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[发明专利]一种半监督图像特征提取方法和装置、存储介质-CN202210366762.8在审
发明人：王震;张龙;高超;樊仕琪;李学龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督图像特征提取方法和装置、存储介质，包括：根据图像数据的原始特征，构建相似图和散度矩阵；根据所述相似图和散度矩阵，构建半监督图像特征提取模型；对所述半监督图像特征提取模型进行等价转换；对等价转换后半监督图像特征提取模型进行交替迭代计算，得到用于特征提取的映射矩阵；根据所述图像数据和映射矩阵，得到图像特征的提取结果。采用本发明的技术方案，可以克服现有的基于线性判别分析的半监督图像特征提取方法难以满足所施加约束，进而影响图像特征提取质量的不足。
一种监督图像特征提取方法装置存储介质

[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]图像特征提取方法、图像识别方法、设备、介质及车辆-CN202210499123.9在审
发明人：马宁宁 -专利权人：安徽蔚来智驾科技有限公司
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明涉及图像特征提取技术领域，具体提供一种图像特征提取方法、图像识别方法、设备、介质及车辆，旨在解决利用部署在移动设备上的神经网络及时地提取图像特征的问题。为此目的，本发明的方法包括构建部署于移动设备上的初始的图像特征提取网络；将初始的图像特征提取网络中的深度卷积替换成普通卷积；对替换深度卷积之后的图像特征提取网络进行量化处理，得到最终的图像特征提取网络；采用最终的图像特征提取网络对图像进行特征提取。通过上述方法，可以使移动设备更加及时有效地提取到图像的图像特征，同时不会消耗过多地计算资源与电功率，也不会占用过多的内存，减轻移动设备的存储压力。
图像特征提取方法识别设备介质车辆

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110333434.3有效
发明人：张凯皓;罗文寒;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉领域。该方法包括：调用特征提取网络对输入图像进行特征提取得到图像特征集，所述特征提取网络包括网状连接的多个特征提取单元，所述网状连接包括存在至少一个特征提取单元的输出端与至少两个特征提取单元的输入端具有连接关系，所述图像特征集包括所述多个特征提取单元分别输出的多个图像特征；根据注意力机制对所述图像特征集中的所述多个图像特征进行加权，得到加权特征；对所述加权特征进行图像处理，得到图像处理结果。该方法可以提取图像的多维特征，使图像处理结果更准确。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像信息提取方法、模型训练方法、装置、设备及介质-CN202111589337.7在审
发明人：蔡东阳;刘海伟;郭小燕 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本公开提供一种图像信息提取方法、模型训练方法、装置、设备及介质。图像信息提取方法基于训练好的图像信息提取模型执行，包括：将目标图像输入特征提取模块中的特征提取网络得到特征提取网络输出的原始特征图；将特征提取模块提取的特征图分别输入特征点检测网络和描述子生成网络，得到特征点检测结果向量和局部描述子向量，特征提取模块提取的特征图为原始特征图；基于特征点检测结果向量得到特征点检测结果图像；基于局部描述子向量得到局部描述子结果；训练图像信息提取模型时，利用特征提取模块中的上采样模块对经特征提取网络输出的样本原始特征图进行上采样处理得到样本中间特征图，将样本中间特征图作为特征提取模块提取的样本特征图。
图像信息提取方法模型训练装置设备介质

[发明专利]一种基于解耦合的局部图像特征提取方法-CN202110898241.2有效
发明人：刘红敏;杨玉竹;樊彬;曾慧;张利欣 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明涉及图像特征提取技术领域，特别是指一种基于解耦合的局部图像特征提取方法，方法包括：获取待提取图像；将图像输入到训练好的局部图像特征提取模型中，局部图像特征提取模型包括特征编码器网络FE和局部图像特征点和描述子提取网络E；基于图像以及特征编码器网络FE和局部图像特征点和描述子提取网络E，得到图像的特征点和描述子，完成对图像的特征提取。本发明是一种分解本质信息和外部环境因素特征的深度解耦合学习的局部图像特征提取与匹配的方法，从而在根本上解决复杂图像变化条件下的图像特征匹配问题。
一种基于耦合局部图像特征提取方法

[发明专利]图像特征提取方法、目标重识别方法、装置及存储介质-CN202110465393.3有效
发明人：钱文;何智群;武伟;闫俊杰 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本公开涉及图像特征提取方法、目标重识别方法、装置及存储介质，该图像特征提取方法包括从获取到的图像中进行图像特征提取，得到第一特征图；对上述第一特征图进行复合特征提取，得到第一特征信息，上述复合特征提取包括通道特征提取；基于上述第一特征信息中的显著特征，对上述第一特征图进行过滤；提取过滤结果中的第二特征信息；融合上述第一特征信息和上述第二特征信息，得到上述图像的特征提取结果。本公开可以在对图像信息进行充分提取的同时，提升对非显著位置的信息的关注能力，从而使得得到的特征提取结果包含较多的具备判别力的信息。
图像特征提取方法目标识别装置存储介质

[发明专利]图像特征提取匹配的方法、装置和电子设备-CN202111192955.8在审
发明人：范淼;胡晨;周舒畅;黄哲威 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像特征提取匹配的方法、装置和电子设备，包括：获取图像传感器采集的连续的raw图像，并对raw图像进行取值范围变更，得到变更取值范围后的raw图像；采用特征提取模型对各变更取值范围后的raw图像进行特征提取，得到特征点和与特征点对应的特征向量；根据连续的raw图像的特征向量确定连续的raw图像的特征点的匹配关系。本发明的方法在进行特征提取时，直接对变更取值范围后的raw图像进行特征提取，无需再对两张连续的raw图像分别进行协同ISP处理，简化了图像特征提取的复杂度，另外，raw图像所包含的图像信息更丰富，采用特征提取模型对其进行特征提取时，在各种极端的场景中都能提取得到丰富的特征点，使得后续特征匹配的准确性好。
图像特征提取匹配方法装置电子设备

[发明专利]特征提取单元的训练方法、人脸识别方法及装置-CN202111601633.4有效
发明人：葛主贝;朱树磊;郝敬松;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征提取单元的训练方法、人脸识别方法及装置。其中，该特征提取单元的训练方法包括：利用特征提取单元对训练图像进行特征提取，得到训练图像的特征图；基于训练图像的特征图，确定训练图像对训练图像所属类别的响应图；基于响应图确定训练图像对于类别的响应区域；对训练图像上的响应区域进行遮掩，得到遮掩图像；基于遮掩图像对特征提取单元进行训练。本申请可以让特征提取单元自发有效提取更多有用信息的特征，充分利用已有样本。
特征提取单元训练方法识别装置

[发明专利]特征提取图像传感器-CN201811125395.2在审
发明人：秦绮玲;刘亚平 -专利权人：苏州米特希赛尔人工智能有限公司
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：特征提取图像传感器是在通用图像传感器之后增加一个图像特征提取单元，该单元用于图像的特征提取，可以采用不同的硬件模组，也可以采用不同的图像特征提取方法。所述的图像在特征提取后，其特征数据经过输出接口输出，输出接口可以是通用图像处理器原有的接口，也可以专门定制特征数据输出接口。这种特征提取图像传感器在用于特定场景监控时，可以避免直接采集原始图像所带来的隐私或泄密问题。
特征提取图像传感器图像特征提取输出接口通用图像图像采集原始图像数据输出接口场景监控定制特征特征数据硬件模组原有的传感器处理器泄密隐私输出

[发明专利]特征提取方法、装置及电子设备-CN202011176076.1在审
发明人：庄月清;李伯勋;张弛 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种特征提取方法、装置及电子设备，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待提取特征的目标图像；获取目标图像对应的掩膜图像；其中，掩膜图像与目标图像中的感兴趣区域对应；将目标图像和掩膜图像输入至特征提取网络，通过特征提取网络基于掩膜图像对目标图像进行特征提取。本发明可以有效提高特征提取效率。
特征提取方法装置电子设备

[发明专利]一种心理健康预警系统及其特征提取模型的建立方法-CN202310864659.0在审
发明人：郭仁威;周孟雄;汤健康;苏姣月;温文潮;纪捷;殷庆媛;胡代明;谢滢琦;谢金博;黄佳惠;林张楠;马梦宇;孙娜;黄慧;章浩文 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种心理健康预警系统，基于人脸特征提取，包括数据集、图像预处理单元、特征提取单元和人脸图像采集单元，特征提取单元设有基于卷积神经网络、布谷鸟优化算法和Adaboost算法建立的特征提取模型；数据集为特征提取模型提供训练及测试用数据；图像预处理单元对图像数据进行预处理；人脸图像采集单元采集人脸部图像数据并输入特征提取模型中；特征提取单元提取人脸特征进行对比，输出心理健康程度结果并根据结果发出预警本发明还公开了一种的特征提取模型的建立方法，将数据集中的图像导入图像预处理单元中进行预处理；并根据预处理后的数据集建立ICS‑CNN‑AdaBoost特征提取模型。
一种心理健康预警系统及其特征提取模型建立方法

[发明专利]一种图像特征提取装置及方法-CN202210664907.2在审
发明人：楚梁 -专利权人：武汉中观自动化科技有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像特征提取装置及方法，其装置包括：现场可编程门阵列，所述现场可编程门阵列包括图像获取单元、多个先进先出队列单元以及特征提取单元；所述图像获取单元用于获取待提取图像，所述待提取图像包括多行待提取数据，所述图像获取单元还用于将所述多行待提取数据逐行输入至所述多个先进先出队列单元；所述多个先进先出队列单元用于存储所述多行待提取数据；所述特征提取单元用于当多个先进先出队列单元中各先进先出队列单元均存储有待提取数据时，对所述多个先进先出队列单元中存储的多行待提取数据进行特征提取，获得图像特征。本发明可在图像获取的同时进行图像特征提取，降低了图像特征提取的耗时，提高了图像特征提取效率。
一种图像特征提取装置方法

[发明专利]一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法-CN201910999330.9有效
发明人：徐洪珍;章权;周梁琦;付亮 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法，包括：制作灰度图像数据集；利用基于多重残差网络构造的图像特征提取模块提取图像特征；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并利用图像语义特征提取模块提取图像语义特征；将图像特征和图像语义特征输入到图像融合模块进行融合，获得灰度图像的融合特征；将灰度图像的融合特征输入到基于多重残差网络构造的图像着色模块进行着色，获得新的彩色图像。本发明基于多重残差网络构造图像特征提取模块和图像着色模块，提高网络的性能；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并提取图像语义特征，提高语义特征提取的准确率和图像着色的精确度。
一种基于多重网络正则迁移学习图像着色方法

[发明专利]目标检测方法、系统、计算机装置及存储介质-CN202011309432.2有效
发明人：张蓓蓓;秦勇 -专利权人：北京易真学思教育科技有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本申请提供目标检测方法、系统、计算机装置及存储介质，在方法中，通过获取由原始图像切分得到的各局部图像、以及从所述原始图像提取的至少一信息强化图像；对每个局部图像和信息强化图像并行地在每个分支的特征提取模块进行特征提取，以得到每个分支的至少一特征提取图像；将各个分支的至少一特征提取图像按在该原始图像中的对应所在位置进行拼接及融合，以形成至少一输出特征图像；根据所述至少一输出特征图像形成待检测特征图像；根据所述待检测特征图像得到目标检测结果所实现方案中通过将原始图像进行局部划分且并行地通过特征提取模块进行特征提取，以提升检测效率，并且通过多维度的图像特征提取及融合强化图像信息，提升目标检测效果。
目标检测方法系统计算机装置存储介质