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公开(公告)号：CN105320923B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201410381923.6
申请日：2014-08-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种车型识别方法及装置，其中，所述方法包括：提取待查询图像中待查询车辆对应的第一子图像；获取所述第一子图像与预先建立的数据库中每一种车型的视觉特征相似度；确定所述视觉特征相似度有大于预设第一阈值的视觉特征相似度，将大于预设第一阈值的视觉特征相似度中的最大值对应的车型作为输出的识别结果；其中，所述数据库包括：多种车型数据库，每一车型数据库包括：该车型的多个样例图像的集合；所述车型的样例图像包括：不同光照条件下的车辆图像、不同拍摄角度的车辆图像和不同场景的车辆图像。上述方法可解决因车牌识别精度限制或套牌、无牌、牌照有损而不能识别车辆的问题，同时提高车辆识别的准确率。
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公开(公告)号：CN107688816A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201610633087.5
申请日：2016-08-04
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6232
Abstract: 本发明提供了一种图像特征的池化方法及装置，所述方法包括：获取图像的若干个维度相同的局部特征；对所述若干个维度相同的局部特征分别在各维度上从大到小进行排序，以得到排序后的第一特征序列；在各维度上分别选取所述排序后的第一特征序列中排序在前的预设数量的局部特征，以得到筛选后的第一特征序列；在各维度上分别对所述筛选后的第一特征序列求平均值，得到所述图像的与局部特征维度相同的全局特征。本发明使得池化后的特征具有紧凑性、抗异常值、抗背景干扰能力及较强的区分力，解决了现有技术中特征维度高或特征区分力低等问题。
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公开(公告)号：CN106980656A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710142528.6
申请日：2017-03-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3028
Abstract: 本发明公开一种基于二值码字典树的搜索方法，包括：获取数据库中每一图像的二值码，将每个二值码划分为m段子串；针对数据库中所有图像的第j段子串，建立该第j段子串的一个二值码字典树；所述二值码字典树的数量为m个；每一二值码字典树包括：内部节点和叶子节点；获取待查询图像的二值码以及该二值码的m段子串；针对待查询图像二值码的第j段子串，在数据库中所有图像的第j段子串对应的二值码字典树中查找汉明距离不超过的二值码；遍历待查询图像二值码的所有子串，获得每一子串的查询结果；j小于等于m。本发明的方法在汉明空间精确近邻搜索时可以降低查找数量，提高搜索速度。
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公开(公告)号：CN103744974B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410012810.9
申请日：2014-01-10
Applicant: 北京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种局部兴趣点选取的方法及设备，其中，获取待检测图像所有的局部兴趣点以及每一局部兴趣点的属性；根据属性的重要性获取每一局部兴趣点的重要性；根据局部兴趣点的重要性，采用预设的选取规则选取待检测图像的至少一个局部兴趣点。其中，属性的重要性为通过训练预设的多个图像中每一图像的每一局部兴趣点的属性得到；预设的选取规则为所述局部兴趣点的重要性大于设定阈值，局部兴趣点的数量满足设定范围。上述方法选取的局部兴趣点能够反映图像的特征，且能够提高图像检索和图像匹配的准确率，同时可利用选取的局部兴趣点对应的局部特征描述子进一步聚合成全局特征描述子，从而提高全局特征描述子在图像检索和匹配中的准确率。
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公开(公告)号：CN104767998A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510134617.7
申请日：2015-03-25
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/136 , H04N19/139
Abstract: 本发明公开了一种面向视频的视觉特征编码方法及装置，所述方法包括：获取视频流中当前帧的局部特征；确定所述当前帧的局部特征在当前帧的参考帧中的参考局部特征范围，所述当前帧的参考帧为该当前帧的相邻一帧或多帧；根据所述参考帧的参考局部特征范围，确定所述当前帧的局部特征在所述参考帧中的参考局部特征；根据所述视频流中各帧的局部特征和参考局部特征，获取所述视频流的待发送的局部特征比特流。上述方法能够在客户端传输数据时快速压缩传输的特征数据，降低传输数据量，且提高传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104700402A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510065371.2
申请日：2015-02-06
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于场景三维点云的视觉定位方法及装置，方法包括：将场景点云划分为多个不相交的子集；根据待查询图像的全局特征描述子、每个子集的全局特征描述子，将所有子集进行优先级排序，获得子集队列；选择子集队列中的第一个子集，查找第一个子集中的各场景点与待查询图像的局部特征的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；否则选择子集队列中的第二个子集，查找第一个子集和第二个子集中各场景点与待查询图像的局部特征的匹配关系，并确定查找到的匹配关系是否满足结束条件，如果满足，则结束；根据查找到的匹配关系估计拍摄待查询图像相机的位置和方向。上述方法能够提高查找匹配关系的效率。
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公开(公告)号：CN104616012A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410182901.7
申请日：2014-04-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4671
Abstract: 本发明提供一种获取紧凑全局特征描述子的方法，其中，所述方法包括：获取待处理图像的可伸缩全局特征描述子；根据所述可伸缩全局特征描述子中每一维度上的数值，对所述可伸缩全局特征描述子进行二值化处理，得到包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子；根据预设的比特选择表，从包括比特的二值化后的可伸缩全局特征描述子中选择若干个比特，将选择的若干个比特组成紧凑全局特征描述子。上述方法能够将可伸缩全局特征描述子压缩成长度很小检索性能很优的紧凑全局特征描述子，相比现有技术中的全局特征描述子压缩技术，时间复杂度更低，内存占用量更少。
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公开(公告)号：CN102521618B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110358181.1
申请日：2011-11-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种局部描述子的提取方法、图片检索方法及图像匹配方法，其中，提取方法包括：获取预检索的目标图片的一个以上的兴趣点；获取所述目标图片中与每一兴趣点对应的N个子扇区；针对每一兴趣点，根据N个子扇区中每一子扇区内部的像素建立像素梯度方向直方图，得到与N个子扇区对应的N个多维原始子局部描述子；将每一多维原始子局部描述子与预置权重相乘，得到N个多维加权子局部描述子；在预置的量化词典中查找与所述多维加权子局部描述子相似的视觉单词，得到与每一兴趣点对应的N个视觉单词；将查找的所有兴趣点的所有视觉单词组成所述目标图片的局部描述子。上述提取方法获取的局部描述子具有较好的判决力。
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公开(公告)号：CN103235949A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310126255.8
申请日：2013-04-12
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K9/4619 , G06K9/4642 , G06K9/52 , G06K2009/4666 , G06T3/00 , G06T3/40 , G06T3/4084 , G06T7/60 , G06T2207/20021 , G06T2207/20024 , G06T2207/20056
Abstract: 本发明提供一种图像兴趣点检测方法和装置。其中，方法包括：获取原始输入图像；对原始输入图像进行降采样处理，得到多个不同分辨率的采样图像；将每个采样图像划分为多个图像小块；采用高斯拉普拉斯滤波器依次对每个采样图像中多个图像小块进行滤波处理，得到每个采样图像中多个图像小块的滤波图像；获取每个采样图像中多个图像小块的滤波图像的图像兴趣点。用于解决现有技术中内存资源占用较多，检测速度低的问题。
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公开(公告)号：CN103226589A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310127331.7
申请日：2013-04-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种获取图像的紧凑全局特征描述子的方法及图像检索方法，其中，该方法包括：获取图像的至少一个局部特征描述子，从所有的局部特征描述子中选取一个或多个局部特征描述子，将所选取的局部特征描述子进行降维，获得降维后的局部特征描述子；根据第一规则，将降维后的局部特征描述子转换为用于表达图像视觉特征的全局特征描述子；将全局特征描述子进行数据压缩，得到图像的紧凑全局特征描述子；其中，全局特征描述子的字节大小可根据第一规则中的参数值的变化而变化。上述方法获取的全局视觉特征更加紧凑并具有可伸缩性，解决了现有技术中内存较低的移动终端上空间不足的缺陷。
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