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 PDFInfo
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
- G06F16/5838—Retrieval 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/20—Contour coding, e.g. using detection of edges
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/40—Tree coding, e.g. quadtree, octree
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction 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
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods 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
- H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
- H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/90—Methods 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
- H04N19/96—Tree 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.
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)
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)
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 |
-
2009
- 2009-11-12 EP EP09825819.7A patent/EP2359272B1/en active Active
- 2009-11-12 WO PCT/IB2009/007434 patent/WO2010055399A1/en active Application Filing
- 2009-11-12 CN CN200980150124.5A patent/CN102246165B/zh active Active
- 2009-11-12 RU RU2011123115/08A patent/RU2505856C2/ru active
- 2009-11-12 KR KR1020117013513A patent/KR101323439B1/ko active IP Right Grant
- 2009-11-12 US US12/617,514 patent/US9710492B2/en active Active
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 |