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公开(公告)号：CN102222339B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110163655.7
申请日：2011-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是一种基于纹理和强度特征融合的多尺度背景建模方法。对输入图像序列进行多尺度变换；对每个尺度的图像用尺度不变中心对称的局部三元模式算子表示，用自适应的模式核密度方法计算每个尺度图像中所述模式属于背景的概率，并把累加权值超过纹理比重阈值的概率密度分布作为背景，计算所述模式属于背景的概率；把每个尺度的强度图像表示为强度图像，把权值累加超过强度比重阈值的高斯模型作为背景，用简化的混合高斯模型计算此强度值属于背景的概率；将相同尺度的图像纹理和图像强度进行融合，再将不同尺度的图像进行融合得到属于背景的最终概率，当此概率大于前背景分割阈值时则属于背景，反之则属于前景。
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公开(公告)号：CN101826161B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201010143009.X
申请日：2010-04-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明为一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法，其输入样本模块从数据库中输出并且由本单位化模块c类训练样本集和测试样本集进行单位化，获得单位化后的训练样本集A和测试样本集Y；局部近邻计算模块对于单位化后的测试样本集Y中的每个测试样本y，分别计算测试样本y在训练集A每个类别中的局部近邻；线性重构权值向量计算模块用每个类别的局部近邻线性重构测试样本y，并得到每个类别的线性重构权值向量，同时线性重构权值向量需要满足范数约束条件；局部近邻稀疏表示残差计算模块根据每个类别的线性重构权值向量，计算测试样本y在每个类别的局部近邻稀疏表示残差；分类模块根据每个类别的局部近邻稀疏表示残差，对测试样本y进行分类。
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公开(公告)号：CN101799872B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010144491.9
申请日：2010-04-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种场景图像的全局结构信息特征的提取方法，包括步骤如下：读取场景图像并判断是否为彩色图像，若为彩色图像则进行转换得到灰度图像，若为灰度图像则对灰度图像按照三个级别进行划分并得到三个级别划分对应的共31图像块；对图像块中每个像素的结构信息特征进行计算得到一个8维局部二元模式特征；对8维局部二元模式特征进行量化得到并计算1维局部二元模式量化特征的直方图，得到并对255维直方图特征进行主成份分析，得到40维直方图特征；计算8维局部二元模式特征的直方图，得到并将8维直方图特征和40维直方图特征融合，得到31个图像块的对应的48维结构信息特征进行融合，得到一幅图像的全局结构信息特征。
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公开(公告)号：CN101350011B
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN200710119196.6
申请日：2007-07-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及互联网信息检索，公开一种基于小样本集的互联网作弊检测方法，以打击日益严峻的搜索引擎作弊行为，本发明针对检测样本收集成本高这一难题，利用基于分类器的自学习和基于互联网拓扑结构的链接学习过程的迭代执行，不断扩充训练集，以实现在小样本集下对搜索引擎作弊进行检测，并在识别过程中采用集成的降采样策略，充分利用了互联网上广泛存在的高信誉网站所包含的信息。最后进行沿互联网拓扑结构的基于预测作弊度的标号传递，以实现检测结果优化。利用实验表明这一方法能有效地对作弊行为进行检测。
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公开(公告)号：CN101515269B
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN200810057879.8
申请日：2008-02-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种实现观点搜索引擎排序的方法，包括：使用网络爬虫对用户评论网页进行抓取，对抓取的网页进行预处理，从预处理后的网页中提取出用户评论信息；使用数据挖掘技术从该用户评论信息中提取产品的属性，并确定属性评论信息的极性，构建评论信息库；转换该评论信息库中所有用户评论信息文档的格式，构建用户评论信息文档的层次结构；对转换以后的用户评论信息建立倒排序索引；对建立倒排序索引的用户评论信息进行排序；对用户评论信息进行统计分析及可视化。利用本发明，有效地融合了用户评论信息的品质因素，并充分考虑了时间维度信息，能够为潜在用户提供更准确、更相关、更及时的观点信息服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102024049A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010591494.7
申请日：2010-12-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种用于电子商务平台的图像检索方法，步骤S1：从商品图像库中提取所有商品图像的外观特征并用统计直方图向量描述，使提取的商品外观特征对图像的尺度、旋转、平移变换具有鲁棒性；然后通过查找最近邻方法把同一类商品图像库中所有商品外观特征与待检索商品图像的外观特征分别计算欧式距离，得到依据不同商品外观特征的商品图像的排序；步骤S2：依据所述排序，根据相似度打分；步骤S3：消费者根据对商品图像外观方面关注度的不同，对同一类商品图像的不同特征得分进行自主组合，将每种特征的得分乘上各自的关注度权重值，得分相加，根据总分得到与消费者所要检索的商品最相似的商品图像的排列。
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公开(公告)号：CN101894264A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010195097.8
申请日：2010-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明为一种基于短语包模型的图像类别标注方法，该方法在现有的字包模型表示的基础上，引入视觉字之间的位置信息，提出了短语包模型表示策略。本发明有效的解决了传统字包模型缺乏位置信息导致判别性不足与加入分块的位置信息后对目标位移敏感之间的矛盾；使得图像在引入视觉字之间的位置信息而增加了判别性的同时，消除了对目标在图像中位移的敏感性，有效地提高了图像类别标注系统的性能，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN101814147A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201010144474.5
申请日：2010-04-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明是一种实现场景图像的分类方法，该方法采用两级分类器对场景图像进行分类，第一级分类器利用全局结构信息特征得到候选类别，并通过分类结果判定相似类别对，第二级分类器则利用局部纹理信息特征区分相似类别，采用分类器的级联综合利用场景图像的全局结构信息特征和局部纹理信息特征，使得该方法做到不同场景类别鲁棒分类，相似场景类别有效区分。
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公开(公告)号：CN101409634A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200710175668.X
申请日：2007-10-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 基于信息检索的互联网新闻影响力定量分析工具及方法，工具包括：网页内容判重模块判断网页是否为近似网页；相关信息提取模块提取网页中相关信息；新闻转载率计算模块计算转载网站权威度值；找出新闻源网站和新闻转载率；新闻信源网站影响力确定模块判断新闻源网站的人气指数，获取新闻信源网站影响力因子；新闻回复率计算模块确定网络新闻回复率；新闻影响力计算模块计算新闻影响力值。方法是判断网页是否为近似网页，提取新闻网页转载信息和回复信息，计算新闻转载率，计算新闻的回复率，计算新闻源网站的权威度，计算新闻源网站的影响力因子，计算新闻影响力。本发明定量计算结果与用户的定性分析结合，帮助用户对新闻影响力大小进行判断。
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公开(公告)号：CN101140625A
公开(公告)日：2008-03-12
申请号：CN200610112886.4
申请日：2006-09-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/80
Abstract: 本发明涉及图像处理与模式识别学技术领域，公开一种多分辨率退化字符自适应识别系统及方法，针对多分辨率退化字符识别问题，本发明系统包括多分辨率图像质量判别装置，多分辨率退化字符识别装置。方法包括：对字符库中输入字符图像按着不同分辨率字符图像质量进行判别；以及根据多分辨率字符图像质量判别数据对多分辨率的退化字符进行自适应识别。本发明将字符图像质量信息加入多分辨率退化字符识别过程，根据输入字符图像分辨率质量的前馈信息自适应地选择子分类系统，从而提高多分辨率退化字符识别方法的性能。
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