骏聿科技

核心算法

复杂背景下多类物体实时检测算法

骏聿科技以先进的机器学习和数据挖掘理论为基础，通过离线收集海量图片和视频样本，人为标定样本后提取特征值，基于特征值与样本标定进行训练进而设计出高效的特征选择分类器。在实时系统中，使用特征选择分类器完成各种物体的检测、跟踪、识

在获得检测目标物粗略位置信息的基础上，骏聿科技研究出了基于模型和非基于模型的物体实时分割识别算法。本算法通过获得目标物体区别于背景与其他物体的精确信息如行人体貌、车辆类型等，进一步进行目标物体的识别，为后续的运动轨迹跟踪等提供有

骏聿科技以聚类统计分析为基础，根据追踪视频中特定目标，研发出了视频跟踪和行为分析算法。

本算法以多类物体实时分割、识别算法获得的目标物体的精确信息为输入，使用独特的

基于先进的机器学习算法及独特的特征提取方法，骏聿科技研究出适用于大规模人脸识别算法以及人脸属性分析算法。

本算法研究过程中，骏聿科技针对于人脸收集海量数据，其中包含各种姿态、各种光

文字信息是安全监控中一条重要的视觉线索。骏聿科技基于文字的结构信息，在挖掘大类别大样本统计分布规律的基础上，研发出高精度复杂背景下文字精确定位与识别引擎。该引擎能够精准定位并识别包括阿拉伯数字、英文字符及国标一级、二级汉字。

由于离线训练时不能预知实际使用环境下比如光照，角度等信息，所得到的离线算法参数往往性能不是最优，鉴于此，骏聿科技研究出在线自适应训练算法，该算法可根据在线环境下的反馈信息自适应地调整离线算法参数，从而提高物体检测率和行为识别率。

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