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公开(公告)号：CN118135567A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410211335.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了序列图像标注方法，用于对序列图像进行目标标注，所述方法包括：S1、获取待处理序列图像，其中，所述待处理序列图像包括多张图像，且所述待处理序列图像的多张图像之间存在时空连续性；S2、采用预设的辅助分割模型对所述待处理序列图像中的第一张图像进行目标框选并添加对应的目标标签；S3、基于步骤S2处理后的所述待处理序列图像中的第一张图像采用预设的目标跟踪模型对所述待处理序列图像中的其余图像进行目标跟踪以对其余图像一一进行目标框选。本发明的技术方案利用了序列图像中多张图像之间的时空相关性，提高了序列图像的目标标注效率和目标标注准确率。
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公开(公告)号：CN107229757B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710530458.1
申请日：2017-06-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/43 , G06F16/483 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习和哈希编码的针对视频数据的网络训练方法，利用深度神经网络提取视频样本的特征矩阵；将所获得的视频样本的特征矩阵作为整体进行建模，获得所述视频样本的高维实值表示；将所获得的高维实值表示利用深度网络进一步表示为二值哈希编码。
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公开(公告)号：CN103577815B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201310628537.8
申请日：2013-11-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种人脸对齐方法和系统，所述方法包括：在参考集中找到与输入人脸图像在图像特征上最相似的K个近邻人脸图像样本，其中所述参考集包括已标定面部特征点的多个人脸图像样本；从K个近邻人脸图像样本的面部特征点中得到所述输入人脸图像的面部特征点。所述方法还包括：对所述输入人脸图像的面部特征点和所述输入人脸图像的边界点做分块三角剖分，每块单独计算仿射变换，对齐到指定的脸。采用本发明可以较准确地获得多个面部特征点的位置，能够在保持身份信息的同时尽量去除姿态、表情的不一致对人脸识别的影响，提升人脸识别性能。
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公开(公告)号：CN102436636B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201010296746.3
申请日：2010-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 日电(中国)有限公司
Abstract: 本发明涉及自动分割头发的方法及系统，方法包括：步骤1，对训练集和待分割的图像进行人脸检测，提取人脸部分的扩展图像；步骤2，对于训练集中的图像，根据标记的头发像素点建立通用头发特征统计模型，依据姿态进行分类，计算各类的位置先验模型；步骤3，对待分割的图像进行划分，确定待分割的图像所属的姿态类别，依据通用头发特征统计模型和所属姿态类别的位置先验模型选择头发种子和背景种子；步骤4，对头发种子建立头发特征统计模型，对背景种子建立背景特征统计模型；步骤5，根据待分割图像的头发特征统计模型和背景特征统计模型，及所属姿态类别的位置先验模型对待分割的图像进行头发分割。本发明能够解决多种人脸姿态的头发分割问题。
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公开(公告)号：CN101751559B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN200910244605.4
申请日：2009-12-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种人脸皮肤斑痣点检测方法，包括检测人脸图像中人脸皮肤上的斑痣点；计算人脸图像的斑痣点的显著性及特征，并根据所述显著性对所述斑痣点分层。本发明还提供了一种利用皮肤斑痣识别人脸的方法，包括：检测出待识别人脸图像上分层次的斑痣点；计算所述待识别人脸图像各层斑痣点与标准人脸图像中对应层次斑痣点之间的空间距离和相似度，进而计算每一层上所述待识别人脸图像与所述标准人脸图像间的相似度；根据所述待识别人脸图像与所述标准人脸图像在每一层上的相似度来计算这两幅图像之间的整体相似度。本发明提高了人脸识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101175210B
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN200610150390.6
申请日：2006-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于视频预测残差系数解码的熵解码方法，解码端读取当前宏块的辅助信息，确定宏块类型和图像块类型，依次对当前宏块的全部非零图像块执行：根据宏块类型以及当前图像块类型选择用于解码当前图像块的码表类型，当前图像块的码表类型对应多个不同的码表；依次通过码表切换，解码当前图像块的Exp-Golomb码，获得当前图像块的每一(level，run)系数数对。本发明还公开了一种用于视频预测残差系数解码的熵解码装置，包括码流接收单元、码表提供单元和解码单元。通过本发明公开的方法和装置，充分考虑了视频块残差系数的上下文环境和统计规律，不影响计算实现复杂度；提高了编解码效率。
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公开(公告)号：CN100515079C
公开(公告)日：2009-07-15
申请号：CN200610165131.0
申请日：2006-12-13
Applicant: 北京大学 , 中国科学院计算技术研究所 , 中国网通集团宽带业务应用国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明涉及一种在IPTV中实现画中画的方法，其是将内容提供商提供的多媒体信号通过IPTV头端系统的视频转码转换成多个内容相同，尺寸不同的视频流，并复制分发到各边缘/分发服务器上，由边缘/分发服务器根据客户端对视频流的请求，利用时间戳信息，对客户端请求进行切换视频流的同步操作。本发明通过展现时间戳与解码时间戳的使用，不仅大大降低了对网络传输带宽和客户端硬件处理与存储空间的要求，还提供了现有画中画技术所不具备的交互性，可以在客户端实现众多对同步性要求较高的终端画中画技术处理。本发明的具体实施非常灵活，既可以在现有IPTV系统中不添加任何硬件处理与存储设备来实现，也可以通过添加适当的硬件处理与存储设备来优化或增加本发明的功能。
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公开(公告)号：CN100426314C
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200510089006.1
申请日：2005-08-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法，包括：从原始图像中提取人脸区域，并对人脸区域做预处理；对预处理后的人脸区域做人脸特征提取；对所提取的人脸特征做特征分组，得到不同的人脸特征组；对人脸特征进行分组以后，为每个特征分组设计分量分类器；利用所得到的分量分类器做人脸识别，将各个分量分类器所得到的识别结果做组合，得到最终的人脸识别结果。本发明的优点在于：较大程度上解决了维数灾难问题，通过特征分组，无需降维，且避免了维数灾难问题的出现，从而降低了算法设计的计算复杂度；提高了人脸识别系统的识别性能。
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公开(公告)号：CN101175210A
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：CN200610150390.6
申请日：2006-10-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于视频预测残差系数解码的熵解码方法，解码端读取当前宏块的辅助信息，确定宏块类型和图像块类型，依次对当前宏块的全部非零图像块执行：根据宏块类型以及当前图像块类型选择用于解码当前图像块的码表类型，当前图像块的码表类型对应多个不同的码表；依次通过码表切换，解码当前图像块的Exp－Golomb码，获得当前图像块的每一(level，run)系数数对。本发明还公开了一种用于视频预测残差系数解码的熵解码装置，包括码流接收单元、码表提供单元和解码单元。通过本发明公开的方法和装置，充分考虑了视频块残差系数的上下文环境和统计规律，不影响计算实现复杂度；提高了编解码效率。
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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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