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公开(公告)号：CN100543772C
公开(公告)日：2009-09-23
申请号：CN200610100614.2
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06K9/00758 , G06F16/786 , G06T7/20 , H04N19/51 , H04N19/61
Abstract: 提供视频数据表示方法和装置，所述方法根据运动信息来表示视频数据的景物强度，包括步骤：接收视频流；从视频中分析出至少一P帧；计算P帧与视频流中的帧的比率；根据运动活动计算P帧的强度；利用P帧的比率和强度来确定运动强度级别；将运动强度级别量化为五个级别之一；以及利用经量化的运动强度级别表示强度直方图。
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公开(公告)号：CN100530231C
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200310101001.7
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06F17/3025 , G06K9/4652 , G06T7/90
Abstract: 提供了一种彩色图像处理方法，用于检索描述图像的彩色特征的彩色特征描述符。所述彩色图像处理方法包括步骤：a)获取输入图像的彩色向量；b)分类彩色向量，获得输入图像的主彩色和其比例；和c)将所述主彩色和其比例表示为输入图像的彩色特征描述符。该彩色图像处理方法应用到基于对象的图像处理方法，从而允许多媒体内容的快速搜索和检索。
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公开(公告)号：CN100405399C
公开(公告)日：2008-07-23
申请号：CN200310102673.X
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06K9/6892 , G06F17/30262 , G06K9/4609 , G06K9/6223 , G06T7/42 , G06T11/001 , G06T2207/20068 , G06T2207/20072
Abstract: 一种用于恢复描述图像纹理特征的图像纹理描述符的方法，包括步骤：(a)使用具有不同取向系数的预定滤波器过滤输入图像，(b)投影经过滤的图像到每一个预定方向的轴上以获取包括每一个方向像素值的平均值的数据组，(c)通过预定分类方法在数据组中选择候选数据组，(d)基于用于过滤候选数据组的滤波器的取向系数确定多个指示符，和(e)确定多个指示符作为图像的纹理描述符。允许感性捕捉出现在图像中的各种纹理结构的纹理描述符可以被恢复。
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公开(公告)号：CN1324530C
公开(公告)日：2007-07-04
申请号：CN200410047284.6
申请日：2000-09-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/44
Abstract: 提供一种用于通过得到两个图像之间的匹配度量评价两个任意数字图像的纹理结构相似性的数字图像纹理结构分析方法，该方法包括步骤：(a)使用具有不同比例系数的预定滤波器获得关于两个任意图像的滤波图像；和(b)通过计算关于一个任意滤波图像和由具有与用于滤波该任意图像的滤波器不同的比例系数的滤波器滤波的图像的像素值的平均值之间的绝对差值的和的最小值获得一个匹配度量。该纹理结构分析方法允许更为准确地分析和比较图像纹理结构。此外，根据数字图像纹理结构分析方法，当仅相对另一个图像旋转，放大或缩小一个图像时，分析两个图像的纹理结构相似性，即，可执行准确分析。
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公开(公告)号：CN1319030C
公开(公告)日：2007-05-30
申请号：CN00804430.9
申请日：2000-11-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 韩国电子通信研究院 , 现代电子产业株式会社 , 海因里希-赫兹-通讯技术研究院柏林有限责任公司 , 加利福尼亚大学董事会 , 学校法人韩国情报通信学园
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/522 , G06F16/5862 , G06T7/42 , Y10S707/99933
Abstract: 提供一种用于通过将输入图像变换和伽柏滤波成频率域的图像来提取纹理特征的频率域中的纹理描述方法，以及纹理描述方法的一种基于纹理的检索方法。频率域中的纹理描述方法包括：第一步骤，将时间域的图像变换成频率域的图像；第二步骤，使用具有N×M滤波器区的伽柏滤波器滤波所变换的图像，其中N和M分别是预定正整数；第三步骤，在相应于伽柏滤波器的N×M滤波器区的频率域分区分布的各个通道中，提取已经伽柏滤波的图像的特征值以及第四步骤，根据图像的特征值决定图像的纹理描述符。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1892701A
公开(公告)日：2007-01-10
申请号：CN200610100615.7
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06K9/00758 , G06F16/786 , G06T7/20 , H04N19/51 , H04N19/61
Abstract: 提供一种在视频流中搜索希望的视频的方法，包括步骤：接收第一视频流；确定第一视频流的第一亮度直方图；接收第二视频流；确定第二视频流的第二亮度直方图；利用第一亮度直方图和第二亮度直方图之间的差来计算第一视频流和第二视频流之间的亮度差；以及在第二视频流中搜索在亮度直方图中具有最小差值的一部分第二视频流。
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公开(公告)号：CN1246795C
公开(公告)日：2006-03-22
申请号：CN01104957.X
申请日：2001-02-26
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30634
Abstract: 提供一种在特征向量空间中的自适应搜索方法，该方法可以快速搜索基于对于特征向量的近似索引的特征向量空间，该特征向量具有类似于根据可变距离测量的询问向量的特征。该自适应搜索方法包括步骤：(a)对特征向量空间内的已知询问向量执行相似性测量；和(b)施加由步骤(a)获得的相似性测量结果限制的搜索条件并且对规定的询问向量执行改变的相似性测量。按照该自适应搜索方法，在诸如在线检索期间之类的变化的距离测量期间，减少了侯选近似范围的数量，因此改善了搜索速度。
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公开(公告)号：CN1196071C
公开(公告)日：2005-04-06
申请号：CN01111271.9
申请日：2001-03-13
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
Inventor： 申铉枓 , 崔良林 , 巴里斯·苏门根 , 班加洛尔·S·曼朱纳思 , 肖恩·纽塞姆
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30256 , G06F17/30864
Abstract: 提供了一种构造网络上可用的多媒体资源的数据库的方法，所述方法包括：从网络搜索引擎站点请求分类结点页，网络搜索引擎站点提供构成对资源的树型结构的索引的页；通过跟随到所述索引的子结点页的链接进行搜索，并且对多媒体资源进行结网搜索；请求所有被定位的多媒体资源；分析所请求的多媒体资源的定位符，以取得与其相关的关键词；以及与各自的相关的分类与关键词相关联地，将所请求的多媒体资源添加到所述数据库中。本方法使用关于相应的站点的类别信息，按语义分类多媒体内容并将它们存储在相应的数据库中。在本方法构造的数据库中，可以使用各种检索方法来快速有效地检索所要的多媒体内容。
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公开(公告)号：CN1545066A
公开(公告)日：2004-11-10
申请号：CN200410047284.6
申请日：2000-09-30
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/44
Abstract: 提供一种用于通过得到两个图像之间的匹配度量评价两个任意数字图像的纹理结构相似性的数字图像纹理结构分析方法，该方法包括步骤：(a)使用具有不同比例系数的预定滤波器获得关于两个任意图像的滤波图像；和(b)通过计算关于一个任意滤波图像和由具有与用于滤波该任意图像的滤波器不同的比例系数的滤波器滤波的图像的像素值的平均值之间的绝对差值的和的最小值获得一个匹配度量。该纹理结构分析方法允许更为准确地分析和比较图像纹理结构。此外，根据数字图像纹理结构分析方法，当仅相对另一个图像旋转，放大或缩小一个图像时，分析两个图像的纹理结构相似性，即，可执行准确分析。
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公开(公告)号：CN1523537A
公开(公告)日：2004-08-25
申请号：CN200310102673.X
申请日：2000-02-03
Applicant: 三星电子株式会社 , 加利福尼亚大学董事会
CPC classification number: G06K9/6892 , G06F17/30262 , G06K9/4609 , G06K9/6223 , G06T7/42 , G06T11/001 , G06T2207/20068 , G06T2207/20072
Abstract: 一种用于恢复描述图像纹理特征的图像纹理描述符的方法，包括步骤：(a)使用具有不同取向系数的预定滤波器过滤输入图像，(b)投影经过滤的图像到每一个预定方向的轴上以获取包括每一个方向像素值的平均值的数据组，(c)通过预定分类方法在数据组中选择候选数据组，(d)基于用于过滤候选数据组的滤波器的取向系数确定多个指示符，和(e)确定多个指示符作为图像的纹理描述符。允许感性捕捉出现在图像中的各种纹理结构的纹理描述符可以被恢复。
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