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公开(公告)号:CN102355409A
公开(公告)日:2012-02-15
申请号:CN201110235350.2
申请日:2011-08-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种数据单向传输系统,用于将数据从主动发送数据的主机向被动接收数据的从机的单向传输,包括安装在所述主机上的数据发送模块、安装在所述从机上的数据接收模块、第一数据格式转换模块、第二数据格式转换模块以及隔离装置;其中,数据发送模块将主机上所要发送的数据做预处理后发送给第一数据格式转换模块,由第一数据格式转换模块将该数据转换为符合串行总线通信协议的数据格式,然后将转换后的数据由隔离装置单向传输到第二数据格式转换模块,由第二数据格式转换模块将数据由符合串行总线通信协议的数据格式转换回原先的数据格式,最后发送给数据接收模块,由数据接收模块对数据做后续处理后传输给所述从机。
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公开(公告)号:CN106384127B
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201610811522.9
申请日:2016-09-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了确定局部特征点的二进制描述子的方法,该方法根据预先训练的结果从特征点周围区域中提取最具有区分力的比较点对及比较属性,并可综合使用比较点对的多种属性来提取二进制描述子,具有更强的描述能力和区分能力,计算效率高,描述能力强,非常适合应用于大规模图像实时检索。
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公开(公告)号:CN104484869B
公开(公告)日:2017-02-22
申请号:CN201410646014.0
申请日:2014-11-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种面向排序测度特征的图像匹配方法,该方法首先获取待检测图像的排序测度特征和采样特征序列;对待检测图像的采样特征序列进行哈希,并基于哈希的结果来从图像库的哈希表中选择多个候选图像;然后通过计算该待检测图像的排序测度特征和各个候选图像的排序测度特征的相似度,来确定与该待检测图像匹配的图像。该方法对于图像的排序测度特征采用分级匹配的方法,提高了排序测度特征的匹配速度,使得该特征用于大规模图像匹配成为可能。而且可以通过控制采样分块的数目,调整排序测度特征哈希表的所需的内存开销,使之能用于不同内存大小的计算平台。
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公开(公告)号:CN105260739A
公开(公告)日:2016-01-20
申请号:CN201510603903.3
申请日:2015-09-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6201
Abstract: 本发明适用于图像检索技术领域,提供了一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统,所述方法包括:特征提取步骤:提取待检测的图片的多个特征点的信息以及多个所述特征点的第一二进制描述子;第一匹配步骤:将多个所述第一二进制描述子与预设的图片库中的所有图片的第二二进制描述子进行比较,找出与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的第二二进制描述子所对应的第一图片;第二匹配步骤:将所述待检测的图片和所述第一图片进行特征点的信息的匹配,获得所述待检测图片的匹配结果信息。由此,本发明提高了图像匹配的准确性及速度。
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公开(公告)号:CN105224619A
公开(公告)日:2016-01-06
申请号:CN201510599948.8
申请日:2015-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30784
Abstract: 本发明提出一种适用于视频/图像局部特征的空间关系匹配方法及系统,该方法包括获取所有所述视频/图像特征点的尺度信息,确定每个所述视频/图像特征点的局部邻域空间,获取所述局部邻域空间内所有所述视频/图像特征点的视觉关键词编码,对所述视觉关键词编码进行量化处理,生成新视觉关键词编码,对所述新视觉关键词编码进行排序,生成所述视频/图像特征点的空间关系编码;比较待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的空间关系编码,构建关系矩阵,计算所述关系矩阵中所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点空间关系编码相似度,融合所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的视觉相似度及空间关系编码相似度。
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公开(公告)号:CN104484869A
公开(公告)日:2015-04-01
申请号:CN201410646014.0
申请日:2014-11-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/66 , G06F17/30047 , G06F17/30247
Abstract: 本发明提供一种面向排序测度特征的图像匹配方法,该方法首先获取待检测图像的排序测度特征和采样特征序列;对待检测图像的采样特征序列进行哈希,并基于哈希的结果来从图像库的哈希表中选择多个候选图像;然后通过计算该待检测图像的排序测度特征和各个候选图像的排序测度特征的相似度,来确定与该待检测图像匹配的图像。该方法对于图像的排序测度特征采用分级匹配的方法,提高了排序测度特征的匹配速度,使得该特征用于大规模图像匹配成为可能。而且可以通过控制采样分块的数目,调整排序测度特征哈希表的所需的内存开销,使之能用于不同内存大小的计算平台。
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公开(公告)号:CN106372111A
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201610701965.2
申请日:2016-08-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于筛选局部特征点的方法,其包括基于原图像生成与其相似的多个相似图像;提取原图像和各个相似图像的局部特征点及其特征描述子;将原图像的局部特征点与各个相似图像中的局部特征点进行匹配,并将原图像中匹配成功的局部特征点的得分增加;选择原图像中得分高的前若干局部特征点作为最终保留的局部特征点。该方法通过分析所生成的相似图像与原图像之间的匹配结果,对不同的特征点进行了打分,量化了各个特征点在图像匹配中的贡献,以筛选出一系列高贡献的特征点,去除对图像检索匹配贡献较低的特征点,具有较好的鲁棒性,适合于大规模图像实时检索。
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公开(公告)号:CN104408092A
公开(公告)日:2015-03-11
申请号:CN201410645743.4
申请日:2014-11-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30256
Abstract: 本发明提供一种基于排序测度特征的图像检索方法,该方法基于分块属性值相似度和位置相似度对待检测图像的排序测度特征进行置换以得到该图像的多个排序测度特征,从图像库中检索出其排序测度特征与待检测图像的任一排序测度特征相同的图像。该方法不需要计算排序测度特征之间的相似度,而是以定长字符串的比较方式匹配排序测度特征,提高了比对和检索的速度,适用于大规模图像检索。而且基于分块属性值相似度和位置相似度来对排序测度特征进行置换,这种置换考虑的属性值大小的分布,弥补了原OM特征仅考虑属性值高低而不考虑属性值差别大小的不足。
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