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公开(公告)号：CN101894264B
公开(公告)日：2012-11-14
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：CN102156871A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201010112518.6
申请日：2010-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明为基于类别相关的码本和分类器投票策略的图像分类方法，首先图像数据集预处理模块将图像表示为局部显著区域图像块的集合；类别相关的码本生成模块生成类别相关的码本；图像向量化模块根据类别相关的码本，将图像表示为图像向量，类别相关分类器训练模块选择其中的训练图像向量和训练图像对应的类别标签训练任意两个类别之间的分类器；最后，基于分类器投票策略的测试图像分类模块根据各个分类器的投票结果，确定测试图像的类别标签。类别相关码本生成模块有效地解决了码本过大导致维数灾难与码本过小判别性不足的矛盾；同时类别相关的分类器训练模块也摆脱了多类别分类中样本不均衡产生的问题，提高了分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101789111A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN200910244512.1
申请日：2009-12-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明为一种场所广告与电子广告数据实时交互的系统，该系统包括：用户利用场所广告摄取单元拍摄场所广告图片，客户端读取场所广告图片并发送给广告商服务器；广告商服务器将接收的场所广告图片交给图像内容分析与检索单元；图像内容分析与检索单元在广告图片数据库中检索对应的数据库图片并将检索结果中数据库图片对应的商品信息数据库中的相关信息返回给广告商服务器；广告商服务器将图像内容分析与检索单元返回的商品信息发送给客户端。图像内容分析与检索单元采用图像画面内容检索和文字区域检测与文字识别相结合，增加了系统的稳定性和可靠性；利用手机信号，互联网可实时方便的完成用户与广告提供商、厂商的交互。
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公开(公告)号：CN102156871B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201010112518.6
申请日：2010-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明为基于类别相关的码本和分类器投票策略的图像分类方法，首先图像数据集预处理模块将图像表示为局部显著区域图像块的集合；类别相关的码本生成模块生成类别相关的码本；图像向量化模块根据类别相关的码本，将图像表示为图像向量，类别相关分类器训练模块选择其中的训练图像向量和训练图像对应的类别标签训练任意两个类别之间的分类器；最后，基于分类器投票策略的测试图像分类模块根据各个分类器的投票结果，确定测试图像的类别标签。类别相关码本生成模块有效地解决了码本过大导致维数灾难与码本过小判别性不足的矛盾；同时类别相关的分类器训练模块也摆脱了多类别分类中样本不均衡产生的问题，提高了分类性能。
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公开(公告)号：CN102156885B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201010112508.2
申请日：2010-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明为一种基于级联式码本生成的图像分类方法，该方法采用级联式的码本生成方式，根据训练样本的变化，动态地调整样本映射空间，使得训练样本更容易被分开，进而训练基于当前码本的分类器。测试图像依次通过训练好的每一个分类器，如果所有分类器输出为正，图像类别标签判别为正，否则，图像类别标签判别为负。该方法采用级联式的码本生成方法，使得每一轮的码本在保持较强的判别性的同时，降低了图像表示的维数，解决了码本多样性与维数灾难之间的矛盾；同时，本方法采用级联式的码本生成方式，使得每一轮训练正负样本数目相同，巧妙的解决了特定类别分类中常见的样本不均衡问题，具有重要的应用价值。
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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：CN102156885A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201010112508.2
申请日：2010-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明为一种基于级联式码本生成的图像分类方法，该方法采用级联式的码本生成方式，根据训练样本的变化，动态地调整样本映射空间，使得训练样本更容易被分开，进而训练基于当前码本的分类器。测试图像依次通过训练好的每一个分类器，如果所有分类器输出为正，图像类别标签判别为正，否则，图像类别标签判别为负。该方法采用级联式的码本生成方法，使得每一轮的码本在保持较强的判别性的同时，降低了图像表示的维数，解决了码本多样性与维数灾难之间的矛盾；同时，本方法采用级联式的码本生成方式，使得每一轮训练正负样本数目相同，巧妙的解决了特定类别分类中常见的样本不均衡问题，具有重要的应用价值。
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