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- [发明专利]图像特征提取方法-CN201010130681.5有效
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杨小康;张瑞;陈晓琳
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上海交通大学
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2010-03-24
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2010-07-07
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G06K9/46
- 一种图像处理技术领域的图像特征提取方法，包括步骤为：提取图像中全部像素点的位置信息和颜色信息；对图像进行提取边缘区域的处理，得到边缘区域每个像素点的位置信息和颜色信息；对图像I的边缘区域提取颜色自相关特征，得到边缘区域的颜色自相关图；对图像的全部区域提取边缘方向自相关特征，得到全局的边缘方向自相关图；对图像的全部区域内提取颜色自相关特征，得到全局的颜色自相关图；将三种自相关图进行特征前融合，得到图像的特征本发明通过特征融合，实现了更为全面的基于图像结构的内容描述，减小了计算量且提高了性能，用于图像检索时准确率更高。
- 图像特征提取方法
- [发明专利]生物特征图像采集系统-CN201710951445.1有效
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李谋涛;于泽
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深圳芯启航科技有限公司
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2017-10-13
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2021-09-28
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G06K9/00
- 本发明属于图像采集技术领域，提供了一种生物特征图像采集系统，通过在基板(200)上设有多个阵列传感器单元(210)，每个阵列传感器单元(210)都包括第一预设区域(211)和第二预设区域(212)，该第一预设区域(211)用于使显示面板发出的光信号穿透，该第二预设区域(212)用于当显示面板关闭时产生红外光至被采集的生物体上，并对反射后的信号进行处理及生成生物特征图像，由此不受显示面板光源显示内容的限制，即使显示面板关闭也可获取到生物特征图像，因此解决了现有的生物特征图像采集技术存在着因需要显示面板发出的光线作为信号源，导致只有在显示面板工作时才能获取生物特征图像从而使得应用受限的问题。
- 生物特征图像采集系统
- [发明专利]图像特征提取方法-CN201910173459.4有效
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冯建兴
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上海皓桦科技股份有限公司
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2019-03-07
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2021-09-21
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G06K9/46
- 本发明属于图像学习领域，并且具体提供了一种图像特征提取方法，旨在降低图像特征学习对硬件条件的过度依赖，同时提高图像特征学习效果。为此目的，本发明提供的图像特征提取方法主要包括以下步骤：通过预设的卷积神经网络获取目标图像的图像特征；该方法还包括对卷积神经网络进行网络训练，其具体包括获取图像样本集中每个图像样本的相似样本，并且分别对每个图像样本及其对应的相似样本进行图像变换；通过卷积神经网络并且根据图像变换结果获取相应的图像特征；根据目标函数、图像样本及其对应的相似样本的图像特征并利用机器学习算法对卷积神经网络进行网络训练。基于上述步骤，本发明可以保证图像特征的学习效果，又可以降低对硬件条件要求。
- 图像特征提取方法
- [发明专利]协变局部特征聚集的图像特征表示法-CN201510710221.2有效
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赵万磊;王菡子
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厦门大学
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2015-10-28
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2018-11-20
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G06F17/30
- 协变局部特征聚集的图像特征表示法，涉及计算机视觉与多媒体信息检索。提取图像局部特征；离线训练一个小的视觉词汇集合；将每幅图的局部特征用简化的费舍尔核方法进行聚集；聚集时，同时考虑每个局部特征的主方向信息,将主方向分为8个量化区间，根据量化后的主方向值，聚集到不同的费舍尔子向量，8个子向量拼接为一个长向量，作为图像的特征表示；将8个费舍尔子向量重组得一系列8维的子向量。对每个子向量进行一维离散余弦变换，变换到该特征的频率域；再对频率域的特征重组，得不同频段的8个子向量，对每个子向量做主成分分析，再对降维后的8个子向量重组得一系列8维的子向量；在子向量上定义相似度度量，以计算图像两两间的相似度。
- 局部特征聚集图像表示
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