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[发明专利]基于结构-细节分离的双向循环神经网络超分辨率方法-CN202310268873.X在审
发明人：丁勇;刘毅飞;汤峻;刘郑学;黄函 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构‑细节分离的双向循环神经网络超分辨率方法，属于视频超分辨率技术领域。本发明主要包括以下步骤：1.提取低分辨率视频每帧图片的空间特征、结构特征和细节特征；2.计算每帧图片的前后向光流；3.将每帧图片的空间特征、结构/细节特征及前向光流输入网络，得到当前帧的前向结构/细节特征；4.将每帧图片的空间特征、结构/细节特征、后向光流及前向结构/细节特征输入网络，得到当前帧的后向结构/细节特征；5.将每帧图片的空间特征、结构/细节特征及前后向结构/细节特征进行计算得到重建结构/细节特征，将结果与空间特征进行计算得到高分辨结果。基于本发明提出的视频超分辨率方法可获得具有更多细节的高质量输出。
基于结构细节分离双向循环神经网络分辨率方法

[发明专利]一种人体模型构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210752419.7在审
发明人：刘子轩;张新晓 -专利权人：北京软通智慧科技有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取二维人体图像数据；对所述二维人体图像数据进行处理，得到全局特征和细节特征；其中，所述全局特征用于表征二维人体图像数据的人体轮廓；所述细节特征用于表征二维人体图像数据的人体细节；所述细节特征包括前景细节特征和背景细节特征；基于所述全局特征和细节特征控制预先确定的人体模型执行全局任务和细节任务，构建三维人体模型。本技术方案，利用了全局特征和细节特征，对人体模型进行构建，细节把握更加精准，重建出来的人体模型分辨率更高，且能够提高人体模型构建的效率。
一种人体模型构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]工业CT检测中小细节特征尺寸测量方法-CN201510562522.5有效
发明人：张维国;倪培君;郭智敏;徐向群;齐子诚;乔日东;左欣 -专利权人：中国兵器科学研究院宁波分院
申请日： 2015-09-07 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G01N23/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种工业CT检测中小细节特征尺寸测量方法，在扫描获取的检测工件CT图像中，选取包含细节特征的细节特征区域以及无明显缺陷的参考区域，分别对细节特征区域和参考区域内的像素CT值进行计算，然后将细节特征区域内每个像素的CT值相对于参考区域内所有像素的平均CT值的差，与细节特征区域内每个像素的等效标准偏差值进行比例计算，当比例值大于3时，则认定该像素为细节特征点，进而累加细节特征点的数量，从而获取细节特征点的面积，经过换算后获取等效圆直径，减去有效射束宽度值即可获得细节特征区域的直径。该工业CT检测中小细节特征尺寸测量方法应用灵活，识别度和测量精度高。
工业 ct 检测中小细节特征尺寸测量方法

[发明专利]指纹注册方法与装置-CN201610285288.0有效
发明人：高肇宏;苏裕杰;吴宜真 -专利权人：联咏科技股份有限公司
申请日： 2016-05-03 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提取第一指纹图像的细节特征与汗孔特征，以获得第一模板。提取第二指纹图像的细节特征与汗孔特征，以获得第二模板。计算第一模板的细节特征与第二模板的细节特征之间的细节匹配分数。当细节匹配分数在第一阈值与第二阈值之间时，利用第一模板的汗孔特征与第二模板的汗孔特征之间的匹配关系，以及利用第一模板的细节特征与第二模板的细节特征之间的匹配关系，来缝合、拼接或合成第一模板与第二模板。
细节特征匹配分数匹配关系指纹图像指纹注册缝合拼接合成

[发明专利]基于全局细节补充的卷积神经网络的图像识别方法及系统-CN202210500255.9有效
发明人：袭肖明;许传臻;聂秀山;张光;刘新锋 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了基于全局细节补充的卷积神经网络的图像识别方法及系统，方法包括：获取待识别图像，输入至训练好的特征提取网络进行特征提取，得到对应每个特征提取阶段的特征；根据待测试图像进行细节特征学习，提取图像的细节特征图；采用自注意力机制对特征提取网络最后一个阶段输出的特征图以及细节特征图进行融合，得到全局细节特征；将全局细节特征与特征提取各阶段的特征相融合，得到全局细节补充后的特征；根据全局细节补充后的特征进行分类本发明构建基于全局细节补充的卷积神经网络，并采用渐进式的训练用于图像细粒度分类，可进一步提高细粒度分类精度。
基于全局细节补充卷积神经网络图像识别方法系统

[发明专利]图像处理方法、电子设备和非瞬态计算机可读介质-CN202210115313.6在审
发明人：卢运华;陈冠男;那彦波 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法，包括：利用训练后的多尺度细节增强模型对待处理的输入图像进行细节增强，得到输出图像；其中，对输入图像进行多尺度分解，得到输入图像的基础层图像和至少一个细节层图像；获取第一特征图对应的第一残差特征，以及获取每个细节层图像的第二特征图对应的第二残差特征；根据第一残差特征、每个第二残差特征和第一特征图得到基础层输出图像，以及，对于每个细节层图像，根据第一残差特征、每个第二残差特征和该细节层图像的第二特征图得到该细节层图像对应的细节层输出图像；将基础层输出图像和每个细节层输出图像进行图像融合，得到输出图像。
图像处理方法电子设备瞬态计算机可读介质

[发明专利]一种基于门控机制的特征融合方法和目标检测网络-CN202110913337.1在审
发明人：邵振洲;刘超;关永 -专利权人：北京天时行智能科技有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于门控机制的特征融合方法和目标检测网络，包括：获取检测目标图像的低层细节特征和高层语义特征；低层细节特征和高层语义特征作为门控融合模块的输入特征；将低层细节特征和高层语义特征进行拼接，执行卷积操作，利用第一激活函数得到更新门控信号和重置门控信号；利用重置门控信号对低层细节特征进行滤除，得到滤除后的低层细节特征；将滤除后的低层细节特征与高层语义特征进行拼接，执行卷积操作，利用第二激活函数得到当前的候选特征；利用更新门控信号对低层细节特征和当前的候选特征进行选择性融合，得到融合特征，融合特征用于目标检测。
一种基于门控机制特征融合方法目标检测网络

[发明专利]基于核心细节点支持系统的指纹数据库快速检索方法-CN201910993818.0在审
发明人：刘煜坤;李忠强;汤炜;卢佳祁 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明涉及指纹特征表达技术和指纹检索技术，提出一种基于核心细节点支持系统的指纹数据库快速检索方法。核心细节点支持系统即逐一获取指纹图像的每个细节点作为核心细节点，除其之外细节点作为支持细节点，核心细节点和其支持细节点构成核心细节点支持系统。用哈希表将支持细节点特征向量与其核心细节点和指纹模板ID对应。检索时用支持细节点查找哈希表，统计出现次数最多的核心细节点ID，再统计匹配的细节点中指纹模板ID次数，找到最相似的指纹模板。本发明构建2维特征向量，减小哈希表大小，降低空间复杂度；构建的特征向量含更多指纹图像信息，指纹图像转化的特征向量总数少，减少检索时哈希表寻址次数，降低检索时间复杂度。
细节点特征向量哈希表支持系统指纹模板检索指纹图像构建指纹图像信息空间复杂度时间复杂度指纹数据库检索技术快速检索指纹特征减小匹配寻址指纹统计查找转化

[发明专利]一种融入全局信息的指纹细节点匹配方法及系统-CN200910241531.9有效
发明人：杨鑫;田捷;曹凯;臧亚丽 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2009-11-25 - 公布日： 2010-07-14 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明提出一种融入全局信息的指纹细节点匹配方法和系统。本系统利用图像采集单元、图像预处理单元、特征提取单元、模板存储单元和特征匹配单元来实现整个匹配过程。在特征提取单元提出了包含全局信息的特征——细节点旋向性，并将细节点旋向性和细节点信息、以及细节点局部方向描述作为特征来表示指纹；由细节点旋向性和细节点局部方向描述来衡量细节点之间的相似度；选取相似度最大的几对细节点作为初始点对；以每一组初始点对为参照，对指纹特征进行配准并得到相应的匹配分数；选择各匹配分数中最大的匹配分数作为最终的匹配分数。根据最终匹配分数的大小判断输入指纹特征与模板指纹特征是否来源于同一个手指，从而完成指纹的细节点匹配。
一种融入全局信息指纹细节匹配方法系统

[发明专利]目标抓拍系统和方法-CN201811595304.1有效
发明人：韩敬贤 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本申请提供一种目标抓拍系统和方法，通过全景相机采集抓拍目标的全景信息，识别并跟踪到抓拍目标，触发细节相机对抓拍目标进行抓拍；细节相机通过对抓拍目标进行细节抓拍获取抓拍目标的细节信息；目标再识别模块在确定抓拍目标的细节信息非已存的细节信息时，输出细节信息；特征融合模块将全景信息和细节信息输入到预训练的第一网络模型进行目标特征识别，并将关联的目标特征进行融合，输出融合结果。因此本申请可以通过全景相机和细节相机联动的方式，获取抓拍目标的全景信息和细节信息，并通过目标再识别分析以及特征融合可以在保证获得目标特征完整性的情况下减少抓拍冗余数据的生成，从而可以提高抓拍精度和抓拍效率
目标抓拍系统方法

[发明专利]一种基于智能卡的指纹匹配方法及装置-CN201410610698.9有效
发明人：徐泳;王垚;张岳军 -专利权人：北京大唐智能卡技术有限公司
申请日： 2014-11-03 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于智能卡的指纹匹配方法及装置，包括：确定指纹特征点集P和指纹特征点集Q中各个细节点的临近特征点的编号；将获得的各个细节点的临近特征点的编号作为一个新参数，加入到与该细节点对应的特征信息中；其中，临近特征点为与该细节点距离最近的细节点；确定加入临近特征点的编号后的指纹特征点集P和指纹特征点集Q中的某一对细节点对是否匹配；当匹配时，将指纹特征点集P进行参数变换得到点集PS；确定指纹特征点集PS与指纹特征点集Q中匹配的细节点对的数目。
一种基于智能卡指纹匹配方法装置

[发明专利]一种基于概率几何特征的指纹特征相似度评价方法-CN201810493104.9有效
发明人：韩柯;吴浩;薛静 -专利权人：公安部物证鉴定中心
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于概率几何特征的指纹特征相似度评价方法，包括以下步骤：确定待比对的2枚指纹的指纹纹型特征，并判断2枚指纹的指纹纹型特征是否匹配，得到2枚指纹的指纹纹型特征匹配函数值；识别2枚指纹纹线区域内的细节特征点，并判断2枚指纹的匹配细节特征点和差异细节特征点；计算2枚指纹的匹配细节特征点对应的质心位置坐标；计算2枚指纹匹配细节特征点的归一化特征距离；计算2枚指纹匹配细节特征点的特征角；计算2枚指纹的特征距离相似度评价函数值；计算2枚指纹的特征角相似度评价函数值；确定2枚指纹各差异细节特征点出现的概率；计算2枚指纹的基于概率几何特征的指纹特征相似度评价函数值。
一种基于概率几何特征指纹相似评价方法

[发明专利]基于小波轮廓波变换与视觉显著性的经编织物疵点检测方法-CN201510684807.6有效
发明人：李岳阳;蒋高明;丛洪莲;夏风林;夏栋 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-10-20 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小波轮廓波变换与视觉显著性的经编织物疵点检测方法，包括以下步骤：选择基波，构建小波变换滤波器；对待测经编织物图像进行小波分解，得到近似特征子图与细节特征子图；对近似特征子图之间和细节特征子图进行高斯差分得到近似特征差分子图和细节特征差分子图；对特征差分子图进行归一化处理后进行加相融合得到近似特征显著图和细节特征显著图；采用非下采样方向滤波器组对细节特征显著图进行卷积滤波，得到细节特征方向子带系数，并根据能量原理选择能量较高的子带系数进行重构细节特征显著图；对近似特征显著图和重构细节特征显著图进行分割，处理分割图后将各分割图像相加，再进行疵点判别。
基于轮廓变换视觉显著编织物疵点检测方法

[发明专利]影像处理方法与影像处理装置-CN201310113477.6有效
发明人：陈岳勇;张兆栋 -专利权人：珠海扬智电子科技有限公司
申请日： 2013-04-02 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：提供去杂讯函数以及细节增强函数。接收影像信号中的目前影像，并计算目前影像的杂讯特征以及细节特征。依照杂讯特征逐步且平滑地调整去杂讯函数，且依照细节特征逐步且平滑地调整细节增强函数。比较去杂讯函数以及细节增强函数，以决定对目前影像执行去杂讯处理或细节增强处理。此外，一种运用前述影像处理方法的影像处理装置亦被提出。
影像处理方法装置

[发明专利]一种指纹细节点特征模板的保护方法-CN200910091956.6有效
发明人：田捷;周苏静;杨鑫;汪瑞芳 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2009-09-02 - 公布日： 2010-06-23 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明为一种保护指纹细节点特征模板的保护方法，包括：对指纹图像进行预处理，生成由细节点组成的注册指纹特征模板，将该注册指纹特征模板进行编码，生成一个保护原始细节点信息的加密指纹模板；给定如上所述生成的加密指纹模板，在输入一个按如上所述方法生成的由细节点组成的查询指纹特征后，对这两个指纹模板进行匹配。该指纹细节点特征模板保护方法可以继续用来和随机密钥绑定在一起，形成指纹特征和密钥绑定的方法。本发明对原始注册指纹模板的细节点信息泄露少、计算量少，是一种实用性很强的指纹特征模板的保护方法，适用于其特征为细节点或细节点群组的指纹模板。
一种指纹细节特征模板保护方法

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