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公开(公告)号：CN108710886B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810418937.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于SIFT算法的重复图像匹配方法，包括：运用SIFT算法提取待匹配图像的匹配点及其位置信息；对匹配特征点进行投影变换；检测投影变换后的匹配点位置信息相似度和投影变换的幅值大小；以匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小为目标，运用最小二乘法求解投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。本发明结合SIFT算法提取匹配特征点，通过投影变换的引入消除了拍摄角度的细微变化对结果的影响，运用最小二乘方法找到使得匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小的参数，对重复图像检测具有重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830281A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810527166.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，具体步骤包括：通过SIFT算法提取待匹配图像信息；进行投影变换；检测图像的三个指标：匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度；运用最小二乘法求解目标函数：匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小，得到投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。通过引入投影变换模拟了拍摄角度细小变换对结果的影响，考虑到像素点的空间分布对结果的影响，同时加入异常点对匹配结果的影响，对监控平台的重复图像检测具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN114842384B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210476817.0
申请日：2022-04-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向6G的触觉模态信号重建方法，此重建方法包括，采集数据样本，构建包含视频和触觉模态信号的数据集；通过利用两种模态信号间的语义关联性，基于深度学习构建具有内在语义关联驱动下的跨模态信号重建模型；使用数据集对跨模态信号重建模型进行训练，直至重建信号质量满足要求或偏差无法继续优化；本发明中为面向6G跨模态应用场景，构建包括视频和触觉的模态数据集VisTouch；基于深度学习技术将具有语义关联性的视频模态信号重建为触觉模态信号；为提升信号重建质量，利用对抗损失与均方误差损失这两类损失函数作为目标函数，并基于VisTouch进行训练，验证了该重建方法的准确性。
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公开(公告)号：CN108830281B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810527166.7
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于局部变化检测和空间加权的重复图像匹配方法，具体步骤包括：通过SIFT算法提取待匹配图像信息；进行投影变换；检测图像的三个指标：匹配点间的距离、异常点、投影变换幅度；运用最小二乘法求解目标函数：匹配点位置信息相似度最大和投影变换幅值最小，得到投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。通过引入投影变换模拟了拍摄角度细小变换对结果的影响，考虑到像素点的空间分布对结果的影响，同时加入异常点对匹配结果的影响，对监控平台的重复图像检测具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN114842384A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210476817.0
申请日：2022-04-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向6G的触觉模态信号重建方法，此重建方法包括，采集数据样本，构建包含视频和触觉模态信号的数据集；通过利用两种模态信号间的语义关联性，基于深度学习构建具有内在语义关联驱动下的跨模态信号重建模型；使用数据集对跨模态信号重建模型进行训练，直至重建信号质量满足要求或偏差无法继续优化；本发明中为面向6G跨模态应用场景，构建包括视频和触觉的模态数据集VisTouch；基于深度学习技术将具有语义关联性的视频模态信号重建为触觉模态信号；为提升信号重建质量，利用对抗损失与均方误差损失这两类损失函数作为目标函数，并基于VisTouch进行训练，验证了该重建方法的准确性。
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公开(公告)号：CN108710886A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810418937.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06T7/0002
Abstract: 本发明公开一种基于SIFT算法的重复图像匹配方法，包括：运用SIFT算法提取待匹配图像的匹配点及其位置信息；对匹配特征点进行投影变换；检测投影变换后的匹配点位置信息相似度和投影变换的幅值大小；以匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小为目标，运用最小二乘法求解投影变换参数；计算在此投影变换参数下的匹配点位置信息相似度，通过与阈值的比较判断图像匹配情况。本发明结合SIFT算法提取匹配特征点，通过投影变换的引入消除了拍摄角度的细微变化对结果的影响，运用最小二乘方法找到使得匹配点位置信息相似度最大和投影变换的幅值最小的参数，对重复图像检测具有重要的意义。
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