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公开(公告)号：CN106384127A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610811522.9
申请日：2016-09-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/6201 , G06K9/6228 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供了确定局部特征点的二进制描述子的方法，该方法根据预先训练的结果从特征点周围区域中提取最具有区分力的比较点对及比较属性，并可综合使用比较点对的多种属性来提取二进制描述子，具有更强的描述能力和区分能力，计算效率高，描述能力强，非常适合应用于大规模图像实时检索。
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公开(公告)号：CN107992368A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711132105.2
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种多进程间的数据交换方法和系统，包括使用共享内存及域名套接字混合架构交换数据，并将共享内存划分为N个节点空间，进行数据共享，而使用域名套接字对共享内存中的数据进行同步。由于每个进程在访问节点空间之前都使用互斥锁访问标识位，避免了读内存和写内存之间的冲突。节点空间的标识位和互斥锁的搭配使用，使得数据生产进程和多个数据消费进程之间互斥，而多个数据消费进程之间可以同时访问同一片内存，使得数据消费进程不会造成因加锁而造成性能下降。
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公开(公告)号：CN108052535B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN105224619B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201510599948.8
申请日：2015-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种适用于视频/图像局部特征的空间关系匹配方法及系统，该方法包括获取所有所述视频/图像特征点的尺度信息，确定每个所述视频/图像特征点的局部邻域空间，获取所述局部邻域空间内所有所述视频/图像特征点的视觉关键词编码，对所述视觉关键词编码进行量化处理，生成新视觉关键词编码，对所述新视觉关键词编码进行排序，生成所述视频/图像特征点的空间关系编码；比较待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的空间关系编码，构建关系矩阵，计算所述关系矩阵中所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点空间关系编码相似度，融合所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的视觉相似度及空间关系编码相似度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100594732C
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200710177545.X
申请日：2007-11-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及了一种帧间模式选择方法。根据前后帧的时空相关性，计算前后帧像素差异；进而计算块差异比率和块差异比率阈值；根据块差异比率及其阈值划分不同感兴趣区域；由不同区域和帧间预测编码模式的关系限定模式选择范围；并设计跳过模式和帧内模式的预判别准则进一步帮助模式决策。经过具有不同特点的标准视频序列测试，算法在保证主观质量的前提下，大大降低AVS的编码计算复杂度，而且信噪比和码率几乎没有损失。本方法也适用于其他以宏块为单位编码的视频标准，具有很强的扩展性和实用性。
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公开(公告)号：CN101159873A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710177545.X
申请日：2007-11-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及了一种帧间模式选择方法。根据前后帧的时空相关性，计算前后帧像素差异；进而计算块差异比率和块差异比率阈值；根据块差异比率及其阈值划分不同感兴趣区域；由不同区域和帧间预测编码模式的关系限定模式选择范围；并设计跳过模式和帧内模式的预判别准则进一步帮助模式决策。经过具有不同特点的标准视频序列测试，算法在保证主观质量的前提下，大大降低AVS的编码计算复杂度，而且信噪比和码率几乎没有损失。本方法也适用于其他以宏块为单位编码的视频标准，具有很强的扩展性和实用性。
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公开(公告)号：CN106384127B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201610811522.9
申请日：2016-09-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了确定局部特征点的二进制描述子的方法，该方法根据预先训练的结果从特征点周围区域中提取最具有区分力的比较点对及比较属性，并可综合使用比较点对的多种属性来提取二进制描述子，具有更强的描述能力和区分能力，计算效率高，描述能力强，非常适合应用于大规模图像实时检索。
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公开(公告)号：CN108052535A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711132235.6
申请日：2017-11-15
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。
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公开(公告)号：CN105224619A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510599948.8
申请日：2015-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30784
Abstract: 本发明提出一种适用于视频/图像局部特征的空间关系匹配方法及系统，该方法包括获取所有所述视频/图像特征点的尺度信息，确定每个所述视频/图像特征点的局部邻域空间，获取所述局部邻域空间内所有所述视频/图像特征点的视觉关键词编码，对所述视觉关键词编码进行量化处理，生成新视觉关键词编码，对所述新视觉关键词编码进行排序，生成所述视频/图像特征点的空间关系编码；比较待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的空间关系编码，构建关系矩阵，计算所述关系矩阵中所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点空间关系编码相似度，融合所述待匹配视频/图像特征点与所述视频/图像特征点的视觉相似度及空间关系编码相似度。
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