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[发明专利]视觉安全特征-CN201280074756.X有效
发明人： G.阿米尔;M.桑德勒;S.里奧;D.科拉 -专利权人：惠普印迪戈股份公司
申请日： 2012-07-17 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： B42D25/405 文献下载
摘要：根据一个示例，提供了视觉安全特征。视觉安全特征包括印刷在媒介上的安全特征。安全特征包括印刷在媒介上的安全码，并且全息图像压印在印刷的安全特征上。
视觉安全特征

[发明专利]视觉任务处理方法、神经网络模型及神经元模型-CN202211474841.7在审
发明人：张启坤;吴臻志 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本公开提供了一种视觉任务处理方法、神经网络模型及神经元模型，属于计算机技术领域。该方法包括：将待处理视觉特征划分为多个视觉切片特征，视觉切片特征包括多个子特征单元；针对各个视觉切片特征，确定视觉切片特征中各个子特征单元的激励值，并根据激励值确定各个子特征单元的权重，基于各个子特征单元的权重和对应的特征值得到加权视觉特征，并将加权视觉特征与视觉切片特征进行融合，得到目标视觉切片特征；根据多个目标视觉切片特征，确定目标视觉特征；其中，目标视觉特征用于获取视觉任务处理结果。根据本公开的实施例能够较好地保留视觉特征的信息，从而可以提高视觉任务处理结果的准确性。
视觉任务处理方法神经网络模型神经元模型

[发明专利]多特征视觉定位方法-CN202110638139.9在审
发明人：李卓霖;许立达 -专利权人：香港理工大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：提供了一种多特征视觉定位方法，包括：接收用户拍摄的原始照片和与之相关联的拍照参数以及定位请求，其中所述拍照参数包括用户拍摄装置的初步位置以及姿态数据；以所述初步位置为中心确定一定范围内的若干候选位姿；利用本方法在不增加硬件设备的情况下，提高在城市区域，包括在室外和室内，的视觉定位精度。
特征视觉定位方法

[发明专利]机器视觉特征跟踪系统-CN201510496055.0有效
发明人：熊志伟;W·曾;苏驰 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2015-08-13 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：描述了机器视觉特征跟踪系统。各技术和构造能定位视频的帧中的特征。跟踪模块可至少部分基于视频的帧和先前特征位置图来产生候选特征位置图。特征可对应于视频的该帧的至少一些图像数据。更新模块可至少部分基于候选特征位置图来确定候选特征区域，并通过将视频的该帧中测试区域的直方图与视频的先前帧中对应区域的直方图进行比较来定位候选特征区域处的特征。在一些示例中，至少部分基于候选特征区域来确定测试区域。图像传感器可提供视频的帧的一个或多个。被跟踪的特征表示可被显示。
机器视觉特征跟踪系统

[发明专利]基于度量学习的视觉问答方法-CN202210839762.5有效
发明人：舒昕垚;陆振宇 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于度量学习的视觉问答方法，采用自注意力编码器和交叉注意力模块对自然语言问题特征与视觉图像特征在高维特征空间中进行对齐与映射；采用自监督的多模态度量学习方法将自然语言问题特征与视觉图像特征进行相似度度量，并将视觉图像特征分为积极视觉特征与消极视觉特征；积极视觉特征与原视觉特征通过与自然语言问题特征融合从而得到正确的答案，消极视觉特征与然语言问题特征融合不能获得正确的答案。本发明实现了在高维特征空间中多模态特征的相似度度量，并采用对比的学习方式对度量出的积极视觉特征与消极视觉特征对抗训练，缓解了视觉问答中语义鸿沟与语义偏差问题，提高了视觉问答模型的性能与鲁棒性。
基于度量学习视觉问答方法

[发明专利]一种局部视觉特征选择方法及装置-CN201610687614.0有效
发明人：段凌宇;刘赵梁;陈杰;黄铁军;高文 -专利权人：北京大学
申请日： 2016-08-18 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供了一种局部视觉特征选择方法及装置，所述方法包括：检测获取目标图像中的多个局部视觉特征，并获得每个局部视觉特征的自有属性；获得部分或全部所述局部视觉特征的深度属性；根据所述每个局部视觉特征的自有属性，以及部分或全部局部视觉特征的深度属性，采用预先建立的特征选择模型获得所述每个局部视觉特征位于查询目标中的可能性数值；按照所述可能性数值从高到低的顺序选择预设数量的局部视觉特征作为局部视觉特征子集。本发明使得在局部视觉特征子集内特征数目较少的配置下，仍然能够使得选择出的局部视觉特征尽可能多地包含位于查询目标中的局部视觉特征，在保持视觉特征描述子紧凑表达的前提下保证较为可靠的检索结果。
局部视觉特征选择查询目标深度属性特征子集自有属性获取目标检索结果模型获得视觉特征顺序选择预先建立描述子预设紧凑图像检测配置保证

[发明专利]一种基于高阶空间信息交互的图像识别方法-CN202210870307.1在审
发明人：鲁继文;周杰;饶永铭;赵文亮 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶空间信息交互的图像识别方法，该方法包括：获取输入图像的初始视觉特征；将初始视觉特征输入高阶交互网络模型得到第一视觉特征，分割图像视觉特征得到多维子特征图，将多维子特征图进行特征交互并输出映射得到第二视觉特征，基于第二视觉特征的深层特征表示得到第三视觉特征；通过输出映射将第三视觉特征变换到任务需要的输出维数，得到图像的最终视觉特征。
一种基于空间信息交互图像识别方法

[发明专利]基于复合局部视觉特征的重点人员重识别方法及系统-CN202310846609.X在审
发明人：付康;胡少文;余里辉;黄浪鑫;施炜利;王康;孙丹;叶宁;龚枭;饶兰香;舒毅 -专利权人：江西省科技基础条件平台中心（江西省计算中心）
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于复合局部视觉特征的重点人员重识别方法及系统，方法包括获取视频画面，对所述视频画面中的人员分别进行人脸检测和人体检测，得到人脸视觉特征数据以及人体局部视觉特征数据将人脸视觉特征数据以及人体局部视觉特征数据进行复合视觉特征加权融合；对加权融合后的复合视觉特征采用水平空间分割和二次特征对齐，得到目标复合视觉特征；基于所有局部特征间的相似距离度量总和对所述目标复合视觉特征进行识别。
基于复合局部视觉特征重点人员识别方法系统

[发明专利]一种语义对齐的视频问答方法-CN202211502821.6有效
发明人：刘文印;钟经谋;梁达勇;陈俊洪;西木;林大润;黄可思 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义对齐的视频问答方法，具体步骤为：通过进行问题语义解析及编码，获得问题语义特征，对问题语义特征进行融合，获得问题的全局特征；通过语义视觉选择模块和问题条件视觉模块进行视频解析及编码，融合语义视觉特征和问题条件视觉特征获得视觉全局特征；通过对齐问题解析出的语义的跨模态特征缩小语义鸿沟；基于问题的全局特征和视觉全局特征进行解码推理答案。本发明使用跨模态注意力机制生成与问题解析语义一致的视觉信息和问题条件视觉信息，使用对比学习缩小跨模态语义鸿沟，并融合问题解析出的语义视觉特征和问题条件视觉特征，丰富视觉特征搜索空间，根据问题特征和视觉特征解码视频问答的答案
一种语义对齐视频问答方法

[发明专利]一种基于人工智能的医学图像分割方法及系统-CN201811294281.0在审
发明人：丁熠;弓霖芃;秦志光;蓝天;秦臻;张铭丰;陈伏娟;杨祺琪;郑伟;张超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述分割方法包括：将低层次视觉特征输入至低层次视觉特征输入路径进行过滤，确定过滤后的低层次视觉特征以及所述过滤后的低层次视觉特征的通道数；将高层次视觉特征输入至高层次视觉特征输入路径进行调整，根据过滤后的低层次视觉特征的通道数调整高层次视觉特征，确定调整后的高层次视觉特征；经过第二密集连接卷积网络，将过滤后的低层次视觉特征以及调整后的高层次视觉特征进行融合，确定融合特征；根据融合特征生成带分割图像内每个像素点的分类结果；根据分类结果生成分割图像采用本发明所提供的分割方法及系统能够所分割的图像层次视觉效果以及分割精度。
视觉特征过滤医学图像分割分割人工智能分割图像分类结果输入路径通道数融合视觉效果特征生成像素点卷积图像网络

[发明专利]辅助加权数据融合方法、装置、设备及存储介质-CN202211064052.6有效
发明人：何良雨;崔健;刘彤 -专利权人：锋睿领创（珠海）科技有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，尤其涉及机器视觉领域，公开了一种辅助加权数据融合方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取对目标物进行多源光学信息采集得到的主要视觉数据和辅助视觉数据；分别对主要视觉数据和辅助视觉数据进行特征提取得到主要视觉特征和辅助视觉特征；对主要视觉特征和辅助视觉特征进行特征距离关系计算得到目标距离关系矩阵；基于目标距离关系矩阵进行权重转换得到权重值，并根据权重值对主要视觉特征进行加权计算得到目标物的视觉融合特征；本发明以两种不同的光学信息数据为基础，利用距离关系矩阵加权，获得表达能力更强更全面的视觉融合特征，从而能够解决更多更复杂的材料工艺视觉分析问题。
辅助加权数据融合方法装置设备存储介质

[发明专利]视觉分析方法及装置-CN202211448077.6在审
发明人：邵滨;刘健庄;裴仁静;李炜棉;许松岑 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉领域，提供了一种视觉分析方法及装置，所述视觉分析方法包括根据第一文本数据确定第一文本特征，以及，根据第一视觉数据确定第一视觉特征，第一视觉特征包括第一视觉数据的多个层级的视觉特征，其中，各个层级的视觉特征之间对应的尺度不同；对第一文本特征和第一视觉特征进行跨层级的注意力交互，得到第一交互特征；在第一文本特征和第一交互特征的相似度大于第一阈值的情况下，将第一文本数据确定为第一视觉数据的语义信息本申请实施例能够准确提取视觉数据中的语义信息。
视觉分析方法装置

[发明专利]图像识别方法和装置-CN201810274877.8有效
发明人：刘赵梁;张永杰;章宏武 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：该方法包括：获取查询图像对应的相似图像，相似图像为根据查询图像的第一视觉特征检索得到的图像，所述第一视觉特征包括全局视觉特征和/或局部视觉特征；将查询图像的第二视觉特征与相似图像的第二视觉特征进行匹配，形成多组视觉特征对，所述第二视觉特征包括局部视觉特征；从所述多组视觉特征对中去除误匹配的视觉特征对；根据剩余的视觉特征对，确定查询图像与相似图像是否匹配成功。本发明实施例在图像识别过程中，能够对第一次图像检索得到的相似图像进行二次匹配，在二次匹配中可以使用比第一次检索更加精细的误匹配去除方法去除误匹配的视觉特征对，提高了图像识别的准确率，减少误识别。
视觉特征相似图像匹配查询图像图像识别去除方法和装置检索局部视觉匹配成功次图像误识别准确率精细图像全局

[发明专利]基于人工智能的视觉关系识别方法、装置及电子设备-CN202011108484.3在审
发明人：杨耿聪;张勇;吴保元;樊艳波;李志锋;杨余久;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于人工智能的视觉关系识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及人工智能的图像识别技术；方法包括：确定待识别图像中包括多个对象的联合包围框；提取联合包围框的视觉特征，将视觉特征转化为与多个视觉关系标签一一对应的多个视觉特征高斯分布；提取每个视觉关系标签的语义特征，将语义特征转化为对应视觉关系标签的语义特征高斯分布；在与多个视觉关系标签一一对应的多个语义特征高斯分布中，确定与视觉特征高斯分布匹配的语义特征高斯分布；将匹配的语义特征高斯分布对应的视觉关系标签所对应的视觉关系，确定为多个对象之间的视觉关系。通过本申请，能够提升视觉关系的检测准确率。
基于人工智能视觉关系识别方法装置电子设备

[发明专利]特征模型生成方法和特征模型生成装置-CN201410471391.5有效
发明人：胡平;李静雯;师忠超;鲁耀杰 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2014-09-16 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：公开了一种特征模型生成方法和装置，所述方法包括：在目标图像中获得特征点及其位置信息和描述信息；针对各特征点，基于描述信息来在视觉词典模型中查找与之匹配的匹配视觉词条，其中，视觉词典模型包括第一和第二类视觉词条，在第一类视觉词条中，视觉词条与其他视觉词条在空间关系中具有关联性；针对与特征点匹配的匹配视觉词条，根据其类别来确定映射目标视觉词条，并且至少基于特征点和匹配视觉词条的描述信息来计算特征点映射到映射目标视觉词条上的特征权重；以及基于视觉词典模型中的视觉词条上的特征权重来生成具有空间信息的目标图像的特征模型。因此，根据本发明的方法，能够生成具有空间信息的目标图像的特征模型。
词条视觉特征模型特征点匹配描述信息目标图像视觉词典空间信息映射目标方法和装置特征点匹配空间关系生成装置特征权重关联性特征权映射查找

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