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公开(公告)号：CN100477795C
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200510135212.1
申请日：2005-12-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/50
Abstract: 本发明公开了一种MPEG-2到H.264压缩域视频转码过程中将解码输入的MPEG-2视频码流获得的离散余弦系数直接转换到H.2644阶整数系数的转换方法，包括如下步骤：1)从输入MPEG-2码流中获取8×8 DCT块系数分布信息；2)将上一步骤1)中的8×8 DCT块进行分类；3)对上一步骤2)的8×8 DCT块按照其分类来分别进行处理，获得H.264整数变换系数。本发明优点是保持视频质量，降低系数转换操作的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN101211355A
公开(公告)日：2008-07-02
申请号：CN200610171519.1
申请日：2006-12-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的图像查询方法，包括以下步骤：(1)提取目标图像和图像数据库中每幅图像的颜色特征和纹理特征；(2)对描述图像内容的高维特征进行降维，得到特征子集；(3)对特征子集构成的数据集进行聚类；(4)对聚类得到的每个类分别建立索引；(5)使用索引进行图像查询。本发明的优点在于：根据图像的注意力区域对图像进行简单有效的划分，优化了索引树结构，使检索更为准确和高效。
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公开(公告)号：CN101072356A
公开(公告)日：2007-11-14
申请号：CN200610080409.4
申请日：2006-05-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N7/32
Abstract: 本发明公开了一种用于视频编码的运动矢量预测方法，包括如下步骤：1)选择均匀分布在当前块周围的块的运动矢量作为参考运动矢量；2)根据参考运动矢量对当前待预测运动矢量进行预测。在参考运动矢量选择步骤中，选择与当前块相邻的左下块、正上块和右上块的运动矢量作为当前块的运动矢量。将上述三个预测运动矢量中的中值作为当前块的预测运动矢量。本发明不仅有效降低了编码运动矢量残差所需的比特数，也加快了视频处理过程中运动估计的过程以提高预测运动矢量的精度，在视频编码中，可以有效的提高运动估计的准确性和编码效率。
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公开(公告)号：CN100337249C
公开(公告)日：2007-09-12
申请号：CN200410037501.3
申请日：2004-04-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及一种视频运动对象分割方法，该方法包括先对图像进行时序分割，将包含运动对象的初始区域和背景分离，随后的空间分割以及区域的分类、合并都仅在初始区域上进行，从而大大减少了计算开销，提高分割速度；根据区域的空间、时序和邻域相似度在MRF模型中加入空间约束、时序约束和邻域约束，并通过求解MRF的最大后验概率对区域分类，最终准确地分割出运动对象，克服了运动估计易受不规则运动和光照影响的缺点。
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公开(公告)号：CN1992913A
公开(公告)日：2007-07-04
申请号：CN200510135497.9
申请日：2005-12-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种电视转播体育视频重放片段检测方法，包括：将电视转播体育视频经数字化采集设备转化为数字视频；对数字视频进行内容分析，得到镜头切换的位置，根据该位置实现镜头分割，将视频分解为以镜头为单元的片段；对各个镜头作检测，判断镜头内是否含重放片段；对重放片段定位初始位置和终止位置。本发明的优点在于：避免对帧重复特性的检测，从而对高速摄像机拍摄的重放片段能有效进行检测；对基于普通摄像机采集制作和基于高速摄像机采集制作的重放视频均能用同一框架进行检测；能在切变镜头之中利用检测到的渐变信息有效定位重放片段的起始和终止位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110443818B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910588880.1
申请日：2019-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明提出一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统，包括：获取多张训练图片，训练图片均对应有涂鸦标记和边缘图；选取训练图片作为当前图片，将当前图片输入至语义分割网络，得到当前图片的高层语义特征；将高层语义特征输入至预测修正网络，得到当前图片的分割结果图，并根据当前图片的涂鸦标记，得到当前图片中涂鸦标记区域的交叉熵损失；将高层语义特征输入至边界回归网络，得到当前图片中目标的边界图，并根据当前图片的边缘图，得到边界图中边界区域的均值方差损失；构建总损失函数，并判断总损失函数是否收敛，若是，则将当前预测修正网络作为语义分割模型；将待语义分割的图片输入至语义分割模型，得到待语义分割的图片的分割结果图。
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公开(公告)号：CN107749047B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201710954199.5
申请日：2017-10-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于哈达玛矩阵的渐进式压缩感知重建方法和系统，包括：将原始哈达玛矩阵作为低阶哈达玛矩阵，将低阶哈达玛矩阵中的行数据转换为第一观测矩阵，利用第一观测矩阵对原始图像进行压缩感知采样，获得原始图像的低阶测量值，并将根据低阶测量值生成的重建图像实时输出给用户进行查看；对低阶哈达玛矩阵进行迭代处理，得到高阶哈达玛矩阵，将高阶哈达玛矩阵中的行数据转换为第二观测矩阵，并利用第二观测矩阵对原始图像进行压缩感知采样，获得原始图像的高阶测量值，并将根据高阶测量值生成的重建图像实时输出给用户进行查看。有此可实时查看图像重建效果，使用户直观感受图像压缩结果，以采样率最少的采样数据，达到预期图像压缩效果。
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公开(公告)号：CN107730451B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710911893.9
申请日：2017-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度残差网络的压缩感知重建方法和系统，包括：获取原始图像信号作为训练数据，并通过尺度变换和分割处理将训练数据分割为多个图像块；根据每个图像块的亮度分量和压缩感知理论模型，获得亮度分量对应的测量值；通过全连接网络对测量值进行线性映射处理，得到初步重建结果；将初步重建结果输入深度残差网络，训练得到估计残差值；将估计残差值与初步重建结果进行融合，生成重建信号。由此，本发明通过引入深度残差网络参与信号的重建，不仅实现对测量值到图像的还原重建还用到深度残差网络仅学习与目标之间的差异这一特点，提升了还原信号的质量。
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公开(公告)号：CN106484733B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201510550175.4
申请日：2015-09-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本申请公开一种新闻线索个性化推送方法及系统，该方法包括：步骤1，创建新闻线索领域的标签，为每个新闻线索领域分别训练一个新闻线索分类模型，使用所述新闻线索分类模型来对新闻线索候选集中的每条新闻线索进行分类，并存入对应领域的新闻线索集；步骤2，基于线索热度、时效性、和可信度建立新闻线索评分模型来对每个所述线索集中的每条新闻线索进行评分，选择得分最高的N条线索作为待推荐线索；步骤3，由用户从所述标签中选择自己感兴趣的新闻线索领域，然后将对应于所选兴趣领域的待推荐线索推送给用户。由此，能够根据用户群特点快速准确的从候选新闻线索集中找到用户需要的有价值的线索并进行推送。
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公开(公告)号：CN106445894B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201510497127.3
申请日：2015-08-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/24
Abstract: 本发明公开了一种新媒体智能在线编辑方法、装置及网络信息发布平台，所述新媒体智能在线编辑方法包括：步骤1，采集网络信息发布平台上发布的普通用户制作的信息；步骤2，挖掘所述普通用户制作的信息中的各类新闻要素；步骤3，将所述各类信息要素导入素材库，所述素材库以类目列表的形式组织所述新闻要素，且所述素材库与富文本编辑器实现交互，通过所述富文本编辑器进行在线新闻编辑与发布。由此，能够自动从互联的网普通用户制作的信息内容采集信息素材，自动挖掘组织原始素材形成各类信息要素，将信息编辑与素材搜集结合在一起，通过在线的智能编辑器的良好的交互方式，实现信息稿件的高效编写与发布。
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