摘要：本发明公开了一种静态图片中葡萄酒瓶的检测方法，包括训练及检测两部分，训练阶段的步骤包括：制作葡萄酒瓶样本；样本特征计算以及训练联级分类器；检测阶段的步骤包括加载待测图片；加载葡萄酒瓶分类器以及联级葡萄酒瓶检测。本发明通过对大量的葡萄酒瓶样本，在提取Haar特征的基础上，用AdaBoost方法训练得出一个联级分类器去检测待测图片中的葡萄酒瓶，这种方法能直接定位图片中葡萄酒瓶所在，并不受环境的影响。

摘要：本发明公开了一种静态图片中数码相机的检测方法，包括训练及检测两部分，训练阶段的步骤包括：制作数码相机样本；样本特征计算以及训练联级分类器；检测阶段的步骤包括加载待测图片；加载数码相机分类器以及联级数码相机检测。本发明通过对大量的数码相机样本，在提取Haar特征的基础上，用AdaBoost方法训练得出一个联级分类器去检测待测图片中的数码相机，这种方法能直接定位图片中数码相机所在，并不受环境的影响。

摘要：本发明公开了一种基于互联网图片的主动式广告的生成方法，属于图像识别领域和计算机软件系统集成领域。本发明首先设置图片数据库、广告数据库、图像特征库、图片广告对应关系库，当网页被用户浏览器加载时，将专属该网站的特征码、网页url信息和图片url信息发送给后台服务器；然后，服务器进程根据图片url信息，使用哈希算法判断该图片在图片数据库中是否存在，如果存在则发送对应广告至浏览器，否则采用不同的步骤为该图片生成广告。本发明把静态图片引入互动性内容，充分利用各大网站已有的图片，使富媒体网络广告和社会化为基础的社交购物和个性化推荐的电子商务交织在一起，让广告从网店延伸到其他网站的图片之中。

摘要：本发明是一种网络图片中人物检测、身体部位定位、年龄估计和性别识别的方法及系统，包括：基于Haar-Like特征和Adaboost训练的人脸检测技术和基于HOG特征和SVM训练的行人检测技术，初步地将人脸区域和身体整体区域检测出来，再做进一步的融合，使得人脸对应身体，如果存在身体的话；然后在人脸部位应用AAM（ActiveAppearanceModels，主动轮廓模型）定位脸部五官位置，在身体部位根据人体几何模型确定上半身、下半身、左右手及脚部位置；最后在人脸部位通过GIST特征和SVM进行年龄和性别的识别；如此，一张网络图片中是否存在人物，以及存在的人物的各种生物特征便计算得到。

摘要：本发明创造了一种能伴随视频播放过程中出现，且不影响用户观看的广告形式，其特征在于，实时地在视频帧图像中找寻广告块，该广告块是视频中可持续一段时间出现、相对平滑、有较大面积的图像区域，同时根据视频的内容自动匹配与之相适应的广告，然后将该广告图像同视频广告块融合，以替换原广告块内容，最后形成的效果是，在视频播放过程中，有一块智能插入的广告，在用户看来是视频创建时便产生的，可随视频内容变化的；这样，智能插入的广告不但不影响用户的观看体验，而且大大增长广告出现的时间，另外，广告内容是同视频内容相匹配的，从而更具备吸引力，将提高广告的转化率。

摘要：本发明是一种基于分块Gabor特征的静态图片中场景识别的方法，包括：将输入图片归一化，对归一化的图片在每个通道上构建图像金字塔；在每一通道的图像金字塔某层图像上，利用不同方向和对应该图像分辨率的Gabor滤波器对图像进行滤波；将滤波后的图像按4×4的网格划分为16块，统计每一块内的滤波响应在不同方向上的直方图；最后将每个通道上，各方向、各尺度网络内得到的直方图统计值用向量表出，作为图像特征。在进行场景识别前，要先建立所要识别场景的SVM分类模型；对样本图像集提取图像特征，用SVM进行训练得分类模型。在对目标图片进行场景识别时，按特征提取方法提取图片特征，加载SVM分类模型，确定所属分类以达到场景识别的目的。

摘要：本发明是一种基于极大稳定区域的商品图片中商品颜色识别方法，包括：建立包含常用色系的颜色表，并保存16进制颜色值；对商品图片进行HSV颜色空间转换，通过MSER（maximallystableextremalregions，极大稳定区域）算法获得商品图像中的感兴趣区域代表商品所在区域；对所有的MSER区域中的HSV颜色向量，通过k-mean聚类的方法，获得一个HSV颜色向量代表该商品图片中商品的颜色。将颜色表中的16进制颜色值集合转换为HSV向量集合，建立HSV颜色空间向量的距离公式，在该距离公式下，在颜色表HSV向量集合中，查询与商品HSV颜色向量距离最近的HSV向量，该HSV向量对应的颜色即为该商品图片中商品的颜色。采用这种方法可以相对精确地提取和识别商品图片中人们感兴趣的商品区域的颜色。

摘要：本发明是一种基于GIST全局特征和SIFT局部特征的网络图片内容重复检测方法，包括：对图像分别提取GIST特征和SIFT特征，GIST特征用于识别图像全局不变性，SIFT特征用于识别图像局部不变性；对两种特征分别采用LSH(LocalitySensitiveHashing，位置敏感哈希)算法建立索引和匹配图像特征，进行内容重复检测。

摘要：本发明属计算机图像处理识别车辆类型领域，涉及利用数字图像处理技术检测和识别静态图片中的车辆特征与品牌的方法和系统。本发明采用的方案是静态图片中车辆检测方法联合基于AdaBoost框架的车标检测方法，包括训练及检测两个部分。（1）训练阶段步骤如下：制作车标样本，从网络上采集包含车标的图片，并标定车标所在位置，根据位置信息提取车标图像；样本特征计算，构造5种不同的矩形特征，每一种矩形特征对应一种Haar特征；训练联级分类器，输入由上个步骤获得的训练样本并进行训练，最终将训练得到的强分类及其对应的多个弱分类器串联起来。（2）检测阶段步骤如下：加载待测图片：转为灰度图并进行直方图均衡化；加载车标分类器，包括强、弱分类器的阈值和所选特征对应的矩形特征信息；联级车标检测，检测图像首先通过前面的强分类器的检测，如果不是车标图像，那么会在前端被排除，只有车标图像才能最终通过各级强分类器的检测。

摘要：本发明公开了一种交互式视频广告平台的实现方法，包括以下步骤：将每秒的视频转换为10到15幅图片；将上述生产的图片导入到SWF编辑器的时间轴上，并生成SWF格式文件；将SWF格式文件中的某些帧确定为关键帧；确定广告在任意两个前后相连的关键帧上的移动轨迹；编辑脚本文件，在关键帧位置上插入广告，当鼠标移动到视频上，视频停止播放。当鼠标指向视频上的物品时,调用广告配置文件中的广告信息，显示该物品相关的广告信息；将上述编辑后的视频图像保存。另一种方案为在不改变原始的视频图像的情况下，通过视频文件和生成的广告配置文件的实时同步，以达到观众和视频进行互动、使观众及时得知视频中广告产品信息的优目的。