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公开(公告)号：CN100478979C
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN02153265.6
申请日：2002-11-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种利用身材信息辅助人脸信息的身份识别方法，至少包括：采集图像信息，并进行人体检测，获取身材信息；获取人脸信息；将人脸信息和身材信息进行融合识别，获得识别结果。本发明在单一人脸识别的基础上，加入了身材辅助信息，然后将二者融合利用，在少增加或不增加系统成本的前提下，有效地提高了人脸识别系统的识别率和鲁棒性。加入身体信息，实际上相当于将人脸空间划分为根据身体信息所分割的子区域，在子区域中再进行人脸识别就降低了问题的复杂度，大大提高了基于人脸信息的身份识别算法的性能和鲁棒性。而且身材信息可以与人脸信息同时提取，不仅使采集信息的利用率提高，而且减少了系统投入。
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公开(公告)号：CN100426314C
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200510089006.1
申请日：2005-08-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分组的多分类器组合人脸识别方法，包括：从原始图像中提取人脸区域，并对人脸区域做预处理；对预处理后的人脸区域做人脸特征提取；对所提取的人脸特征做特征分组，得到不同的人脸特征组；对人脸特征进行分组以后，为每个特征分组设计分量分类器；利用所得到的分量分类器做人脸识别，将各个分量分类器所得到的识别结果做组合，得到最终的人脸识别结果。本发明的优点在于：较大程度上解决了维数灾难问题，通过特征分组，无需降维，且避免了维数灾难问题的出现，从而降低了算法设计的计算复杂度；提高了人脸识别系统的识别性能。
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公开(公告)号：CN100390537C
公开(公告)日：2008-05-28
申请号：CN200410090806.0
申请日：2004-11-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用串联质谱中碎片离子的同位素峰预测离子分子式的方法，该方法从串联质谱和从各元素的原子个数待定的通用分子式中分别获取碎片离子的单同位素的质量以及各同位素谱峰相对于单同位素的相对丰度；将分别获取的质量和相对丰度做匹配以获得所述通用分子式中待定的各元素的原子个数的非负整数解，得到碎片离子的分子式。本发明的方法利用串联质谱中碎片离子的同位素谱峰信息，通过串联质谱碎片离子的同位素谱峰的模式计算此碎片离子对应的分子式。本发明的方法可以提供碎片离子准确的分子式信息，可对鉴定多肽序列的数据库搜索方法提供的候选序列进行鉴别；以及为求解多肽序列的de novo方法产生高可靠候选序列提供依据。
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公开(公告)号：CN101175210A
公开(公告)日：2008-05-07
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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公开(公告)号：CN100376895C
公开(公告)日：2008-03-26
申请号：CN200410088779.3
申请日：2004-11-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种使用串联质谱数据鉴定肽的方法，包括步骤：将要被鉴定的肽进行实验碎裂以生成实验串联质谱；将数据库中的多个候选肽进行理论碎裂以生成多个理论串联质谱；用径向基函数核分别计算多个理论串联质谱与实验串联质谱的相似度，该径向基函数包括一指数部分；根据所计算的相似度选取出与实验串联质谱最相似的理论串联质谱所对应的肽作为鉴定结果。本发明的使用串联质谱数据鉴定肽的方法采用径向基函数核来评价多个理论串联质谱与实验串联质谱的相似度，并进一步在径向基函数核的指数部分通过对连续碎片离子的求和来强调连续碎片离子的正相关特性，比现有技术中鉴定肽的方法具有更高的准确率，明显降低了假阳性结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101064813A
公开(公告)日：2007-10-31
申请号：CN200610078158.6
申请日：2006-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N5/913
Abstract: 本发明涉及一种视频加密装置，包括控制模块、内容提取模块、加密模块及还原模块。还涉及一种视频加密方法，根据权利描述确定操作参数，根据操作参数从视频序列提取需加密的数据，对提取的数据加密，将加密数据放回提取位置并输出。又涉及一种视频解密装置，包括控制模块、内容提取模块、解密模块及还原模块。再涉及一种视频加密方法，根据权利描述确定操作参数，根据操作参数从视频编码序列提取加密数据，对加密数据解密，放回提取位置并输出。本发明适用于MPEG－2、H.264及AVS视频压缩标准，利用加密视频序列的部分或全部时间和空间结构，支持多种安全模式，并且适用于各种对称密钥加密算法，对原有编码性能和压缩性能无影响。
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公开(公告)号：CN1332563C
公开(公告)日：2007-08-15
申请号：CN200310116088.5
申请日：2003-12-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: H04N19/132 , H04N19/176 , H04N19/51 , H04N19/61 , H04N19/70
Abstract: 本发明提出了一种视频编码中跳过宏块的编码方法，包括如下步骤：图像头中增加一位来标识当前图像跳过宏块的编码方式；根据跳过宏块的多少，选择对当前图像中宏块类型的编码方式，如果为游程编码，则将图像头的标识位，设定为1，并采用游程编码方式编码图像的宏块类型；如果为跳过宏块数与宏块类型联合编码，则将图像头的标识位，设定为0，并采用跳过宏块数与宏块类型联合的编码方式编码图像的宏块类型；最后，编码当前宏块的其他数据，写入码流。本发明通过适应性地选择视频图像跳过宏块的编码方式，提高了图像编码的效率，减少了传输及存储的代价，是一种简单、实用的技术方案，本发明在帧编码或场编码中都可有效实施。
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公开(公告)号：CN1271861C
公开(公告)日：2006-08-23
申请号：CN03148032.2
申请日：2003-06-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于位平面的不等长的量化/反量化方法，首先依据预先定义，对量化/反量化前的系数按照其重要性，依照由高到低的顺序依次从小到大编号；再根据微调参数，将量化/反量化前的系数划分为重要和不重要两组系数；根据该两组量化/反量化前的系数以及粗调参数，分别计算得到各自对应的量化/反量化后的系数。本发明的量化/反量化方法对于重要系数，量化/反量化的步长短，对于不重要系数，则使用长的量化/反量化步长；同时，量化/反量化的步长都是2的幂次，并在给定微调参数和粗调参数后，量化/反量化的步长只分成两个等级。本发明在量化/反量化过程中，不使用乘法，而只使用移位运算就可以实现，有利于硬件设计，并且实现简单。
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公开(公告)号：CN1263309C
公开(公告)日：2006-07-05
申请号：CN03148030.6
申请日：2003-06-27
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编码的运动矢量预测方法，该方法可以用于B帧中的直接编码模式，以获得更准确的运动矢量预测，从而更真实地体现视频中物体运动的、利用线性内插原理实现B帧中宏块的运动矢量预测。具体是：先获取后向参考帧各个块的运动矢量；针对每一个块的运动矢量，得到当前从前向参考帧到后向参考帧的运动轨迹；再根据该运动轨迹，获得当前图像中落在相应轨迹上最匹配的块，完成后向参考帧的全部块运动估计处理后，从当前图像中得到相应的运动矢量。本发明可以更真实地体现视频中物体的运动，获得更准确的运动矢量预测；与前向预测编码，后向预测编码相结合，可用实现一种新的预测编码类型。
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公开(公告)号：CN1258289C
公开(公告)日：2006-05-31
申请号：CN03178696.0
申请日：2003-07-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明通信技术中的一种用于MPEG-2/DVB网络的均匀复用方法，主要包括eMUX均匀复用调度算法、适用于均匀复用的信令带宽分配方法、基于测量的数据时变带宽分配方法等三部分，其中eMUX均匀复用调度算法是本发明的核心内容。方法步骤包括：(1)判断计数器C是否为0，(2)进行带宽分配，(3)执行eMUX调度，(4)计数器加1。基于eMUX的均匀复用算法适用于面向广电网络接入的应用，适应异种接入设备以及输入流特征复杂的DVB以及DVB与IP网络互连的网络。复用算法可严格保证信令信息实时性，数据流的均匀性，避免接收端缓冲区瞬时溢出，确保接收质量。或在同等条件下减小缓冲区的大小，节约资源。
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