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[发明专利]一种用于并行生成SIFT描述子的系统及其方法-CN201810010699.8在审
发明人：陈海波;虞志益 -专利权人：佛山市顺德区中山大学研究院;广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院;中山大学
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于并行生成SIFT描述子的系统，包括地址发生器模块、初始描述子生成模块、主方向计算模块、初始描述子重排模块以及子区域重排模块；本发明的一种用于并行生成SIFT描述子的方法，地址发生器模块根据关键点位置信息产生不同的存储文件的地址信息，主方向计算模块以及初始描述子生成模块接收存储文件的地址信息分别计算得到主方向以及生成初始描述子，最后初始描述子重排模块以及子区域重排模块根据主方向对初始描述子进行描述子重排以及子区域重排后得到最终的描述子，主方向的计算以及初始描述子的生成是同时进行的，相较于传统的先计算主方向后计算初始描述子的方式而言，加快了处理速度，减少了计算的时间。
描述子重排子区域并行地址发生器地址信息计算模块生成模块关键点位置信息存储文件接收存储传统的

[发明专利]一种计算图像局部特征描述子的方法-CN201810289941.X有效
发明人：马楠 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2018-04-03 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种计算图像局部特征描述子的方法，还包括以下步骤：计算特征描述子的位置关联矩阵G；计算角度关联矩阵B。本发明提出一种计算图像局部特征描述子的方法，通过变换矩阵对SIFT描述子进行变化，使原有的特征描述子具有更多的空间信息，使得新的描述子具有更强的判别能力和鲁棒性。
描述子图像局部特征特征描述子矩阵变换矩阵关联矩阵空间信息位置关联鲁棒性原有的

[发明专利]一种旋转对称描述子的计算方法及硬件加速器-CN201910193892.4有效
发明人：杨建磊;赵巍胜;刘润泽 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明提供一种旋转对称描述子的计算方法，其采样位置关于采样区域中心旋转对称。本发明利用这一特点可以用移位操作代替旋转采样位置使描述子具有旋转不变性，大幅降低计算开销和存储开销。在图像上计算旋转对称描述子的步骤包括：确定采样区域；计算采样方向；计算描述子以及对描述子进行移位。本发明还提供了一种采用旋转对称描述子的计算方法的硬件加速器。
一种旋转对称描述计算方法硬件加速器

[发明专利]运动模糊稳健的图像特征匹配-CN202180015780.5在审
发明人：徐迅 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开公开了用于图像处理的方法、计算机系统和计算机存储介质。在一些实施例中，为在不同时间段期间采集的图像中的关键点计算描述子。训练好的人工神经网络被用于基于描述图像传感器在这些时间段期间的运动的运动描述子，将计算出的描述子转换成转换后描述子。
运动模糊稳健图像特征匹配

[发明专利]一种二值运动描述子的计算方法及系统-CN201810907725.7有效
发明人：刘斌;方米;俞能海;张燕翔 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种二值运动描述子的计算方法，包括：获取依据临近块划分规则得到与所述目标视频帧组中每一个目标视频帧对应的中心块和各个基本块；计算每一个目标视频帧对应的中心块和各个基本块的范数；依据每一个目标视频帧对应的中心块和各个基本块的范数，分别确定与所述目标视频组对应的基于临近块相似运动的第一二值运动描述子和确定基于临近块总体运动的第二二值运动描述子；将所述第一二值运动描述子和所述第二二值运动描述子作为所述目标视频帧组的目标描述子。上述的计算方法，不但对目标视频帧中的中心块和基本块按预设的划分规则进行划分，而且还计入了临近块总体运动对目标描述子进行描述，提高了目标描述子计算的准确性。
一种运动描述计算方法系统

[发明专利]图像信息提取方法、训练方法及装置、介质和电子设备-CN202010818332.6在审
发明人：樊欢欢;李姬俊男 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像信息提取方法、图像信息提取网络的训练方法、图像信息提取装置、图像信息提取网络的训练装置、计算机可读存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该图像信息提取方法包括：获取图像，提取图像的局部描述子；计算局部描述子的置信度；基于局部描述子以及局部描述子的置信度，提取图像的全局描述子。本公开可以提高提取图像描述子的精确度。
图像信息提取方法训练装置介质电子设备

[发明专利]一种基于注意力机制的描述子不变性选择方法和系统-CN202111537515.1在审
发明人：李佳鹏;李宏 -专利权人：绍兴市北大信息技术科创中心;浙江省北大信息技术高等研究院;杭州未名信科科技有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于注意力机制的描述子不变性选择方法和系统，包括如下步骤：预备数据序列，将图像输入多尺度特征提取模块，生成四种各异不变性的局部特征描述子；将上述局部特征描述子送入并行自注意力模块提取出四种各异不变性的元描述子；计算一对关键点的四种各异不变性元描述子的相似度，并将其经过softmax函数作为每种局部描述子的权值系数；最后加权计算出关键点最终的局部描述子距离，完成对局部描述子不变性选择的过程。
一种基于注意力机制描述不变性选择方法系统

[发明专利]基于合成描述子的人体动作识别方法及系统-CN201510195277.9有效
发明人：谌先敢;刘海华;高智勇;刘李漫 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2015-04-22 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于合成描述子的人体动作识别方法及系统，涉及计算机视觉和视频监控领域。本发明首次提出“合成描述子”这个概念，提取视频中位于不同时间点上的信息，合成到一帧图像上，得到合成描述子。合成描述子有三种图像合成描述子、累积梯度合成描述子、光流合成描述子。提取视频的三种合成描述子后，分别计算这三种合成描述子的局部特征和全局特征。在人体动作识别的过程中，使用这三种合成描述子的局部特征和全局特征来表征人体的动作。与现有技术运算量较大且不包含全局信息相比，本发明不仅能从视频中提取三种合成描述子的局部特征和全局特征，而且运算量较小，能够快速识别人体动作。
基于合成描述人体动作识别方法系统

[发明专利]基于级联机制的车位线顶点定位方法、系统、终端及介质-CN201711439249.2有效
发明人：吴子章;王凡;唐锐 -专利权人：北京纵目安驰智能科技有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于级联机制的车位线顶点定位方法、系统、终端及介质，包括以下步骤：输入语义分割二值图像；遍历语义分割二值图像上的像素点，找出位置处于图像边缘的像素点；使用至少一级圆形模板计算该像素点的特征描述子；使用计算出的至少一级特征描述子逐一过滤图像；聚类像素点，并将满足聚类条件的像素点归类于车位线顶点的候选点，结束流程。本发明采用两级特征描述子联合构成的高维度的特征描述子比传统的SIFT/SURF等特征描述子都更具描述性，且分级计算的优势使得绝大部分点只计算了第一级特征描述子的特征，计算量显著减少。
基于级联机制车位顶点定位方法系统终端介质

[发明专利]点云处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210557352.1在审
发明人：姜伟鑫 -专利权人：广州小马智行科技有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请涉及一种点云处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标对象当前时刻的点云集以及获取点云集中各扫描点的点特征；获取第一帧点云和第二帧点云；根据预设算法获取第一帧点云的描述子，得到第一描述子，以及根据预设算法获取第二帧点云的描述子，得到第二描述子；计算第一描述子中各维度标准差，得到第一特征集，第一特征集中包含第一描述子中各维度标准差；计算第二描述子中各维度标准差，得到第二特征集，第二特征集中包含第二描述子中各维度标准差；计算第一特征集和第二特征集的相似度
处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种视觉词汇的上下文描述子生成方法-CN201610005159.1有效
发明人：姚金良;王小华;黄孝喜;杨冰;谌志群;王荣波;陈浩;杨醒龙 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-01-04 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/72 文献下载
摘要：本发明涉及一种视觉词汇的上下文描述子生成方法。本发明包括离线学习、上下文描述子生成和上下文描述子相似性计算。离线学习用于视觉词汇词典的构建和视觉词汇的评价。上下文描述子生成步骤如下：1.局部特征点的提取和特征描述子的量化；2.上下文的选择；3.上下文中局部特征点的特征提取和上下文描述子的生成。上下文描述子相似性计算依据上下文描述子中局部特征点的方位、主方向和视觉词汇一致性来验证两个上下文描述子中的局部特征点是否匹配，并通过匹配的视觉词汇的反文档频率的和来评价两个上下文描述子的相似性。本发明构建的上下文描述子能够适应图像裁剪、旋转、尺度缩放等变换带来的影响，可用于基于视觉词汇的图像检索和分类等应用中。
上下文描述视觉词汇局部特征相似性计算构建离线匹配特征描述子生成步骤特征提取图像裁剪图像检索文档频率可用缩放尺度量化验证学习分类应用

[发明专利]一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法-CN201811317282.2有效
发明人：丁新涛;左开中;汪金宝;接标;俞庆英 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明适用于图像配准技术领域，提供了一种基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法，该方法别通过标注样本学习补丁图像的属性类别，利用图形基元学习补丁图像的几何特征，将属性类别与几何特征融合进而得到局部补丁图像的特征向量，也即：基于图形基元的描述子。通过描述子向量的相似完成补丁之间的配准，实现了基于机器学习描述子的分类刻画，本发明提出的基于图形基元的双模深度学习描述子构造方法，针对经典图像配准方法CPU计算量较大的弊端，探索GPU(图像处理器)计算的描述子分类方法主要建立描述子训练集，构建多模卷积网络，在GPU上训练类别与几何模式，实现局部补丁图像的分类配准。解决描述子的分类描述方法，以及GPU上的实现问题。
一种基于图形双模深度学习描述构造方法

[发明专利]基于点云VFH描述子的识别空间物体位姿方法-CN201710148765.3有效
发明人：高会军;林伟阳;孙敬颋;毕程;杨学博;李湛;于兴虎;邱剑彬 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：基于点云VFH描述子的识别空间物体位姿方法，本发明涉及识别空间物体位姿方法。本发明是要解决现有技术没有可行的手段确保采集样本的代表性，也无法做到精确，同时大量的样本导致运算时间过于冗长的问题，而提出的基于点云VFH描述子的识别空间物体位姿方法。该方法是通过一、计算点云对应的vfh特征描述子；二、计算差值向量di；三、计算特征向量空间；四、计算di投影到特征vfh描述子空间的坐标为Ωi；五、计算di投影到特征vfh描述子空间的坐标ΩΓ；六、确定训练BP神经网络的输入和输出维数；七、将投影后的vfh描述子对应角度输出为1；八、确定当前点云的视角等步骤实现的。
基于 vfh 描述识别空间物体方法

[发明专利]一种将HardNet的128维浮点型特征描述子进行256维二进制量化的方法-CN202010928071.3在审
发明人：林秋华;齐妙颖 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种将HardNet的128维浮点型特征描述子进行256维二进制量化的方法，属于图像处理领域。对于一幅输入图像，首先采用SIFT算法检测图像的特征点，以特征点为中心，将输入图像按照SIFT所计算的旋转角旋转，截取一块子图送入HardNet网络，输出128维浮点型特征描述子。然后，将特征描述子的128个浮点数按照从小到大的顺序排序，计算128维浮点型特征描述子的三分位点的位置和大小。进而将128维浮点型特征描述子量化为256维二进制特征描述子，用于图像匹配。与SIFT相比，本发明匹配成功率能够提高到100％；与HardNet浮点型描述子相比，本发明二进制描述子的匹配速度可提升约3倍。
一种 hardnet 128 浮点特征描述进行 256 二进制量化方法

[发明专利]一种新型的二值SIFT描述子及其图像匹配方法-CN201611044893.5在审
发明人：马燕;苏明哲;张相芬;李顺宝;张玉萍;徐晓钟 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型的二值SIFT描述子及其图像匹配方法，解决现有技术中存在的大容量图像匹配速度慢、SIFT方法或BSIFT方法对图像镜像翻转变化敏感的问题。包括步骤S1构建描述子步骤；S2图像匹配步骤；其中，S1构建描述子步骤包括S11分别提取待匹配图像对的SIFT特征点；S12计算128维SIFT特征点描述子；S13对128维SIFT特征点描述子进行重构，得到128维R‑SIFT描述子；S14计算128维R‑SIFT描述子的相邻值之间的差值；S15二值化R‑SIFT描述子，得到128位二值描述子BR‑SIFT；S16构建翻转图的二值描述子MBR‑SIFT；S2图像匹配步骤包括S21对于待匹配图像对中的SIFT特征点对计算相似距离；S22根据最近邻匹配进行SIFT特征点对的相似性判断；S23输出SIFT特征点匹配后的图像对。
一种新型 sift 描述及其图像匹配方法

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