“图像特征表示”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3249859个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种数据处理方法及其装置-CN202310627422.0在审
发明人：李卫;张国阳;陈立宇;胡杰;刘君超;陈汉亭;王云鹤 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种数据处理方法，应用于图像处理，方法包括：获取第一图像和第二图像；第一图像和第二图像包含文本；通过第一神经网络，得到第一图像和第二图像的图像特征；通过第二神经网络，得到第一图像和第二图像中包含的文本的文本特征，将第一特征表示和第三特征表示融合得到第一目标特征表示；将第二特征表示和第四特征表示融合得到第二目标特征表示；根据第一目标特征表示和第二目标特征表示之间的关系，确定损失，并根据损失更新第一神经网络。本申请通过提取包含文本的图像的图像特征以及文本特征，并将图像特征和文本特征进行融合，利用融合后的特征表示进行模型的更新，可以提高训练后的模型对包含文本的图像的识别精度。
一种数据处理方法及其装置

[发明专利]图像处理的方法、训练图像处理模型的方法及装置-CN202310189639.8在审
发明人：陈昊星;顾章轩;兰钧;孟昌华;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种图像处理的方法、训练图像处理模型的方法及装置，涉及图像处理技术领域。主要技术方案包括：分别获取目标图像的第一特征表示和参考图像的第一特征表示；利用所述目标图像的第一特征表示和参考图像的第一特征表示进行注意力机制的处理，利用注意力机制的处理结果预测特征变换参数；利用所述特征变换参数对所述目标图像的第一特征表示进行特征变换，得到所述目标图像的第二特征表示；利用所述目标图像的第二特征表示进行预测，得到合成图像。本公开能够提高合成图像的效果。
图像处理方法训练模型装置

[发明专利]图像修复方法和设备以及电子装置-CN202210730538.2在审
发明人：崔在硕;曺敏铢;金相贤;李钟旼;权基南;徐健锡;李炯旭 -专利权人：三星电子株式会社;浦项工科大学校产学协力团
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：公开图像修复方法和设备以及电子装置。所述方法包括：通过对突发图像集的单独图像进行编码，生成与单独图像对应的多个特征表示；从所述多个特征表示之中确定参考特征表示；确定包括参考特征表示和所述多个特征表示中的第一特征表示的第一比较对；基于参考特征表示与第一特征表示的相似性分数图，生成第一比较对的第一运动嵌入特征表示；通过将包括第一运动嵌入特征表示的多个运动嵌入特征表示进行融合生成融合结果；以及通过解码融合结果生成至少一个修复图像。
图像修复方法设备以及电子装置

[发明专利]图像处理方法、装置、计算机存储介质及服务器-CN201810442810.0有效
发明人：姜文浩;马林;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法及装置、计算机存储介质和系统，其中方法应用于融合器中，该方法包括：融合器从编码器获取待处理图像的M组图像特征；获取M组图像特征中各组图像特征对应的第一图像表示信息。根据各组图像特征和各组图像特征对应的第一图像表示信息，生成M个图像表示信息集合，其中，一组图像特征对应生成的一个图像表示信息集合，一个图像表示信息集合中包括至少一个第二图像表示信息；融合M个图像表示信息集合包括的第二图像表示信息，得到目标图像表示信息，将所目标图像表示信息输出给所述解码器。采用本发明实施例，有利于提升图像的自然语句描述准确率，优化图像内容理解服务的质量。
图像处理方法装置计算机存储介质服务器

[发明专利]脸部图像替换方法、装置、设备及存储介质-CN202310883706.6在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种脸部图像替换方法、装置、设备及存储介质，涉及图像重绘技术领域。该方法包括：获取模版图像、噪声图像和模版文本内容，模版图像中划分有与脸部区域对应的掩码区域；获取脸部图像和对应的第二标识内容，脸部图像对应有第二脸部关键点信息；生成模版文本特征表示和第二文本特征表示，并进行文本特征表示替换得到目标文本特征表示；针对噪声图像提取的第一图像特征表示，在对第一图像特征表示进行去噪的过程中，基于掩码区域和目标文本特征表示，将第二脸部关键点信息与脸部区域对应的第一脸部关键点信息进行替换，得到第二图像特征表示；对第二图像特征表示进行解码，得到替换后的目标图像，提高目标图像的质量。
脸部图像替换方法装置设备存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202310213226.9在审
发明人：蒋正锴;王亚彪;汪铖杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取输入图像在第二像素尺度下的过渡特征表示；对过渡特征表示中的过渡子特征进行聚类，得到多个空间分组；获取多个空间分组中的过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，组内特征表示用于表征过渡子特征在其对应的空间分组约束下的特征表示，组间特征表示用于表征过渡子特征在多个空间分组约束下的特征表示；根据过渡子特征对应的组内特征表示和组间特征表示，得到输入图像在第一像素尺度下的全局特征表示，全局特征表示用于表征输入图像的整体特性。本申请实施例通过以空间分组的形式来获取输入图像的全局特征表示，能够提高图像的识别效率。
图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]图像内容分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN202211504318.4在审
发明人：祁忠琪;张瑞 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像内容分割方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及图像处理领域。该方法包括：获取待进行指定图像内容分割的目标图像；对目标图像进行特征提取得到图像特征表示；基于图像特征表示对目标图像进行分类识别得到图像分类结果；对图像分类结果进行维度转换，得到分类特征表示；将图像特征表示与分类特征表示进行融合，得到融合特征表示；基于融合特征表示对目标图像中的指定图像内容进行分割，得到指定内容分割结果。从而能够借助融合特征表示中的分类信息，有效避免目标图像中存在的具有较高疑惑性的图像内容对图像分割过程的误导，提高指定内容分割结果的准确性。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。
图像内容分割方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置-CN202211260141.8在审
发明人：卢仰泽;刘帆;任劼帅;鲁非;黄泽琦;张露 -专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开一种基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置。所述方法包括：对输入图像进行图像稀疏特征表示，得到稀疏特征表示后的图像；对稀疏特征表示后的图像进行去噪处理；对去噪后的图像进行图像重构。采用本申请技术方案，基于图像的稀疏特征表示进行图像重构，使得重构后的图像质量更优，图像重构精度更高。
基于图像稀疏特征匹配立体方法装置

[发明专利]图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质-CN201910098985.9有效
发明人：肖月庭;阳光;郑超 -专利权人：数坤（北京）网络科技股份有限公司
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多个神经网络模型的图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质。所述基于多个神经网络模型的图像处理方法，包括：针对输入图像，利用所述多个神经网络模型生成对应的多个图像预处理结果；基于所述多个图像预处理结果，确定对应的特征表示图像；选择所述多个神经网络模型中的一个神经网络模型作为基准模型，其对应的特征表示作为基准特征表示图像，以所述多个神经网络模型中的其他神经网络模型作为参考模型，其对应的特征表示作为参考特征表示图像；基于所述参考特征表示图像，调整所述基准特征表示图像，生成输出图像。
图像处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于多尺度特征聚合的场景图像文字检测方法-CN202211149100.1在审
发明人：杜响成;周钊;郑莹斌;金城 -专利权人：复旦大学;上海兑观信息科技技术有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征聚合的场景图像文字检测方法；其包括：提取不同尺度文本图像特征表示，同时获取文字嵌入表示；将多尺度文本图像特征表示聚合后输入堆叠的基于Transformer结构的编码器中，获得加强的多尺度图像特征表示；利用加强的多尺度图像特征表示进行文字嵌入表示的更新；初始化一组查询向量，将加强的多尺度图像特征表示恢复到二维图像特征，将查询向量、二维图像特征和更新的文字嵌入表示同输入解码器中，得到更新的查询向量，再对更新的查询向量与文字嵌入表示进行计算得到文字掩码
基于尺度特征聚合场景图像文字检测方法

[发明专利]一种特征识别方法及装置、计算机可读存储介质-CN202111172914.2在审
发明人：陈卓;吴一超 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本实施例公开一种特征识别方法及装置、计算机可读存储介质，该方法可以包括：在接收到初始特征表示的情况下，将初始特征表示输入预设图像生成网络中，得到初始特征表示对应的重构图像；将重构图像输入预设特征提取网络中，得到重构图像对应的当前特征表示；在获取到待识别特征表示的情况下，确定待识别特征表示与当前特征表示是否匹配，以完成特征识别的过程。
一种特征识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种特征识别方法及装置、计算机可读存储介质-CN201910381801.X有效
发明人：陈卓;吴一超 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本实施例公开一种特征识别方法及装置、计算机可读存储介质，该方法可以包括：在接收到初始特征表示的情况下，将初始特征表示输入预设图像生成网络中，得到初始特征表示对应的重构图像；将重构图像输入预设特征提取网络中，得到重构图像对应的当前特征表示；在获取到待识别特征表示的情况下，确定待识别特征表示与当前特征表示是否匹配，以完成特征识别的过程。
一种特征识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于区域表示和视觉表示的视觉问答方法及系统-CN202310768905.2有效
发明人：徐昊;高玲;盛楠;石立达;张洪达 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于区域表示和视觉表示的视觉问答方法及系统，其中方法步骤包括：基于Faster R‑CNN模型学得的图像区域特征，为每张待问答图像构建图像区域特征图；基于图像区域特征图，生成邻居增强的区域表示；基于GRU模型学得的问题特征对邻居增强的区域表示进行指导，得到最终的视觉特征；基于区域表示、视觉特征和问题特征，得到预测答案，完成视觉问答。本申请为每张图像构建区域特征图，以表示该图像中所有区域之间的关联和特征。同时，基于带重启的随机行走方法，在区域特征图中学习邻域增强区域表示。此外，还提出一个问题指导的纵横双重注意力机制。机制以问题特征表示作为指导，从区域层面和特征层面增强区域表示。
一种基于区域表示视觉问答方法系统

[发明专利]一种图像处理方法及相关装置-CN202210764024.9在审
发明人：余磊;林明远;汪涛;李卫;李琤;刘健庄 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像处理方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取模糊图像的第一特征表示以及事件相机采集的事件数据的第二特征表示；第一特征表示和第二特征表示的尺寸一致；根据模糊图像的第一特征表示以及事件数据的第二特征表示，通过场景流预测网络，得到模糊图像对应的第一场景流、和事件数据对应的第二场景流；根据第一场景流，对第一特征表示进行仿射变换，得到第三特征表示；根据第二场景流，对第二特征表示进行仿射变换，得到第四特征表示；第三特征表示和第四特征表示用于对模糊图像进行去模糊处理。本申请通过多尺度双向场景流的对齐，可以实现模糊图像特征与事件信息特征的精细化对齐，进而提升模糊图片的去模糊效果。
一种图像处理方法相关装置

[发明专利]协变局部特征聚集的图像特征表示法-CN201510710221.2有效
发明人：赵万磊;王菡子 -专利权人：厦门大学
申请日： 2015-10-28 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：协变局部特征聚集的图像特征表示法，涉及计算机视觉与多媒体信息检索。提取图像局部特征；离线训练一个小的视觉词汇集合；将每幅图的局部特征用简化的费舍尔核方法进行聚集；聚集时，同时考虑每个局部特征的主方向信息,将主方向分为8个量化区间，根据量化后的主方向值，聚集到不同的费舍尔子向量，8个子向量拼接为一个长向量，作为图像的特征表示；将8个费舍尔子向量重组得一系列8维的子向量。对每个子向量进行一维离散余弦变换，变换到该特征的频率域；再对频率域的特征重组，得不同频段的8个子向量，对每个子向量做主成分分析，再对降维后的8个子向量重组得一系列8维的子向量；在子向量上定义相似度度量，以计算图像两两间的相似度。
局部特征聚集图像表示

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条