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    • 24. 发明专利
    • 画像処理装置及びプログラム
    • 图像处理设备和程序
    • JP2016091051A
    • 2016-05-23
    • JP2014220616
    • 2014-10-29
    • 日本電信電話株式会社
    • 梅田 崇之入江 豪新井 啓之谷口 行信
    • G06T7/00
    • 【課題】検出対象が物体のパーツや要素のように画像上での領域が小さい場合でも、検出対象を精度良く検出する。 【解決手段】検出器DB32には、検出対象であるアトリビュートを含む複数の学習画像の各々から抽出された特徴とアトリビュートの種類とを対応付けて学習した検出器が格納され、事前分布DB33には、複数の学習画像の各々におけるアトリビュートの出現位置を学習したアトリビュートの種類毎の事前分布が格納される。検出処理部43は、特徴抽出部42により入力画像36から抽出された特徴と、アトリビュートの種類毎の検出器とに基づいて、入力画像36から検出候補を検出する。事前分布反映部44は、アトリビュートの出現位置についての事前分布を反映させて、検出候補から最終的な検出対象を特定する。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:即使当检测对象在诸如对象的组件或元素的图像上具有小的区域时,也可以高精度地检测检测对象。解决方案:检测器DB 32存储执行学习的检测器 将从包括作为检测对象的属性的多个学习图像中的每一个提取的特征与属性的种类相关联,先前分布DB 33存储已经学习了每个属性的属性的出现位置的每种属性的先前分布 多个学习图像。 检测处理部43基于通过特征提取部42从输入图像36提取的特征和各种属性的检测器,检测来自输入图像36的检测候选。 先验分布反射部分44反映关于检测候选上的属性的出现位置的先前分布,并且从检测候选中指定最终检测对象。选择图:图1
    • 25. 发明专利
    • 画像分類装置、画像分類方法及び画像分類プログラム
    • 图像分类设备,图像分类方法和图像分类程序
    • JP2015158739A
    • 2015-09-03
    • JP2014032197
    • 2014-02-21
    • 日本電信電話株式会社
    • 渡邉 之人入江 豪新井 啓之谷口 行信
    • G06F17/30
    • 【課題】教師データがなくとも画像に写る被写体の部分的な差異を自動検出し、検出した部分的な差異に基づく精細な画像カテゴリ分類を実現する画像分類装置を提供する。 【解決手段】画像の分類を行う画像分類装置であって、分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出手段と、部分領域を分類対象画像を走査することにより部分領域の有無情報を取得する部分領域検出手段と、入力画像と部分領域をグループ化することにより入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類手段とを備える。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:提供一种图像分类装置,即使没有教师数据也能自动检测图像中拍摄的被摄体的偏差,并且基于检测到的偏差来实现详细的图像分类。解决方案:图像分类装置 其对图像进行分类,包括:从区分对象的输入图像计算子区域的子区域计算单元; 子区域检测装置,通过扫描分类对象图像来获取该次区域的存在信息; 以及分类装置,用于通过对输入的图像和子区域进行分组来检测输入图像的类别。
    • 26. 发明专利
    • ハッシュ関数生成方法、ハッシュ値生成方法、ハッシュ関数生成装置、ハッシュ値生成装置、ハッシュ関数生成プログラム及びハッシュ値生成プログラム
    • HASH函数生成方法,HASH值生成方法,HASH函数生成装置,HASH值生成装置,HASH函数生成程序和HASH值生成程序
    • JP2015079101A
    • 2015-04-23
    • JP2013215723
    • 2013-10-16
    • 日本電信電話株式会社
    • 入江 豪新井 啓之谷口 行信
    • G09C1/00
    • 【課題】膨大なメディアコンテンツから、類似するコンテンツを発見する際に用いるハッシュ関数とハッシュ値を、高精度でありながら、高速、さらに省メモリで生成する。 【解決手段】デジタルデータをバイナリ値に変換するハッシュ関数生成方法であって、デジタルデータをD(D>0)次元実数値ベクトルによって表現した特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量について、その近傍の相対的幾何関係を求める幾何関係算出ステップと、相対的幾何関係に基づいて、ハッシュ関数を表現するためのパラメータを決定してハッシュ関数を生成するステップとを有する。ハッシュ値生成方法は、デジタルデータに対応するD(D>0)次元実数値ベクトルたる特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記ハッシュ関数生成方法により生成された1つ以上のハッシュ関数を用いて、前記特徴量を1つ以上のバイナリ値に変換する変換ステップとを有する。 【選択図】図1
    • 要解决的问题:产生散列函数和从庞大的媒体内容中发现类似内容时使用的散列值,具有高精度,高速度和存储器保存。解决方案:将数字数据转换为二进制值的散列函数生成方法包括: 特征量提取步骤,用于通过D(D> 0)维实数矢量提取表示数字数据的特征量; 计算特征量附近的相对几何关系的步骤的几何关系计算; 以及散列函数生成步骤,其基于所述相对几何关系确定表示所述散列函数的参数,以生成所述散列函数。 散列值生成方法包括:特征量提取步骤,用于提取与数字数据对应的D(D> 0)维实数矢量的特征量; 以及转换步骤,其通过使用由散列函数生成方法生成的一个或多个散列函数将特征量转换成一个或多个二进制值。