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公开(公告)号：CN110163106A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910319715.6
申请日：2019-04-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一体式纹身检测与识别方法和系统，包括将输入图像输入至包括多层残差网络的主干网络，得到图像的卷积特征，将卷积特征输入至区域候选框网络，检测得到纹身候选框，识别网络根据纹身候选框的位置，将纹身候选框内目标区域的特征池化到统一维度分别进行纹身分类和位置回归，得到图像中纹身类别和精确候选框，通过特征学习将精确候选框和卷积特征投影到一个L2归一化的多维子空间中，得到实值向量，二值化实值向量作为输入图像的二值编码；根据待查询二值编码和所有候选二值编码之间的汉明距离，将候选纹身图象按照汉明距离从小到大排序，作为与待查询图像的纹身识别结果。本发明包括纹身检测并提取纹身特征，特征代表性强，过程简洁。
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公开(公告)号：CN110097049A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910267048.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中科视拓(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种自然场景文本检测方法及系统，包含两个神经网络模型：基于多层次语义特征融合的文本检测网络和基于注意力机制的检测筛选网络。文本检测网络是一个基于FCN的图像特征提取融合网络，该网络用于提取输入数据的多语义层次信息，并进行多尺度特征的充分融合，最后通过对融合的多尺度信息进行卷积操作，预测自然场景中的文本信息的位置和置信度。检测筛选网络是利用训练好的卷积循环神经网络对第一部分的卷积神经网络输出的初始检测结果进行判别评分从而过滤掉易与前景文字混淆的背景，从而进一步提升自然场景文本识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109785298A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811593474.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种多角度物体检测方法，包括：以深度神经网络构建检测模型；对训练图提取特征以获得多个特征图，设置多个垂直矩形锚框，获取该垂直矩形锚框与该训练图的样本物体的相交比，并以该相交比大于正例阈值的垂直矩形锚框标记为该训练图的样本物体的正例；通过该特征图对每个该正例进行回归预测，获取该样本物体的倾斜椭圆锚框的特征参数，以对该检测模型进行学习；以该检测模型检测目标图，获取该目标图中物体的倾斜椭圆锚框。
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公开(公告)号：CN103970771B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310035131.9
申请日：2013-01-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种人体的检索方法和系统。包括：图片存在判断步骤，判断是否存在待查询人体的图片，如果存在进入第一检索步骤，否则进入第二检索步骤；第一检索步骤，使用待查询人体的人体底层表观特征对人体数据库中的人体进行筛选，生成第一检索结果；在第一检索结果中，使用待查询人体的人体高层属性特征的集合，对第一检索结果中的人体进行筛选，生成最终检索结果，检索结束；第二检索步骤，确定检索方式，根据检索方式使用待查询人体的人体高层属性特征对人体数据库中的人体进行筛选，生成人体数据库的最终检索结果，检索结束。本发明实现了更准确和更快速地进行人体检索。
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公开(公告)号：CN105718868A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610029680.9
申请日：2016-01-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种针对多姿态人脸的人脸检测系统，包括：前端检测器和后端检测器，其中，所述前端检测器包括至少一层分类器，每一层包含至少两个并列的针对不同姿态人脸的第一类分类器，用于对候选的人脸与非人脸窗口进行区分；所述后端检测器包括采用深度神经网络的第二类分类器，用于进一步区分所述前端检测器的检测结果中的人脸和非人脸。相应地，本发明还提供了一种人脸检测方法。在提升检测精度的同时，有效降低检测过程的计算开销，有效提高检测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101923575B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201010269299.2
申请日：2010-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种目标图像搜索方法和系统。所述方法，包括下列步骤：在不同图像的不同尺度下针对不同初始视点位置和预测待搜索目标图像中心位置的距离，与相应初始视点位置和真实目标图像中心位置的距离进行比较，保存其中相差较多的情况所对应的上下文知识，以获得目标图像搜索模型；输入一个图像，利用所述目标图像搜索模型，在所述图像的不同尺度下预测待搜索目标图像中心的相对位置并保存，以获得准确的待搜索的目标图像在所述图像上的位置。
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公开(公告)号：CN101540041B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN200810102495.3
申请日：2008-03-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种扫描文档浏览适配方法，包括下列步骤：步骤A，对输入的扫描文档的原始页面图像，进行预处理，去掉噪音和不必要的背景信息；步骤B，判断并将所述原始页面图像划分为多个大横向部分，对每个大横向部分根据电子设备的屏幕宽度大小进行适配的分析处理；步骤C，根据分析处理结果，确定新的适配页面图像的版式安排，生成最后结果。其对扫描的图像格式的电子文档，自动转换为可供小尺寸屏幕阅读的版面模式，方便用户的使用。
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公开(公告)号：CN101794389B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN200910244271.0
申请日：2009-12-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/36
Abstract: 本发明提供了一种人脸图像光照预处理方法，包括下列步骤：1)在m个不同的截断尺度下，将人脸图像分别分解为与光照因素相对应的大尺度分量u和与人脸内在特征相对应的小尺度分量v，从而得到所述人脸图像的m个小尺度分量；2)计算相邻截断尺度下的小尺度分量之差得到所述人脸图像的m-1个尺度邻域分量；3)通过对最小的小尺度分量以及m-1个尺度邻域分量进行加权求和，得到所述人脸图像的光照预处理图像。本发明能够更加精确地捕捉和保留各种光照条件下的不同人的人脸图像的人脸内在特征，进而有效地增强人脸识别对光照变化的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101520850B
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN200910082038.7
申请日：2009-04-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了物体检测分类器的构造方法和物体检测方法与相应系统。该物体检测方法包括下列步骤：构造条带特征，其中该条带特征由多个相间子条带组成；计算该条带特征在样本图像中的响应值；根据响应值构造分类器；应用该分类器对图像进行检测，获得物体检测结果。本发明的优点在于特征对较为复杂的物体形状具有较强的描述能力，同时对于一定程度的平移、尺度误差有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN101923575A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010269299.2
申请日：2010-08-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种目标图像搜索方法和系统。所述方法，包括下列步骤：在不同图像的不同尺度下针对不同初始视点位置和预测待搜索目标图像中心位置的距离，与相应初始视点位置和真实目标图像中心位置的距离进行比较，保存其中相差较多的情况所对应的上下文知识，以获得目标图像搜索模型；输入一个图像，利用所述目标图像搜索模型，在所述图像的不同尺度下预测待搜索目标图像中心的相对位置并保存，以获得准确的待搜索的目标图像在所述图像上的位置。
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