RU2011123115A - Способ и устройство для представления и идентификации дескрипторов признаков с использованием сжатой гистограммы градиентов - Google Patents

Способ и устройство для представления и идентификации дескрипторов признаков с использованием сжатой гистограммы градиентов Download PDF

Info

Publication number
RU2011123115A
RU2011123115A RU2011123115/08A RU2011123115A RU2011123115A RU 2011123115 A RU2011123115 A RU 2011123115A RU 2011123115/08 A RU2011123115/08 A RU 2011123115/08A RU 2011123115 A RU2011123115 A RU 2011123115A RU 2011123115 A RU2011123115 A RU 2011123115A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
attribute
histogram
gradients
compressed
predetermined
Prior art date
Application number
RU2011123115/08A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2505856C2 (ru
Inventor
Радек ГРЖЕЗЧУК
Виджай ЧАНДРАСЕХАР
Гэбриель ТАКАКС
Бернд ДЖИРОД
Original Assignee
Нокиа Корпорейшн
Де Боард оф Трастис оф де Лиланд Стэнфорд Джуниор Юниверсити
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нокиа Корпорейшн, Де Боард оф Трастис оф де Лиланд Стэнфорд Джуниор Юниверсити filed Critical Нокиа Корпорейшн
Publication of RU2011123115A publication Critical patent/RU2011123115A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2505856C2 publication Critical patent/RU2505856C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5838Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/20Contour coding, e.g. using detection of edges
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/40Tree coding, e.g. quadtree, octree
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/50Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/136Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/96Tree coding, e.g. quad-tree coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

1. Способ, включающий:определение множества градиентов для каждой ячейки из множества ячеек изображения;назначение градиентов, определенных для соответствующей ячейки, соответствующему столбцу гистограммы из множества столбцов гистограммы;определение множества дескрипторов признаков, при этом каждый дескриптор признаков включает представление распределения градиентов по множеству столбцов гистограммы соответствующей ячейки в виде распределения вероятностей; исжатие множества дескрипторов признаков, при этом сжатое множество дескрипторов признаков содержит индексы.2. Способ по п.1, также включающий энтропийное кодирование сжатых представлений множества дескрипторов признаков.3. Способ по п.1 или 2, также включающий обеспечение по меньшей мере передачи или хранения сжатых представлений множества дескрипторов признаков.4. Способ по п.1 или 2, также включающий выбор конфигурации столбцов гистограммы перед назначением градиентов соответствующим столбцам гистограммы, при этом выбор конфигурации столбцов гистограммы включает выбор такой конфигурации столбцов гистограммы, которая имеет столбец гистограммы, находящийся в положении, которое совпадает с градиентом, имеющим наибольшую вероятность, и вытянута в направлении, общем с распределением градиентов.5. Способ по п.1 или 2, также включающий разбиение изображения на множество ячеек перед определением множества градиентов.6. Способ по п.1 или 2, в котором сжатие множества дескрипторов признаков включает использование древовидного кодирования для сжатия множества дескрипторов признаков.7. Машиночитаемый носитель, включающий компьютерный код для обеспе

Claims (22)

1. Способ, включающий:
определение множества градиентов для каждой ячейки из множества ячеек изображения;
назначение градиентов, определенных для соответствующей ячейки, соответствующему столбцу гистограммы из множества столбцов гистограммы;
определение множества дескрипторов признаков, при этом каждый дескриптор признаков включает представление распределения градиентов по множеству столбцов гистограммы соответствующей ячейки в виде распределения вероятностей; и
сжатие множества дескрипторов признаков, при этом сжатое множество дескрипторов признаков содержит индексы.
2. Способ по п.1, также включающий энтропийное кодирование сжатых представлений множества дескрипторов признаков.
3. Способ по п.1 или 2, также включающий обеспечение по меньшей мере передачи или хранения сжатых представлений множества дескрипторов признаков.
4. Способ по п.1 или 2, также включающий выбор конфигурации столбцов гистограммы перед назначением градиентов соответствующим столбцам гистограммы, при этом выбор конфигурации столбцов гистограммы включает выбор такой конфигурации столбцов гистограммы, которая имеет столбец гистограммы, находящийся в положении, которое совпадает с градиентом, имеющим наибольшую вероятность, и вытянута в направлении, общем с распределением градиентов.
5. Способ по п.1 или 2, также включающий разбиение изображения на множество ячеек перед определением множества градиентов.
6. Способ по п.1 или 2, в котором сжатие множества дескрипторов признаков включает использование древовидного кодирования для сжатия множества дескрипторов признаков.
7. Машиночитаемый носитель, включающий компьютерный код для обеспечения выполнения операций по любому из пп.1-6 при выполнении упомянутого кода по меньшей мере одним процессором.
8. Устройство, включающее:
средства для определения множества градиентов для каждой ячейки из множества ячеек изображения;
средства для назначения градиентов, определенных для соответствующей ячейки, соответствующему столбцу гистограммы из множества столбцов гистограммы;
средства для определения множества дескрипторов признаков, при этом каждый дескриптор признаков включает представление распределения градиентов по множеству столбцов гистограммы соответствующей ячейки в виде распределения вероятностей; и
средства для сжатия множества дескрипторов признаков, при этом сжатое множество дескрипторов признаков содержит индексы.
9. Устройство по п.8, дополнительно включающее средства для энтропийного кодирования сжатых представлений множества дескрипторов признаков.
10. Устройство по п.8, дополнительно включающее средства для обеспечения по меньшей мере передачи или хранения сжатых представлений множества дескрипторов признаков.
11. Устройство по п.8, дополнительно включающее средства для выбора конфигурации столбцов гистограммы перед назначением градиентов соответствующим столбцам гистограммы посредством выбора такой конфигурации столбцов гистограммы, которая имеет столбец гистограммы, находящийся в положении, которое совпадает с градиентом, имеющим наибольшую вероятность, и вытянута в направлении, общем с распределением градиентов.
12. Устройство по п.8, дополнительно включающее средства для разбиения изображения на множество ячеек перед определением множества градиентов.
13. Устройство по п.8, в котором упомянутые средства для сжатия сконфигурированы для сжатия множества дескрипторов признаков с использованием древовидного кодирования.
14. Устройство по любому из пп.8-13, в котором упомянутые средства включают по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одну память, хранящую компьютерный программый код, при этом упомянутая по меньшей мере одна память и хранимый компьютерный программный код сконфигурированы, совместно с упомянутым по меньшей мере одним процессором, для обеспечения выполнения устройством по меньшей мере упомянутых операций.
15. Способ, включающий:
сравнение сжатого представления дескриптора признаков с множеством заранее заданных сжатых представлений дескрипторов признаков, соответствующих заранее заданным признакам; и
на основе результатов сравнения, идентификацию сжатого представления дескриптора признаков для представления заранее заданного признака без предварительной распаковки дескриптора признаков.
16. Способ по п.15, в котором сравнение сжатого представления дескриптора признаков включает определение расстояния между сжатым представлением дескриптора признаков и каждым заранее заданным сжатым представлением дескриптора соответствующего заранее заданного признака.
17. Способ по п.16, в котором идентификация сжатого представления дескриптора признаков включает идентификацию заранее заданного признака, представленного заранее заданным сжатым представлением дескриптора признаков, который отделен от упомянутого сжатого представления дескриптора признаков расстоянием, меньшим, чем заранее заданный порог.
18. Машиночитаемый носитель, включающий компьютерный код для обеспечения выполнения операций по любому из пп.15-17 при выполнении упомянутого кода по меньшей мере одним процессором.
19. Устройство, включающее:
средства для сравнения сжатого представления дескриптора признаков с множеством заранее заданных сжатых представлений дескрипторов соответствующих заранее заданных признаков, при этом сжатое представление упомянутого дескриптора признаков является индексом; и
средства для идентификации, на основе результатов сравнения, сжатого представления дескриптора признаков для представления заранее заданного признака, без предварительной распаковки дескриптора признаков.
20. Устройство по п.19, в котором упомянутые средства для сравнения сконфигурированы для сравнения сжатого представления дескриптора признаков путем определения расстояния между сжатым представлением дескриптора признаков и каждым заранее заданным сжатым представлением дескриптора соответствующего заранее заданного признака.
21. Устройство по п.20, в котором упомянутые средства для идентификации сконфигурированы для идентификации сжатого представления дескриптора признаков путем идентификации заранее заданного признака, представленного заранее заданным сжатым представлением дескриптора признаков, который отделен от сжатого представления дескриптора признаков расстоянием, меньшим, чем заранее заданный порог.
22. Устройство по любому из пп.19-21, в котором упомянутые средства включают по меньшей мере один процессор и по меньшей мере одну память, хранящую компьютерный программный код, при этом упомянутая по меньшей мере одна память и хранимый компьютерный программный код сконфигурированы, совместно с упомянутым по меньшей мере одним процессором, для обеспечения выполнения устройством по меньшей мере упомянутых операций.
RU2011123115/08A 2008-11-12 2009-11-12 Способ и устройство для представления и идентификации дескрипторов признаков с использованием сжатой гистограммы градиентов RU2505856C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11389108P 2008-11-12 2008-11-12
US61/113,891 2008-11-12
PCT/IB2009/007434 WO2010055399A1 (en) 2008-11-12 2009-11-12 Method and apparatus for representing and identifying feature descriptors utilizing a compressed histogram of gradients

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011123115A true RU2011123115A (ru) 2012-12-20
RU2505856C2 RU2505856C2 (ru) 2014-01-27

Family

ID=42169679

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011123115/08A RU2505856C2 (ru) 2008-11-12 2009-11-12 Способ и устройство для представления и идентификации дескрипторов признаков с использованием сжатой гистограммы градиентов

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9710492B2 (ru)
EP (1) EP2359272B1 (ru)
KR (1) KR101323439B1 (ru)
CN (1) CN102246165B (ru)
RU (1) RU2505856C2 (ru)
WO (1) WO2010055399A1 (ru)

Families Citing this family (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120011119A1 (en) * 2010-07-08 2012-01-12 Qualcomm Incorporated Object recognition system with database pruning and querying
CN101944183B (zh) * 2010-09-02 2013-12-25 北京航空航天大学 一种利用sift树进行物体识别的方法
US8548237B2 (en) 2010-10-18 2013-10-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Ordinal and spatial local feature vector based image representation
KR101675785B1 (ko) * 2010-11-15 2016-11-14 삼성전자주식회사 특징점을 이용한 영상 검색 방법 및 상기 방법을 수행하는 장치
US8639034B2 (en) 2010-11-19 2014-01-28 Ricoh Co., Ltd. Multimedia information retrieval system with progressive feature selection and submission
US8948518B2 (en) * 2011-07-14 2015-02-03 Futurewei Technologies, Inc. Scalable query for visual search
US8866924B2 (en) 2011-10-28 2014-10-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Local image feature descriptors according to circular distribution information
US9131163B2 (en) * 2012-02-07 2015-09-08 Stmicroelectronics S.R.L. Efficient compact descriptors in visual search systems
KR101912748B1 (ko) 2012-02-28 2018-10-30 한국전자통신연구원 확장성을 고려한 특징 기술자 생성 및 특징 기술자를 이용한 정합 장치 및 방법
KR20130098771A (ko) * 2012-02-28 2013-09-05 한국전자통신연구원 변형 가능한 압축 지역 서술자를 이용한 영상 인식 장치 및 방법
US9202108B2 (en) * 2012-04-13 2015-12-01 Nokia Technologies Oy Methods and apparatuses for facilitating face image analysis
CN104012093B (zh) 2012-04-20 2018-02-02 华为技术有限公司 用于处理图像的方法
ITTO20120602A1 (it) 2012-07-09 2014-01-10 Sisvel Technology Srl Method for transforming an image descriptor based on a gradient histogram and relative image processing apparatus.
US9727586B2 (en) * 2012-10-10 2017-08-08 Samsung Electronics Co., Ltd. Incremental visual query processing with holistic feature feedback
WO2014175481A1 (ko) * 2013-04-24 2014-10-30 전자부품연구원 서술자 생성 방법 및 이를 구현하는 하드웨어 장치
ITTO20130629A1 (it) * 2013-07-24 2015-01-25 Sisvel Technology Srl Method for encoding an image descriptor based on a gradient histogram and relative image processing apparatus
US9830527B2 (en) * 2015-01-09 2017-11-28 Stmicroelectronics S.R.L. Image processing system for extraction of contextual information and associated methods
EP3239896B1 (en) 2016-04-28 2018-11-28 Joanneum Research Forschungsgesellschaft mbH Data structure for describing an image sequence, and methods for extracting and matching these data structures
US10739461B2 (en) 2017-12-11 2020-08-11 Ford Global Technologies, Llc Lidar point cloud compression
CN108961178B (zh) * 2018-06-20 2020-11-10 陕西师范大学 基于局部直方图压缩的sar单景图像亮度补偿方法
US11042604B2 (en) 2018-12-04 2021-06-22 International Business Machines Corporation Assessing distances between pairs of histograms based on relaxed flow constraints
CN109740755B (zh) * 2019-01-08 2023-07-18 深圳市网心科技有限公司 一种基于梯度下降法的数据处理方法及相关装置
CN113569012B (zh) * 2021-07-28 2023-12-26 卫宁健康科技集团股份有限公司 医疗数据查询方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3780623B2 (ja) * 1997-05-16 2006-05-31 株式会社日立製作所 動画像の記述方法
US6363381B1 (en) * 1998-11-03 2002-03-26 Ricoh Co., Ltd. Compressed document matching
US6694311B1 (en) 1999-01-25 2004-02-17 International Business Machines Corporation Method and apparatus for fast query approximation using adaptive query vector projection
US6643387B1 (en) 1999-01-28 2003-11-04 Sarnoff Corporation Apparatus and method for context-based indexing and retrieval of image sequences
US6385332B1 (en) 1999-02-19 2002-05-07 The John P. Roberts Research Institute Automated segmentation method for 3-dimensional ultrasound
US6711293B1 (en) * 1999-03-08 2004-03-23 The University Of British Columbia Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image
DE19928231C2 (de) 1999-06-21 2003-03-27 Max Planck Gesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Segmentierung einer Punkteverteilung
KR100354207B1 (ko) 2000-05-22 2002-09-27 (주)인터정보 인터넷상의 음란물을 차단하는 방법 및 장치
EP1276324B1 (en) 2001-07-13 2006-10-04 France Telecom Method for compressing a hierarchical tree, corresponding signal and method for decoding a signal
US7130446B2 (en) 2001-12-03 2006-10-31 Microsoft Corporation Automatic detection and tracking of multiple individuals using multiple cues
US6819117B2 (en) 2002-01-30 2004-11-16 Credence Systems Corporation PICA system timing measurement & calibration
US7145478B2 (en) * 2002-12-17 2006-12-05 Evolution Robotics, Inc. Systems and methods for controlling a density of visual landmarks in a visual simultaneous localization and mapping system
KR100584320B1 (ko) 2003-07-30 2006-05-26 삼성전자주식회사 휴대 단말기의 손금 인식방법
CA2535828C (en) 2003-08-15 2011-02-08 Scape A/S Computer-vision system for classification and spatial localization of bounded 3d-objects
US7912291B2 (en) * 2003-11-10 2011-03-22 Ricoh Co., Ltd Features for retrieval and similarity matching of documents from the JPEG 2000-compressed domain
JP2005149167A (ja) * 2003-11-17 2005-06-09 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体パラメータ推定装置、物体パラメータ推定方法、プログラムおよび記録媒体
US7382897B2 (en) 2004-04-27 2008-06-03 Microsoft Corporation Multi-image feature matching using multi-scale oriented patches
US7831094B2 (en) 2004-04-27 2010-11-09 Honda Motor Co., Ltd. Simultaneous localization and mapping using multiple view feature descriptors
US7403641B2 (en) * 2004-05-28 2008-07-22 Matsushita Electric Works, Ltd. Object recognition system
US7738705B2 (en) 2004-06-30 2010-06-15 Stefano Casadei Hierarchical method and system for pattern recognition and edge detection
US7668376B2 (en) 2004-06-30 2010-02-23 National Instruments Corporation Shape feature extraction and classification
US7570827B2 (en) 2004-07-14 2009-08-04 Slipstream Data Inc. Method, system and computer program product for optimization of data compression with cost function
KR100679022B1 (ko) * 2004-10-18 2007-02-05 삼성전자주식회사 계층간 필터링을 이용한 비디오 코딩 및 디코딩방법과,비디오 인코더 및 디코더
US20070009159A1 (en) * 2005-06-24 2007-01-11 Nokia Corporation Image recognition system and method using holistic Harr-like feature matching
AU2005211665A1 (en) 2005-09-23 2007-04-19 Canon Kabushiki Kaisha Vectorisation of colour gradients
EP1850270B1 (en) 2006-04-28 2010-06-09 Toyota Motor Europe NV Robust interest point detector and descriptor
WO2007130688A2 (en) * 2006-05-10 2007-11-15 Evolution Robotics, Inc. Mobile computing device with imaging capability
US8165407B1 (en) 2006-10-06 2012-04-24 Hrl Laboratories, Llc Visual attention and object recognition system
US20080144124A1 (en) * 2006-10-13 2008-06-19 Ramin Samadani Auxiliary information for reconstructing digital images processed through print-scan channels
RU2461977C2 (ru) * 2006-12-18 2012-09-20 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Сжатие и снятие сжатия изображения
US20080268876A1 (en) * 2007-04-24 2008-10-30 Natasha Gelfand Method, Device, Mobile Terminal, and Computer Program Product for a Point of Interest Based Scheme for Improving Mobile Visual Searching Functionalities
US8160880B2 (en) 2007-04-30 2012-04-17 K-Nfb Reading Technology, Inc. Generalized object recognition for portable reading machine
US8358840B2 (en) 2007-07-16 2013-01-22 Alexander Bronstein Methods and systems for representation and matching of video content
US8285118B2 (en) 2007-07-16 2012-10-09 Michael Bronstein Methods and systems for media content control
US7761466B1 (en) 2007-07-30 2010-07-20 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Hash-based image identification
US8306366B2 (en) 2007-08-23 2012-11-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for extracting feature points from digital image
WO2009124151A2 (en) 2008-04-01 2009-10-08 University Of Southern California Video feed target tracking
US8676030B2 (en) * 2008-04-15 2014-03-18 Shlomo Selim Rakib Methods and systems for interacting with viewers of video content
GB0807411D0 (en) 2008-04-23 2008-05-28 Mitsubishi Electric Inf Tech Scale robust feature-based indentfiers for image identification
US8244044B2 (en) 2008-04-25 2012-08-14 Microsoft Corporation Feature selection and extraction
US8189866B1 (en) 2008-08-26 2012-05-29 Adobe Systems Incorporated Human-action recognition in images and videos
US8131074B2 (en) 2008-09-11 2012-03-06 Raytheon Company Specific emitter identification using histogram of oriented gradient features
US8054170B1 (en) * 2008-09-30 2011-11-08 Adobe Systems Incorporated Characterizing and representing images
US8363973B2 (en) 2008-10-01 2013-01-29 Fuji Xerox Co., Ltd. Descriptor for image corresponding point matching
US8396286B1 (en) 2009-06-25 2013-03-12 Google Inc. Learning concepts for video annotation
US8336761B1 (en) 2011-09-15 2012-12-25 Honeywell International, Inc. Barcode verification

Also Published As

Publication number Publication date
EP2359272B1 (en) 2023-07-26
US20100226575A1 (en) 2010-09-09
KR20110091763A (ko) 2011-08-12
CN102246165A (zh) 2011-11-16
CN102246165B (zh) 2014-10-29
WO2010055399A1 (en) 2010-05-20
EP2359272A4 (en) 2018-02-21
KR101323439B1 (ko) 2013-10-29
US9710492B2 (en) 2017-07-18
EP2359272A1 (en) 2011-08-24
RU2505856C2 (ru) 2014-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2011123115A (ru) Способ и устройство для представления и идентификации дескрипторов признаков с использованием сжатой гистограммы градиентов
US11620397B2 (en) Methods and apparatus to provide group-based row-level security for big data platforms
US9043316B1 (en) Visual content retrieval
Large et al. On time series classification with dictionary-based classifiers
US9529912B2 (en) Metadata querying method and apparatus
Zhang et al. Edge-SIFT: Discriminative binary descriptor for scalable partial-duplicate mobile search
US20160196277A1 (en) Data record compression with progressive and/or selective decompression
US8625907B2 (en) Image clustering
JP2013509660A5 (ru)
US8498455B2 (en) Scalable face image retrieval
Zheng et al. Visual phraselet: Refining spatial constraints for large scale image search
Lin et al. Rate-adaptive compact fisher codes for mobile visual search
CN104881470A (zh) 一种面向海量图片数据的重复数据删除方法
CN106651972B (zh) 一种二值图像编码、解码方法及装置
CN111177435B (zh) 一种基于改进pq算法的cbir方法
Tan et al. Image retargeting for preserving robust local feature: Application to mobile visual search
US20190258619A1 (en) Data compression method, data compression device, computer program, and database system
EP3173947B1 (en) Paged inverted index
KR20120090101A (ko) 디지털 비디오 고속 정합 시스템
CN105022794A (zh) 一种快速搜索所需文章内容的方法及装置
CN103902569A (zh) 基于Bag of Words的视频匹配方法
KR20220032627A (ko) 프레임 처리방법 및 장치
CN108764258B (zh) 一种用于群体图像插入的最优图像集选取方法
CN106909623B (zh) 一种支持高效海量数据分析和检索的数据装置及数据存储方法
US10380240B2 (en) Apparatus and method for data compression extension