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[发明专利]一种信息抽取方法及相关装置-CN202310841260.0在审
发明人：陈皇 -专利权人：腾讯数码（天津）有限公司
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种人工智能领域的信息抽取方法及相关装置，该方法包括：获取目标图像和用于指示需要从目标图像中抽取的实体信息的目标类型的查询文本，然后通过信息抽取模型中的图像特征转换结构，将目标图像转换为对应的图像特征，以及，通过信息抽取模型中的文本特征转换结构，将查询文本转换为对应的文本特征，通过信息抽取模型中的特征解码结构，根据图像特征以及文本特征，确定目标图像中目标类型的目标实体信息。如此，该信息抽取模型在实际应用中可直接基于输入的图像和查询问题，从该图像中抽取该查询问题的答案，实现端到端的信息抽取，且本申请实施例的信息抽取模型结构简单，便于训练和落地应用。
一种信息抽取方法相关装置

[发明专利]图像分析装置及图像分析方法-CN201010243310.8有效
发明人：胡轶 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2010-07-30 - 公布日： 2011-03-23 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种能够高效地进行目标的检测处理和特定目标的追踪处理的图像分析装置。图像分析装置具有：特征量存储部，其存储不同种类的多个基准特征量；特征量抽取部，其从包括在动态图像中的多个动态图像构成图像中分别抽取不同种类的多个特征量；目标抽取部，其根据被抽取的多个特征量相对于特征量存储部存储的多个基准特征量的适合度，从动态图像构成图像中抽取目标；基准特征量算出部，其由特征量存储部存储的基准特征量，算出根据种类以预先确定的强度与被抽取的目标的特征量适应的多个基准特征量；以及特征量更新部，其用基准特征量算出部算出的基准特征量来更新特征量存储部存储的多个基准特征量
图像分析装置方法

[发明专利]一种注意力机制增强的图像超分辨率重建方法-CN202210812384.1有效
发明人：陈超;黄金煜;赵彬;黄豪 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种注意力机制增强的图像超分辨率重建方法，包括构建卷积神经网络、训练神经网络、首部特征抽取模块对原始图像进行特征抽取、各个滤性特征抽取模块依次进行特征提取操作、将后级特征图输入上采样模块，上采样模块重建并输出分辨率大于原始图像的重建图像等步骤两个空间校准模块互相配合互补，使得滤性特征抽取模块对不同类型的特征信息都具有比较精准的抽取能力；多个滤性特征抽取模块沿着网络的深度方向首尾连接，最终达到过滤消除不同层级中重复图像信息的效果，后级特征图中保留更多的有效图像信息，有利于在高分辨率图像中重建出高频细节特征。
一种注意力机制增强图像分辨率重建方法

[发明专利]基于图像处理的文档信息抽取方法、装置、设备及介质-CN202210533116.6有效
发明人：陈东来 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于图像处理的文档信息抽取方法、装置、设备及介质，方法包括：对信息抽取任务的待处理文档图像进行特征编码得到编码特征信息并进行切分转换得到输入向量集，将输入向量集输入多头自注意力神经网络以计算得到图像权重特征向量，对信息抽取任务中的任务信息与图像权重特征向量组合得到组合特征向量，将图像权重特征向量与组合特征向量同时输入解码器进行向量整合解码得到字符编码序列，对字符编码序列进行解析得到与信息抽取任务对应的文档信息通过上述方法，将图像分析识别处理与文本信息抽取进行结合，通过调整神经网络及信息抽取任务可用于对各种文档图像进行文档信息抽取，大幅提高了对文档信息进行抽取的效率及灵活性。
基于图像处理文档信息抽取方法装置设备介质

[发明专利]图像描述模型的训练方法及装置-CN202010472878.0有效
发明人：罗轶凤;王俊豪 -专利权人：苏州遐迩信息技术有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像描述模型的训练方法，包括以下步骤：接收若干训练图像，抽取每个训练图像对应的感兴趣区域特征向量、类别特征词向量和图像实体特征向量；创建图像描述模型，图像描述模型包括：包含有若干层编码模块的编码装置、包含有若干层解码模块的解码装置、自注意力机制特征融合层和多维度卷积核特征抽取器；编码模块包括多维度卷积核特征抽取器、两个Self Attention特征抽取器和简单前馈网络；解码模块包括多维度卷积核特征抽取器、带掩码的multi‑head attention特征抽取器、两个multi‑head attention特征抽取器和简单前馈网络组成；编码装置和编码装置之间由自注意力机制特征融合层衔接；基于若干训练图像对图像描述模型进行交叉熵损失和强化学习的训练
图像描述模型训练方法装置

[发明专利]一种乱序文档排序的方法、装置及电子设备-CN202210480937.8在审
发明人：李超 -专利权人：上海卓繁信息技术股份有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V30/416 文献下载
摘要：本发明提供了一种乱序文档排序的方法、装置及电子设备，涉及计算机数据处理技术领域，包括获取若干张乱序图像文档；逐一提取若干张乱序图像文档的头部特征、尾部特征；随机抽取一张乱序图像文档；基于抽取的乱序图像文档的头部特征、尾部特征与其他的乱序图像文档的头部特征、尾部特征，得到抽取的乱序图像文档的前后页关系；将已知前后页关系的抽取的乱序图像文档合并作为一张；返回随机抽取一张乱序图像文档，直至若干张乱序图像文档排序完成。本申请提高了图像文档有效管理的工作效率，释放人工，将待处理的图像文档进行排序。
一种序文排序方法装置电子设备

[发明专利]脸部认证装置和脸部认证方法-CN200480044012.9无效
发明人：田中昭二 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2004-09-17 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：特征量抽取用图像生成部件(2)根据所输入的图像生成对各像素值实施了规定运算后得到的特征量抽取用图像。脸部检测部件(3)及两眼检测部件(4)根据特征量抽取用图像进行脸部检测及两眼检测。特征量取得部件(6)从根据两眼的位置标准化后得到的图像中抽取特征量。脸部认证部件(10)通过比较由特征量取得部件(6)取得的特征量和预先登记的特征量来进行脸部认证。
脸部认证装置方法

[发明专利]一种图像的重要样本挖掘方法及特征图像检测方法-CN202310250478.9在审
发明人：曾利宏;杨洋;黄淦;翟爱亭 -专利权人：深圳市华汉伟业科技有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：一种图像的重要样本挖掘方法及特征图像检测方法，包括，获取目标任务的样本图像中未标注的样本图像，并输入重要样本挖掘网络；对于任意一个未标注的样本图像，经目标任务网络的多层特征提取层抽取处理后输出每一层的特征抽取处理结果；将每一层的特征抽取处理结果一一对应输入预测损失网络的多个多尺度特征抽取子网络，经处理后得到多个多尺度特征抽取结果；将多个多尺度特征抽取结果进行通道融合处理，并将通道融合后的特征图像输入全连接层进行全连接处理后得到任意一个未标注的样本图像的预测损失值pLoss；获取所有预测损失值pLoss中前K个数值最大的所对应的样本图像作为重要样本。具有降低样本标注数量，提升特征图像检测性能的特点。
一种图像重要样本挖掘方法特征检测

[发明专利]图像序列样本集的确定方法、装置以及计算机设备-CN202010998142.7有效
发明人：汪贤;熊宝玉;樊鸿飞;蔡媛 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像序列样本集的确定方法、装置以及计算机设备，涉及数据处理技术领域，缓解了筛选出的图像序列样本集的多样均衡程度较差的技术问题。该方法包括：获取多个图像序列样本的特征数据和每个图像序列样本对应的抽取概率；根据特征数据对多个图像序列样本进行聚类处理，得到多个类簇；按照多个类簇之间的类簇抽取顺序轮询抽取类簇，针对每个类簇，按照类簇中若干个图像序列样本之间的样本抽取顺序抽取图像序列样本，直到已抽取图像序列样本的数量达到预设数量，基于已抽取图像序列样本确定图像序列样本集；类簇抽取顺序为类簇的抽取概率均值大小顺序；样本抽取顺序为样本的抽取概率大小顺序。
图像序列样本确定方法装置以及计算机设备

[发明专利]一种基于区域形状特征的商标图像检索方法-CN201510961229.6在审
发明人：王斌;曾范清;郑雪 -专利权人：南京财经大学
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域形状特征的商标图像检索方法一旋转分层密度(RHD，Rotation Hierarchical Density)，属于数字图像处理技术领域。本发明的图像检索方法在描述表达二值图像的区域形状特征时，采用旋转‑分层划分的思想对图像的区域形状进行分层分割，利用旋转分层的特征抽取方法来替代现有技术所使用的特征抽取方法，抽取图像区域形状的像素特征和面积特征，并根据这两种特征在图像描述中的贡献大小使用不同的权重系数进行组合，提出了一种区域特征的组合描述算法，该算法只需要进行简单地乘法和加法操作，特征抽取过程计算简单，占用存储空间较低，有利于编程实现。本发明能够有效地抽取图像区域旋转特征，并且能够具体呈现图像像素在趋于图像边缘区域的分布情况，符合人们观察目标的视觉特性，该特征具有旋转、缩放和尺度不变性。
一种基于区域形状特征商标图像检索方法

[发明专利]基于FPGA的印刷电路板快速抽取图像特征值检测方法-CN200810300129.9无效
发明人：姚立新;连军莉;张云;邴守东;付纯鹤;魏祥英 -专利权人：中国电子科技集团公司第四十五研究所
申请日： 2008-01-16 - 公布日： 2008-07-09 - 主分类号： G01R31/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的印刷电路板快速抽取图像特征值检测方法，对模板和待测图像数据抽取骨架，转换为单像素图像，减少数据量，同时保证了图像的基本特征，提高效率，便于特征的抽取，根据抽取的特征，生成特征列表，比较模板和待测图像的特征列表，确定最后的缺陷。
基于 fpga 印刷电路板快速抽取图像特征值检测方法

[发明专利]身份证信息抽取方法、系统、存储介质及电子设备-CN202311154037.5在审
发明人：刘玉龙;孔欧 -专利权人：上海蜜度信息技术有限公司
申请日： 2023-09-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V30/42 文献下载
摘要：本发明提供一种身份证信息抽取方法、系统、存储介质及电子设备，所述方法包括以下步骤：获取身份证图像；抽取所述身份证图像的图像模态嵌入特征；识别所述身份证图像中的文本内容和文本边框位置；基于所述文本内容和所述文本边框位置抽取所述身份证图像的文本模态嵌入特征；对所述图像模态嵌入特征和所述文本模态嵌入特征进行融合，获取融合嵌入特征；基于注意力机制对所述融合嵌入特征进行处理，获取融合特征；识别所述融合特征中的关键字和键值，获取关键字和键值的键值对。本发明的身份证信息抽取方法、系统、存储介质及电子设备能够基于图像文本多模态信息，实现身份证信息的准确抽取。
身份证信息抽取方法系统存储介质电子设备

[发明专利]图像抽取装置-CN97110856.0无效
发明人：石黑敬三;西冈稔;中野博仁;真壁俊夫 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 1997-04-30 - 公布日： 1997-12-10 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本发明揭示一种图像抽取装置，信号处理单元对摄像单元输出的与被摄对象相应的摄像信号进行信号处理后形成图像信号，运动抽取单元将该图像信号对应的图像的一部分或全部的辉度或色彩的单位时间变化量作为图像的特征量进行抽取，特征处理单元将信号处理单元形成的图像信号按运动抽取单元对于该图像抽取的同一特征量的持续时间进行分割、并对每一该分割的图像信号附加由其图像特征量所决定的重要度和该图像的持续时间后输出；由此能节约存储器容量、高速检索摄取的图像、提高传输系统的使用效率、使传输系统处于轻负荷状态。
图像抽取装置

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法及程序-CN201280000903.9有效
发明人：山田整;申省梅;李博;王振珀 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：为了使抑制作为从不同视点拍摄同一物体而得到的图像的第1图像与第2图像在垂直方向的视差的对位精度进一步提高，有关本发明的图像处理装置（100）具备：分割部（102），将第1图像及第2图像分别分割成多个子区域；以及抽取部（104），按每个子区域进行特征点的抽取处理，抽取部（104）进行特征点的抽取，以使得表示所抽取的特征点的数量在多个子区域之间的偏差程度的值为事先设定的值以下。
图像处理装置方法程序

[发明专利]面向鉴别的图像相关特征融合识别系统-CN200910046345.X无效
发明人：赵海涛;杨慧军;金博;敬忠良 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2009-02-19 - 公布日： 2009-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种电信技术领域的面向鉴别的图像相关特征融合识别系统，本发明中，首先根据训练图像，通过迭代过程求出投影矩阵；然后利用该投影矩阵把训练图像和测试图像分别投影到特征空间中，抽取出训练特征和测试特征，并将这些特征分别做并行融合形成新特征；最后，再用线性鉴别分析方法抽取出更具鉴别力的特征，采用最小距离分类器，即可识别出测试图像所属的类别。本发明可以更自然地刻画图像矩阵行向量间的关系和列向量间的关系，抽取的特征能更集中地反映图像的信息，进一步面向鉴别的处理，可以抽取出更具鉴别力的特征，应用到图像识别中，不仅可以提高处理速度，而且可以提高识别性能
面向鉴别图像相关特征融合识别系统

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