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[发明专利]数据点的网格图聚类方法、装置、存储介质和设备-CN202211426317.2在审
发明人：李银宝 -专利权人：嘉兴聚速电子技术有限公司;北京川速微波科技有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/2323 文献下载
摘要：本发明提供一种数据点的网格图聚类方法、装置、存储介质和设备，其中，所述方法包括：建立细网格点阵字典、粗网格点阵字典和密度类别字典，对粗网格进行采样，当采样到的粗网格对应的细网格中数据点的数量高于临界值，则保留该粗网格及对应的细网格，对细网格进行采样，根据密度类别字典计算每个细网格对应的密度类型，在粗网格点阵字典中，保留并合并密度类型相邻或相同的细网格，生成图邻接字典，遍历图邻接字典，生成初步聚类字典，查询初步聚类字典中每个细网格所包含的全部数据点，得到聚类结果。
据点网格图聚类方法装置存储介质设备

[发明专利]一种图像的稀疏去噪方法-CN201410697522.1有效
发明人：王好谦;杨江峰;袁新;宣慧明;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2014-11-26 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像的稀疏去噪方法，首先确定一个字典集合，所述字典集合中的多个字典是通过字典训练方法对一个图像库中的各幅图像进行字典训练得到；然后对待处理的图像进行如下稀疏去噪处理：1)将待处理的图像划分为多个图像块，各图像块的大小与字典的基块的大小相同；2)对各图像块进行如下处理得到各图像块的去噪图像块：21)对于每一个字典，求解出当前图像块的稀疏系数；22)确定最佳稀疏系数和最佳字典；23)根据所述最佳稀疏系数和最佳字典得到当前图像块的去噪图像块
一种图像稀疏方法

[发明专利]基于字典数据库的自适应图像超分辨率重构方法-CN201210483034.1有效
发明人：张爱新;徐光耀;李建华;金波;李生红 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2012-11-23 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像处理领域的基于字典数据库的自适应图像超分辨率重构方法，根据每个低分辨率图像分块的特征向量自适应地从字典数据库中选择相匹配的字典，若匹配不成功则需要重新训练得到合适的字典，并将其更新到字典数据库中，然后用该字典对分块进行超分辨率重构，得到高分辨率的图像分块，最后重组所有分块得到高分辨率图像。本发明将用于人脸图像中进行测试，结果表明本方法在重构图像效果上优于使用单组字典的方法，在训练局部适应性字典的过程中可以筛选出匹配度较高的训练图像分块，并且相匹配的图像分块的数量较多，使得训练集的先验信息较充分，从而使重构效果相比于使用单组字典的方法有比较大的提高。
基于字典数据库自适应图像分辨率方法

[发明专利]一种通信方法和装置-CN201910718222.X有效
发明人：徐小英;黄曲芳;范强;娄崇 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： H04W28/06 文献下载
摘要：一种通信方法和装置，以期保证压缩节点与解压缩节点维护的压缩字典一致。该方法包括：压缩节点获取第一压缩字典，采用第一压缩字典对第一数据包进行压缩，向解压缩节点发送压缩后的数据包，并采用第一压缩字典对第二数据包进行压缩，向解压缩节点发送压缩后的数据包。相比于现有技术根据第一数据包更新压缩字典，进而利用更新后的压缩字典进行第二数据包的压缩的方法，采用本申请的方法，不利用第一数据包更新压缩字典，也不利用更新后的压缩字典进行第二数据包的压缩，即使第一数据包未能被解压缩节点正确接收，也可实现压缩节点和解压缩节点维护的压缩字典一致。
一种通信方法装置

[发明专利]基于核扩展字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法-CN202110319464.9有效
发明人：童莹;马杲东;陈瑞;曹雪虹;赵小燕 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核扩展字典稀疏表示的遮挡人脸识别方法，包括步骤(S1))：构建训练样本集X；步骤(S2)：构建标准样本集N；步骤(S3)：构建测试样本集Y；步骤(S4)：构建训练样本集X的遮挡字典D1和测试样本集Y的遮挡字典D2，得到混合完备遮挡字典D；步骤(S5)：根据混合完备遮挡字典D，采用SRC模型对待测样本进行线性稀疏表示分类，进行该待测样本的遮挡人脸识别。本发明用来消除样本字典中像素冗余信息，获取更具判别性和表征性的字典，使样本字典中仅包含人脸结构特征，而不含有像素冗余信息和干扰信息，并使遮挡字典中仅包含训练样本和测试样本的遮挡信息，而无人脸结构特征，两者相结合
基于扩展字典稀疏表示遮挡识别方法

[发明专利]一种基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法-CN202211630011.9有效
发明人：张桐;刘广部;崔振 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法，包括以下步骤：构造基础图字典‑分别用于对输入图和字典键进行建模，在此过程中，图卷积神经网络学习每个节点的嵌入表示‑将得到的嵌入表示输入到变分图字典自适应模块，学习出自适应图字典，生成更具表达能力的字典‑度量交叉图节点之间的相关性，并实现交叉图的嵌入‑对得到的嵌入表示通过全连接层获得更低维的嵌入表示，从而得到分类结果，并引入互信息作为目标，推导出自适应图字典的变分推理本发明采用上述基于结构敏感图字典嵌入的图分类方法，增强了原始图字典的表达能力，提高了结构变化的灵敏度，从而为重要的局部相关模式，准确地表示输入图。
一种基于结构敏感字典嵌入分类方法

[发明专利]基于蒙特卡罗抽样的前向安全k近邻检索方法及系统-CN202010319210.2有效
发明人：彭延国;王腾宇;候勇超;吕桢;王龙;李鑫 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蒙特卡罗抽样的前向安全k近邻检索方法及系统，所述方法包括：获取数据集并进行预处理，得到若干复杂桶并根据所述复杂桶生成数据集字典；根据代理重加密算法对每个所述复杂桶进行加密，得到第一密钥字典和双向字典；在所述数据集字典和所述第一密钥字典中找到待搜索点对应的数据，并进行重加密处理，得到搜索令牌及第二密钥字典；根据所述搜索令牌在所述双向字典中进行数据搜索，得到密文数据；根据所述第二密钥字典对所述密文数据进行解密本发明提供的前向安全k近邻检索方法通过使用代理重加密的加密方案和双向字典存储服务器中的密文数据，保证了数据提供商上传给服务器的密文数据的前向安全属性。
基于蒙特卡罗抽样安全近邻检索方法系统

[发明专利]基于多层局部感知深度字典学习的场景分类方法及系统-CN202210580373.5有效
发明人：苟建平;何鑫;王智;陈潇君;陈雯柏;柯佳 -专利权人：江苏大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层局部感知深度字典学习的场景分类方法及系统，属于图像识别技术领域中的场景分类，其目的在于解决现有技术中浅层字典学习无法提取样本更本质的特征、场景分类能力较弱的问题。本发明改进了深度字典学习方法，在第一层字典学习中，使用PCA方法提取后的样本特征作为输入；在第二层字典学习到最后一层字典学习中，使用上一层经过ReLU激活函数后的特征作为该层字典学习层的输入，在深度字典学习中加入了激活函数，进一步保证了所得特征编码的稀疏性和有效性，从而得到鉴别能力更强的深度字典，改善模型对场景分类任务的表现能力；通过这种方法，能够有效的提取样本更本质的特征，得到更优异的场景分类能力。
基于多层局部感知深度字典学习场景分类方法系统

[发明专利]基于形态成份稀疏表示的红外小弱目标检测方法-CN201210231275.7无效
发明人：李正周;刘梅;王会改;丁浩;唐岚;刘书君;李明玉 -专利权人：重庆大学
申请日： 2012-07-05 - 公布日： 2012-10-24 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测算法，包括以下步骤：采用K聚类奇异值分解法K_SVD生成原图像的自适应过完备字典；用分类函数将字典进一步分为表示目标形态的目标子字典和表示背景噪声成分的背景子字典；提取原图像的图像子块，将每个图像子块在自适应字典中进行稀疏分解，提取其在目标子字典中的稀疏系数；对目标子字典中的稀疏系数进行阈值处理，大于阈值所对应的图像块初步确定为目标；最后综合重叠图像子块的阈值结果本发明构建的自适应过完备字典能够有效地捕获目标信号的各种形态，相比高斯结构化字典具有更大的灵活性，能有效地检测非高斯型的目标信号，具有更为广泛的适用性。
基于形态成份稀疏表示红外目标检测方法

[发明专利]双参数贝塔过程联合字典的遥感图像超分辨重建方法-CN201811562918.X在审
发明人：朱福珍 -专利权人：黑龙江大学
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种准确、运算量少的双参数贝塔过程联合字典的遥感图像超分辨重建方法,属于遥感图像处理技术领域。本发明包括：S1、输入待重建的低分辨率图像、高分辨率图像字典D^(x)、低分辨率图像字典D^(y)和映射矩阵A；S2、根据字典D^(y)，对输入的低分辨率图像进行稀疏编码，获得低分辨率稀疏系数，利用矩阵A映射出低分辨率稀疏系数对应的高分辨率稀疏系数，利用所述高分辨率稀疏系数和字典D^(x)重建高分辨率图像；字典D^(x)、D^(y)和矩阵A的获取方法为：根据成对的高、低分辨率训练图像，利用双参数贝塔过程，获得字典D^(x)、D^(y)和矩阵A，矩阵A为字典D^(y)的稀疏系数到字典D^(x)的稀疏系数的映射矩阵，稀疏系数为系数权值和字典原子的乘积。
字典稀疏系数矩阵低分辨率图像低分辨率双参数高分辨率图像重建高分辨率遥感图像映射矩阵超分辨遥感图像处理稀疏编码训练图像运算量少字典原子成对的权值和映射联合

[发明专利]一种基于流形学习的信道信息反馈方法-CN202210474333.2在审
发明人：邹宏亮;赵一园;汤义勤;徐一洲;洪道鉴;王雪燕;卢东祁 -专利权人：台州宏创电力集团有限公司科技分公司;国网浙江省电力有限公司台州供电公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04L5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流形学习的信道信息反馈方法，旨在克服现有技术中反馈开销大和重构质量有限的问题，它包括如下步骤：基站收集过去时刻的下行CSI，将过去时刻的下行CSI整合成高维的训练数据集X，根据高维的训练数据集X学习得到降维字典和重构字典，降维字典包括高维字典和低维字典重构字典包括高维字典字典计算得到重构CSI。
一种基于流形学习信道信息反馈方法

[发明专利]一种前端自动翻译字典值的方法及组件-CN202310740070.X在审
发明人：徐家祥;熊仁都;徐玉中;黄佳;马翔宇;郭辉 -专利权人：三峡高科信息技术有限责任公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明提供了一种前端自动翻译字典值的方法及组件包括：获取待翻译信息，并将待翻译信息划分为若干个子信息，在预设字典数据库中分别查找每一子信息，提取查找成功的第一子信息，并在字典数据库中获取每条第一子信息对应的第一字典数据，提取在字典数据库中查找失败的第二子信息，在服务器中发起查找请求分别查找每条第二子信息，得到每条第二子信息对应的编码数据，根据编码数据建立第二字典数据，将第二字典数据输入到预设字典数据库中进行存储，以及根据每条第一子信息对应的第一字典数据和每条第二子信息对应的编码数据为待翻译信息建立字典值信息
一种前端自动翻译字典方法组件

[发明专利]一种PDF文档注释的获取方法及装置-CN201410431154.6在审
发明人：刘利川 -专利权人：北大方正集团有限公司;北大方正信息产业集团有限公司;上海方正数字出版技术有限公司
申请日： 2014-08-27 - 公布日： 2016-03-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种PDF文档注释的获取方法及装置，其中，该方法包括：对PDF文档的体系结构进行解析，获取PDF文档的交叉索引表；对所述交叉索引表进行检索，得到文件尾Trailer字典；对所述文件尾TRAILER字典进行分析，得到键值Root对应的目录簿Catalog字典；对所述目录薄Catalog字典进行检索，获得所述PDF文档的页面字典；其中，所述页面字典包括：PDF文档的页面；对所述PDF文档的页面字典进行检索
一种 pdf 文档注释获取方法装置

[发明专利]一种类别特色字典和共享字典学习的人脸表示算法-CN201610158586.3在审
发明人：梁久祯;李文静 -专利权人：常州大学
申请日： 2016-03-18 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种类别特色和共享字典学习的人脸表示算法，所述人脸表示算法主要包括类别特色字典学习算法和共享字典学习算法两大模块；所述类别特色字典学习主要通过约束类别子字典之间尽量相互不相关以及稀疏系数类内方差尽量小类间方差尽量大，提高类别子字典和稀疏系数的辨别性。所述的类间共享字典是为了得到测试样本可能包含的各种复杂的变化本发明的积极效果在于为训练样本为正常人脸、测试样本包含复杂变化的人脸表示方式提供理论支撑，为提高人脸识别的效率提供了实验依据。
一种类别特色字典共享学习表示算法

[发明专利]字典搜索方法、系统及比较装置-CN201711378420.3在审
发明人：海明;王鸣 -专利权人：北京云知声信息技术有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本公开是关于字典搜索方法、系统及比较装置。该方法包括：比较装置获取原始待搜索数据；所述比较装置采用预设压缩算法对所述原始待搜索数据进行压缩，得到压缩待搜索数据；所述比较装置从内存中获取压缩字典数据，所述压缩字典数据为对原始字典数据采用所述预设压缩算法压缩后得到的；所述比较装置根据所述压缩待搜索数据遍历所述压缩字典数据，得到压缩命中数据。该技术方案从内存中读取的数据大大减少，每次比较的数据较少，比较速度加快，不仅提高了字典搜索效率，也大大降低了对内存的带宽占用。另外，在CPU外接一个比较装置进行字典搜索，也减轻CPU的处理压力。
字典搜索方法系统比较装置