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[发明专利]一种图像形状特征提取系统-CN201811246705.6在审
发明人：蔡昭权;蔡映雪;胡辉;胡松;陈伽;黄思博;黄翰;梁椅辉;罗伟 -专利权人：惠州学院
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06K9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像形状特征提取系统，包括形状特征提取系统，所述形状特征提取系统包括图像数据采集模块、异常图像剔除模块、图像预处理模块、图像形状特征提取模块、图像形状显示及存储模块，涉及图像特征提取技术领域该图像形状特征提取系统，便于对图像数据信息进行接收，并且可以通过无线和有线两种方式进行数据的传输，便于对异常的图像数据进行剔除，避免损坏的图像进入图像形状特征提取模块，同时可以对图像进行预处理，便于后续特征提取过程的进行，实现对图像的形状特征进行提取，便于提取过程的进行，提高了提取质量，增加提取过程中的实用性，实现对图像形状特征提取结果的存储，同时便于人们的查看。
图像形状特征提取系统特征提取模块形状特征提取图像剔除图像数据采集模块图像预处理模块特征提取过程特征提取结果图像数据信息图像特征提取预处理存储模块图像数据形状特征异常图像存储传输

[发明专利]图像检测模型的训练、图像检测方法及装置-CN202310130361.7在审
发明人：范峻植;冉承祥;杨烨;夏粉;蒋宁 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像检测模型的训练、图像检测方法及装置，所述图像检测模型包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和检测标签预测网络；第一特征提取网络为n个图像检测任务的共用网络，第二特征提取网络包括n个特征提取子网络，检测标签预测网络包括n个标签预测子网络，特征提取子网络、标签预测子网络和图像检测任务一一对应；其中，通过第一特征提取网络进行图像细节特征提取，并将提取到的图像特征信息分别输入至n个特征提取子网络，以通过每个图像检测任务对应的特征提取子网络和标签预测子网络进行图像区域全局特征提取和标签预测，一并完成n个图像检测任务，这样能够提高模型训练效率和图像检测效率，降低模型维护成本。
图像检测模型训练方法装置

[发明专利]图像特征的提取方法、装置、设备及存储介质-CN202010158252.2在审
发明人：高玮;张超;胡浩;杨超龙 -专利权人：广东博智林机器人有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像特征的提取方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待提取图像；将所述待提取图像输入到预先训练完成的目标特征提取模型中，得到输出的目标特征图像；其中，所述目标特征提取模型包括第一特征提取模型和第二特征提取模型，所述第一特征提取模型是基于原始建筑图像和与所述原始建筑图像对应的原始特征图像融合后得到的第一融合图像训练得到的，所述第二特征提取模型是基于所述原始训练图像和所述第一特征提取模型的输出图像融合后得到的第二融合图像训练得到的。本发明实施例通过将图像融合后的图像作为训练图像，对目标特征提取模型进行训练，解决了图像特征提取中人工成本的问题，提高了图像特征提取的精度。
图像特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种图像处理方法、电子设备和控制系统-CN201310606842.7有效
发明人：胡先伟 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2013-11-25 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法，包括：获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像，进行特征提取得到特征提取结果；根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果。本发明还公开了一种电子设备，包括激光投射单元、投影单元和图像采集单元，还包括控制系统，用于获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像，进行特征提取得到特征提取结果；根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果本发明还公开了一种控制系统，包括：图像获取子单元，获取图像采集单元从投影平面采集的激光图像；特征提取子单元，对激光图像进行特征提取得到特征提取结果；第一特征识别子单元，根据特征提取结果进行第一特征识别得到第一特征识别结果
一种图像处理方法电子设备控制单元

[发明专利]用于训练图像特征提取模型的方法、图像识别方法及介质-CN202310188319.0在审
发明人：陈伟聪;赵妍;黄凯 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/088 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于训练图像特征提取模型的方法、图像识别方法及介质，涉及图像识别技术领域，在该方法中，初始图像特征提取模型基于第一图像编码特征、第一掩码图像块以及第二图像编码特征，获得第一重构图像。初始图像特征提取模型基于第二图像编码特征、第二掩码图像块以及第一图像编码特征，获得第二重构图像。然后基于第一重构图像、第二重构图像、第一图像以及第二图像，构建总损失函数，并基于总损失函数，调整初始图像特征提取模型的参数，获得训练好的图像特征提取模型，从而在图像特征提取模型的训练阶段能够利用多模态的图像对该图像特征提取模型进行训练，使得训练好的图像特征提取模型的特征提取更加准确。
用于训练图像特征提取模型方法识别介质

[发明专利]表情编辑模型的训练方法和装置及表情编辑方法和装置-CN202110836624.7在审
发明人：黄星;郭益林;宋丛礼;张知行;郑文;万鹏飞 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述表情编辑模型包括表情特征提取网络、面容特征提取网络和图像合成网络，所述训练方法包括：将表情样本图像分别输入至面容特征提取网络和表情特征提取网络；利用表情特征提取网络，提取表情样本图像的表情特征；利用面容特征提取网络，提取表情样本图像的面容特征；将面容特征和表情特征输入至图像合成网络，得到表情编辑图像；根据所述表情样本图像与所述表情编辑图像，调整面容特征提取网络、表情特征提取网络和图像合成网络的参数，以对所述表情编辑模型进行训练
表情编辑模型训练方法装置

[发明专利]一种无监督红外图像和可见光图像的融合方法-CN202211004968.2在审
发明人：刘世光;高雪艳 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种无监督红外图像和可见光图像的融合方法，基于图像融合模型，图像融合模型包括多尺度特征提取模块和特征重建模块，具体包括：(1)将红外图像和可见光图像输入到特征提取模块进行多尺度特征提取；所述特征提取模块内包括红外图像和可见光图像两条特征提取路径，每条路径又包括三条平行的分支；红外图像和可见光图像输入到各自对应的特征提取路径；(2)将特征提取模块内两条特征提取路径提取的特征沿通道维度进行串联，然后输入到特征重建模块得到融合图像；(3)所提出的模型在损失函数的指导下不断进行优化，最终得到理想的融合图像。
一种监督红外图像可见光融合方法

[发明专利]跨集群协同的图像特征提取方法与系统-CN202310228663.8在审
发明人：李鑫;冯斌;冯昌利;乔赛 -专利权人：泰山学院
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明提出跨集群协同的图像特征提取方法与系统，属于图像处理与数据识别技术领域。方法包括步骤S110：接收多个图像处理终端的多个图像特征提取请求；S210：预执行每个所述图像特征提取请求得到多个特征提取请求分组集合；S310：针对每一个特征提取请求分组集合，确定多个接收集群，将每一个特征提取请求分组集合包含的多个图像特征提取请求发送至所述多个接收集群；S410：每个接收集群对接收的图像特征提取请求进行处理，并将处理结果发送至该接收的图像特征提取请求对应的图像处理终端。本发明可提高图像特征提取效率并优化资源配置。
集群协同图像特征提取方法系统

[发明专利]一种印刷图像识别系统-CN202310318548.X在审
发明人：彭贤阶 -专利权人：东莞市永惟实业有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明提供一种印刷图像识别系统，涉及图像识别技术领域。该印刷图像识别系统，包括图像提取模块、图像预处理模块、发送模块、颜色特征提取模块、纹理特征提取模块、形状特征提取模块、空间关系特征提取模块、第一特征对比模块、第二特征对比模块、第三特征对比模块、第四特征对比模块、存储模块、选取模块、输出模块、归类模块、计算机模拟模块和计算机视觉模块；所述颜色特征提取模块、纹理特征提取模块、形状特征提取模块与空间关系特征提取模块并列设置。本发明能够同时对图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征进行同时提取与对比，缩短图像识别的过程，有利于提高图像识别的效率。
一种印刷图像识别系统

[发明专利]图像特征提取方法、设备及可读存储介质-CN202310545790.0在审
发明人：张号逵;汤步洲 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：本申请公开一种图像特征提取方法、设备及可读存储介质，属于图像处理领域。方法包括：获取待提取特征的原始图像，再将原始图像输入至特征提取模型中进行特征提取，输出原始图像的第一图像特征。其中，特征提取模型包括依次连接的多个局部特征提取结构和ViT结构，ViT结构用于根据ViT结构的上一层结构输出的第二图像特征、以及多个局部特征提取结构中目标局部特征提取结构输出的第三图像特征，确定第一图像特征由于第三图像特征为对像素空间位置信息敏感的局部特征，因此通过ViT结构根据第三图像特征确定的第一图像特征也具有较强的像素空间位置敏感性，如此可以提升ViT结构的可适用性，扩大ViT结构即特征提取模型的应用场景
图像特征提取方法设备可读存储介质

[发明专利]基于近似计算的VGG图像特征提取加速方法及系统-CN201910912744.3有效
发明人：王琳;张川;李东桦;黄天元;耿世超;张化祥 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开公开了基于近似计算的VGG图像特征提取加速方法及系统，获取待加速的基于VGG网络的图像特征提取程序，从待加速的基于VGG网络的图像特征提取程序中识别目标循环程序；对目标循环程序执行穿孔得到初始近似程序，用初始近似程序替换待加速的基于VGG网络的图像特征提取程序中的目标循环程序，即得到加速的基于VGG网络的图像特征提取程序；获取待特征提取的图像，将待特征提取的图像输入到加速的基于VGG网络的图像特征提取程序中，进行特征提取，在特征提取的过程中对初始近似程序执行输出注入；最后得到提取后的特征；所述输出注入即利用与当前迭代输入最相似的历史迭代输入对应的迭代输出值作为当前迭代的输出值。
基于近似计算 vgg 图像特征提取加速方法系统

[发明专利]一种特征增强的方法、目标分割方法、装置和存储介质-CN202110802881.9在审
发明人：廖炳焱;黄世亮;王亚运 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征增强的方法、目标分割方法、装置和存储介质，该方法包括：基于特征提取网络，对待处理图像进行特征提取，得到第一提取特征；对待处理图像进行下采样，并基于特征提取网络，对下采样后的待处理图像进行特征提取，得到第二提取特征；确定第一提取特征与第二提取特征的差异特征；基于差异特征与待处理图像的基础特征，对待处理图像对应的待处理特征进行处理，得到待处理图像的目标特征；其中，待处理特征是基于第一提取特征确定的；基础特征是基于特征提取网络中的子网络，对待处理图像和下采样后的待处理图像中的至少一个图像进行特征提取得到的。通过上述方式，本申请能够提升对图像进行特征提取的准确性。
一种特征增强方法目标分割装置存储介质

[发明专利]基于改进卷积神经网络的图像分类模型、方法及应用-CN201911270510.X在审
发明人：甄然;窦辛伶;吴学礼 -专利权人：河北科技大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进卷积神经网络的图像分类模型、方法及应用，涉及图像分类技术领域；模型包括CNN特征提取器、边缘纹理特征提取器、特征融合器和分类器，CNN特征提取器与特征融合器连接，边缘纹理特征提取器与特征融合器连接，特征融合器与分类器连接；方法为基于上述模型，CNN特征提取器提取图像的特征信息，边缘纹理特征提取器提取图像的轮廓纹理信息，特征融合器融合特征信息和轮廓纹理信息并生成图像特征信息，SVM分类器处理图像特征信息并完成分类；应用为将上述模型或者方法应用在无人机的分类系统上；其通过CNN特征提取器、边缘纹理特征提取器、特征融合器和分类器等，实现了提高图像的分类精度。
基于改进卷积神经网络图像分类模型方法应用

[发明专利]图像识别方法、装置、计算机设备、存储介质和产品-CN202111481611.9在审
发明人：徐江河;李博;陈兆宇;张杰;吴双;丁守鸿 -专利权人：腾讯科技（上海）有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像识别方法、装置、计算机设备、存储介质和产品，通过获取第一图像样本；对第一图像样本中的至少一个图像区域进行掩码处理，得到处理后图像样本；通过图像特征提取模型对处理后图像样本中的每个掩码图像区域进行图像语义关联特征提取，得到每个掩码图像区域对应的区域特征信息；基于区域标签与区域特征信息对图像特征提取模型进行训练，以得到训练后图像特征提取模型，以便通过图像特征提取模型对待识别图像进行图像识别。本方案以图像区域为单位进行图像语义关联特征提取，可以降低其他图像区域带来的信息冗余，且针对当前训练阶段设置对应的掩码图像区域，提高图像特征提取模型的特征提取能力。
图像识别方法装置计算机设备存储介质产品

[发明专利]特征提取装置、特征提取方法、特征提取程序以及图像处理装置-CN201280002161.3有效
发明人：曹芸芸;西村洋文;S.普拉纳塔;Z.牛 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2012-01-13 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供能够提取出使用局部二值模式并且能够实现对拍摄环境的变动具有鲁棒性的物体检测的图像特征的特征提取装置。特征提取单元(440)包括：二值模式生成单元(443)，对图像的全部或部分像素中的每个像素，生成利用比特值表示与周围的附近像素之间的像素值的差值是否为规定阈值以上的局部二值模式；权重生成单元(444)，对所生成的每个局部二值模式，决定与基础的像素值的差值相应的权重；以及直方图生成单元(445)，将所决定的权重适用于对应的局部二值模式，生成表示根据图像生成的局部二值模式的分布的直方图。
特征提取装置方法程序以及图像处理

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