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公开(公告)号：CN104539961B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410768645.X
申请日：2014-12-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/30 , H04N19/577
Abstract: 本发明提供了一种基于分层结构渐进式字典学习的可分级视频编码系统，所述系统包括：基于层次化结构的系统框架、渐进式字典学习模块以及可分级视频帧重构模块。本发明所述系统通过可分级B帧预测的结构使得重构帧作为更精细层的参考帧加入字典训练中，同时随机梯度下降法降低了基于学习的超分辨率算法的复杂度；本发明能够有效地保持视频帧运动的一致性，同时空间和质量可分级也可基于该层次化结构的系统框架中。
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公开(公告)号：CN103546160B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310433248.2
申请日：2013-09-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提出了一种基于多参考序列的基因序列分级压缩方法，该方法首先将BAM格式文件转化成SAM格式的文件，SAM格式的基因序列由11个强制域和多个可选域构成，将原文件按域提取成12个独立文件，然后对12个文件进行并行压缩：（1）对‘Sequence’域采用基于多个参考序列逐步减半序列长度的分级压缩方法；（2）对于‘Quality Value’域采用k均值聚类结合上下文建模PPMVC压缩的方法；该方案相对于现有的同格式的压缩方案既提高或保证了压缩效率，又提供了压缩等级的多选择性，使得其更有适应性与扩展性。
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公开(公告)号：CN105718944A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610035416.6
申请日：2016-01-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6232 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及一种基于核空间的深度散射卷积网络学习方法和系统，包括：参数化小波生成模块、多核学习模块、散射分解模块和支持向量机分类模块，其中：参数化小波生成模块以随机化参数构造小波滤波器组；多核学习模块基于上述滤波器组对训练数据集进行散射网络的卷积分解，并将每条卷积路径的分解系数分别投影到核特征空间，采用多核学习算法选择最优卷积路径；散射分解模块基于上述最优卷积路径对测试数据集进行散射分解，所得的分解系数在支持向量机分类模块被分类。本发明可以有效提升各种类型数字图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN103546162A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310433453.9
申请日：2013-09-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M7/40
Abstract: 本发明提供一种基于非连续上下文建模和最大熵原则的基因压缩方法，包括：在第一阶段，同时考虑了有参考序列和无参考序列两种实际情况，用字典方法表示基因序列内或间的重复序列，提高压缩效率；第二阶段，所述统计编码器由预测器和算术编码器构成，预测器对于非重复序列，采用在传统的连续型上下文模型的基础上引入非连续比特上下文组合式的建模方案，并利用基于最大熵原则产生的Logistic回归公式合并各个模型单独产生的预测概率，从而得到最终更准确的预测概率值送入算术编码器。该方法能显著提高压缩效率，实现高效存储。
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公开(公告)号：CN101977327B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010544993.0
申请日：2010-11-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种视频编解码技术领域的基于嵌入式分布式视频编码描述的视频抗差错编解码方法，通过在编码端进行混合式预测视频编码后得到分布式视频编码码流，对其中的帧间编码帧进行嵌入式分布式视频编码保护处理并发送至解码端，当解码端收到的帧间编码帧中没有传输差错并且其参考帧也未受到传输失真的影响，则丢弃该帧间编码帧所对应的分布式视频编码码流；否则解码接收到的分布式视频编码码流，并将解码结果作为后续帧的参考，从而消除传输失真随时间的传播，实现视频抗差错。本发明通过对于分布式视频编码和传统编码的联合优化可提高该系统的整体性能，适用于无反馈信道或反馈信道传输时延较长的视频传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102223674A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110099398.5
申请日：2011-04-20
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种数据通信技术领域的分布式视频信源数据采集的优化传输方法，针对多视几何分布下相邻节点间采集到视频的空间相关性，在传感器节点处采用分布式多视视频编码，为实现无线视频传感器网络的生存时间与用户接收到整体视频质量之间的最优平衡，提供一种完全分布式的速率分配算法，有效地利用了网络的带宽资源，并且通过多路径路由选择以及网络编码的引入，不仅提高了网络整体吞吐量，同时也降低了网络的传输功耗。
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公开(公告)号：CN100421449C
公开(公告)日：2008-09-24
申请号：CN200410053655.1
申请日：2004-08-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种网络数字电视系统时钟同步保持的控制方法，把数字电视节目引入宽带IP网络开展过程中，在解复用和再复用单元进行时间信息的保持，经过网络的传输以后，在接收端根据传输流里的信息恢复出原来的时间信息，并且能以可变码率速率在网络中传输该节目的有效数据，以恒定码率速率的时间信息模型来达到编码端和解码端的系统时钟同步。本发明使解复用和再复用处理时更为简单，不需要进行时间信息的修正；生成带有时间同步信息的单节目系统传输流更适合在IP网络中传输，恢复出和原来多节目系统传输流一样的时间同步信息可以作为同步系统解码器时钟，以消除编解码不同步导致的各种现象。
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公开(公告)号：CN1694533A
公开(公告)日：2005-11-09
申请号：CN200510026390.0
申请日：2005-06-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N7/24
Abstract: 一种网络视频编码器多维尺度码率控制方法，输入视频序列包含宏块条、图像帧或图像组的图像控制单元按照时间域、空间域、时域变换、空间域变换、时空域变换分割为不同尺度的集合空间，码率控制单元根据互联网、移动通信网或广播网的多元异构网络信道传输带宽的时变状态、缓冲区充溢度、多接入终端的资源及处理能力，进行集合空间分割的可变比特率编码，以匹配当前的视频编码器资源、网络传输码率、接收端及解码器处理能力，视频解码器根据接收码流插入的语法标识，进行相应的多维相关尺度图像重构，显示图像序列。本发明输出的数据流可以在确保良好主观图像质量的基础上，具有良好的扩展度，充分结合当前传统的视频编码器。
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公开(公告)号：CN119011858A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411009925.2
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/59 , H04N19/91 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开一种面向机器视觉的图像编码、解码和压缩方法及系统，包括：通过空频调制编码网络获得待编码图像的第一特征图；将所述第一特征图中的每个特征值量化为整数，得到第二特征图；将所述第二特征图的分布参数化建模为高斯分布，采用熵模型预测高斯分布的均值、方差；根据预测的所述高斯分布的均值、方差对第二特征图的特征进行概率估计，根据估计概率进行算术编码，获得压缩图像二进制码流。本发明可以高效提取面向机器视觉的下游任务更为需要的信息，减少对于机器视觉冗余的信息，能够降低图像压缩码率开销的同时，有效提升下游任务的精确度，且能够运用于现有的任一端到端图像压缩编解码网络和熵模型网络。
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公开(公告)号：CN117935325A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311144296.X
申请日：2023-09-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本公开提供一种无监督域泛化的人脸防伪方法、系统、介质及电子设备，其中人脸防伪方法包括：获取标记域索引的人脸图像训练集；根据当前人脸图像样本的增强特征与同一域索引下的人脸图像样本的增强特征之间的特征相似度，确定第一正样本；根据当前人脸图像的域归一化特征与不同域索引下的人脸图像样本的域归一化特征之间的特征相似度，确定第二正样本；采用人脸图像训练集对预设的无监督孪生网络进行模型训练处理，确定无监督孪生网络模型；将目标人脸图像输入无监督孪生网络模型中，确定目标人脸图像的人脸防伪特征。通过本公开，有效提升无监督网络模型的防伪性能，提高泛化性，实现低成本高鲁棒性的人脸防伪识别。
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