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[发明专利]织物纹理检测方法及装置-CN200510041692.5无效
发明人：高晓丁;左贺 -专利权人：西安工程科技学院
申请日： 2005-02-01 - 公布日： 2005-08-03 - 主分类号： D06H3/08 文献下载
摘要：本发明涉及在线检测技术中的织物纹理检测方法及装置，它通过检测相对运动织物的编织纹理特征信息作为检测参数输出。它至少包括织物纹理特征提取设备，用于对相对运动中需要检测的织物进行扫描，获取需要检测织物表面至少一个方向的反映织物编织基本纹理特征信息；至少包括数据处理设备用于对上述信息提取获取的反映编织基本纹理特征的信息进行处理，获取在相对运动方向上织物每个编织基本纹理的移动量并进行记录。这种织物纹理检测方法及装置，它能克服由于织物的缩水或张力波动等原因造成的对花不准的问题，该方法可广泛适用于需要进行织物图案匹配的诸多领域，尤其对织物印花、自动绣花和自动裁剪在线检测有重要意义。
织物纹理检测方法装置

[发明专利]一种高精度服装纹理虚拟试穿方法与系统-CN202310126355.4在审
发明人：王萍;刘玉叶 -专利权人：东华大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种高精度的服装纹理虚拟试穿方法与系统，由试衣人图像输入采集模块、人体解析模块，服装纹理生成模块以及人体姿态融合试穿模块构成。主要包括纹理生成和服装试穿两个步骤，首先依据开源数据集的人体解析图分离服装区域蒙版，得到试穿区域外的人物保留特征区域；其次，服装区域蒙版作为条件约束纹理生成区域，采用一个融合编解码网络的增强条件生成对抗网络实现纹理高维特征提取和服装形变区域的纹理重构；最后，使用一个编解码网络融合了人体姿态保留特征和纹理生成重构服装特征，得到服装纹理虚拟试穿结果。本发明具有高精度、交互性好、普适性强等优点，能有效处理身体遮挡，克服纹理形变失真，生成细腻自然的纹理试穿效果，预览个性化选择纹理的上身效果，提升用户的虚拟试穿体验。
一种高精度服装纹理虚拟试穿方法系统

[发明专利]一种基于纹理图像特征和随机金葱粉的NFC识别防伪系统-CN201711058941.0在审
发明人：袁涌耀;樊晓东 -专利权人：杭州沃朴物联科技有限公司
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于纹理图像特征和随机金葱粉的NFC识别防伪系统，包括防伪特征单元和防伪识别单元两部分，其中，防伪特征单元的主体为商品的包装材料，包装材料上设有凹陷，凹陷的顶部设有透明保护壳，透明保护壳与包装材料平齐，两者之间通过易碎纸粘结，易碎纸的表面黏附有随机分布的金葱粉；凹陷的底部为纹理区，纹理区包括若干个有纹理差异的子纹理区，随机的任一子纹理区周围绘制有边框；在凹陷的侧壁上设有写入金葱粉的随机图像信息和子纹理区纹理信息的NFC芯片；防伪识别单元包括用于采集包装材料外表的图像、金葱粉分布图像、整个纹理区及所述子纹理区的纹理图像并读取NFC芯片的手持客户端设备，手持客户端设备与服务器无线通信。
纹理区金葱粉凹陷纹理图像防伪识别单元客户端设备透明保护壳防伪特征防伪系统易碎纸边框读取分布图像随机分布随机图像纹理差异纹理信息无线通信侧壁平齐粘结服务器写入采集绘制图像

[实用新型]一种基于纹理图像特征和随机金葱粉的NFC识别防伪系统-CN201721438550.7有效
发明人：袁涌耀;樊晓东 -专利权人：杭州沃朴物联科技有限公司
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于纹理图像特征和随机金葱粉的NFC识别防伪系统，包括防伪特征单元和防伪识别单元两部分，其中，防伪特征单元的主体为商品的包装材料，包装材料上设有凹陷，凹陷的顶部设有透明保护壳，透明保护壳与包装材料平齐，两者之间通过易碎纸粘结，易碎纸的表面黏附有随机分布的金葱粉；凹陷的底部为纹理区，纹理区包括若干个有纹理差异的子纹理区，随机的任一子纹理区周围绘制有边框；在凹陷的侧壁上设有写入金葱粉的随机图像信息和子纹理区纹理信息的NFC芯片；防伪识别单元包括用于采集包装材料外表的图像、金葱粉分布图像、整个纹理区及所述子纹理区的纹理图像并读取NFC芯片的手持客户端设备，手持客户端设备与服务器无线通信。
纹理区金葱粉凹陷纹理图像防伪识别单元客户端设备透明保护壳防伪特征防伪系统易碎纸边框读取本实用新型分布图像随机分布随机图像纹理差异纹理信息无线通信侧壁平齐粘结服务器写入采集绘制图像

[发明专利]基于均值跳动迹变换的图像纹理特征提取方法-CN201810741518.9在审
发明人：钟国韵;沈涛;彭代忠;汪宇玲;饶志华;常艳荣;王檬檬 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于均值跳动迹变换的图像纹理特征提取方法，从每条迹线上特选取若干个采样点分别和每条迹线的平均值进行比较编码，从而提取出描述每条迹线的纹理特征信息，通过采用图像预处理方法、基于均值跳动迹变换的图像纹理特征提取方法和直方图归一化方法实现纹理图像的融合特征信息的提取，并在支持向量机中进和分类识别，使得纹理图像识别的准确率更高，识别的波动范围更小，稳定性更好。
图像纹理特征条迹跳动纹理图像纹理特征信息图像预处理支持向量机分类识别特征信息采样点归一化直方图准确率融合

[发明专利]一种基于浅层压缩特征获取目标网络模型的方法及装置-CN202310258608.3在审
发明人：江宁;黄新磊;李乐滨;徐睿謇 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能算法技术领域，尤其涉及一种基于浅层压缩特征获取目标网络模型的方法及装置，该方法包括：获取教师网络模型、学生网络模型以及训练数据集；基于训练数据集，对学生网络模型和教师网络模型分别进行训练，提取第一浅层特征集和第二浅层特征集；对第一浅层特征集和第二浅层特征进行通道压缩，得到第一压缩特征和第二压缩特征；对第一压缩特征和第二压缩特征分别采用纹理特征提取方法提取第一纹理特征信息和第二纹理特征信息；基于第一纹理特征信息和第二纹理特征信息，对学生网络模型的参数进行调整，得到目标网络模型，进而通过压缩通道的方式，有效降低了数据量，在提高网络模型性能的同时不会增加网络模型的参数。
一种基于压缩特征获取目标网络模型方法装置

[发明专利]一种基于BoF和多特征融合的纹理图像分类方法-CN201510347067.7有效
发明人：汪宇玲;黎明;鲁宇明;高永平 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2015-06-19 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BoF和多特征融合的纹理图像分类方法，本方法对纹理图像进行局部图像选取，形成碎片集；提取所有碎片的灰度梯度共生矩阵GGCM特征和尺度不变特征转换SIFT局部特征，并对不同特征进行重要性加权融合；对融合特征聚类产生特征单词，并使用动态加权鉴别能量分析GWDPA对单词进行优选和加权，再对融合特征向量使用优选和加权的特征单词进行指派，形成训练集融合特征词袋模型；采用相同方法计算待测试纹理图像的融合特征向量，并获得对应融合特征词袋；利用支持向量机SVM作为分类器训练特征词袋模型。本发明有效克服了GGCM对于较大纹理分类正确率较低的不足，同时弥补了BoF特征空间信息丢失的弱点，是一种更精准、鲁棒性好的纹理图像分类方法。
一种基于 bof 特征融合纹理图像分类方法

[发明专利]一种随机纹理防伪方法、防伪识别系统和防伪系统-CN201710026402.2在审
发明人：孙显林 -专利权人：北京柯斯元科技有限公司
申请日： 2017-01-13 - 公布日： 2017-07-21 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：本发明一种随机纹理防伪方法、防伪识别系统和防伪系统涉及一种利用放大识别来鉴别随机纹理的固有特征的防伪方法、防伪识别系统和防伪系统。该方法提取并在识别系统中存储防伪标识(2)中随机分布纹理元素(1)的分布特征(3)和纹理元素的固有特征(4)共同作为防伪信息(5)，识别时，核对防伪标识(2)中的防伪信息是否与存储在识别系统中的防伪信息5相同来判定产品真伪；所述纹理元素的固有特征(4)的核对采用放大识别核对；所述识别系统中设置有纹理元素(1)固有特征(4)的放大图像；放大识别核对方法为摄取防伪标识(2)上固有特征(4)的放大图像与预先呈现在识别系统中固有特征
一种随机纹理防伪方法识别系统

[发明专利]一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及存储介质-CN202111155150.6在审
发明人：王员根;张奥翔 -专利权人：广州大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无参考视频质量评估方法、装置、设备及存储介质，本发明通过获取若干个视频帧，对所述视频帧进行转换处理，得到每一所述视频帧的纹理图，对所述视频帧以及所述纹理图进行特征提取处理，得到每一所述视频帧的内容依赖特征以及每一所述纹理图的纹理特征，根据所述内容依赖特征以及所述纹理特征，建立长期依赖，得到帧质量，根据所述帧质量确定记忆质量元素以及当前质量元素，根据所述记忆质量元素以及所述当前质量元素进行加权计算处理，得到视频质量评价结果；引用纹理特征能够更好的拟合失真敏感度，利用内容依赖特征以及建立长期依赖，模拟人眼的内容依赖及时间迟滞效应，有利于提高评估方法的性能，可广泛应用于视频领域。
一种参考视频质量评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种融合视觉显著性和灰度共生矩的纹理特征提取方法-CN201210327822.1有效
发明人：肖德贵;辛晨;曾凡仔 -专利权人：湖南致尚科技有限公司
申请日： 2012-09-06 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合视觉显著性和灰度共生矩的纹理特征提取方法，包括以下步骤：步骤1、初始化步骤：对某一图像，确定检测窗口、基本块和超级块大小；步骤2、以基本块为单位计算显著性因子和图像的纹理结构特征向量：步骤3、以超级块为单位，通过二维直方图结合显著性因子和纹理结构特征向量生成一定维数的显著性纹理结构特征描述算子；根据显著性因子算子、检测窗口大小、基本块大小、超级块大小，为每个超级块中提取一个显著性纹理结构特征描述算子，并以一维特征向量表述。本发明提供的模拟人眼观察事物的发散性及显著性特点的纹理特征提取方法，计算简单，冗余度低，实时性好。
一种融合视觉显著灰度共生纹理特征提取方法

[发明专利]一种基于区块链的产品溯源系统-CN201811644874.5有效
发明人：赵晓晨 -专利权人：北京安妮全版权科技发展有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：包括：多个用于提取产品自然纹理特征的影像特征提取模块，产品的生产节点和每个流转节点均设置一个影像特征提取模块；将产品的自然纹理特征作为产品的身份登记至区块链分布式数据库，生产节点和每个流转节点分别对应区块链中的一个节点；溯源模块用于查询区块链的分布式数据库与产品的自然纹理特征所指示的身份关联存储的产品记录，并对查询到的产品记录进行溯源；客户端提取自然纹理特征并将自然纹理特征上传至溯源模块进行溯源。本发明利用区块链技术、人工智能技术与有自然纹理的产品结合，在不同环节的产品记录加入到联盟链上，实现产品的溯源。
一种基于区块产品溯源系统

[发明专利]一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法-CN201410010534.2有效
发明人：舒红平;刘魁;罗飞 -专利权人：成都淞幸科技有限责任公司
申请日： 2014-01-09 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于颜色和纹理特征的图像识别方法，该方法包括如下步骤将检测图像A和匹配图像B均分成n个子块；计算检测图像A和匹配图像B在子块k的颜色特征相似距离Dk(A,B)，纹理特征相似距离Tk(A,B)，其中k∈(o,n]；计算检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)，纹理特征相似距离T(A,B)；根据检测图像A和匹配图像B的颜色特征相似距离C(A,B)和纹理特征相似距离T(A,B)判断检测图像相对于现有技术，本发明基于颜色和纹理特征的匹配来计算图像的特征相似度，提高了准确性和客观性，避免了关键字索引的主观判断。
一种基于颜色纹理特征图像识别方法

[发明专利]一种三维纹理映射图的生成方法和装置-CN201910743606.7在审
发明人：陈松;井方伟 -专利权人：深圳亚联发展科技股份有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本申请实施例属于三维图像自动生成领域，涉及一种三维纹理映射图的生成方法，包括：通过特征提取模型对草图进行特征提取；根据提取的草图特征生成对应的凹凸值；通过生成的与草图对应的凹凸值还原三维纹理映射图。本申请还涉及一种三维纹理映射图的生成组装置。本申请提供的技术方案能够通过设置特征提取模型，对草图进行特征提取，之后根据从草图中提取的特征形成凹凸值，之后通过凹凸值还原，形成三维纹理映射图。该方案能够绕过传统三维纹理映射图生成过程当中，需要对草图的每一部分提供相应的三维模型的步骤，无需根据三维模型数据结合草图，即可实现通过草图到三维纹理映射图的生成，大大简化了三维纹理映射图的生成难度。
纹理映射三维特征提取模型特征提取还原申请三维模型数据三维模型三维图像特征生成特征形成自动生成图生成绕过

[发明专利]一种身份认证系统中的人脸防欺骗检测方法-CN201710675124.3在审
发明人：李恒建;曲啸枫;董吉文 -专利权人：济南大学
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种身份认证系统中的人脸防欺骗检测方法，首先，利用局部二值模式、灰度分布统计以及灰度共生矩阵提取像素的空间信息获得空间域的纹理特征；其次，利用二维对偶树复小波分解提取低频和高频复系数获得频率域的纹理特征；再利用PCA降维进行特征融合，融合空间域和频率域的纹理特征；最后，将空间域和频率域的纹理特征进行特征融合，利用SVM分类器进行真实/假冒人脸图像的检测和判别。通过融合空间域和频率域的纹理特征，特别地在频率域中利用二维对偶树复小波分解的时移不变性和方向选择性提取纹理特征，并用PCA对融合特征进行降维和去相关，计算复杂度小、冗余度低，节省了时间和空间的消耗，提高人脸欺骗检测的准确率
一种身份认证系统中的人脸防欺骗检测方法

[发明专利]一种结合递归式推理与特征再优化的秦俑纹理修复方法-CN202310257663.0在审
发明人：周明全;南海阳;周蓬勃;任勇;刘阳洋;曹欣 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合递归式推理与特征再优化的秦俑纹理修复方法，包括步骤：1、采用基于标记的分水岭算法得到待修复纹理区域的二值黑白掩码图，将其与破损秦俑纹理图像作为神经网络的输入；2、动态识别当前待修复区域，生成每轮次的待修复圈层区域；3、进行特征层面上的多次递归式推理，在卷积神经网络多次推理特征的基础上加入知识一致注意力机制，以合成高质量的特征；4、自适应地聚合各轮所产生的特征图，逐步完善对纹理缺失部分的特征推理；5、优化不同分辨率尺度的中间特征从而提升待修复区域的特征填充质量，解码特征图得到修复后的完整秦俑纹理图像。本发明可以对不同分辨率秦俑纹理图进行高质量修复，具有良好的图像修复性能。
一种结合递归推理特征优化秦俑纹理修复方法