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公开(公告)号：CN107330074A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710525604.1
申请日：2017-06-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的模型训练方法，包括将部分标注的图像数据作为网络模型的训练数据，通过深度网络将所述训练数据表示为类二值哈希编码，其中，所述类二值哈希编码是指取值是连续值的一种模拟二值哈希编码；将获得的类二值哈希编码作为输入，连接到深度网络的一个或多个任务层，同时使用一个或多个任务进行训练；基于类二值哈希编码获得带有所述可供检索的特征信息的用于表示所述训练数据的二值哈希编码。
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公开(公告)号：CN107229757A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710530458.1
申请日：2017-06-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06F16/434 , G06F16/43 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的针对视频数据的网络训练方法，利用深度神经网络提取视频样本的特征矩阵；将所获得的视频样本的特征矩阵作为整体进行建模，获得所述视频样本的高维实值表示；将所获得的高维实值表示利用深度网络进一步表示为二值哈希编码。
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公开(公告)号：CN103729648B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410006653.0
申请日：2014-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种领域自适应模式识别方法，该方法通过将源域样本表示为目标域样本的线性组合来将其转换到目标域上，然后利用转换后的样本训练监督模型，并利用训练好的监督模型来进行目标域上的模式识别。该方法在源域与目标域的公共子空间中求解所述线性组合系数，保证了源域到目标域转换的可靠性和稳定性；同时，在原始样本空间应用所求得的重构系数进行目标域化，保留了目标域特定的信息，更有利于目标域上识别模型的学习。该方法既能有效利用源域与目标域共性以建立源域到目标域迁移的桥梁，又能充分挖掘目标域的特性，进一步提升目标域上任务的性能。
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公开(公告)号：CN103729648A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410006653.0
申请日：2014-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种领域自适应模式识别方法，该方法通过将源域样本表示为目标域样本的线性组合来将其转换到目标域上，然后利用转换后的样本训练监督模型，并利用训练好的监督模型来进行目标域上的模式识别。该方法在源域与目标域的公共子空间中求解所述线性组合系数，保证了源域到目标域转换的可靠性和稳定性；同时，在原始样本空间应用所求得的重构系数进行目标域化，保留了目标域特定的信息，更有利于目标域上识别模型的学习。该方法既能有效利用源域与目标域共性以建立源域到目标域迁移的桥梁，又能充分挖掘目标域的特性，进一步提升目标域上任务的性能。
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公开(公告)号：CN103577815A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310628537.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸对齐方法和系统，所述方法包括：在参考集中找到与输入人脸图像在图像特征上最相似的K个近邻人脸图像样本，其中所述参考集包括已标定面部特征点的多个人脸图像样本；从K个近邻人脸图像样本的面部特征点中得到所述输入人脸图像的面部特征点。所述方法还包括：对所述输入人脸图像的面部特征点和所述输入人脸图像的边界点做分块三角剖分，每块单独计算仿射变换，对齐到指定的脸。采用本发明可以较准确地获得多个面部特征点的位置，能够在保持身份信息的同时尽量去除姿态、表情的不一致对人脸识别的影响，提升人脸识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103324950A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201210077833.9
申请日：2012-03-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开一种基于在线学习方法的人体重现检测系统，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，在视频帧中检测人体，得到所述视频帧中的人体检测结果集合；步骤2，对所述的人体检测集合中的人体进行跟踪；步骤3，根据所述人体检测集合和人体跟踪的结果，进行学习和更新人体特征模型；步骤4，存储和管理人体特征模型，得到匹配的人体特征模型，并在新的输入视频帧中进行人体重现检测。
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公开(公告)号：CN102436637B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010297069.7
申请日：2010-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明涉及从头部图像中自动分割头发的方法和系统，方法包括：步骤1，通过人脸检测和特征定位算法提取含有人脸和头发的头部图像，并对提取出的头部图像进行归一化；步骤2，对于训练集中标定头发的头部图像，根据各头部图像中标记的头发像素点得出位置先验模型，并提取特征，进行头发和非头发SVM分类器的学习；步骤3，依据位置先验模型和头发和非头发SVM分类器从待分割的图像中选择头发种子和背景种子；步骤4，从头发种子区域和背景种子区域中提取特征，依据特征完成对应于待分割图像的头发和非头发SVM分类器的在线学习；步骤5，依据对应于待分割图像的头发和非头发SVM分类器和位置先验模型进行头发分割。本发明能够提高头发分割准确性。
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公开(公告)号：CN101995412B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010266622.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明有关于一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口，根据划伤特征对所述候选缺陷窗口进行分析，得到包含划伤的划伤窗口；步骤2，对所述划伤窗口进行合并，得到划伤区域；步骤3，对所述划伤区域进行延展，得到完整的划伤区域。本发明方法能够更加准确的对玻璃(或其他板材)图像序列中的划伤缺陷进行检测，尤其是对图像中存在的噪声更加鲁棒，且对于不同程度的划伤缺陷具有很好的适用性。
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公开(公告)号：CN101996405A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010266615.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
Abstract: 本发明有关于一种快速的玻璃图像缺陷检测及分类方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对于输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口；步骤2，根据所述候选缺陷窗口的位置关系，合并相邻的所述候选缺陷窗口，得到候选缺陷区域；步骤3，获取所述候选缺陷区域的背景信息，并按照所述候选缺陷区域的灰度分布模式提取缺陷域；步骤4，将所述缺陷域按照尺度进行归一化，并提取特征向量，根据所述特征向量进行缺陷分类，得到缺陷分类结果。采用本发明方法能够对包含噪声的玻璃图像帧中的缺陷进行准确检测，并且能够有效地区分缺陷的类别，包括对未定义缺陷的判别。
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公开(公告)号：CN101995412A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010266622.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明有关于一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口，根据划伤特征对所述候选缺陷窗口进行分析，得到包含划伤的划伤窗口；步骤2，对所述划伤窗口进行合并，得到划伤区域；步骤3，对所述划伤区域进行延展，得到完整的划伤区域。本发明方法能够更加准确的对玻璃(或其他板材)图像序列中的划伤缺陷进行检测，尤其是对图像中存在的噪声更加鲁棒，且对于不同程度的划伤缺陷具有很好的适用性。
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