基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201410626412.6

申请日：

2014-11-07

公开(公告)号：

CN104392231B

公开(公告)日：

2015-03-04

发明(设计)人：

周培云李静沈宁敏

申请人：

申请人地址：

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

IPC主分类号：

G06K946

IPC分类号：

代理机构：

南京钟山专利代理有限公司 32252

代理人：

戴朝荣

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2015-03-04	公开	公开
2019-03-22	授权	授权
2015-04-01	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101603707055 IPC(主分类):G06K 9/46 专利申请号:2014106264126 申请日:20141107

共 50 条

[1]

基于协同显著性生成式对抗网络的协同显著性检测方法 [P].

钱晓亮 ;

白臻 ;

任航丽 ;

曾黎 ;

邢培旭 ;

程塨 ;

姚西文 ;

刘向龙 ;

岳伟超 ;

王芳 ;

刘玉翠 ;

赵素娜 ;

王慰 ;

毋媛媛 ;

吴青娥 .

中国专利 :CN111027576A ,2020-04-17

[2]

一种利用稀疏基的协同显著性检测方法 [P].

张艳邦 ;

韩军伟 ;

郭雷 .

中国专利 :CN102521617B ,2012-06-27

[3]

基于多核增强和显著性融合的RGBD图像协同显著性检测方法 [P].

刘志 ;

吴莉珊 ;

宋杭科 .

中国专利 :CN107169417B ,2017-09-15

[4]

基于能量优化的图像协同显著性检测方法 [P].

于明 ;

王红义 ;

刘依 ;

朱叶 ;

郝小可 ;

师硕 ;

于洋 ;

郭迎春 ;

阎刚 .

中国专利 :CN109472259B ,2019-03-15

[5]

一种基于深度学习的协同显著性检测方法 [P].

朱锦春 ;

闫胜业 .

中国专利 :CN114998615B ,2024-08-23

[6]

一种基于深度学习的协同显著性检测方法 [P].

朱锦春 ;

闫胜业 .

中国专利 :CN114998615A ,2022-09-02

[7]

基于超像素聚类的协同显著性检测方法 [P].

刘纯平 ;

朱桂墘 ;

季怡 ;

邢腾飞 ;

万晓依 ;

王大木 .

中国专利 :CN107103326B ,2017-08-29

[8]

基于图像组自适应的协同显著性检测方法 [P].

白臻 ;

刘志 ;

李恭杨 ;

吴勇 .

中国专利 :CN112906800B ,2021-06-04

[9]

一种协同显著性检测方法 [P].

雷建军 ;

丛润民 ;

侯春萍 ;

张静 ;

范晓婷 ;

彭勃 .

中国专利 :CN107909079B ,2018-04-13

[10]

一种基于多层卷积特征融合的图像协同显著性检测方法 [P].

任静茹 ;

刘志 ;

周晓飞 .

中国专利 :CN108961220B ,2018-12-07

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