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    玩重庆时时彩安全吗: 基于人脸的图像缺损补绘方法及系统.pdf

    关 键 词:
    基于 图像 缺损 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310084559.2

    申请日:

    2013.03.15

    公开号:

    CN103310415A

    公开日:

    2013.09.18

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06T 5/00申请公布日:20130918|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20130315|||公开
    IPC分类号: G06T5/00; G06K9/62 主分类号: G06T5/00
    申请人: 清华大学
    发明人: 邓岳
    地址: 100084 北京市海淀区100084-82信箱
    优先权:
    专利代理机构: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 张大威
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310084559.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.10.31|||2013.10.23|||2013.09.18

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提出一种基于人脸的图像缺损补绘方法及系统。其中,方法包括以下步骤:从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素;根据缺损人脸图像的像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与缺损人脸图像相近的多个人脸图像;从多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位;以及从最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。根据本发明实施例的方法,通过利用稀疏表示减少了检索图像时的数据计算复杂度,从而提高了效率,同时利用图像的谱图信息对缺损区域的图像进行补绘。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种基于人脸的图像缺损补绘方法,其特征在于,包括以下步骤:
    S1:从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素;
    S2:根据缺损人脸图像的所述像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与所述缺损人脸图像相近的多个人脸图像;
    S3:从所述多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位;以及
    S4:从所述最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。

    2.   如权利要求1所述的基于人脸的图像缺损补绘方法,其特征在于,所述步骤S4具体包括:
    S41:利用邻近法将所述最匹配的缺损部位的局部连接关系获得散度矩阵;
    S42:根据所述散度矩阵获得拉普拉斯矩阵;以及
    S43:根据所述拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。

    3.   如权利要求2所述的基于人脸的图像缺损补绘方法,其特征在于,根据所述检索到的缺损部位获得缺损区域时,遵守如下约束条件:
    <mrow><MI>min</MI><MI>D</MI><MO>=</MO><MSUB><MO>&amp;Integral;</MO><MI>Ω</MI></MSUB><MSUP><MROW><MO>&amp;dtri;</MO><MO>|</MO><MSUB><MI>G</MI><MI>U</MI></MSUB><MO>-</MO><MSUB><MI>G</MI><MI>R</MI></MSUB><MO>|</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP><MI>dΩ</MI><MO>,</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,GU其是缺损区域,GR中的为检索到的缺损部位。<BR><BR>4.&nbsp;&nbsp; 如权利要求2所述的基于人脸的图像缺损补绘方法,其特征在于,所述步骤S41进一步包括:<BR>S411:求取所述最匹配缺损区域中每一个像素作为对应的结点;<BR>S412:为所述每一个像素结点与其周边的多个像素结点建立连接矩阵;<BR>S413:为所述连接关系设置连接权值获得局部连接矩阵;以及<BR>S414:根据所述局部连接矩阵计算散度矩阵。<BR><BR>5.&nbsp;&nbsp; 如权利要求1?4任一项所述的基于人脸的图像缺损补绘方法,其特征在于,所述人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。<BR><BR>6.&nbsp;&nbsp; 一种基于人脸的图像缺损补绘系统,其特征在于,包括:<BR>获取???,用于从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素;<BR>检索???,用于根据缺损人脸图像的所述像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与所述缺损人脸图像相近的多个人脸图像;<BR>提取???,用于从所述多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位;以及<BR>融合???,用于从所述最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。<BR><BR>7.&nbsp;&nbsp; 如权利要求6所述的基于人脸的图像缺损补绘系统,其特征在于,所述融合??榫咛灏ǎ?BR>第一获取子???,用于利用邻近法将所述最匹配的缺损部位的局部连接关系获得散度矩阵;<BR>第二获取子???,用于根据所述散度矩阵获得拉普拉斯矩阵;以及<BR>第三获取子???,用于根据所述拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。<BR><BR>8.&nbsp;&nbsp; 如权利要求7所述的基于人脸的图像缺损补绘系统,其特征在于,根据所述检索到的缺损部位获得缺损区域时,遵守如下约束条件:<BR><MATHS id=cmaths0002 num="0002"><MATH><![CDATA[<mrow><MI>min</MI><MI>D</MI><MO>=</MO><MSUB><MO>&amp;Integral;</MO><MI>Ω</MI></MSUB><MSUP><MROW><MO>&amp;dtri;</MO><MO>|</MO><MSUB><MI>G</MI><MI>U</MI></MSUB><MO>-</MO><MSUB><MI>G</MI><MI>R</MI></MSUB><MO>|</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP><MI>dΩ</MI><MO>,</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,GU其是缺损区域,GR中的为检索到的缺损部位。<BR><BR>9.&nbsp;&nbsp; 如权利要求7所述的基于人脸的图像缺损补绘系统,其特征在于,所述第一获取子??榫咛灏ǎ?BR>求取单元,用于求取所述最匹配缺损区域中每一个像素作为对应的结点;<BR>建立单元,用于为所述每一个像素结点与其周边的多个像素结点建立连接关系;<BR>获取单元,用于为所述连接关系设置连接权值获得局部连接矩阵;以及<BR>计算单元,用于根据所述局部连接矩阵计算散度矩阵。<BR><BR>10.&nbsp;&nbsp; 如权利要求6?9任一项所述的基于人脸的图像缺损补绘系统,其特征在于,所述人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。<BR></p></div> </div> </div> <div class="zlzy"> <div class="zltitle">说明书</div> <div class="gdyy"> <div class="gdyy_show"><p>说明书基于人脸的图像缺损补绘方法及系统 <BR>技术领域 <BR>本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种基于人脸的图像缺损补绘方法及系统。 <BR>背景技术 <BR>人脸识别是最自然,无损,方便用户的计量生物学方法。大部分现存的系统只能成功的识别出在某些约束条件下的脸。而在某些特殊情况下其识别结果会受到影像影响,例如,光照、脸部表情、姿势、视角,尤其是掩蔽现象中墨镜、胡须或遮挡物。 <BR>对人脸的识别采用的是整个完整的人脸图像作为识别对象,当所识别的人脸图像信息不完整时,一般的识别方法将无法适用。 <BR>目前普遍使用的破损图像的补绘方法有,基于泊松方程的补绘算法以及基于马尔可夫场的补绘算法。但是传统的补绘算法更多的适用于自然图片,并不能很好的解决人脸补绘这一问题。 <BR>传统的补绘方法存在如下缺点: <BR>(1)无法处理待匹配区域与目标区域光照,颜色差距明显变化等情况。 <BR>(2)在应用于人脸上,由于原始人脸图片信息的缺失,在传统补绘算法框架下,并不能很好的找到待匹配的小区域,以进行目标补绘。 <BR>发明内容 <BR>本发明的目的旨在至少解决上述的技术缺陷之一。 <BR>为达到上述目的,本发明一方面的实施例提出一种基于人脸的图像缺损补绘方法,包括以下步骤:S1:从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素;S2:根据缺损人脸图像的所述像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与所述缺损人脸图像相近的多个人脸图像;S3:从所述多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位;以及S4:从所述最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。 <BR>根据本发明实施例的方法,通过利用稀疏表示减少了检索图像时的数据计算复杂度,从而提高了效率,同时利用图像的谱图信息对缺损区域的图像进行补绘。 <BR>本发明的一个实施例中,所述步骤S4具体包括:S41:利用邻近法将所述最匹配的缺损部位的局部连接关系获得散度矩阵;S42:根据所述散度矩阵获得拉普拉斯矩阵;以及S43:根据所述拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。 <BR>本发明的一个实施例中,根据所述检索到的缺损部位获得缺损区域时,遵守如下约束条件:其中,GU其是缺损区域,GR中的为检索到的缺损部位。 <BR>在本发明的一个实施例中,所述步骤S41进一步包括:S411:求取所述最匹配缺损区域中每一个像素作为对应的结点;S412:为所述每一个像素结点与其周边的多个像素结点建立连接矩阵;S413:为所述连接关系设置连接权值获得局部连接矩阵;以及S414:根据所述局部连接矩阵计算散度矩阵。 <BR>在本发明的一个实施例中,所述人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。 <BR>为达到上述目的,本发明的实施例另一方面提出一种基于人脸的图像缺损补绘系统,包括:获取???,用于从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素;检索???,用于根据缺损人脸图像的所述像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与所述缺损人脸图像相近的多个人脸图像;提取???,用于从所述多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位;以及融合???,用于从所述最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。 <BR>根据本发明实施例的系统,通过利用稀疏表示减少了检索图像时的数据计算复杂度,从而提高了效率,同时利用图像的谱图信息对缺损区域的图像进行补绘。 <BR>本发明的一个实施例中,所述融合??榫咛灏ǎ旱谝换袢∽幽??,用于利用邻近法将所述最匹配的缺损部位的局部连接关系获得散度矩阵;第二获取子???,用于根据所述散度矩阵获得拉普拉斯矩阵;以及第三获取子???,用于根据所述拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。 <BR>本发明的一个实施例中,根据所述检索到的缺损部位获得缺损区域时,遵守如下约束条件:其中,GU其是缺损区域,GR中的为检索到的缺损部位。 <BR>本发明的一个实施例中,所述第一获取子??榻徊桨ǎ呵笕〉ピ?,用于求取所述最匹配缺损区域中每一个像素作为对应的结点;建立单元,用于为所述每一个像素结点与其周边的多个像素结点建立连接关系;获取单元,用于为所述连接关系设置连接权值获得局部连接矩阵;以及计算单元,用于根据所述局部连接矩阵计算散度矩阵。 <BR>在本发明的一个实施例中,所述人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。 <BR>本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。 <BR>附图说明 <BR>本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中: <BR>图1为根据本发明一个实施例的基于人脸的图像缺损补绘方法的示意图; <BR>图2为根据本发明一个实施例的基于人脸的图像缺损补绘方法的流程图; <BR>图3为根据本发明一个实施例的补绘结果图; <BR>图4为根据本发明一个实施例的基于人脸的图像缺损补绘系统的框架图; <BR>图5为根据本发明一个实施例的融合??榈目蚣芡?; <BR>图6为根据本发明一个实施例的第一获取子??榈目蚣芡?;以及 <BR>图7为根据本发明一个实施例的识别测试的结果数据图。 <BR>具体实施方式 <BR>下面详细描述本发明的实施例,实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。 <BR>图1为本发明实施例的基于人脸的图像缺损补绘方法的示意图。图2为根据本发明一个实施例的基于人脸的图像缺损补绘方法的流程图。如图2所示,根据本发明实施例的基于人脸的图像缺损补绘方法,包括以下步骤: <BR>步骤S101,从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素?;袢∪彼鹑肆惩枷?,并从中获取该图像中整个人脸的像素。 <BR>在本发明的一个实施例中,对于不同人之间的脸具有一定的相似性本发明是在此种情况下设计的。 <BR>步骤S102,根据缺损人脸图像的像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与缺损人脸图像相近的多个人脸图像。其中,人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。 <BR>具体地,根据所获得的缺损人脸图像的像素并利用稀疏表示从人脸图像数据库中聚类与缺损图像相类似的多个相似图像,其中,人脸图像数据库的人脸图像数据覆盖各个人脸图像。 <BR>步骤S103,从多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位。 <BR>具体地,首先从缺损图像中获得缺损区域的边界数据,例如,像素等。然后从所检索的多个相类似的多个图像中,提取与缺损区域边界相符的边界信息,例如,像素等。根据缺损区域的边界和检索图像的缺损部位边界吻合度,从多个相类似图像中选取最吻合的相类似图像。 <BR>步骤S104,从最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。首先,求取最匹配缺损区域中每一个像素作为对应的结点。然后,为每一个像素结点与其周边的8个像素结点建立连接矩阵W。之后,为连接关系设置连接权值,链接权值记为1,其他的记为0,从而得到局部连接矩阵。最后,根据局部连接矩阵计算散度矩阵D, <BR>根据散度矩阵获得拉普拉斯矩阵。其中,拉普拉斯矩阵定义为,L=D?W。 <BR>根据拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。LGU=LGR,其中,GU为待修复的区域信息,GR为检索到的缺损区域的信息。在该公式中根据边界条件,可以通过求解线性方程的方式,解出GU。其补绘结果如图3所示。 <BR>根据本发明实施例的方法,通过利用稀疏表示减少了检索图像时的数据计算复杂度,从而提高了效率,同时利用图像的谱图信息对缺损区域的图像进行补绘。 <BR>图4为根据本发明一个实施例的基于人脸的图像缺损补绘系统的框架图。如图4所示,根据本发明实施例的基于人脸的图像缺损补绘系统包括获取???00、检索???00、提取???00和融合???00。 <BR>具体地,获取???00用于从缺损人脸图像中获取整个人脸的像素。 <BR>在本发明的一个实施例中,对于不同人之间的脸具有一定的相似性本发明是在此种情况下设计的。 <BR>检索???00用于根据缺损人脸图像的像素通过稀疏表示从人脸图像数据库中检索与缺损人脸图像相近的多个人脸图像。根据所获得的缺损人脸图像的像素并利用稀疏表示从人脸图像数据库中聚类与缺损图像相类似的多个相似图像,其中,人脸图像数据库的人脸图像数据覆盖各个人脸图像。并且,人脸图像数据库包括各种人脸图像满足人脸图像的搜索匹配。 <BR>提取???00用于从多个人脸图像中根据缺损区域提取最匹配的缺损部位。首先从缺损图像中获得缺损区域的边界数据,例如,像素等。然后从所检索的多个相类似的多个图像中,提取与缺损区域边界相符的边界信息,例如,像素等。根据缺损区域的边界和检索图像的缺损部位边界吻合度,从多个相类似图像中选取最吻合的相类似图像。 <BR>融合???00用于从最匹配的人脸图像中截取最匹配的缺损区域并利用拉普拉斯方程对缺损部位进行融合获得修复图像。 <BR>图5为根据本发明一个实施例的融合??榈目蚣芡?。如图5所示,融合???00包括第一获取子???10、第二获取子???20和第三获取子???30。 <BR>第一获取子???10用于利用邻近法将最匹配的缺损部位的局部连接关系获得散度矩阵D,<MATHS num="0001"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>D</MI> <MO>=</MO> <MI>diag</MI> <MO>[</MO> <MSUB><MI>Σ</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MSUB><MI>W</MI> <MROW><MN>1</MN> <MI>i</MI> </MROW></MSUB><MO>]</MO> <MO>.</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>图6为根据本发明一个实施例的第一获取子??榈目蚣芡?。如图6所示,第一获取子???10具体包括求取单元411、建立单元412、获取单元413和计算单元414。 <BR>第二获取子???20用于根据散度矩阵获得拉普拉斯矩阵。其中,拉普拉斯矩阵定义为,L=D?W。 <BR>第三获取子???30用于根据拉普拉斯矩阵利用融合算法获得待修复的缺损区域。LGU=LGR,其中,GU为待修复的区域信息,GR为检索到的缺损区域的信息。在该公式中根据边界条件,可以通过求解线性方程的方式,解出GU。 <BR>根据本发明实施例的系统,通过利用稀疏表示减少了检索图像时的数据计算复杂度,从而提高了效率,同时利用图像的谱图信息对缺损区域的图像进行补绘。 <BR>在本发明中还进行了识别测试,进一步体现本发明的优越性,对比结果具体如下。 <BR>在本发明的一个实施例中,利用所提出的补绘算法去完成的缺失人脸的补绘并进行识别。人脸识别算法在在人脸图像数据库上进行。在训练中,选取847张未遮挡人脸(121subjects,7images&nbsp;per&nbsp;subject)被用到。在测试中,剩下的有缺损的人脸将被分类成两种集合。分别记为AR1和AR2。这两类集合分别包括了戴眼镜以及戴围巾的有遮挡的脸。我们使用两类最为经典的人脸识别算法。即基于PCA的人脸识别和基于Gabor特征的人脸识别算法。这两类算法分别被用在测试在缺损样本和补绘样本上。如图5所示,从识别结果对比中可以看出,本发明补绘的人脸可以大大提高识别率。 <BR>应当理解,本发明的系统实施例中的各个??楹偷ピ木咛宀僮鞴炭捎敕椒ㄊ凳├械拿枋鱿嗤?,此处不再详细描述。 <BR>尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型?!  ∧谌堇醋宰ɡ鴚ww.www.4mum.com.cn转载请标明出处</p> </div> </div> </div> </div> <div class="mt10 works-comment"> <div class="works-comment-hd"> <span class="font-tahoma">关于本文</div> <div style="line-height: 25px; padding: 10px 20px;"> 本文标题:基于人脸的图像缺损补绘方法及系统.pdf<br /> 链接地址:<a href="//www.4mum.com.cn/p-5775620.html">//www.4mum.com.cn/p-5775620.html</a><br /> </div> </div> </div> <div class="boxright" id="boxright" > <div class="fr detail-aside" id="Div11" style="width:270px;"> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox0"> <div class="boxHd" > <div class="fl nt-ico mr5 ml13 ico" style="margin-top: 3px;"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 当前资源信息</h2> </div> <div id="Div2" class="author-works-list bgF" style="overflow: hidden; padding:10px 10px; "> <table><tr><td> <dt class="author-avatar-box fl"><a class="author-avatar" title="罗明" href="u-6975.html"> <img src="//www.4mum.com.cn/FlexPaper/ZoomImage/UploadPhoto/tx_20181218222318.png" style="border-radius:50px 50px; " onerror="this.src='images/noavatar_small.gif'" alt="罗明"></a> </dt></td><td> <div class="author-name fl w100 ellipsis"> <a href="u-6975.html" target="_blank"> 罗明</a><img style="height:15px; width:20px; overflow:hidden; margin-right:10px;background:url(images/bg_index_ie6_781d95ab.png) no-repeat -185px 4px;display:none" src="images/s.gif" alt="企业认证" title="企业认证"/></div> <div class="author-level-bar"> <span class="mr5 author-grade author-grade5" title="会员等级"></span> </div></td></tr></table> <div class="fl" style="width: 240px;"> <p class="kh_cpZl"> 编号: cj20190318103613164300</p> <p class="kh_cpZl"> 类型: 共享资源</p> <p class="kh_cpZl"> 格式: PDF</p> <p class="kh_cpZl"> 大?。?2.86MB</p> <p class="kh_cpZl"> 上传时间: 2019-03-18</p> </div> </div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox"> <div class="boxHd" style="padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 相关资源</h2> </div> <div id="author-works-list" class="author-works-list bgF"> <li class="vprdn"> <img alt="智能枪支管理系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326879.html" title="智能枪支管理系统.pdf">智能枪支管理系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="用于弹药储运监测与智能管理的方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326820.html" title="用于弹药储运监测与智能管理的方法.pdf">用于弹药储运监测与智能管理的方法.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326812.html" title="一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf">一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326802.html" title="一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf">一种具有指静脉识别功能的枪支及枪支管理系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="智能枪支管理系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326456.html" title="智能枪支管理系统.pdf">智能枪支管理系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="一种基于RFID的枪支位置判定系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326443.html" title="一种基于RFID的枪支位置判定系统.pdf">一种基于RFID的枪支位置判定系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="信用卡套现识别方法和装置.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-7326441.html" title="信用卡套现识别方法和装置.pdf">信用卡套现识别方法和装置.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="用于控制生产过程的系统和方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6421312.html" title="用于控制生产过程的系统和方法.pdf">用于控制生产过程的系统和方法.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="一种处理视频的方法及其系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6421251.html" title="一种处理视频的方法及其系统.pdf">一种处理视频的方法及其系统.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪及实现方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6421139.html" title="基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪及实现方法.pdf">基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪及实现方法.pdf</a> </li> <li class="vprdn"> <img alt="基于动态内插技术的通用化测控信道模拟方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6421123.html" title="基于动态内插技术的通用化测控信道模拟方法.pdf">基于动态内插技术的通用化测控信道模拟方法.pdf</a> </li></div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" id="box3" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;"> <div class="boxHd" style="border: none;padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 相关搜索</h2> </div> <div class="hot-keywords-list"> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e5%9f%ba%e4%ba%8e" class="tag-item ico" title="基于" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 基于</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e5%9b%be%e5%83%8f" class="tag-item ico" title="图像" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 图像</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e7%bc%ba%e6%8d%9f" class="tag-item ico" title="缺损" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 缺损</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%96%b9%e6%b3%95" class="tag-item ico" title="方法" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 方法</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e7%b3%bb%e7%bb%9f" class="tag-item ico" title="系统" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 系统</em></span></a> <input name="ctl00$Content$hiddenCategoryID" type="hidden" id="Content_hiddenCategoryID" value="122" /> </div> </div> </div> </div> <!--end boxright--> <!--end layout01--> </div> <!--end mainpart--> </div> <div class="aspNetHidden"><input type="hidden" name="__VIEWSTATEGENERATOR" id="__VIEWSTATEGENERATOR" value="541A68AF" /></div></form> <div style="display: none" id="Div3"> </div> <div id="jubao" class="jubao" style="display: none;"> <div class="jubaoTitle"> 举报类型</div> <ul class="vprdn"> <li class="vprdn"> <input type="radio" id="jubaoSel12" name="jubaoSel12" value="12" />&nbsp;&nbsp; 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