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基于视觉特征的视频指纹检测及视频序列匹配方法及系统
本发明提出一种基于视觉特征的视频指纹检测方法，具体为： 按照帧间相关性对视频序列分段，在分段中提取关键帧；在各关键帧 中提取视频特征；利用像素点特征字典对像素点分类；对各关键帧分 别进行多次不同数量的分块，在各子块中依据像素点的分类结果统计 像素点特征字典各元素的出现次数，得到该子块的特征向量；将所有 子块的特征向量拼接得到关键帧的高维视频指纹；对各高维视频指纹 进行降维；将各视频片段关键帧的低维视频指纹按照时间先后顺序连 成关键帧视频指纹串。本发明还提供了基于上述指纹检测方法的视频 匹配方法。本发明通过对视频内容的关键信息进行有效描述，在不影 响匹配率的情况下，大大降低了算法的复杂度，有效提高了检测效率。
华中科技大学
2021-04-11
一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统
本技术成果公开了一种采用多特征融合的图像自动标注方法和系统，标注方法是使用多种特征类型来 表示图像内容，引入多特征表示的特征签名，结合K-Means聚类算法得到基于多特征融合的图像语义统计 模型，用于对图像自动标注
中山大学
2021-04-10
一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法
本发明公开了一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法，属于计算机视觉、模式识别技术领域。本发明包括：分别从纹理与结构两个方面提取模糊图像的模糊不变特征；将所提取的特征采用 KCCA方法进行融合；利用训练样本提取融合特征训练 SVM 分类器；利用训练得到的 SVM 分类器对模糊图像进行识别。相比于传统的模糊图像识·751·别方法，本发明所提供的方法可以在不去图像模糊的情况下直接对模糊图像进行识别，具有识别准
华中科技大学
2021-04-14
基于特征树和关联度量的图像隐写分析研究
项目简介： 获取数字图像的多特征性，需要在其特征空间上构建或获取更多特征来发现元素间更复杂的依赖关系。
西华大学
2021-04-14
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题
工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。
2. 解决方案
本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。
本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。
合作需求
寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。本发明无需建立工件的模板数据库
华中科技大学
2021-04-14
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对 工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化 处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列 集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并 确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截 取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个 子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子 序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。 本发明无需建立
华中科技大学
2021-04-14
基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像匹配方法
本发明公开了一种基于局部不变几何特征的广义霍夫变换图像 匹配方法，用于实现对具有任意旋转角度的目标图像的匹配，其特征 在于，该方法包括对模板图像进行预处理的步骤和利用该模板图像的 处理结果对目标图像进行匹配的步骤，其中，模板图像处理步骤中包括提取图像各边缘点并建立边缘点匹配特征关系，所述目标图像进行 匹配时先提取目标图像的各边缘点，再利用上述建立的边缘点匹配特 征关系对提取的图像进行匹配，从而获得匹配位置点和相应的旋转角 度，完成目标图像匹配。本发明的方法通过改进传统的广义霍夫变换， 建立改进的参考表，能够对任意角度旋转的目标图像进行匹配，具有 很高的匹配速度和匹配精度。
华中科技大学
2021-04-11
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度，但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对 人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式，提出一种 图像中不同区域视觉显著程度的检测方法，从而达到提高计算机图像分析效率的目的。
北京工业大学
2021-04-13
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
北京工业大学
2021-04-14