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[发明专利]图像特征提取方法、网络模型、装置及设备-CN202310110693.9在审
发明人：刘宇昂;周强;王晶;王志斌 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种图像特征提取方法、网络模型、装置及设备。方法包括：获取与待处理图像对应的多个图像块；确定与各个图像块相对应的图像特征向量及用于实现特征提取操作的网络模型，网络模型包括多个特征提取网络层，部分的特征提取网络层通信连接有辅助分类模块；通过辅助分类模块对输入至下一个特征提取网络层的图像特征向量进行调整，获得与下一个特征提取网络层相对应的有效特征向量，有效特征向量为图像特征向量的至少一部分，输入至当前特征提取网络层的有效特征向量的数量大于或等于输入至下一个特征提取网络层的有效特征向量的数量；基于多个特征提取网络层、图像特征向量及有效特征向量进行特征提取，获得待处理图像的图像特征。
图像特征提取方法网络模型装置设备

[发明专利]图像配准方法及其相关的模型训练方法、设备、装置-CN202010477508.6有效
发明人：谢帅宁;赵亮;黄宁;张少霆;王聪;蔡宗远 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本申请公开了图像配准方法及其相关的模型训练方法、设备、装置。该方法包括：获取真实二维图像和参考二维图像，利用图像配准模型的虚拟图像特征提取网络对参考二维图像进行特征提取，得到第一虚拟特征图；其中，图像配准模型已利用虚拟图像进行预训练，且虚拟图像特征提取网络参与预训练，虚拟图像是基于虚拟目标生成的；利用图像配准模型的真实图像特征提取网络对真实二维图像进行特征提取，得到第一真实特征图；其中，真实图像特征提取网络未参与预训练；利用第一真实特征图和第一虚拟特征图之间的差异，调整真实图像特征提取网络的网络参数。通过该方法，提高了图像配准模型的训练效果且降低了训练成本。
图像方法及其相关模型训练设备装置

[发明专利]一种基于人工智能图像识别的特征提取方法及装置-CN202011543248.4在审
发明人：崔琳;张丹丹;王雷;孙星;张杨;米楠;王欣慰;谷婧 -专利权人：河南应用技术职业学院
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于人工智能图像识别的特征提取方法及装置，该提取方法包括如下步骤：S1、基于神经网络模型实现图像特征区的识别、挖取；S2、基于图像特征区的识别结果，调用对应的自适应背景减除算法实现图像特征区背景的减除操作；S3、基于图像特征区的识别结果，调用对应的特征提取模型实现各图像特征区特征参数的提取，并将各图像特征取的特征参数串联形成增强特征向量。本发明通过将图像分割成不同属性的图像特征区，并为每一种图像特征区属性配置不同的自适应背景减除算法、特征提取模型、遮挡剔除算法和特征提取模型，从而可以图像特征的自动化、精准提取，大大减轻人为工作量。
一种基于人工智能图像识别特征提取方法装置

[发明专利]行人重识别方法、相关设备及可读存储介质-CN202111679104.6在审
发明人：潘蓬;谭昶;汤进;贾若然;郑爱华;李成龙 -专利权人：讯飞智元信息科技有限公司;安徽大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种行人重识别方法、相关设备及可读存储介质，先基于包含RGB图像和红外图像的图像对训练得到特征提取模型，在获取待查询图像之后，将待查询图像输入特征提取模型，该特征提取模型输出该待查询图像的特征，通过将该待查询图像的特征与查询数据库中各个行人图像的特征进行匹配，即可得到所述待查询图像对应的行人重识别结果。在本申请中，特征提取模型是基于RGB图像和红外图像训练得到的，无论是对RGB图像进行特征提取，还是对红外图像进行特征提取都能保证提取特征的有效性，因此，能够提升行人重识别结果的准确性。
行人识别方法相关设备可读存储介质

[发明专利]模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质-CN202210187767.4在审
发明人：吕心铋;罗超;梁贤朋;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质，该模型训练方法包括：获取历史训练样本数据集，该历史训练样本数据集包括历史图像分类标签数据，该历史图像分类标签数据与历史图像的哈希特征对应；基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型。本发明通过获取与历史图像的哈希特征对应的历史图像分类标签数据的历史训练样本数据集，基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型，以便利用图像特征提取模型提取图像的哈希特征，节约了图像特征的占用空间，加快了图像特征提取模型提取图像哈希特征的速度。
模型训练方法图像特征提取系统设备介质

[发明专利]一种基于CNN模型的人脸识别方法及装置-CN201711174490.7有效
发明人：程福运;郝敬松 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方案中，先对采集图像分别进行灰度特征和TT特征的提取，再分别使用多个CNN模型对灰度特征图像和TT特征图像进行CNN特征提取，利用采集图像的CNN特征提取结果与预先提取的注册图像的CNN特征提取结果，得到采集图像和注册图像的匹配分数，进而进行人脸识别。在利用多个CNN模型提取CNN特征之前，增加了灰度特征和TT特征的提取，其中，灰度特征由RGB图像转化而来，包含了原始图像的绝大多数信息，增加的TT特征对光强有较强的鲁棒性，该TT特征的提取能够很好地减弱光照对人脸识别系统的影响
一种基于 cnn 模型识别方法装置

[发明专利]特征提取模型的训练方法、装置、电子设备及程序产品-CN202210249293.1在审
发明人：王圣懿;张涛;韩冰 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种特征提取模型的训练方法、装置、电子设备及程序产品，所述方法包括：获取微调训练图像；利用预训练的特征提取模型提取所述微调训练图像的图像特征点；将属于所述微调训练图像的背景区域的图像特征点去除，将保留的图像特征点作为所述微调训练图像的标注标签；利用所述微调训练图像以及所述标注标签对所述特征提取模型进行微调训练。该技术方案能够使得特征提取模型具有对图像背景区域中图像特征点的识别能力，进而使得所提取出的图像特征点中不再包含背景区域中的图像特征点，提升了特征提取模型的效果。
特征提取模型训练方法装置电子设备程序产品

[发明专利]一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法-CN202310231358.4在审
发明人：逯焕宇;张永宏;马光义;朱灵龙;赵华俊;谢东林;耿苏桐 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法。该方法包括：获取待水体提取的遥感图像，并将遥感图像输入遥感图像水体提取模型中的编码器进行处理，提取遥感图像中的与水体相关的信息，输出浅层特征信息和深层特征信息，再将深层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的MixFormer block模块建模图像全局上下文信息，提取第一特征信息，并将第一特征信息和浅层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的解码器进行特征融合，输出水体提取图。由此，能够提取遥感图像中更丰富的语义信息，在复杂场景下具有更稳健的识别水体能力，同时具有更高的分割精度，提高了遥感图像水体提取的效果，从而提高了水体提取的精度。
一种基于 cnn mixformer 遥感图像水体提取方法

[发明专利]基于倒残差结构的孪生卷积网络隐写分析框架-CN202210189812.X在审
发明人：罗向阳;李浩;张祎;张倩倩;张佩;张明亮 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：该框架依次包括图像预处理模块、图像特征提取模块和图像分类模块；图像预处理模块，用于采用高通滤波结合深度可分离神经网络的方式预处理图像以获取图像的通道间残差的相关性；图像预处理模块包括两个结构相同的预处理分支；图像特征提取模块，用于提取图像特征；图像特征提取模块包括两个结构相同的特征提取分支；图像分类模块，用于对两个特征提取分支所提取的特征进行融合，根据融合后特征将图像分为载体图像和载密图像；图像分类模块包括分别连接两个特征提取分支的两个全局平均池化层
基于倒残差结构孪生卷积网络分析框架

[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]一种掌纹特征提取、掌纹图像获取的方法及装置-CN201410092753.X在审
发明人：卢茂强;李辉;潘贵品 -专利权人：上海云享科技有限公司
申请日： 2014-03-13 - 公布日： 2014-06-18 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种掌纹特征提取、掌纹图像获取的方法及装置，其中，掌纹特征提取方法包括：获取包含多帧掌纹图像的掌纹图像序列；从所述多帧掌纹图像中提取掌纹特征数据；根据从该多帧掌纹图像中所提取的掌纹特征数据，来获取用于掌纹匹配的掌纹特征数据。本发明从包含多帧掌纹图像的掌纹图像序列中提取掌纹特征数据，从包含多帧掌纹图像的掌纹图像序列中提取的掌纹特征数据，是单独从一帧掌纹图像中所提取的掌纹特征数据的集合，从而提高了掌纹识别的准确度。
一种掌纹特征提取图像获取方法装置

[发明专利]图像分割模型确定方法以及图像分割方法-CN202211386108.X在审
发明人：许敏丰;郭恒;张剑锋 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了图像分割模型确定方法以及图像分割方法，其中，图像分割模型确定方法包括确定包含目标对象的第一图像样本集以及第二图像样本集；根据第一图像样本集中的第一图像样本，确定特征提取模型；将第二图像样本输入特征提取模型，获得第二图像样本的第二特征图像；根据第二特征图像以及样本标签，确定图像分割模型。该方法通过无标签的第一图像样本集，训练可以实现多尺度图像特征提取的特征提取模型，使得该特征提取模型可以学习第一图像样本的丰富的、高级语义信息；然后再将该特征提取模型作为特征提取器，结合少量的有标签的第二图像样本集，训练获得图像分割模型，使得该图像分割模型后续可以进行精确的图像分割。
图像分割模型确定方法以及

[发明专利]图像处理方法及图像处理模型训练方法-CN202211085698.2在审
发明人：陈圣;曾定衡;蒋宁;王洪斌;周迅溢;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法及图像处理模型训练方法，所述图像处理方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入至图像处理模型中，得到去噪后的图像，其中，图像处理模型包括第一特征提取层、至少一注意力特征提取层以及第二特征提取层，第一特征提取层用于对待处理图像进行特征提取，得到初始特征图，至少一注意力特征提取层用于对初始特征图进行特征加权处理，得到加权特征图，第二特征提取层用于对初始特征图以及加权特征图进行残差处理，得到去噪后的图像，加权特征图用于指示初始特征图中各区域是否属于添加噪声的区域。本申请提高了局部模糊的图像去噪效果，进而提高了图像去噪的准确性。
图像处理方法模型训练

[发明专利]基于高频提取和知识蒸馏的图像质量评估方法-CN202211081284.2在审
发明人：于莉;厉俊阳 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高频提取和知识蒸馏的图像质量评估方法，根据训练好的学生降质特征提取模块提取的降质图像特征、教师降质特征提取模块提取的原始质量图像特征、训练好的学生高频特征提取模块提取的学生高频特征、教师高频特征提取模块提取的教师高频特征、复原特征提取网络提取的复原特征以及质量预测模块输出的第一、第二和第三质量分数，计算图像质量评估模型的总损失函数；以总损失函数最小为目标优化所提出的图像质量评估模型，当损失下降并保持稳定时认为训练结束，得到训练好的图像质量评估模型；将复原图像输入训练好的图像质量评估模型，输出复原图像的质量分数。
基于高频提取知识蒸馏图像质量评估方法

[发明专利]用于人脸识别的方法和系统-CN201480083717.5有效
发明人：汤晓鸥;孙祎;王晓刚 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2014-12-03 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该设备可以包括：提取器，其被配置成具有多个级联的特征提取模块，其中级联的特征提取模块中的每个包括卷积层以及全连接层。该卷积层用于从输入人脸图像中或者从在级联的特征提取模块的前一特征提取模块中提取的特征中提取局部特征；该全连接层连接到相同特征提取模块中的卷积层并且从提取的局部特征中提取全局特征。该设备还可包括识别器，用于根据提取的全局特征之间的距离确定：输入图像中的两个人脸图像是否来自同一身份，或者输入图像中作为搜索人脸图像的其中一个图像与包括输入图像的人脸图像册中的其中一个图像是否属于同一身份
特征提取模块人脸图像输入图像级联卷积局部特征全局特征人脸识别连接层图像距离确定脸图像识别器提取器身份搜索配置