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[发明专利]一种模型训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202210082301.8在审
发明人：杨馥魁;韩钧宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理、图像检测等场景领域。具体实现方案为：将样本图像输入至特征提取网络，得到所述特征提取网络对应的样本特征图；其中，所述特征提取网络包括老师特征提取网络和学生特征提取网络；根据不同特征提取网络对应的样本特征图中至少两个目标对象之间的类别关系，确定第一蒸馏损失；根据所述第一蒸馏损失，对所述学生特征提取网络进行训练。能够提高对学生特征提取网络训练的精准性。
一种模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]图像搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202111430300.X在审
发明人：杨战波;黄泽元 -专利权人：深圳集智数字科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种图像搜索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取待搜索图像；将待搜索图像输入特征提取模型，得到待搜索图像的图像特征和质量分数；其中，特征提取模型是基于样本图像质量分数进行自适应间隔训练确定，样本图像质量分数由预设特征提取模型根据输入的样本图像确定；根据图像特征和质量分数，计算待搜索图像与各库图像之间的相似度；根据相似度，确定与待搜索图像关联的目标库图像。该方法的特征提取模型在训练时结合图像质量进行自适应间隔调整，得到的特征提取模型对输入的待搜索图像可以提取更准确的图像特征，进而在搜索图像时得到更准确的搜索结果。
图像搜索方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种图像特征提取方法、装置及电子设备-CN202210485407.2在审
发明人：汪懿;郝敬松;刘艺璇 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像特征提取方法、装置及电子设备，用以在图像识别的图像特征提取阶段中，对图像样本进行小波变换，并通过对图像样本数据进行降维来提取关键特征，从而去除图像样本中与主要特征无关的噪声，提升了图像特征提取的效率，进而改善图像识别准确度。
一种图像特征提取方法装置电子设备

[发明专利]基于卷积运算的图像特征提取方法、装置及可读存储介质-CN202110588249.9在审
发明人：程自昂;麦泳彤 -专利权人：佛山育脉科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积运算的图像特征提取方法，所述基于卷积运算的图像特征提取方法包括：获取目标图像的图像数据；根据所述图像数据构建多个卷积核；利用所述多个卷积核对目标图像进行卷积运算，以提取目标图像的图像特征本发明中，利用多个卷积核对图像进行特征提取，提高了卷积运算中内存的利用率及减少计算耗时时长。相应地，本发明还提供一种基于卷积运算的图像特征提取装置及一种计算机可读存储介质。
基于卷积运算图像特征提取方法装置可读存储介质

[发明专利]图像处理和模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010977254.4在审
发明人：侯剑堃 -专利权人：广州虎牙科技有限公司
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，提供一种图像处理和模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待处理图像并输入图像重建模型，图像重建模型包括特征提取网络和子像素卷积层，先利用特征提取网络对待处理图像进行多尺度特征提取及扩展图像通道得到重建特征图，再利用子像素卷积层对重建特征图进行放大得到重建图像。由于特征提取网络能够提取多尺度特征和扩展图像通道，因此，不需要增加网络深度就能够得到较好的重建效果；同时，模型末端采用子像素卷积层做图像放大，特征提取网络以小尺寸图像做处理，大幅减少了计算量和参数量；从而在保证重建效果的同时提高了处理速度
图像处理模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种眼周特征提取方法、装置、设备及介质-CN202210542426.4在审
发明人：李茂林;张小亮;戚纪纲 -专利权人：北京万里红科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本申请涉及眼周特征提取的技术领域，尤其是涉及一种眼周特征提取方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取待检测眼周图像；将待检测眼周图像输入眼周特征提取网络，得到眼周特征，其中，眼周特征提取网络为基于多个眼周图像样本进行训练后得到的本申请能够提取眼周特征。
一种特征提取方法装置设备介质

[发明专利]一种无监督多视角多模态智能眼镜图像配准方法及装置-CN202011632743.2有效
发明人：王成;高启宇;李一鸣;俞益洲;乔昕 -专利权人：北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供了一种无监督多视角多模态智能眼镜图像配准方法，包括：交替训练辅助特征提取网络和高维特征相似度判别网络，利用辅助特征提取网络提取的相同模态图像和/或不同模态图像，相同视角和/或不同视角图像对对高维特征相似度判别网络进行训练；固定高维特征相似度判别网络以及辅助特征提取网络，训练配准网络，其中，配准网络的输入为待配准图像和模板图像以及二者的差分图像，中间层插入辅助特征提取网络输出的高为特征向量，输出为稠密配准场；采用配准网络和辅助特征提取网络对待配准图像进行预测，得到配准后的图像。
一种监督视角多模态智能眼镜图像方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的瞳孔尺寸预测方法及装置-CN202310695742.X在审
发明人：吴栩平 -专利权人：广州视景医疗软件有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的瞳孔尺寸预测方法及装置，所述方法包括，对获取的原始人眼图像进行数据预处理，获得所述原始人眼图像数据对应的瞳孔图像数据，根据预设的瞳孔特征提取模型中的第一特征提取网络、第二特征提取网络及第三特征提取网络分别对所述瞳孔图像数据进行特征提取，获得所述瞳孔图像数据对应的图像特征、卷积特征及深度特征，并对所述图像特征、卷积特征及深度特征进行特征融合，获得所述瞳孔图像数据对应的瞳孔特征，根据所述瞳孔特征，通过预设的瞳孔尺寸预测模型进行瞳孔尺寸预测，获得所述原始人眼图像数据对应的瞳孔尺寸预测值，提高了瞳孔尺寸预测的精准度。
一种基于深度学习瞳孔尺寸预测方法装置

[发明专利]人脸图像来源的识别方法、装置、存储介质及电子设备-CN202110488314.0在审
发明人：白世杰;吴富章;赵宇航;王秋明 -专利权人：北京远鉴信息技术有限公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了人脸图像来源的识别方法、装置、存储介质及电子设备，包括：将获取到的待检测人脸图像输入训练好的图像特征提取网络，得到带有辅助检测特征信息的目标特征向量；其中，训练好的图像特征提取网络是通过依次连接的初始特征提取网络以及监督学习网络训练得到的；将目标特征向量输入至分类识别网络，确定待检测人脸图像是否为从真实用户采集的。这样，通过在初始特征提取网络结构的基础上增加监督学习网络对图像特征提取网络进行训练，在对待测人脸图像进行检测时，通过训练好的图像特征提取网络提取出带有辅助检测特征信息的目标特征向量，可以为分类识别网络的分类识别提供更多的分类依据，可以提高对人脸图像来源的识别的准确性。
图像来源识别方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种图片特征提取方法-CN201910711458.0在审
发明人：卢仕辉 -专利权人：中山市奥珀金属制品有限公司
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像特征提取方法，包括：获取样品图像，对样品图像进行平滑滤波，得到平滑样品图像；对平滑样品图像进行锐化，得到锐化样品图像；通过极坐标系下的灰度共生矩阵对所述锐化样品图像进行特征提取，获得纹理特征；通过Prewitt边缘检测算子对锐化样品图像进行边缘轮廓检测。本发明通过对样品图像进行平滑滤波，去除噪声后在进行图像锐化，有效降低噪声对后续纹理特征提取和边缘轮廓提取的影响，提高精确度，通过极坐标系下的灰度共生矩阵对所述锐化样品图像进行特征提取，有效全方位提取纹理特征
样品图像锐化灰度共生矩阵边缘轮廓极坐标系平滑滤波特征提取纹理特征平滑边缘检测算子图像特征提取纹理特征提取有效降低噪声图像锐化去除噪声检测

[发明专利]模型训练及帽子检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210761000.8在审
发明人：翟波 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，提供一种模型训练及帽子检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取样本图像及样本图像对应的标签；将样本图像输入预先建立的帽子检测模型，对样本图像中人脸佩戴的帽子类型进行预测，得到预测结果；帽子检测模型包括第一特征提取网络、多个依次连接的中间特征提取网络和第二特征提取网络；每一中间特征提取网络均包括个数依次增加特征提取单元，任一中间特征提取网络的特征提取单元输出的特征图的尺寸依次减小，多个中间特征提取网络的特征提取单元输出的特征图的最小尺寸依次减小；对帽子检测模型进行训练，得到训练后的帽子检测模型。
模型训练帽子检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于内容的图像视频搜索平台-CN201610639960.1在审
发明人：刘靖峰;万伟 -专利权人：广东云海云计算科技有限公司
申请日： 2016-08-05 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于内容的图像视频搜索平台，包括：视频存储服务器，用于存储录制的视频；特征提取服务器，用于：1)对录制的视频提取视频关键帧；2)通过预设的特征提取算法，对视频关键帧进行图像特征提取，并将提取的图像特征发送给视频索引数据库保存；3)通过预设的特征提取算法，对用户的搜索图像进行图像特征提取，并向搜索服务器返回搜索图像的图像特征；搜索服务器，用于提供以图像搜视频的网络接口；得到搜索图像的图像特征后在视频索引数据库中查找，和视频索引数据库中保存的视频的图像特征做匹配
基于内容图像视频搜索平台

[发明专利]一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211660772.9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： 2022-12-23 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本说明书公开了一种图像活体检测方法、装置、存储介质及电子设备，其中，方法包括：将目标活体检测图像输入图像活体检测模型，通过基础特征提取模块进行第一特征提取得到图像基础提取特征和通过混合专家系统模块进行第二特征提取得到至少一类图像参考提取特征，然后对图像基础提取特征和各类图像参考提取特征进行特征聚合得到目标对象聚合特征，以基于目标对象聚合特征进行图像活体检测处理输出活体检测类别。
一种图像活体检测方法装置存储介质电子设备

[发明专利]图像分类任务的特征提取方法、装置、设备及存储介质-CN202211302670.X在审
发明人：刘伟华;马金民 -专利权人：智慧眼科技股份有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类任务的特征提取方法、装置、设备及介质，包括：将基础图像输入至训练好的特征提取模型，其中，训练好的特征提取模型为深度神经网络模型，包含N组并联的不同尺度的卷积核，N为大于2的正整数，采用N组并联的不同尺度的卷积核对基础图像进行特征提取，得到N个多尺度特征，基于随机洗牌算法，对N个多尺度特征进行特征融合和分组混合，得到目标特征，提高低资源条件下图像特征提取的精度与效率。
图像分类任务特征提取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法-CN202211361055.6在审
发明人：王森;祝阳;王庆健;张印辉;何自芬;霍琳 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于旋转体图像超分辨率网络模型的构建方法，属于旋转体图像超分辨率重建领域。本发明利用浅层特征提取模块、深层特征提取模块、特征重建模块，构建图像超分辨率网络模型。本发明浅层特征提取模块通过对输入低分辨率图像进行多次特征处理，可更有效地对图像内重要特征进行处理；深度特征提取模块，可对一帧图像进行多尺度下特征信息提取，并且在深度特征提取模块中通过使用特征融合块用以聚合不同尺度下的特征信息，以达到更优的特征重建效果；通过特征重建模块能更好地细化及重建图像特征；通过该模型能获得足够的图像特征信息，并进一步用于提取位移信号，且振动位移信号相对平滑。
一种用于旋转体图像分辨率网络模型构建方法