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[发明专利]基于多特征和自适应字典学习的目标跟踪方法及系统-CN201811385388.6在审
发明人：郑鹏根;黄智慧;赵慧民;詹瑾 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征和自适应字典学习的目标跟踪方法及系统，其中，所述方法包括：获取目标初始位置的第一帧图像的前景模板和目标的周围背景模板；根据所述目标前景模板和目标周围背景模板构建初始字典，获取初始纹理特征字典和初始颜色特征字典；基于LC‑KSVD算法分别对所述初始纹理特征字典和所述初始颜色特征字典进行学习处理，获取判别纹理特征字典和判别颜色特征字典；根据所述判别纹理特征字典和所述判别颜色特征字典基于稀疏特征匹配算法进行目标位置跟踪匹配在本发明实施例中，利用判别字典，能够补充目标外观的表征能力，以及减少背景噪声干扰提高跟踪精度。
字典纹理特征背景模板初始颜色获取目标目标跟踪特征字典颜色特征字典学习自适应背景噪声表征能力跟踪位置目标外观目标位置匹配算法稀疏特征学习处理帧图像跟踪构建匹配补充

[发明专利]基于双记忆字典的人脸图像复原系统-CN202110891768.2有效
发明人：左旺孟;李晓明;张时光 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于双记忆字典的人脸图像复原系统，属于人脸图像复原技术领域。本发明针对现有通用人脸图像复原方法对身份的细节特征复原能力差的问题。包括，采用通用字典生成模块获得不同尺度的通用特征字典；特定字典生成模块获得不同尺度的特定特征字典；人脸特征提取模块获得不同尺度的退化人脸各部位特征，以及退化人脸各部位特征的查询值；字典特征迁移模块获得遍历后字典特征；字典特征迁移模块中还设置置信度预测模块获得退化人脸各部位的自适应融合特征；退化图像复原模块获得重建结果特征；并将重建结果特征按照人脸关键点替换到待复原退化人脸图像中，获得复原后人脸图像。
基于记忆字典图像复原系统

[发明专利]一种基于多通道字典的物体识别方法-CN201711258299.0在审
发明人：李俊;李琦铭;兰晓东 -专利权人：泉州装备制造研究所
申请日： 2017-12-04 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多通道字典的物体识别方法，其首先获取多通道字典，并基于该多通道字典构建多通道字典算法，然后采用该躲到字典算法构建物体特征模型，最后基于多通道字典算法和物体特征模型进行物体识别。本发明多通道字典学习具有更好的适应性，可以学的更多的特征信息，提高物体识别的准确率；本发明的物体识别方法在块链接特征基础上进行，采用块链接特征进一步提高了物体识别的准确率，而且本发明在块链接特征基础上再次学习多通道字典，获得物体更为抽象的特征，或者说提取更多的泛化特征，同时增加物体类别间的差异性，从而提高物体识别的准确率。
多通道物体识别字典链接特征准确率物体特征算法算法构建特征信息物体类别字典学习差异性构建抽象学习

[发明专利]一种基于稀疏表示的双字典和多特征融合决策人脸表情识别方法-CN201910088099.8有效
发明人：欧阳琰;徐廷新;邵银波;鲁力;黄晓斌;石斌斌;唐瑭 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的双字典和多特征融合决策人脸表情识别方法，首先对无表情人脸图像样本和特定表情人脸图像样本提取特征，根据特征构建标称字典和特性字典；针对待识别的图像，通过提取相应的特征，采用标称字典对其进行稀疏编码，然后将编码系数结果结合标称字典得到重构后的无表情图像特征，将重构前后的特征相减得到仅包含表情特性信息的特征，采用特性字典对该特征进行稀疏编码得到编码系数向量；以特性字典为基础对不同类的特征训练出辅助决策融合字典，并基于稀疏表示对不同类特征计算得出的编码系数向量进行分类判决，得到各类特征的判决结果；采用投票的方式得到最终的识别结果；本方法可有效克服人脸、光照、遮挡等变化对表情识别的影响。
一种基于稀疏表示字典特征融合决策人表情识别方法

[发明专利]一种基于信号多特征匹配的齿轮故障诊断方法-CN201110065744.8无效
发明人：崔玲丽;康晨晖;张建宇;胥永刚;高立新 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2011-03-18 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号多特征匹配的齿轮故障诊断方法。本发明将齿轮振动信号逐次迭代分解成基于信号多特征字典的m项原子的线性组合。信号多特征字典由Fourier字典和冲击时频字典两个子特征字典组成，子特征字典依据信号的不同结构成分特点而建立。在信号的每次迭代分解过程中，采用遗传算法在各子特征字典中各寻求一个最匹配原子，求子投影，将各子投影的加权平均作为总投影，信号减去总投影形成残差信号以供下次分解。分解结束得到信号在各子特征字典上的最佳匹配原子和匹配系数。然后，对匹配系数进行阈值处理以降噪，并将基于冲击时频字典的匹配原子重构，可得到相应的冲击成分，继而解调提取齿轮振动信号的故障信息进行故障诊断。
一种基于信号特征匹配齿轮故障诊断方法

[发明专利]一种数据的检错方法及系统-CN201711417309.0有效
发明人：林文慧 -专利权人：北京润科通用技术有限公司
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据的检错方法和系统，所述方法包括：依据预设的确定规则，确定与目标数据关联的各个字典；依据所述各个字典，对所述目标数据进行字典化处理，得到至少一个字典化特征向量；将所述字典化特征向量传递给依据预设的训练规则训练的分类器模型进行检错本发明提供的一种数据的检错方法和系统，采用维度相同的字典对所述目标数据进行字典化处理，将得到与所述目标数据对应的多个维度相同的字典化特征向量，将所述字典化特征向量传递给所述分类器模型进行检错，避免了现有技术中当原始数据中某些维度的特征缺失时，将相应维度的特征置零，导致的检测准确性降低的问题。
一种数据检错方法系统

[发明专利]可视化作战场景的高性能多层字典学习特征图像处理方法-CN201910758960.7有效
发明人：罗晓东 -专利权人：沈阳瑞初科技有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/772 文献下载
摘要：本发明属于作战场景智能化领域，特别涉及可视化作战场景的高性能多层字典学习特征图像处理方法。该方法具体包括形成初始字典；将初始字典进行字典降维，并形成图像目标的初步特征库；将初步特征库进行简化稀疏表示，得到稀疏化字典；将稀疏化字典最小化，更新初始字典得到稀疏化字典最小化；自上而下的生成模型，生成模型属于字典学习的生成模板模型；自下而上的重构模型，重构模型属于字典学习的重构模板模型；通过生成模板模型与重构模板模型形成目标的有效识别与分类。发明针对不同作战场景的可视化图像特征，通过建立深度多层网络来进行目标识别和分类，提升精度；通过误差迭代实现重构最优化；通过初始化字典矩阵，形成最优逼近方向。
可视化作战场景性能多层字典学习特征图像处理方法

[发明专利]一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法-CN201810642840.6在审
发明人：杨明;田泽 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法。属于字典学习领域。该方法包含如下步骤：图像缩放；特征学习；字典学习；字典分类。本发明FLRSDLSC(Fast Low‑rank Shared Dictionary Learning with Sparsity Constraint)采用特征和字典联合学习的方法，并嵌入Fisher判别准则获得特定类字典和稀疏编码系数，同时施加低秩约束获得共享字典，以此增强字典和稀疏编码的判别能力.此外，运用Cayley变换保护投影矩阵的正交性来获得紧凑的特征。
字典学习字典低秩分类人脸图像稀疏编码稀疏特征学习投影矩阵图像缩放正交性紧凑嵌入施加共享联合学习

[发明专利]基于稀疏字典学习的矿用皮带堆煤检测方法-CN201910309270.3在审
发明人：王静宜;李国颖;瞿开毅;张俊喆 -专利权人：华夏天信（北京）智能低碳技术研究院有限公司
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏字典学习的矿用皮带堆煤检测方法，通过摄像头监控皮带转载点，采用关键点检测方法提取区域关键点特征，构造关键点特征分布矩阵，矩阵的元素为对应矩形块中关键点特征数量；采用稀疏字典学习方法对特征分布矩阵进行增量拟合，学习具有N个特征元素的字典D；当多次迭代后变化小于阈值L时，停止学习，保存字典D；用该字典的N个元素的线性组合表示判别区域的视觉特征，计算原始特征x与字典近似表示的特征x′的重构误差，根据重构误差的结果判断是否堆煤
矩阵字典字典学习关键点稀疏矿用皮带特征分布重构关键点检测摄像头监控多次迭代方法提取结果判断视觉特征特征元素线性组合原始特征矩形块转载点检测拟合皮带近似学习保存

[发明专利]一种基于不相干性联合字典学习的图像分类方法-CN202010316589.1有效
发明人：李胜;马悦;何熊熊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于不相干性联合字典学习的图像分类方法，该方法为每类图像训练一个类字典，为所有图像训练一个共享字典，保证共享字典的低秩性来避免共享字典吸收类特征，在低秩共享字典和类字典间加入相干性约束项阻止共享特征出现在类字典中本发明增加了训练字典的判别性，提升字典的稀疏表示能力，进一步提高了图像分类的准确率。
一种基于相干性联合字典学习图像分类方法

[发明专利]移动机器人同步定位与地图构建系统的字典优化方法-CN201811308824.X在审
发明人：杨观赐;陈占杰;苏志东;李杨;袁庆霓 -专利权人：贵州大学
申请日： 2018-11-05 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动机器人同步定位与地图构建系统的字典优化方法，包括更改字典格式和训练小规模字典，其特征在于：所述更改字典格式：首先读取Text字典，使其恢复原始数据类型，再调用函数重新保存为二进制格式所述训练小规模字典：首先提取ORB特征点，再对所有特征做K‑means++聚类，当字典树聚类层数达到要求时，创建叶子结点并设置权重，完成字典的构建。本发明通过更改字典格式和训练小规模字典，能加快移动机器人系统启动速度，并在轻量化系统的基础上保持性能不损失。
字典字典格式地图构建系统移动机器人同步定位字典优化聚类移动机器人系统恢复原始数据读取二进制格式调用函数叶子结点轻量化特征点字典树构建权重保存创建

[发明专利]一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统及方法-CN201410333879.1有效
发明人：陈乔松;丁园园;黎海;闫亚星;刘畅;王曦;张俊伟;王元;蔡桦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2014-07-14 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统及方法，系统包括特征提取模块、特征字典构造模块、相似性度量模块、信息存储模块、查询交互模块。所述特征提取模块，采用结合形状和颜色的图像特征，色彩增强高斯拉普拉斯特征(CLOG特征)和SURF特征；所述特征字典构造模块，通过在线字典学习算法，将原始特征压缩为过完备字典特征，弥补了原始特征过于稠密的缺点；所述相似性度量模块，引入稀疏表示理论，比较查询图像由原字典和相关字典表示产生的残差大小，判断两幅图像的相似度，避免了传统相似性度量方法特征依赖性较高的问题。
一种基于特征稀疏表示图像检索系统方法

[发明专利]终端装置、信息处理装置、对象识别方法以及系统-CN201210071370.5有效
发明人：芦原隆之;福地正树 -专利权人：索尼公司
申请日： 2012-03-16 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：服务器可与第一特征量字典相关联。装置还可包括接收单元，被配置成响应于传送而从服务器接收第二特征量字典。第二特征量字典可包括比第一特征量字典少的信息，并且服务器可基于图像信息和第一特征量字典而生成第二特征量字典。装置可包括识别单元，被配置成使用第二特征量字典识别图像内的对象。
终端装置信息处理对象识别方法程序以及系统

[发明专利]一种文本预处理方法、装置及存储介质-CN201911289718.6有效
发明人：刘晓芳;昝景园;赵建强;张辉极 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本预处理方法和装置，通过构造特征信息表，通过特征信息表对用户自定义分词字典进行更新，通过加密算法对特征信息表和更新后的用户自定义分词字典进行加密；输入文本数据，通过特征信息表对文本数据进行匹配，保留文本数据在特征信息表中出现的特征信息，对文本数据中的非法序列信息进行删除得到新的字符串；以及对加密后的用户自定义分词字典进行解密和加载，并通过用户自定义分词字典对新的字符串进行分词。通过特征信息表可以自动更新用户自定义分词字典特征信息词频，减化人工繁琐的配置过程。对用户自定义词典进行加密，修改Jieba中字典读取加载方式，实现对加密用户自定义分词字典的读取，增强用户自定义分词字典的安全性。
一种文本预处理方法装置存储介质

[发明专利]工程清单标准化校正方法和存储介质-CN202211653231.3有效
发明人：胡魁;肖雪;蒋瑾瑜;张立杰;姚凯卿;黄荣基 -专利权人：深圳市斯维尔科技股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本申请提出了一种工程清单标准化校正方法和存储介质，其中，工程清单标准化校正方法包括：获取历史清单数据、预设的标准清单数据和待处理清单数据；根据历史清单数据和标准清单数据构建项目特征名称数据字典和项目特征值数据字典；根据项目特征名称数据字典和项目特征值数据字典对待处理清单数据进行校正，通过历史清单数据和标准清单数据构建项目特征名称数据字典和项目特征值数据字典，并根据项目特征名称数据字典和项目特征值数据字典校正需要处理的清单数据
工程清单标准化校正方法存储介质

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