“图像特征向量”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3135956个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]非侵入负荷识别装置、方法、存储介质及电子设备-CN202210255076.3有效
发明人：孙铭阳;聂玉虎;崔文朋;刘瑞;郑哲;池颖英;刘加国;杨剑;荆臻 -专利权人：北京智芯微电子科技有限公司;国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种非侵入负荷识别装置、方法、存储介质及电子设备，装置包括：预处理模块、特征提取模块、特征融合模块以及识别模块，其中，预处理模块用于获取待识别负荷的V‑I曲线图像、电流包络线图像、无功电流频谱数据、有功功率和无功功率；特征提取模块用于提取V‑I曲线图像的图像特征向量、电流包络线图像的包络线特征向量，以及无功电流频谱数据的频谱特征向量；特征融合模块用于对图像特征向量、包络线特征向量、频谱特征向量、有功功率和无功功率进行特征融合得到融合特征向量；识别模块用于通过分类器对融合特征向量进行类型识别得到待识别负荷的类型。
侵入负荷识别装置方法存储介质电子设备

[发明专利]用于识别人脸的方法和装置-CN201810257453.0在审
发明人：何涛 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像，其中，第一人脸图像和第二人脸图像分别是采用第一相机和第二相机在不同位置同时拍摄待识别人脸所得到的图像；将第一人脸图像和第二人脸图像分别输入预先训练的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取图像特征；融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；根据融合特征向量与预设人脸特征库中各特征向量之间的距离，确定与待识别人脸对应的用户标识，其中，人脸特征库用于表征特征向量与用户标识之间的对应关系。
特征向量人脸图像人脸特征提取模型方法和装置人脸特征库用户标识融合相机提取图像特征人脸识别准确率预设图像拍摄申请

[发明专利]用于识别人脸的方法和装置-CN201810257454.5有效
发明人：何涛;刘文献 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像，其中，第一人脸图像和第二人脸图像分别是采用第一相机类型的相机和第二相机类型的相机拍摄待识别人脸所得到的图像；将第一人脸图像和第二人脸图像分别输入预先训练的特征提取模型，得到第一特征向量和第二特征向量，其中，特征提取模型用于提取图像特征；融合第一特征向量和第二特征向量，得到融合特征向量；根据融合特征向量与预设人脸特征库中各特征向量之间的距离，确定与待识别人脸对应的用户标识，其中，人脸特征库用于表征特征向量与用户标识之间的对应关系。
用于识别方法装置

[发明专利]多媒体信息识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110385210.7在审
发明人：梁涛;张晗;马连洋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F16/435 文献下载
摘要：本发明提供了一种多媒体信息识别方法，包括：本发明对待识别的多媒体信息中的文本进行文本提取处理，确定与多媒体信息相匹配的文本特征向量；对多媒体信息进行图像提取处理，确定与多媒体信息相匹配的图像特征向量；对文本特征向量和所述图像特征向量分别进行过滤处理；对文本特征向量和图像特征向量的过滤处理结果进行特征融合处理，确定相应的融合特征向量；基于所述融合特征向量，对待识别的多媒体信息进行识别，获得多媒体信息的识别结果，由此，不但通过文本信息和图像信息的结合实现对多媒体信息的识别，同时通过特征信息的过滤处理使得冗余信息和错误信息更少，提升了识别结果的准确性，减少由于错误识别造成的用户的体验感下降。
多媒体信息识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]虹膜识别装置方法、装置、介质及设备-CN202211435111.6在审
发明人：郑少阁;姚硕;田亮;李波;杨佳乐;安文鑫;韩童;赵丽娟;刘亚敬;张红玉;赵琳琳;张娜;崔月明 -专利权人：国网河北省电力有限公司保定供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本申请提供的一种虹膜识别装置方法、装置、介质及设备，该方法包括：获取被识别者的虹膜图像，对虹膜图像进行特征提取，以得到特征向量，根据特征向量以及预设特征向量，计算得到海明距离，将海明距离输入预设融合模型通过被识别者的虹膜图像，对虹膜图像进行特征提取，以得到特征向量，根据特征向量以及预设特征向量，计算得到海明距离，即得到特征向量与预设特征向量之间的相似度，将海明距离输入到预设融合模型中，获取到融合结果，通过融合结果确定该虹膜图像对应的识别者是否具有权限，从而为继电保护装置增加了权限控制功能，可以更加准确的确认识别者的身份。
虹膜识别装置方法介质设备

[发明专利]一种基于噪声灭活的生物特征识别对抗防御方法-CN202110522613.1有效
发明人：孙哲南;任民;王云龙;朱宇豪 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供通用的一种基于噪声灭活的生物特征识别对抗防御方法，包括：采用主成分分析算法在输入图像训练集上计算所述输入图像训练集的M个特征向量组成的特征向量库F；子空间估计器训练，所述子空间估计器的输出为m个概率向量，所述m个概率向量p的每一分量均对应所述特征向量库F中的一个特征向量；根据所述子空间估计器输出的m个概率向量p中每个分量提供的选择概率在所述特征向量库F中进行采样，选出特征向量构成所述子空间；将输入图像x’投影至选出的特征向量张成的所述子空间进行图像重建。
一种基于噪声生物特征识别对抗防御方法

[发明专利]图像检索模型的训练方法、图像检索方法、计算机设备-CN201811510095.6有效
发明人：程诚;汪浩源;王旭光 -专利权人：中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了图像检索模型的训练方法、图像检索方法、存储介质和计算机设备。训练方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括用户拍摄场景图片集和高清广告场景图片集；构建特征提取网络和属性分类器；将训练样本集中的图片输入特征提取网络，以对特征提取网络进行训练，并输出训练特征向量集；将特征向量集输入至属性分类器检索方法包括：将待检索图像和图像库中的图像分别输入进图像检索模型，图像检索模型分别输出待检索特征向量以及图像库特征向量集；计算进行哈希编码后的待检索特征向量与图像库特征向量集中各个特征向量的汉明距离值；按照汉明距离值从小至大的顺序将图像库中的图像排序。
图像检索模型训练方法计算机设备

[发明专利]图像描述生成方法、模型训练方法、设备和存储介质-CN201710763735.3有效
发明人：姜文浩;马林;刘威 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像描述生成方法、模型训练方法、设备和存储介质，属于机器学习技术领域。所述方法包括：获取目标图像；生成目标图像的第一全局特征向量和第一标注向量集合；输入目标图像至匹配模型，通过匹配模型生成目标图像的第一多模态特征向量；匹配模型为根据训练图像和训练图像的参考图像描述信息训练得到的模型；根据第一多模态特征向量、第一全局特征向量和第一标注向量集合，生成目标图像的目标图像描述信息；通过训练得到的匹配模型生成目标图像的多模态特征向量，再将多模态特征向量输入至计算模型得到目标图像描述信息，达到了提高生成的图像描述信息的准确率的效果
图像描述生成方法模型训练设备存储介质

[发明专利]人脸认证的方法和装置-CN201510490244.7有效
发明人：郇淑雯;毛秀萍;张伟琳;朱和贵 -专利权人：北京天诚盛业科技有限公司
申请日： 2015-08-11 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸认证的方法和装置，属于生物识别领域，所述方法包括：对待认证人脸图像和人脸图像模板使用预先经过多层分类网络联合训练的多层级深度卷积网络依次提取出多个层级的特征向量；将多个层级的特征向量依次通过统一维度线性映射矩阵映射为统一维度特征向量；将统一维度特征向量串联成联合特征向量；将联合特征向量通过线性降维映射矩阵进行降维映射得到综合特征向量；通过线性判别分析，利用绝对值归一化余弦值，对得到的待认证人脸图像的综合特征向量和人脸图像模板的综合特征向量的进行比对认证
认证方法装置

[发明专利]基于深度、结构和角度的无参考光场图像质量评价方法-CN202011530824.1有效
发明人：郁梅;项建军;蒋志迪;蒋刚毅 -专利权人：宁波大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度、结构和角度的无参考光场图像质量评价方法，其从光场图像的子孔径图像、水平均值差分图像、垂直均值差分图像中提取出光场图像的自然场景统计特征向量、第一曲线波谱均值振幅向量、第二曲线波谱均值振幅向量，进而得到光场图像的结构和深度特征向量；从光场图像的水平方向的极平面图像和垂直方向的极平面图像中提取出光场图像的极平面图像上的方向特征向量；再根据光场图像的子孔径图像上的结构和深度特征向量和极平面图像上的方向特征向量，得到光场图像的感知特征向量；再结合支持向量回归技术，计算得到光场图像的客观质量评价预测值；优点是其能获得与主观感知质量高度相似的客观评价结果。
基于深度结构角度参考图像质量评价方法

[发明专利]一种图像搜索方法、装置、系统、设备及介质-CN202210383994.4在审
发明人：丰振航;姜光杰;刘祥;夏婷;郝旭宁;刘微 -专利权人：青岛海信网络科技股份有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像搜索方法、装置、系统、设备及介质，用于解决以图搜图搜索时间较长、搜索效率较低的问题。由于在本申请实施例的图像数据库中包含多个图像集，根据短特征向量之间的距离对图像集中的图像进行了聚类，确定了聚类后的每个群组对应的标准图像，因此当获取了待检索图像的第一长特征向量及第一短特征向量，基于该第一短特征向量及每个标准图像的短特征向量，可以确定与该待检索图像比较相似的候选标准图像，根据候选标准图像所在群组中的每个候选图像的长特征向量及该第一长特征向量，可以确定相似度满足输出条件的目标图像，因此该过程无需针对图像进行一一匹配，提高了图像查找的效率
一种图像搜索方法装置系统设备介质

[发明专利]一种服装图像检索方法和系统-CN202211173080.1在审
发明人：田地 -专利权人：江苏衫数科技集团有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明提供了一种服装图像检索方法和系统，包括将预处理图像输入服装检测模型，模型对所述预处理图像中的服装进行检测和裁剪，得到裁剪图像；将所述裁剪图像输入特征提取模型，模型提取所述裁剪图像的特征，得到第一特征向量；对所述第一特征向量进行聚类，得到待检索图像的第一索引；基于所述第一索引，获取向量数据库中的第二特征向量集；将所述第一特征向量分别与所述第二特征向量集中的特征向量进行匹配，得到待匹配图像中与所述待检索图像相似的相似图像；降低了服装图像中噪声的影响，减小了图像检索时需要遍历的数据集数量，提升了大数据集下的图片检索速度和准确度。
一种服装图像检索方法系统

[发明专利]一种搜索方法和处理设备-CN201710936315.0在审
发明人：刘瑞涛;刘宇;徐良鹏 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请提供了一种搜索方法和处理设备，其中，该方法包括：提取目标图像的图像特征向量，其中，所述图像特征向量用于表征所述目标图像的图像内容；在同一向量空间中，根据所述图像特征向量与文本的文本特征向量之间的相关度，确定所述目标图像对应的文本，其中，所述文本特征向量用于表征文本的语义。通过上述方式解决了现有的推荐文本方式所存在的效率较低、对系统处理能力要求较高的问题，达到了可以简单准确的实现图像打标的技术效果。
图像特征向量文本特征向量处理设备目标图像文本搜索提取目标图像系统处理能力语义技术效果图像内容文本方式向量空间相关度图像申请

[发明专利]一种基于深度学习的图像分类方法及系统-CN202210391988.3在审
发明人：肖谦;权申文 -专利权人：深圳市智影医疗科技有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像分类方法及系统，方法包括：预先构建深度学习网络，获取训练图像数据集及随机背景ROI，将图像数据集及随机背景ROI输入深度学习网络，生成特征向量，将所述特征向量保存至数据库；获取待分析的图像区域，将待分析的图像区域输入深度学习网络，生成目标特征向量；计算目标特征向量与数据库中的每一个特征向量的内积，统计内积最小的K条特征向量对应的类别，根据所述K条特征向量对应的类别推荐图像类别本发明实施例对图像特征的提取方法，是采用深度学习的编码方法，通过综合已知信息将指定区域的类别计算出来，从而提高了图像分类的准确性。
一种基于深度学习图像分类方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的开集图像场景匹配方法及装置-CN202211633663.8在审
发明人：刘天利;王廷鸟;雷春霞;王松;傅蕴蓉;瞿二平 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的开集图像场景匹配方法及装置，包括构建对应特征提取网络的深度学习模型；将覆盖不同图像场景的训练数据集导入深度学习模型，得到参考特征向量；将待识别图像的原始图像数据导入深度学习模型，得到对应待识别图像的样本特征向量；计算样本特征向量与每个参考特征向量的相似度，筛选出符合相似度阈值要求的参考特征向量，将参考特征向量对应的图像场景作为目标优化场景。通过构建能够覆盖不同图像场景的训练数据集，利深度学习模型中的多中心损失函数，在全连接的层中保留多个中心，以计算特征向量相似度的方式选取尽可能接近的图像场景作为目标优化场景，避免了无法识别未经训练场景即“
一种基于深度学习图像场景匹配方法装置