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公开(公告)号：CN102156991A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110089324.3
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于四元数的物体光流跟踪方法，利用了颜色的四元数表示，以整体信号的形式来处理颜色并估计光流。通过这种方式在具有空间颜色变化的像素位置能获得更准确的光流估计，从而能更健壮地跟踪物体上的特征点，降低跟踪误差。本发明同时采用四元数颜色角点，作为跟踪时可靠的特征点。采用四元数颜色角点和和灰度值角点共同构成跟踪时良好的特征点集，结合四元数光流估计算法进行物体光流跟踪。
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公开(公告)号：CN102156991B
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201110089324.3
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于四元数的物体光流跟踪方法，利用了颜色的四元数表示，以整体信号的形式来处理颜色并估计光流。通过这种方式在具有空间颜色变化的像素位置能获得更准确的光流估计，从而能更健壮地跟踪物体上的特征点，降低跟踪误差。本发明同时采用四元数颜色角点，作为跟踪时可靠的特征点。采用四元数颜色角点和和灰度值角点共同构成跟踪时良好的特征点集，结合四元数光流估计算法进行物体光流跟踪。
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公开(公告)号：CN101383008A
公开(公告)日：2009-03-11
申请号：CN200810201625.9
申请日：2008-10-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种图像分类技术领域的基于视觉注意模型的图像分类方法，包括如下步骤：步骤一，在所选图像库中随机选取一定数量的图像作为训练样本；步骤二，提取每幅图像基于视觉注意模型和全局稀少性的特征向量；步骤三，对待分类的图像计算每幅图像基于视觉注意模型和全局稀少性的特征向量；步骤四，将步骤二和步骤三中提取的特征向量送往分类器进行分类，最终得到待分类图像的分类结果。本发明可以从底层特征中获取高层的具有视觉特性的特征进行图像分类，使得分类的结果更为精准。
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