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公开(公告)号：CN108536750A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810203371.8
申请日：2018-03-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于点对关系学习和重构的图像特征二值编码表示方法，包括：步骤1，将数据转换为字典表示形式，求解约束问题得到表示形式中的系数矩阵；步骤2，对步骤1中获得的系数矩阵构造表示图的权值矩阵，在这个图上通过谱聚类将字典项分割成k个组，从而实现字典分割；步骤3，给定新样本，计算它在所有字典项组上的重构残差，选取最小的重构残差对应的最优字典项组来进行线性表示，从而完成点对关系的学习；步骤4，求解最优模型，学习保持点对关系的最优的二值编码，实现点对关系的重构。
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公开(公告)号：CN104331717B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410693888.1
申请日：2014-11-26
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种整合特征字典结构与视觉特征编码的图像分类方法，包含如下步骤：视觉特征提取；特征字典学习；视觉特征编码；特征编码的空间汇合；训练与分类。本发明能获取更为准确的图像特征表示，提升图像分类的准确率。此外，通过将特征字典中的结构信息整合到视觉特征编码过程，得到更有判别性的图像特征表示，因此使得对图像的分类更加有效。本发明实现了高效、准确的图像分类，因此具有较高的使用价值。
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公开(公告)号：CN105469096A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510794428.2
申请日：2015-11-18
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06K9/4647 , G06F17/30256 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于哈希二值编码的特征袋图像检索方法，包含如下步骤：视觉词汇表建立；视觉词汇的tf-idf(词频-逆文本频率指数)权值量化；图像的视觉词汇特征量化；建立倒排索引；学习特征二值编码的投影方向；特征的二值编码量化；检索候选图像集合。本发明能够对图像数据库建立索引，实现快速的图像检索，提高了检索效率。此外，通过具有相似性保留能力的二值编码学习方法，并且从空间距离相似性与语义距离相似性学习二值编码作为签名，提高了图像检索的准确率。本发明实现了高效、准确的基于哈希二值编码的特征袋图像检索技术，因此具有较高的使用价值。
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公开(公告)号：CN103116766B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310090274.X
申请日：2013-03-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了基于增量神经网络和子图编码的图像分类方法，包含如下步骤：局部特征抽取；增量码书网络学习；基于子图的特征编码；图像空间聚合；分类器学习及模型预测；本发明能够高效地学习码书，同时保留视觉单词之间的空间关系，很大程度上缩减了传统算法的时间复杂性，此外，本发明中基于子图的特征编码能充分利用视觉单词之间的空间关系进行特征编码，抽取更加丰富的语义信息，并最终使分类系统在提升计算效率的同时，获得优异的分类性能，因此具有较高的使用价值。
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公开(公告)号：CN102982165B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210527836.8
申请日：2012-12-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模人脸图像检索方法，包含如下步骤：预处理；局部特征提取；全局几何特征提取；局部特征量化；全局几何特征量化；建立倒排索引；检索候选人脸图像集合；候选人脸图像集合重排序。本发明能够对大规模人脸图像库建立索引，实现快速的人脸检索，提高了检索效率。此外，通过嵌入辅助信息的特征量化和候选人脸图像集合重排序算法，提高了人脸检索的准确率。本发明实现了高效、准确的大规模人脸图像检索，因此具有较高的使用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104166733A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410447326.9
申请日：2014-09-03
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06F17/3089
Abstract: 本文公开了一种基于依赖图模型的Web服务组合结果修复方法，包含如下步骤：步骤1，去除不可调用的Web服务以及相应后继服务集中不可调用的Web服务；步骤2，检验Web服务组合结果的可修复性；步骤3，根据可修复的不同情况对Web服务组合结果进行修复。本发明能够在Web服务组合结果出现问题时，通过对Web服务组合结果进行修复的方式来组合新的Web服务组合结果，相对现有技术重新组合的方式效率要高很多。
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公开(公告)号：CN102509353B
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201110375102.8
申请日：2011-11-22
Applicant: 江阴广明信息技术有限公司 , 南京大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于二维X射线图像序列滤波反投影的分块三维重建方法，包含如下步骤：步骤一，根据初始分块数目，建立立方体分块；步骤二，对各个立方体分块进行局部重建获得分块重建结果；步骤三，组合各个分块的重建结果；步骤四，根据分块的重建结果计算所有分块数目集合，根据步骤一至步骤三进行重建并反馈其时间复杂度，直至分块数目集合中各元素均计算完毕，获得反馈的时间复杂度集合；从反馈的时间复杂度集合中选取具有最小时间复杂度的分块数目，将其作为最优分块数目，重新执行步骤一至步骤三，获得最优分块重建结果，完成三维重建。本发明能够使多线程编程技术在三维重建领域得到充分的运用，从而极大提高了重建速度。
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公开(公告)号：CN103413288A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310379518.6
申请日：2013-08-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/00 , G01N21/956
Abstract: 本发明公开了一种LCD总体检测缺陷方法，包含如下步骤：步骤1，图像预处理；步骤2，黑白模式图像缺陷分割；步骤3，点缺陷和线缺陷判定；步骤4，灰模式图像缩放；步骤5，图像重建；步骤6，点状异物缺陷检测；步骤7，区域状异物缺陷检测；步骤8，线状异物缺陷检测。本发明对图像进行高斯平滑去除噪声，再求梯度值，根据梯度幅值判定初步确定边缘点，最后精确定位边缘位置并细化，使效果更清晰。
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公开(公告)号：CN103106269A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310041942.X
申请日：2013-02-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于搜索空间约减的Web服务组合方法，包含如下步骤：预处理；生成Web服务依赖图；添加虚拟Web服务；去除对用户请求要得到的输出没有贡献的Web服务；构造虚拟树；遍历虚拟树寻找路径；本发明能够在较大规模的Web服务组合中得到一个较好的QoS（服务质量）的Web服务组合，因此在较大规模的Web服务组合问题中具有较好的使用价值。
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公开(公告)号：CN102360378A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110307662.X
申请日：2011-10-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种时序数据离群点检测方法，包括以下步骤：将训练数据集中的时序数据按星期一到星期日划分进行聚类；使用每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型；根据所述数据分布模型，找出训练数据集中所有的异常值，分别求出各个时段的数据分布模型；查找符合各个时段的数据分布模型的异常值中，是否存在以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，如果存在，将其记录下来，作为一类特殊周期模式；判断测试数据集中的时序数据是否符合星期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点；否则，判断该时序数据是否符合特殊周期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点，否则判定该时序数据为离群点。
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