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]基于深度学习的人脸图像压缩方法及装置-CN202010925736.5有效
  • 段一平;陶晓明;胡舒展;刘永嘉;张栩铭;陆建华 - 清华大学
  • 2020-09-04 - 2021-05-25 - G06T9/00
  • 本发明提供了一种基于深度学习的人脸图像压缩方法及装置,涉及图像处理的技术领域,包括:先基于平均人脸图像和主动外观模型,将测试人脸图像分解为形状分量和纹理分量;然后利用量化熵编码器对形状分量进行编码压缩,得到第一压缩结果;再利用训练好的卷积神经网络编码器对纹理分量进行编码压缩,得到第二压缩结果;最后将第一压缩结果和第二压缩结果确定为人脸图像压缩结果。本发明将平均人脸图像和主动外观模型作为先验知识,且采用训练好的卷积神经网络编码器对纹理分量进行编码压缩的方式可以得到低维度特征表示的第二压缩结果,降低了纹理分量的冗余度,提高了人脸图像的压缩效率。
  • 基于深度学习图像压缩方法装置
  • [发明专利]一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法-CN202111053106.4有效
  • 计卫星;高建花;王一拙;石峰 - 北京理工大学
  • 2021-09-07 - 2022-06-24 - H04L69/04
  • 本发明公开了一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法,包括:计算稀疏矩阵缩略图中连通域的数量,初步确定可能的稠密区域具体位置;根据每个稠密区域中黑色像素数占该区域边界矩形的比值判定稠密区域形状;将稀疏矩阵缩略图映射回原稀疏矩阵中,根据每个特定形状的稠密区域子矩阵中非零元占比,得到最终的稠密子矩阵;对稠密子矩阵进行反向编码;将原稀疏矩阵中其余零散分布的非零元组成一个超稀疏剩余子矩阵,并采用正向编码;将反向编码和正向编码结果求和,采用混合编码方式充分压缩了稀疏矩阵的行列索引,减少了主机端和设备端的数据传输量。
  • 一种用于稀疏矩阵混合编码方法
  • [发明专利]一种底纹防伪技术-CN201410452250.9在审
  • 王萍 - 王萍
  • 2014-09-01 - 2016-03-02 - H04N1/405
  • 本发明提出的一种底纹防伪技术,可以通过复印机简单识别真伪,同时也可用图像传感器读取埋入的图形编码信息,实现防伪功能。并且编码方式不同于网屏编码需要特定大小,特定形状,特定方向的一组点阵,而是依据图像本身的灰度值,顺序曝光像素点,从而形成一定规则的编码模组,实现信息的埋入。
  • 一种底纹防伪技术
  • [发明专利]编码装置、解码装置及它们的方法-CN201110224924.6有效
  • 押切正浩 - 松下电器产业株式会社
  • 2005-05-17 - 2011-12-14 - G10L21/02
  • 本发明的编码装置包括:获得单元,获得至少被分为低频和高频的频谱;第一编码单元,将低频的频谱编码,以生成第一编码信息;第一解码单元,对第一编码信息进行解码,以生成解码低频频谱;生成单元,对所生成的解码低频频谱进行复制,以生成高频的频谱的形状;增益计算单元,将高频的频谱分割为多个子带,计算各个子带的增益;第二编码单元,仅将特定的子带的增益编码,特定的子带至少包括在高频的频谱的子带中、与低频的频谱相邻的高频的频谱的子带;插值单元,对特定的子带的增益进行插值,以求特定的子带以外的子带的增益;以及输出单元,输出由第一编码单元获得的编码信息和第二编码单元获得的编码信息。
  • 编码装置解码它们方法

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