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公开(公告)号：CN101996405B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010266615.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
Abstract: 本发明有关于一种快速的玻璃图像缺陷检测及分类方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对于输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口；步骤2，根据所述候选缺陷窗口的位置关系，合并相邻的所述候选缺陷窗口，得到候选缺陷区域；步骤3，获取所述候选缺陷区域的背景信息，并按照所述候选缺陷区域的灰度分布模式提取缺陷域；步骤4，将所述缺陷域按照尺度进行归一化，并提取特征向量，根据所述特征向量进行缺陷分类，得到缺陷分类结果。采用本发明方法能够对包含噪声的玻璃图像帧中的缺陷进行准确检测，并且能够有效地区分缺陷的类别，包括对未定义缺陷的判别。
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公开(公告)号：CN101995412B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010266622.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明有关于一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口，根据划伤特征对所述候选缺陷窗口进行分析，得到包含划伤的划伤窗口；步骤2，对所述划伤窗口进行合并，得到划伤区域；步骤3，对所述划伤区域进行延展，得到完整的划伤区域。本发明方法能够更加准确的对玻璃(或其他板材)图像序列中的划伤缺陷进行检测，尤其是对图像中存在的噪声更加鲁棒，且对于不同程度的划伤缺陷具有很好的适用性。
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公开(公告)号：CN101996405A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010266615.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
Abstract: 本发明有关于一种快速的玻璃图像缺陷检测及分类方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对于输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口；步骤2，根据所述候选缺陷窗口的位置关系，合并相邻的所述候选缺陷窗口，得到候选缺陷区域；步骤3，获取所述候选缺陷区域的背景信息，并按照所述候选缺陷区域的灰度分布模式提取缺陷域；步骤4，将所述缺陷域按照尺度进行归一化，并提取特征向量，根据所述特征向量进行缺陷分类，得到缺陷分类结果。采用本发明方法能够对包含噪声的玻璃图像帧中的缺陷进行准确检测，并且能够有效地区分缺陷的类别，包括对未定义缺陷的判别。
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公开(公告)号：CN101995412A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010266622.0
申请日：2010-08-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 圣戈班研发(上海)有限公司
IPC: G01N21/958
Abstract: 本发明有关于一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置，其中该方法包括：步骤1，对输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口，根据划伤特征对所述候选缺陷窗口进行分析，得到包含划伤的划伤窗口；步骤2，对所述划伤窗口进行合并，得到划伤区域；步骤3，对所述划伤区域进行延展，得到完整的划伤区域。本发明方法能够更加准确的对玻璃(或其他板材)图像序列中的划伤缺陷进行检测，尤其是对图像中存在的噪声更加鲁棒，且对于不同程度的划伤缺陷具有很好的适用性。
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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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Patent Agency Ranking
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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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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