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[发明专利]一种鱼类摄食状态的检测方法及装置-CN202011364526.X在审
发明人：刘春红;孔庆辰;叶荣珂;李道亮;陈英义;段青玲;张玉泉;蔡振鑫 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：所述检测方法包括：获得鱼群采食时的纹理特征和形状特征；将所述鱼群采食时的纹理特征和形状特征代入预设深度森林模型中，得到所述待测鱼群的摄食状态。该方法将鱼群采食时的纹理特征和形状特征以及对应的摄食状态相结合构建深度森林模型，进而可以直接通过鱼群采食照片的纹理特征和形状特征判断鱼群的摄食状态，准确率高，可达到95％左右，这为鱼类的精准饲喂提供理论支持和解决途径
一种鱼类摄食状态检测方法装置

[发明专利]一种计算机的图像检索方法-CN202310117899.4在审
发明人：安庆;刘赛威;高翠芬;贺良辉;叶玲 -专利权人：武昌理工学院
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：该计算机的图像检索方法，包括以下步骤：步骤一、建立图像库，根据需要将图像存入图像库，利用特征提取算法对图像库中所有图像分别进行特征采集，采集的特征分为颜色特征与纹理特征；步骤二、建立特征库，将特征库分为颜色特征库与纹理特征库，并将采集到的颜色特征存入颜色特征库、采集到的纹理特征存入纹理特征库。通过将特征库分为颜色特征库与纹理特征库，并配合并行计算模型对其进行并行计算，实现了充分发挥计算机的计算性能，进而提高了计算的效率，同时，通过随机采集特征点的方法，使计算的复杂度大幅度降低，进一步提高了计算的效率
一种计算机图像检索方法

[发明专利]一种融合深度图像和多通道特征的表情识别方法-CN201611044228.6在审
发明人：蔡林沁;杨洋;虞继敏;崔双杰;陈双双 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-11-24 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种融合深度图像和多通道特征的表情识别方法，所述方法包括对输入的人脸表情图像进行人脸区域识别并进行预处理操作；选取图像多通道特征，纹理特征方面提取深度图像熵、灰度图像熵以及彩色图像显著性特征作为人脸表情纹理信息，采用灰度直方图方法提取纹理信息的纹理特征，几何特征方面利用主动外观模型，从彩色信息图像中提取出面部表情特征点作为几何特征；融合纹理特征和几何特征，不同特征选取不同的核函数进行核函数融合，并将融合结果输送至多类支持向量机分类器进行表情分类
一种融合深度图像通道特征表情识别方法

[发明专利]面部表情识别、模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310076531.8在审
发明人：林远长;廖俊;何国田;马腾云 -专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种面部表情识别、模型训练方法、装置、设备及存储介质，该面部表情识别方法通过获取目标对象的面部图像数据，对面部图像数据进行局部纹理信息提取，得到局部纹理特征向量，对面部图像数据进行关键全局特征提取，得到关键全局特征向量，将局部纹理特征向量和关键全局特征向量进行特征融合，得到待分类特征，对待分类特征进行面部表情识别，得到目标对象的面部表情类别，引入注意力机制得到的关键全局特征提取可以使神经网络更加关注输入面部表情中的重要特征，抑制非重要特征，可以有效的解决遮挡和非正面姿态问题，局部纹理信息提取适用于提取不同尺寸的纹理信息，基于上述面部表情识别方法，能够有效的提升识别准确率。
面部表情识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]活体攻击检测方法和活体攻击检测模型的训练方法-CN202211531069.8在审
发明人：武文琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种活体攻击检测方法、活体攻击检测模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备，对目标人脸图像进行纹理特征提取和颜色空间变换，得到目标人脸图像的纹理图像和空间变换图像；将目标人脸图像、纹理图像和空间变换图像输入活体攻击检测模型，通过活体攻击检测模型，对目标人脸图像、纹理图像和空间变换图像进行特征提取和特征融合，得到目标人脸图像的第一图像特征，纹理图像的第二图像特征以及空间变换图像的第三图像特征；通过活体攻击检测模型，将第一图像特征、第二图像特征以及第三图像特征进行融合，得到目标人脸图像的分类特征；通过活体攻击检测模型，基于分类特征，确定目标人脸图像是否为活体攻击图像。
活体攻击检测方法模型训练

[发明专利]一种图像识别方法、装置、设备、存储介质及产品-CN202210383600.5在审
发明人：张明文;张天明;赵宁宁 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像识别方法、装置、设备、存储介质及产品，可以从待识别图像中提取颜色特征以及纹理特征，并对颜色特征进行增强处理，再将增强的颜色特征与纹理特征进行融合，借助融合后的增强图像，确定待识别图像的图像翻拍识别结果，这样，通过将颜色特征和纹理特征分离，再对颜色进行单独增强，可以有效减少颜色特征增强过程中对纹理特征以及其他图像内容的影响，降低纹理特征等变化带来的误差，进而通过得到的增强图像而得到待识别图像的图像翻拍识别结果，可以有效解决图像采集中由于环境光过强或者较弱等环境因素所导致的图像中颜色特征不明显的问题，有效提高图像识别效果，提高图像的可识别概率和识别结果的准确率。
一种图像识别方法装置设备存储介质产品

[发明专利]建筑物纹理生成方法及装置-CN202210325781.6在审
发明人：刘海强;秦瑞;胡斌;李江伟 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请提供一种建筑物纹理生成方法及装置，能够提高生成建筑物白模的纹理图的精度和效率，可应用于移动终端、PC机等具有计算能力的电子设备中。该方法包括：获取建筑物白模的局部结构特征。基于局部结构特征，获取建筑物白模中的几何基元。基于基本纹理，生成建筑物白模的纹理图，建筑物白模的纹理图包括几何基元的纹理图。
建筑物纹理生成方法装置

[发明专利]一种特征内增强的弱监督学习方法-CN202110878233.1有效
发明人：王博;乔梦 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像识别技术领域，尤其涉及一种特征内增强的弱监督学习方法，利用浅层卷积神经网络提取输入图像的浅层特征，获得高分辨率的纹理特征图；对纹理特征图进行特征内增强处理，获得增强后的纹理特征图；利用深层卷积神经网络提取纹理特征图的深层特征本发明采用特征内增强结构，通过在神经网络中对图像学习获得的特征图进行筛选目标区域特征，并在该特征中对目标区域特征增强，实现了单轮迭代训练的弱监督学习数据增强以提升模型的识别能力，大幅度缩短了模型训练耗时
一种特征增强监督学习方法

[发明专利]一种基于超声信号的肉类品质检测系统及方法-CN201310722408.5有效
发明人：刘瑶利;周永进;李济舟;陈星;李晓龙 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2013-12-24 - 公布日： 2014-04-16 - 主分类号： G06K9/60 文献下载
摘要：本发明基于超声信号的肉类品质检测系统包括超声图像采集装置、纹理提取模块和图像抽样模块，超声图像采集装置用于采集待测肉类的超声图像，所述纹理提取模块用于通过纹理提取算法提取超声图像的纹理特征得到纹理图像，所述图像抽样模块用于计算所述纹理图像的像素均值和像素方差值，根据纹理图像的像素方差值判断纹理图像的纹理均匀度。本发明通过采用二维经验模态分解及二维谱特征，得到纹理图像，根据纹理图像的像素方差值判断该图像的纹理均匀度，并以图像的纹理均匀度作为评价肉类品质的指标，系统简单，便于操作，能够直观、快速、准确的反应肉类品质
一种基于超声信号肉类品质检测系统方法

[发明专利]基于图像金字塔思想的布匹缺陷检测方法-CN202211044154.1有效
发明人：张祥玉 -专利权人：南通市昊逸阁纺织品有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：方法包括：根据待检测布匹金字塔图像中的各下采样图像中各像素点的梯度方向和梯度幅值，得到各下采样图像中各区域的HOG特征；根据各下采样图像中各区域的HOG特征计算各类别纹理为缺陷纹理的概率；判断各类别纹理数量是否小于分割阈值且纹理为缺陷纹理的概率是否大于概率阈值，若是，则判定当前纹理为疑似缺陷纹理；若不是，则判定当前纹理为周期纹理；根据疑似缺陷纹理的位置，判断各疑似缺陷纹理序列对应的数量序列的差值序列中是否存在正数，若存在，根据缺陷纹理序列，判断缺陷纹理在待检测布匹图像中的位置
基于图像金字塔思想布匹缺陷检测方法

[发明专利]基于可微分渲染下多阶段训练的三维纹理网格重建方法-CN202211138108.8在审
发明人：张小瑞;徐枫;孙伟;宋爱国;刘青山;潘志庚 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于可微分渲染下多阶段训练的三维纹理网格重建方法，包括以下步骤：S1.初始设置一个球体网格，球体网格的各个顶点均附加了特征向量,特征向量包含顶点坐标、顶点颜色与纹理、顶点与周围其他顶点的拓扑连接关系；S2.搭建三维纹理网格重建网络，三维纹理网格重建网络包括图像特征提取模块、形状重建模块和纹理重建模块；S3.对步骤S2中搭建的三维纹理网格重建网络执行基于可微分渲染的多阶段训练；S4.初始设置一个与步骤S1相同的球体网格，读取待重建物体的二维图像，提取并处理二维图像的形状特征图像和纹理特征图像，输出附带纹理细节的三维网格模型。
基于微分渲染阶段训练三维纹理网格重建方法

[发明专利]基于人工智能的路面可行度指示器-CN201611121987.8在审
发明人：贾振堂;董文颖;夏煜旻;肖兆炜 -专利权人：上海电力学院
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： A61H3/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工智能的路面可行度指示器，由微型摄像头、微处理器、触觉发生器组成，微处理器包括纹理特征计算模块、基于人工智能的可行度计算模块、触觉控制模块，所述微处理器信号输入端连接微型摄像头，通过微型摄像头实时采集彩色图像，并进行滤噪预处理后；由纹理特征计算模块依据纹理特征算法计算画面的纹理特征；再由基于人工智能的可行度计算模块依据图像的纹理特征，采用人工智能算法对当前画面的纹理特征进行“基于人工智能的可行度计算”，得出可行度级别
基于人工智能路面可行指示器

[发明专利]一种基于纹理特征分析的纸病检测方法-CN202010573636.0在审
发明人：周强;王思琦 -专利权人：陕西科技大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于纹理特征分析的纸病检测方法，具体技术方案为：首先，预处理模块对采集到的纸病图像进行灰度化以及图像去噪、灰度变换等图像增强方法对图像进行处理，使得图像更加清晰、纹理更加明显突出，后送入纹理分析及特征提取模块，纹理分析及特征提取模块利用灰度共生矩阵以及马尔科夫随机场两种方法对纸病图像进行分析，分别得出纹理特征量，将所得出的纹理特征量进行融合，形成特征向量阵输入纸病辨识分类模块，纸病辨识模块采用支持向量机对多种纸病类型进行多分类工作
一种基于纹理特征分析检测方法

[发明专利]血管壁病变检测方法-CN201310003508.2有效
发明人：郑海荣;牛丽丽;钱明;孙风雷;肖扬;王丛知 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2013-01-06 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明提出一种血管壁图像纹理特征的量化和提取方法，用于血管壁病变的早期识别诊断，其包括以下步骤：利用医学成像系统采集多帧连续的血管壁图像；在每一帧所述血管壁图像上选取血管壁内膜-中膜层作为感兴趣区域，并提取所述感兴趣区域的纹理特征值，然后获取其平均值；对所述纹理特征值进行统计分析，构建用于血管壁病变早期识别诊断的纹理特征参数群。所述血管壁图像纹理特征的量化和提取方法可提取任意感兴趣区域血管壁的纹理特征值，有助于血管壁病变检测时对病变进行准确定位，且适用性较强，无需对现有临床成像系统进行硬件升级，升级成本低，容易被医院和医生接受
血管病变检测方法

[发明专利]一种网络协议识别方法及装置-CN201610812592.6有效
发明人：周刚;曾琦;周艳芳;王濛;陈海勇;兰明敬;南煜;张凤娟;王邠;巨星海;苏晓丹;薛佳瑶 -专利权人：中国人民解放军信息工程大学
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本申请提供了一种网络协议识别方法及装置，方法包括：从网络中抓取已知协议的数据包作为样本数据，并从网络抓取未知协议的数据包作为目标数据包；分别将样本数据包和目标数据包转换为样本纹理指纹特征图像和目标纹理指纹特征图像；构建深度学习模型并利用样本纹理指纹特征图像训练深度学习模型，获得用于识别网络协议的目标深度学习模型；基于目标深度学习模型对目标纹理指纹特征图像进行识别，获得目标网络协议。本申请基于数据包转换得到的纹理指纹特征图像进行识别，而不再依赖于数据包有效载荷的内容，且对端口的依赖较弱，另外，本申请使得网络协议以其纹理指纹特征图像的方式呈现，可视化效果降低了识别难度，自动化程度较高
一种网络协议识别方法装置