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[发明专利]一种ISF系数矢量量化的方法与装置-CN201410524836.1有效
发明人：胡瑞敏;张茂胜;姚雪春;王晓晨;姜林;涂卫平;王松;杨乘 -专利权人：武汉大学深圳研究院
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G10L19/032 文献下载
摘要：本发明涉及一种ISF系数矢量量化方法与装置，将训练好的多区域码表中的ISF系数转化为LPC系数，分别获取区域索引Choosen_cluster(i)、第一级矢量量化VQ的索引VQ(j)和第二级分裂矢量量化SVQ的索引SVQ[5]对待量化的ISF[16]系数进行量化，得到量化后的ISF_q[16]，进一步得到当前帧量化后的LPC_q[16]，将原始的LPC[16]系数通过功率谱计算公式得到对应的功率谱pf[128]；将得到的当前帧量化后的LPC_q[16]系数和原始LPC[16]系数对应的功率谱pf[128]计算出当前区域对应的谱失真SD，并与上一个区域的谱失真进行比较，获取最小的谱失真SD，将最小谱失真对应的区域索引Choosen_cluster(i)和第一级矢量量化后的索引VQ(j)以及第二级分裂矢量量化后的索引SVQ[5]输出，完成ISF系数矢量量化。本发明仅使用42bit量化16阶ISF系数，相比AMR‑WB+的46bit，少了4bit。
一种 isf 系数矢量量化方法装置

[发明专利]用于估计量化索引的概率分布的估计器-CN201180028640.8有效
发明人：亚努什·克雷萨;李旻岳;威廉姆·B·柯雷金 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2011-08-23 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种估计器，其用于估计从源编码器产生的量化索引的概率分布，所述源编码器将源信号编码为量化索引序列，其中所述源信号是由信号模型描述的，所述源编码器提供当前量化索引和当前辅助信息，所述估计器用于基于所述源编码器的配置和所述当前可用辅助信息和所述信号模型来获得辅助参数，所述估计器进一步用于基于与所述估计器的先前状态相关的概率密度函数、所述辅助参数、所述当前量化索引和所述当前辅助信息来自适应地更新量化索引的概率分布。
用于估计量化索引概率分布

[发明专利]一种量化编解码方法和装置-CN200910260527.7有效
发明人：李海婷;张德明;本特·凯瑟;马格纳斯·斯卡弗;皮特·瓦里 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2009-12-11 - 公布日： 2011-06-15 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种量化编解码方法和装置，涉及通信领域，在合理去除帧间相关性、提高量化效率的同时，可以有效避免丢失帧引起的错误传递，进而提高了对错误的鲁棒性，具有较好的抗丢包性。本发明实施例提供的方法为：对当前帧进行非帧间预测量化，得到当前帧的非帧间预测量化结果；对非帧间预测量化过程中分配的非帧间预测量化索引值进行编码，将编码后的非帧间预测量化索引值向解码端输出；根据当前帧及过去至少一帧的非帧间预测量化结果，得到预测系数；对预测系数进行量化，将量化过程中分配的系数量化索引值进行编码，将编码后的系数量化索引值向解码端输出。
一种量化解码方法装置

[发明专利]以位图格式对图像编码/解码的方法和装置-CN200980144444.X有效
发明人：郑暎勋 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2009-11-10 - 公布日： 2011-10-05 - 主分类号： H04N7/24 文献下载
摘要：该方法包括：通过将根据预定的比特深度量化的量化图像映射到映射表来生成位图表，并参照位图表设置与量化图像的每个像素位置相应的位图索引；通过分析图像局部特性设置与图像的每个像素的图像相应的固定滤波器索引；通过将滤波器索引添加到位图索引来生成位图数据；从位图数据提取位图索引、位图表和滤波器索引；从位图表提取映射到位图索引的编码图像；并基于与滤波器索引相应的滤波器来对提取的编码图像滤波。
位图格式图像编码解码方法装置

[发明专利]以合并模式对图像编码的方法-CN201710358282.6有效
发明人：金光悌;吴贤午 -专利权人：苗太平洋控股有限公司
申请日： 2012-01-20 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： H04N19/52 文献下载
摘要：公开了一种以合并模式对图像编码的方法，所述方法包括：确定当前预测单元的运动矢量和参考图片索引；产生预测区块；利用原始区块和所述预测区块来产生残差区块、转换所述残差区块以产生转换区块、利用量化参数来量化所述转换区块以产生量化区块、以及扫描所述量化区块以对所述量化区块进行熵编码；以及对所述运动矢量和所述参考图片索引编码，其中，利用有效空间和时间合并候选者来对所述运动矢量编码，利用在当前编码单元的左侧量化参数、上侧量化参数和之前的量化参数之中的两个有效量化参数的平均值来对所述量化参数编码，以及通过确定合并预测者并且对所述合并预测者的合并索引编码来对所述运动矢量和所述参考图像索引编码。
合并模式图像编码方法

[发明专利]一种基于SIFT量化的近似拷贝图像检测方法-CN201310005738.2无效
发明人：姚金良;朱文华;黄孝喜;王荣波;谌志群;吴海虹;王大全 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-01-08 - 公布日： 2013-05-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SIFT量化的近似拷贝图像检测方法。现有方法难于适应大规模图像库的快速鲁棒检测。本发明首先对图像进行索引，提取索引图像的SIFT描述子，将图像表示为SIFT描述子的集合；然后将SIFT描述子量化为01序列，并构建索引图像的倒排索引文件，索引完图像库中的所有图像。在对索引图像查询近似拷贝图像时，首先将输入的查询图像提取SIFT描述子，并量化为01序列；然后根据查询图像的SIFT描述子量化的01序列集合去查询倒排索引库，得到候选近似拷贝图像集合；最后根据查询图像和候选图像中匹配的
一种基于 sift 量化近似拷贝图像检测方法

[发明专利]依赖性量化-CN202211553407.8在审
发明人：海科·施瓦尔茨;托马斯·威甘德;潘·浩·通·阮;德特勒夫·马尔佩 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04N19/105 文献下载
摘要：通过以下方式使媒体信号编码更高效：针对当前采样，取决于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的索引，从多个量化级别集合中选择量化级别的集合；将当前采样量化至所述量化级别的集合中的一个级别上；和将针对用于当前采样的所述一个级别的量化索引编码至数据流中使用采样的序列中的个体采样的标量量化，但对于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的量化索引呈现依赖性。通过此措施，有可能在多维空间中“识解”量化点的栅格，采样的序列的所有可能设置跨越所述多维空间而散布，所述采样的值根据被编码至数据流中的量化索引的序列而被量化至所述量化点上。此栅格又以统计方式减小平均量化误差。
依赖性量化

[发明专利]视频编码方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310181640.6在审
发明人：简云瑞;黄跃;闻兴 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本公开关于一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取视频图像帧中的编码块，确定编码块中的至少一个量化系数块；映射量化系数块中非零系数的个数的奇偶性为编码块的变换核索引，得到当前变换核索引；变换核索引用于表征针对编码块的系数变换核的选用状态；系数变换核用于对编码块中的系数进行低频不可分离二次变换；在当前变换核索引与编码块的实际变换核索引不同的情况下，调整量化系数块中非零系数的个数，得到调整后量化系数块；调整后量化系数块中非零系数的个数的奇偶性用于表示实际变换核索引；基于调整后量化系数块，生成视频图像帧所属视频的视频编码。
视频编码方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于数据索引的方法、电子设备和计算机程序产品-CN202010479672.0在审
发明人：陈强;于靖;吴鹏飞 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06F16/13 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了一种用于数据索引的方法、电子设备和计算机程序产品。用于数据索引的方法包括获得用于存储的多个数据块。该方法还包括生成多个数据块的多个向量化表示，使多个数据块中相似性更高的数据块的向量化表示之间的差异更小。该方法还包括存储多个向量化表示以用于分别索引多个数据块。通过向量化表示作为数据块的索引，可以借助向量化表示来有效衡量数据块的相似性，从而提供了基于相似性执行数据块的模糊搜索的可能性。
用于数据索引方法电子设备计算机程序产品

[发明专利]一种搜索引擎优化结果量化评估的数据分析系统及方法-CN202110527832.9在审
发明人：姜伟 -专利权人：杭州志卓科技股份有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明属于搜索引擎优化技术领域，公开了一种搜索引擎优化结果量化评估的数据分析系统及方法，所述搜索引擎优化结果量化评估的数据分析系统包括：日志数据获取模块、日志数据分析模块、数据传输模块、中央控制模块、搜索引擎优化模块、引擎优化配置模块、优化结果量化模块、量化结果评估模块、数据分析模块、云存储模块、更新显示模块。本发明通过日志数据获取模块和日志数据分析模块的设置，能够获得日志数据并对根据日志数据获得在选定的维度下的日志分析结果；通过搜索引擎优化模块简化SEO操作，提高SEO易用性，提高SEO效率；通过引擎优化配置模块，能够为搜索引擎优化配置找到依据，使搜索引擎优化配置变得合理，减少资源浪费。
一种搜索引擎优化结果量化评估数据分析系统方法

[发明专利]面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法-CN201410126920.8有效
发明人：于俊清;艾列富;唐九飞;何云峰;管涛 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2014-03-31 - 公布日： 2017-06-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生成的图像编码构建多维倒排索引，只需要训练少量码书就可以构建倒排索引并提高索引结构的构建速度。
面向大规模图像视觉特征多维索引快速检索算法

[发明专利]依赖性量化-CN201980036440.3有效
发明人：海科·施瓦尔茨;托马斯·威甘德;潘·浩·通·阮;德特勒夫·马尔佩 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：通过以下方式使媒体信号的编码更高效，即，使用采样的序列描述媒体信号，且通过以下操作对此序列顺序地进行编码：针对当前采样，取决于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的索引，从多个量化级别集合中选择量化级别的集合；将当前采样量化至所述量化级别的集合中的一个级别上；以及将针对用于当前采样的所述一个级别的量化索引编码至数据流中。换言之，使用采样的序列中的个体采样的标量量化，但对于针对采样的序列中的先前采样而被编码至数据流中的量化索引呈现依赖性。通过此措施，有可能在多维空间中“识解”量化点的栅格，采样的序列的所有可能设置跨越所述多维空间而散布，所述采样的值根据被编码至数据流中的量化索引的序列而被量化至所述量化点上。此栅格又以统计方式减小平均量化误差。
依赖性量化

[发明专利]图像检索模型的训练和检索方法、装置、设备及介质-CN202110945262.5在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：图像检索模型包括嵌入向量网络和量化索引网络，图像检索模型的训练方法包括：获取用于训练图像检索模型的n个样本三元组；将n个样本三元组的基础特征向量输入嵌入向量网络；根据嵌入向量网络输出的特征向量的误差，筛选出用于训练量化索引网络的第一样本三元组集合；将n个样本三元组的基础特征向量输入量化索引网络；根据量化索引网络输出的量化索引的误差，筛选出用于训练嵌入向量网络的第二样本三元组集合；基于第一样本三元组集合训练量化索引网络，以及基于第二样本三元组集合训练嵌入向量网络
图像检索模型训练方法装置设备介质

[发明专利]神经网络的量化方法、装置、服务器和存储介质-CN202010934398.1在审
发明人：李品逸;蔡志文;陈腊梅 -专利权人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的量化方法、装置、服务器和存储介质。神经网络的量化方法包括：利用原始权重初始化量化权重；设置目标函数，所述目标函数包括所述量化权重与所述原始权重之间的夹角、共享权重值和权重分配索引；求解所述目标函数以最小化所述量化权重与所述原始权重之间的夹角，并得到所述共享权重值及所述权重分配索引；根据所述共享权重值及所述权重分配索引获得所述量化权重。上述神经网络的量化方法，是基于向量方向来优化神经网络量化问题的方法，通过最小化量化权重与原始权重之间的夹角，使得量化权重能够尽可能的保存原始权重信息，从而降低量化所带来的信息损失。
神经网络量化方法装置服务器存储介质

[发明专利]视频处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210118524.5有效
发明人：赵远远;任菁菁;李琛 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N21/44 文献下载
摘要：该方法包括：将待处理视频和视频掩码输入至第一编码模型进行特征提取，得到第一视频特征向量及第二视频特征向量；在基于第一量化特征向量构成的离散隐空间中确定第一量化特征向量的索引分布；基于第二视频特征向量及索引分布在离散隐空间中确定第二量化特征向量；将第一量化特征向量和第二量化特征向量输入至第一解码模型，得到重构视频。本申请实施例可应用于地图领域，通过利用掩码区域对应的第二视频特征向量及索引分布，获取掩码区域对应的第一索引，根据该第一索引在离散隐空间中确定填补掩码区域对应的第二量化特征向量，从而高质量地完成视频的填补效果
视频处理方法装置设备存储介质