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公开(公告)号：CN1225127C
公开(公告)日：2005-10-26
申请号：CN03157077.1
申请日：2003-09-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/577 , H04N19/513 , H04N19/58 , H04N19/61
Abstract: 本发明公开了一种用于视频编码的双向预测方法，在编码端双向预测编码时，首先，对当前B帧的每一图像块，获得当前图像块给定的侯选前向运动矢量；然后，利用计算得到候选后向运动矢量，采用双向预测的方法得到候选双向预测参考块；在给定的搜索范围之内和/或给定的匹配阈值之内，计算匹配；最后，选取最优的匹配块来确定该块最终的前向运动矢量、后向运动矢量和块残差。本发明通过对一个运动矢量的编码就实现了双向预测的目的，而且基本上不增加编码端搜索匹配块的复杂度，能够极大的节省对运动矢量的编码量，并且可以更真实地体现视频中物体的运动，与前向和后向预测编码相结合，实现新的预测编码类型，可适用于正在制定的AVS标准。
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公开(公告)号：CN1670764A
公开(公告)日：2005-09-21
申请号：CN200410029454.8
申请日：2004-03-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的人脸样本生成方法。该方法对人脸样本集进行编码，然后将编码后的人脸样本集作为遗传算法的初始种群，用一分类器作为适应度函数评价样本的适应度，并进行遗传算法的选择操作、交叉操作和变异操作，以生成新的人脸样本。交叉操作是将样本划分为多个不相重叠的区域，基于交叉概率对两个样本中一选中区域进行交换；变异操作是随机从样本中划分出一个连通区域，基于变异概率对该连通区域进行模拟人脸变化的图像处理。采用本发明的人脸样本生成方法后，可以在一定数量的原始样本基础上迅速扩张人脸样本数量，从而降低人脸样本收集的工作量。
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公开(公告)号：CN1595993A
公开(公告)日：2005-03-16
申请号：CN03157078.X
申请日：2003-09-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/50
Abstract: 本发明提供了一种快速定位编码图像的方法，应用于图像/视频编解码技术，包括以下步骤：在编码图像的图像头中添加带有编码图像数据长度的信息，在解码端解析获得本帧编码图像数据的长度，对当前位置按照上述图像数据长度进行偏移，获得相邻帧编码图像的起始码位置。本发明通过新增编码图像数据长度信息，可以在解码、编辑、快进/快退等应用中快速地定位每一帧编码图像的起始位置，无需在接收编码图像和进行解码时对B帧图像进行两次分析，提高了解码效率；同时可通过该长度信息进行指针重定位等快速访问操作。
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公开(公告)号：CN1568015A
公开(公告)日：2005-01-19
申请号：CN03148031.4
申请日：2003-06-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/32
Abstract: 本发明公开了一种多视角视频编解码预测补偿方法，编码为：在两个视间，使用其一为参考视，另一视作目标视，经过变形后对参考视进行全局运动预测，获得全局运动预测参数；然后进行每个宏块全局运动预测补偿和运动向量预测补偿；根据选定的预测补偿，获得宏块残差图像；对残差图像进行变换、量化、熵编码，最终输出宏块编码码流；所述解码首先获得目标视中当前帧对参考视的全局运动预测参数，进入每个宏块解码过程；进行熵解码、反量化及反变换，获得宏块采用的预测补偿方式、残差图像等信息。本发明在两个相关视序列间采用全局运动预测补偿和运动向量预测补偿方法，可更充分利用多视角视频中各个视之间的相关性，可有效对多视角视频进行编解码。
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公开(公告)号：CN1525762A
公开(公告)日：2004-09-01
申请号：CN03157077.1
申请日：2003-09-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/32
CPC classification number: H04N19/577 , H04N19/513 , H04N19/58 , H04N19/61
Abstract: 本发明公开了一种用于视频编码的双向预测方法，在编码端双向预测编码时，首先，对当前B帧的每一图像块，获得当前图像块给定的候选前向运动矢量；然后，利用计算得到候选后向运动矢量，采用双向预测的方法得到候选双向预测参考块；在给定的搜索范围之内和/或给定的匹配阈值之内，计算匹配；最后，选取最优的匹配块来确定该块最终的前向运动矢量、后向运动矢量和块残差。本发明通过对一个运动矢量的编码就实现了双向预测的目的，而且基本上不增加编码端搜索匹配块的复杂度，能够极大的节省对运动矢量的编码量，并且可以更真实地体现视频中物体的运动，与前向和后向预测编码相结合，实现新的预测编码类型，可适用于正在制定的AVS标准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1503194A
公开(公告)日：2004-06-09
申请号：CN02153265.6
申请日：2002-11-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种利用身材信息辅助人脸信息的身份识别方法，至少包括：采集图像信息，并进行人体检测，获取人体信息；获取人脸信息；将人脸信息和人体信息进行融合识别，获得识别结果。本发明在单一人脸识别的基础上，加入了身材辅助信息，然后将二者融合利用，在少增加或不增加系统成本的前提下，有效地提高了人脸识别系统的识别率和鲁棒性。加入身体信息，实际上相当于将人脸空间划分为根据身体信息所分割的子区域，在子区域中再进行人脸识别就降低了问题的复杂度，大大提高了基于人脸信息的身份识别算法的性能和鲁棒性。而且身材信息可以与人脸信息同时提取，不仅使采集信息的利用率提高，而且减少了系统投入。
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公开(公告)号：CN1466106A
公开(公告)日：2004-01-07
申请号：CN02140285.X
申请日：2002-07-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T15/70
Abstract: 一种基于MPEG－4的任意格式人脸模型的动画实现方法，包括步骤：显示层和控制层分别处理人脸显示与动画控制；对于特殊格式的人脸模型，首先生成相应的简单人脸模型和顶点序号对应表；然后在标准简单人脸模型的人脸动画定义表的基础上，计算出简单人脸模型的人脸动画定义表；控制层通过查找简单人脸模型的人脸动画定义表来变形简单人脸模型，再根据顶点序号对应表把变形后的简单人脸模型转回到特殊格式的人脸模型；在显示层显示特殊格式的人脸模型。本发明具有数据量小、显示效果佳、实用价值高。构造标准简单人脸模型的人脸动画定义表手工操作量较大，但由于标准简单人脸模型的人脸动画定义表只需要构造一次，本发明的实现过程仍然是比较快捷、方便的。
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公开(公告)号：CN1389804A
公开(公告)日：2003-01-08
申请号：CN01115947.2
申请日：2001-06-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/00
Abstract: 一种基于控制点运动编辑的手语词汇运动数据库生成的方法,使用运动跟踪的方法,记录每个手语词汇的真实人体运动数据,建立一个初始的手语词汇运动数据库;针对运动跟踪方法记录的运动数据中需要修改的手语,用基于控制点的手语运动编辑方法进行编辑修改;根据手语运动记录数据中帧与帧之间的运动相关性,只需手工修改手语词汇运动的某几个关键的帧,并以该手工修改的帧作为控制点,实现了根据连续帧之间的运动相关性对其他帧修改的计算。
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公开(公告)号：CN101609509B
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN200810115330.X
申请日：2008-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于预分类器的物体检测方法，包括下列步骤1)根据样本的多个局部区域内像素值的亮暗关系的组合计算特征；2)利用所述特征训练预分类器；3)应用所述预分类器对灰度图像进行检测，并进行后处理，得到物体窗口。本发明根据计算量有限，且描述能力强的特征进行预分类器的构建，并依此进行物体预检测，从而有效降低了物体检测的误检率，提高了物体检测的鲁棒性，而且还显著提高了物体检测的速度。
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公开(公告)号：CN101159043B
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN200710177656.0
申请日：2007-11-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中国科学院研究生院 , 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种视觉目标上下文空间关系编码的系统和方法。该系统以神经元网络形式实现；包括视觉图像基元编码神经元层、视觉图像目标编码神经元层、视觉图像目标逻辑关系编码神经元层和视觉目标空间关系编码神经元层；所有相邻两层神经元之间的连接权值构成了对图像内容的编码，每个编码神经元及其连接权值分别编码图像基元、图像目标、目标二元逻辑关系和目标空间关系。其具有极大的灵活性和自适应性。
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