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公开(公告)号：CN111340820B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010085655.9
申请日：2020-02-10
IPC: G06T7/11 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 一种图像分割方法，应用于医学影像处理技术领域，包括：将待分割图像进行逐级编码，得到该待分割图像最高级特征图像，将该最高级特征图像输入给紧凑特征学习模型，得到紧凑特征图像，将该紧凑特征图像结合该最高级特征图像进行逐级解码，以还原该紧凑特征图像的空间信息，得到待分割目标图像，对该待分割目标图像中的各像素的待分割类别进行预测，得到该待分割目标图像的分割预测图，根据该分割预测图，提取该待分割目标图像的预测边界。本申请还公开了一种图像分割装置、电子设备及存储介质，可提升图像分割准确度，同时，降低图像分割中的噪声影响。
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公开(公告)号：CN109567839B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811389123.3
申请日：2018-11-20
Abstract: 本发明公开了一种髋关节X光图像自动分析方法，包括：获取预先进行了S个关键点位置标注的髋关节X光图像；对于预先收集的一系列髋关节X光图像，在标注的每一个关键点上分别取一张切片图像，所得到的每一切片图像即为初步模板，从而构成一个初步模板库，则对于S个关键点共有S个初始模板库；分别对每一个初始模板库中的初步模板采用模板匹配的方法求取相似度，最终选取出多个模板，构成能够用于查找一个关键点的有序模板库，则对于S个关键点共有S个有序模板库；对于待分析的髋关节X光图像，通过模板匹配与聚类的方式结合每一有序模板库实现每一关键点的分析查找。该方法可以自动的、准确的实现髋关节X光图像分析。
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公开(公告)号：CN113436199B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110838594.3
申请日：2021-07-23
Abstract: 本发明公开了一种半监督视频目标分割方法及装置，该方法包括：获取待分割视频的模板帧图像、模板帧图像分割标签及待查询帧图像；将模板帧图像及模板帧图像分割标签输入至第一编码器提取特征，得到复合特征；将待查询帧图像输入至第二编码器提取特征，得到图像特征；将复合特征及图像特征输入至预先训练的时序推断模块进行分割结果预测，得到待查询帧图像对应的预测分割结果。本发明提供的方案，基于预测分割结果的循环一致性进行半监督训练，在仅需要一段视频中第一帧图像及第一帧图像分割标签的前提下，能高效地进行训练，基于此所进行的视频目标分割仍然具有较高的预测精度，从而无需人工一一进行标注，节省了时间成本，同时提高了分割效率。
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公开(公告)号：CN111263226B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202010057682.5
申请日：2020-01-17
IPC: H04N21/44 , H04N21/472 , G06T11/60 , G06T9/00
Abstract: 视频处理方法、装置、电子设备及介质。一种视频处理方法，方法包括：分别将待替换视频与目标视频解码成第一帧序列及第二帧序列，获取各自分别对应的待替换对象图像及目标对象图像；对待替换对象图像进行编码，编码过程中加入预选噪声；对编码结果进行风格迁移；对风格迁移的编码结果进行解码重建，使得目标对象图像替换待替换对象图像，得到重建图像；将重建图像融合到第一帧序列，得到替换后的第一帧序列，将替换后的第一帧序列恢复为视频。该方法节约了时间成本和物资成本，减少了替换痕迹，从而保证换脸效果的清晰度与真实度，具备较高的观看效果，并且操作简单。
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公开(公告)号：CN113436199A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110838594.3
申请日：2021-07-23
Abstract: 本发明公开了一种半监督视频目标分割方法及装置，该方法包括：获取待分割视频的模板帧图像、模板帧图像分割标签及待查询帧图像；将模板帧图像及模板帧图像分割标签输入至第一编码器提取特征，得到复合特征；将待查询帧图像输入至第二编码器提取特征，得到图像特征；将复合特征及图像特征输入至预先训练的时序推断模块进行分割结果预测，得到待查询帧图像对应的预测分割结果。本发明提供的方案，基于预测分割结果的循环一致性进行半监督训练，在仅需要一段视频中第一帧图像及第一帧图像分割标签的前提下，能高效地进行训练，基于此所进行的视频目标分割仍然具有较高的预测精度，从而无需人工一一进行标注，节省了时间成本，同时提高了分割效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111131658B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010063025.1
申请日：2020-01-19
Abstract: 本发明提供了图像隐写方法、装置、电子设备及介质，包括：S1，通过载体图像生成第一失真代价图；采用可微的嵌入方法，根据隐写信息和第一失真代价图，生成第一载密图像；S2，将第一载密图像输入至隐写分析网络模型，反向传播后得到第一失真代价图的第一梯度；S3，根据第一梯度的值和第一梯度的方向得到第二动量，并根据第二动量更新第一失真代价图，得到第二失真代价图，根据第二失真代价图得到第二载密图像；S4，重复步骤S2‑S3，根据第N梯度的值和第N梯度的方向得到第N+1动量，并根据第N+1动量更新第N失真代价图，得到第N+1失真代价图，根据第N+1失真代价图得到第N+1载密图像，该第N+1载密图像为能够欺骗网络检测的最终载密图像，其中，N≥5。
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公开(公告)号：CN109948615B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910232853.0
申请日：2019-03-26
Abstract: 本发明公开了一种多语言文本检测识别系统，包括：文本检测器，用于在输入图像中生成一系列的文本候选框；归一化单元，用于在每一文本候选框在保存原有宽高比的基础上将所有文本候选框调整为统一高度；脚本识别网络，用于对归一化后的文本候选框中文本的类型进行识别，确定相应文本为符号或者某个具体的语言类型；基于注意力机制的多语言文本识别网络，用于对归一化后的文本候选框中文本内容进行识别。该系统可以同时检测并识别出场景文本图像中的多种语言的文本。
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公开(公告)号：CN111798471A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010731266.9
申请日：2020-07-27
Applicant: 中科智脑(北京)技术有限公司 , 中国科学技术大学 , 北京中科研究院
Abstract: 本发明公开了一种图像语义分割网络的训练方法，基于不确定性的域分割方法，根据图像的不确定性在像素层面将输入图像分成两个域，元训练域和元测试域，元训练域由不确定度高的像素组成，元测试域由不确定度低的像素组成；基于元学习的模型优化方法，模型首先在元训练域上更新，然后再元测试域上进行更新方向的微调；通过以上两个方面，不仅提升分割效果还提升了网络模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111314331A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010080796.1
申请日：2020-02-05
Abstract: 本发明公开了一种基于条件变分自编码器的未知网络攻击检测方法，将已知类别的分类与未知攻击检测问题分为两个阶段。第一阶段利用基于变分自编码器的分类器在实现将网络流量按照已知类别分类的基础上实现对网络流量的特征提取。第二阶段利用第一阶段训练的编码器获取网络流量的特征表达，利用解码器的重构误差校正第一阶段的检测结果，识别未知攻击。可见，本发明既能实现传统检测方法识别正常流量和异常流量的攻击类型的功能，又能实现未知攻击的检测。
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