度共生矩阵多特征提取的复合材料老化预测方法 [P].

李愿杰 ;

胡波 ;

刘虹邑 ;

裴景克 ;

张跃 ;

梁智明 ;

谢志辉 ;

刘雁 ;

黄绍波 ;

刘伟 .

中国专利 :CN113051713A ,2021-06-29

[3]

基于灰度共生矩阵的图像优化方法及系统 [P].

乐海霞 .

中国专利 :CN114511471A ,2022-05-17

[4]

基于灰度共生矩阵的图像区域拼接方法 [P].

吕勇 ;

覃科 ;

郑利华 ;

黄锐 .

中国专利 :CN120125428B ,2025-08-12

[5]

基于灰度共生矩阵的图像区域拼接方法 [P].

吕勇 ;

覃科 ;

郑利华 ;

黄锐 .

中国专利 :CN120125428A ,2025-06-10

[6]

一种基于极坐标系下灰度共生矩阵的纹理特征提取方法 [P].

曹卫群 ;

裴勇 .

中国专利 :CN102324032A ,2012-01-18

[7]

基于灰度共生矩阵和因子分析特征提取的无设备定位方法 [P].

颜俊 ;

高畅蔓 .

中国专利 :CN113419212B ,2021-09-21

[8]

基于深度学习的灰度共生矩阵特征提取的尘肺病诊断法 [P].

周孟然 ;

陶冶 ;

卞凯 ;

胡锋 ;

高立鹏 ;

王乔龙 ;

何小雅 ;

李鑫 .

中国专利 :CN121215231A ,2025-12-26

[9]

图像特征提取方法 [P].

杨淼 ;

谢宏 .

中国专利 :CN114429545A ,2022-05-03

[10]

基于灰度梯度序列的数字图像特征提取方法 [P].

刘艳 .

中国专利 :CN102289669B ,2011-12-21

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