专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011384473.8在审
  • 王鹏 - 北京迈格威科技有限公司
  • 2020-11-30 - 2021-03-30 - G06T7/33
  • 该图像匹配方法,包括:对第一图像中的每一第一像元的预设邻域进行特征描述,以获取对应的第一图块的第一局部直方图;对每一第一局部直方图进行降维,以得到第一降维直方图空间;根据所述第一降维直方图空间构建二叉树结构;对第二图像中的至少一第二像元的预设邻域进行特征描述,以获取对应第二图块的第二局部直方图;对每一第二局部直方图进行降维,以得到对应的第二降维局部直方图;根据每一第二降维局部直方图以及所述二叉树结构查询所述第一图像中的与每一所述第二图块相似度最高的第一图块
  • 图像匹配方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]全局地图闭环匹配方法及装置-CN201610006233.1有效
  • 潘晨劲;赵江宜 - 福州华鹰重工机械有限公司
  • 2016-01-05 - 2019-03-22 - G06K9/00
  • 一种全局地图闭环匹配方法及装置,其中方法包括步骤,获取局部地图,所述局部地图包含局部坐标系信息和扫描到的地图点云信息;根据扫描到的地图点云中点的法向分布频率得到方向直方图;根据正交投影将扫描到的地图点云从离散的方向加权投影到线上得到投影直方图;计算直方图相关性,快速匹配相近的第一局部地图和第二局部地图;根据第一局部地图和第二局部地图对应的方向直方图计算角度偏移量;根据第一局部地图和第二局部地图对应的投影直方图计算平移偏移量;根据角度偏移量和平移偏移量合成第一局部地图和第二局部地图
  • 全局地图闭环匹配方法装置
  • [发明专利]一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法-CN201410117152.X有效
  • 胡浩基;叶慧星 - 浙江大学
  • 2014-03-26 - 2017-09-26 - G06K9/66
  • 本发明公开了一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法,包括训练阶段和识别阶段。训练阶段为将训练样本图像划分为均匀的、无交叠的矩形块,提取每个子块的软直方图局部二值模式,分别计算类内两两直方图的相似度和类间两两直方图的相似度,然后根据Fisher判别率计算出能量函数,最后利用梯度下降法求解能量函数的局部最优解识别阶段为将待识别样本图像与训练集相同地划分为均匀的、无交叠的矩形块,提取其自适应软直方图局部二值模式,识别待识别样本的所属类别。本发明通过加入自适应学习过程有效地提高了软直方图局部二值模式的鲁棒性,提高了人脸识别系统的识别率。
  • 一种基于自适应直方图局部模式识别方法
  • [发明专利]网络信息的数据安全加密方法-CN202211553021.7有效
  • 逯中山 - 互丰科技(北京)有限公司
  • 2022-12-06 - 2023-02-28 - H04L9/40
  • 本发明涉及电数字数据处理技术领域,具体涉及网络信息的数据安全加密方法,该方法通过获取网络信息的原始数据,将原始数据进行编码得到编码序列,将编码序列转换为二维矩阵;构建设定尺寸的局部窗口,通过局部窗口获取二维矩阵中局部特征对应的特征块,统计特征块类型,根据每个特征块类型下的特征块数量,构建特征块的统计直方图;将统计直方图中每个特征块类型下的特征块数量转换为统一数量,获取新的统计直方图作为目标直方图;根据目标直方图获取密文矩阵,完成网络信息的数据加密本发明通过对局部特征块的直方图加密,避免了网络信息的数据失真,确保了网络信息的数据的安全性与完整性。
  • 网络信息数据安全加密方法
  • [发明专利]一种基于局部特征学习的人脸识别方法-CN201110075216.0无效
  • 吴希贤 - 湖南创合制造有限公司
  • 2011-03-28 - 2011-08-17 - G06K9/66
  • 本发明公开了一种基于局部特征学习的人脸识别方法,该方法包括以下步骤:(a)将已知的分类好的人脸样本进行分块处理,并通过LBP算子和LTP算子对每块的人脸样本数据进行计算,得出每块人脸样本数据的局部直方图向量;(b)对所有人脸样本中同一个人的任意两张不同的人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算得到正样本特征库;(c)对所有人脸样本中不同人的任意两张人脸样本上的相同位置的局部直方图向量进行卡方直方图距离计算得到负样本特征库本发明提供的基于局部特征学习的人脸识别方法,反应快,精度高,识别效果好。
  • 一种基于局部特征学习识别方法
  • [发明专利]基于局部分组对比模式直方图局部纹理描述方法-CN201310612650.7在审
  • 董效杰;杨杰 - 上海交通大学
  • 2013-11-26 - 2014-04-02 - G06T7/40
  • 本发明提供了一种基于局部分组对比模式直方图局部纹理描述方法,具体为:步骤1,基于兴趣区域选择q个支撑区域;步骤2,归一化支撑区域为圆形区域;步骤3,基于均值排序的汇聚策略将圆形图像划分成p个部分;步骤4,计算圆形图像内像素坐标点的局部分组对比模式;步骤5,根据局部分组对比模式的下标来统计局部特征区域的局部分组对比模式直方图,形成单个支撑区域的局部纹理描述;步骤6,将多个支撑区域的局部纹理描述级联即多特征区域局部分组对比模式直方图,形成所述的局部纹理描述符。本发明实质上计算的是像素点邻域像素的灰度值大小关系一致的灰度变化直方图,此种方法形成的描述符区分性强且对光照变换和几何变换具有良好的鲁棒性。
  • 基于局部分组对比模式直方图纹理描述方法

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