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公开(公告)号：CN104980644B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201410146913.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种拍摄方法，应用于终端，包括启动摄像头进行图像采集，并显示所述采集的预览图像；所述摄像头包括至少两个不同时位于图像采集光路中的光学镜片；接收焦距切换指令；根据所述焦距切换指令将所述至少两个光学镜片中位于所述图像采集光路中的第一镜片移出所述图像采集光路，而将所述至少两个光学镜片中不位于所述图像采集光路中的第二镜片移入所述图像采集光路中；在所述焦距切换期间通过数字变焦对所述预览图像进行过渡处理；所述焦距切换完成后输出拍摄指令，通过所述第二镜片进行拍摄操作。
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公开(公告)号：CN104980644A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201410146913.4
申请日：2014-04-14
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种拍摄方法，应用于终端，包括启动摄像头进行图像采集，并显示所述采集的预览图像；所述摄像头包括至少两个不同时位于图像采集光路中的光学镜片；接收焦距切换指令；根据所述焦距切换指令将所述至少两个光学镜片中位于所述图像采集光路中的第一镜片移出所述图像采集光路，而将所述至少两个光学镜片中不位于所述图像采集光路中的第二镜片移入所述图像采集光路中；在所述焦距切换期间通过数字变焦对所述预览图像进行过渡处理；所述焦距切换完成后输出拍摄指令，通过所述第二镜片进行拍摄操作。
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公开(公告)号：CN104834933B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201410046715.0
申请日：2014-02-10
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种图像显著性区域的检测方法和装置，通过利用预先训练获得的分类器，根据测试图像的图像特征向量，对所述测试图像进行分类处理，获得分类标签，所述分类标签用于指示对所述测试图像进行显著性区域检测的显著性区域检测算法；利用该分类标签指示的显著性检测算法，对所述测试图像进行显著性检测，获得所述测试图像的显著性区域，由于利用该测试图像的图像特征向量，获取检测效果最好的显著性检测算法对该测试图像进行显著性区域检测，提高了显著性区域检测的准确度。
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公开(公告)号：CN107423306A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201610350337.4
申请日：2016-05-24
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法，包括：通过深度神经网络模型获取训练图像对中的第一训练图像的第一深度特征和第二训练图像的第二深度特征；计算第一深度特征和第二深度特征的特征距离的平方值；计算鲁棒对比损失函数的输出控制参数平方值；若训练图像对是相同物品的两张不同拍摄场景图像，则从输出控制参数的平方值和特征距离的平方值中选取较小值，根据选取的较小值调整深度神经网络模型的网络参数；获取检索匹配图像，并通过修正后的深度神经网络模型从图像数据库中查找满足检索匹配图像对应的匹配规则的目标图像。本发明实施例还公开了一种图像检索装置。采用本发明实施例，具有可提高图像检索的效率，增强图像检索的性能的优点。
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公开(公告)号：CN104834933A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201410046715.0
申请日：2014-02-10
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/623 , G06K9/4623 , G06K9/4642 , G06K9/4652 , G06K9/481 , G06K9/6256 , G06K9/66 , G06K9/80 , G06T2207/10024 , G06T2207/20081 , G06T2207/20164
Abstract: 本发明提供一种图像显著性区域的检测方法和装置，通过利用预先训练获得的分类器，根据测试图像的图像特征向量，对所述测试图像进行分类处理，获得分类标签，所述分类标签用于指示对所述测试图像进行显著性区域检测的显著性区域检测算法；利用该分类标签指示的显著性检测算法，对所述测试图像进行显著性检测，获得所述测试图像的显著性区域，由于利用该测试图像的图像特征向量，获取检测效果最好的显著性检测算法对该测试图像进行显著性区域检测，提高了显著性区域检测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109934216A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201711378911.8
申请日：2017-12-19
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像处理的方法和装置。该方法包括：将待检测图像划分为互不重叠的Q个网格，其中，Q为大于1的整数，该Q个网格中的第p个网格属于K(p)个区域，其中，p＝1，2，…，Q，K(p)为大于1的整数，该K(p)个区域在该待检测图像上占用的区域不同；针对该K(p)个区域中任意一个区域在高层特征图上截取子特征图，根据特征图对该K(p)个区域内待检测目标进行分类和定位。本申请可以使同一个位置被划分到不同尺度的区域上，这样在高层特征图上可以提取对应该位置的不同尺度的子特征图，使得在该位置提取到的子特征图更加全面和准确，从而能够提高生成的目标候选区域的质量，提升目标检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN106503723A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201510559904.2
申请日：2015-09-06
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明实施例公开了一种视频分类方法，用于解决现有技术中不能准确将视频进行分类的缺陷，提高视频分类的准确度。本发明实施例方法包括：获取视频中的信息，所述视频中的信息包括图像信息，光流信息以及声音信息；利用深度神经网络生成所述图像信息对应的第一参考信息、所述光流信息对应的第二参考信息以及所述声音信息对应的第三参考信息；根据所述第一参考信息、第二参考信息以及所述第三参考信息对所述视频进行处理以获取所述视频的置信度矩阵和所述视频的类别关系矩阵；将所述视频的置信度矩阵和所述视频的类别关系矩阵代入目标函数，以获取所述视频的目标融合参数，所述目标融合参数用于对视频进行分类。
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公开(公告)号：CN104331442A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410580006.0
申请日：2014-10-24
CPC classification number: G06K9/6271 , G06F17/16 , G06F17/30781 , G06K9/00718 , G06K9/6215 , G06K9/629 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/30784 , G06F17/30787 , G06F17/30799 , G06F17/30811 , G06F17/30828
Abstract: 本发明实施例提供一种视频分类方法和装置，通过根据视频样本的特征之间的关系和语义之间的关系建立神经网络分类模型；获取待分类的视频文件的特征组合；采用所述神经网络分类模型和所述待分类的视频文件的特征组合，对所述待分类的视频文件进行分类。由于神经网络分类模型是根据视频样本的特征之间的关系和语义之间的关系建立的，充分考虑了特征之间的关系和语义之间的关系，因此，可以提高视频分类的准确性。
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公开(公告)号：CN109934216B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201711378911.8
申请日：2017-12-19
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种图像处理的方法和装置。该方法包括：将待检测图像划分为互不重叠的Q个网格，其中，Q为大于1的整数，该Q个网格中的第p个网格属于K(p)个区域，其中，p＝1，2，…，Q，K(p)为大于1的整数，该K(p)个区域在该待检测图像上占用的区域不同；针对该K(p)个区域中任意一个区域在高层特征图上截取子特征图，根据特征图对该K(p)个区域内待检测目标进行分类和定位。本申请可以使同一个位置被划分到不同尺度的区域上，这样在高层特征图上可以提取对应该位置的不同尺度的子特征图，使得在该位置提取到的子特征图更加全面和准确，从而能够提高生成的目标候选区域的质量，提升目标检测系统的性能。
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公开(公告)号：CN107423306B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201610350337.4
申请日：2016-05-24
IPC: G06F16/583 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像检索方法，包括：通过深度神经网络模型获取训练图像对中的第一训练图像的第一深度特征和第二训练图像的第二深度特征；计算第一深度特征和第二深度特征的特征距离的平方值；计算鲁棒对比损失函数的输出控制参数平方值；若训练图像对是相同物品的两张不同拍摄场景图像，则从输出控制参数的平方值和特征距离的平方值中选取较小值，根据选取的较小值调整深度神经网络模型的网络参数；获取检索匹配图像，并通过修正后的深度神经网络模型从图像数据库中查找满足检索匹配图像对应的匹配规则的目标图像。本发明实施例还公开了一种图像检索装置。采用本发明实施例，具有可提高图像检索的效率，增强图像检索的性能的优点。
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