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1. 发明专利

JP2015167017A マルチタスク学習を使用したラベル付けされていないビデオのための自己学習オブジェクト検出器审中-公开
标题翻译：使用多任务学习的非学习视频的自学习对象检测器
公开(公告)号：JP2015167017A
公开(公告)日：2015-09-24
申请号：JP2015039618
申请日：2015-02-27
申请人：ゼロックスコーポレイション , XEROX CORPORATION
发明人：エイドリアン・ガイドン , グロリア・ゼン , ホセ・アントニオ・ロドリゲス・セラーノ
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/00711 , G06K9/4604 , G06K9/6267 , G06K9/6269
摘要：【課題】対象カテゴリのための特異的オブジェクト検出器を生成する方法を提供する。【解決手段】カテゴリのための事前トレーニングされた一般検出器を用いて、ビデオシーケンスのフレーム内でシードオブジェクトを識別するステップを含む。外観モデルを、シードオブジェクトが識別される他のフレームを使用して、シードオブジェクトの各々について反復して学習する。外観モデルは、部分画像を誤ってラベル付けしてしまう損失を計上する損失関数及び外観モデル間の距離を測定する正規化項を最適化するために、ともに学習される。部分画像を誤ってラベル付けしてしまう損失を、現在の外観モデルが損失に寄与する位置の外部の部分画像が考慮されるように、後続のフレーム内のシードオブジェクトの位置を予測する動きモデルを使用して求める。その後、特異的オブジェクト検出器は、最適化された外観モデルを、集約することによって生成する。【選択図】なし
摘要翻译：要解决的问题：提供一种用于生成对象类别的特定对象检测器的方法。解决方案：一种方法包括使用用于类别的预训练通用检测器来识别视频序列的帧中的种子对象的步骤。使用其中识别种子对象的其他帧，为每个种子对象迭代地学习外观模型。外观模型是联合学习的，以优化损失函数，这导致了错误地标记部分图像的损失，以及测量外观模型之间的距离的正则化项。使用运动模型确定不正确地标记部分图像的损失，该运动模型预测种子对象在后续帧中的位置，使得考虑当前外观模型对该损失作出贡献的位置之外的部分图像。然后通过聚合优化的外观模型来生成特定对象检测器。

2. 发明专利

JP2015191666A オブジェクトパーツ位置の予測へのデータ駆動型検出の拡張审中-公开
标题翻译：扩展数据驱动检测以预测对象零件位置
公开(公告)号：JP2015191666A
公开(公告)日：2015-11-02
申请号：JP2015051499
申请日：2015-03-13
申请人：ゼロックスコーポレイション , XEROX CORPORATION
发明人：ホセ・アントニオ・ロドリゲス・セラーノ , チェンウェン・ダイ
IPC分类号： G06F17/30 , G06N99/00 , G06T7/00
CPC分类号： G06K9/52 , G06K9/00785 , G06K9/3233 , G06K9/468 , G06K9/6215
摘要：【課題】拡張されたデータ駆動型検出に基づいてオブジェクトパーツ位置を検出するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】注釈オブジェクトによって注釈された訓練画像のセットに対するパーツの構成間の特定の関連度値が定義される。類似性学習アルゴリズムが、パーツ構成間の類似性に基づいて類似性関数を得るためにパーツに対し適用される。類似性学習アルゴリズムが、類似したパーツ構成を有するポジティブなペアと異なる構成を有するネガティブなペアとのセットを受け取り、新たなポジティブなペアに高スコアを、ネガティブなペアに低スコアを割り当てる傾向がある類似性関数を戻す。新たな画像と訓練画像との間の類似性が、近傍画像を得るために、学習された類似性関数を利用して測定され、画像に関する可視パーツ位置及び/又は不可視パーツ位置が、近傍画像に基づいて予測される。【選択図】図5
摘要翻译：要解决的问题：提供基于扩展数据驱动检测来检测对象部分位置的方法和系统。解决方案：相对于用注释对象注释的一组训练图像的部分的配置之间的特定相关性值是定义基于部件配置之间的相似性，相对于部件应用相似度学习算法以获得相似性功能。相似度学习算法接收一组具有相似部分配置的正对和具有不同配置的负对，并返回倾向于将新的正对分配给高分的相似度函数，而将低分数分配给负对。可以通过利用所学习的相似度函数来获得邻近图像来测量新图像和训练图像之间的相似度，并且可以基于相邻图像预测相对于图像的可见和/或不可见部分位置。

3. 发明专利

JP2016110635A 画像署名をフィッシャーベクトルとマッチングするための適応型語彙审中-公开
标题翻译：用于匹配FISHER矢量的图像符号的适应化合物
公开(公告)号：JP2016110635A
公开(公告)日：2016-06-20
申请号：JP2015221043
申请日：2015-11-11
申请人：ゼロックスコーポレイション , XEROX CORPORATION
发明人：ウスマン・タリク , ホセ・アントニオ・ロドリゲス・セラーノ , フロラン・シー・ペロナン
IPC分类号： H04N7/18 , G06T7/00
CPC分类号： G06K9/6215 , G06K9/00771 , G06K9/3258 , G06K9/4609 , G06K9/6202 , G06T7/344
摘要：【課題】画像マッチングの撮像条件における差異の影響を削減するシステムおよび方法を提供する。【解決手段】局所的な記述子の普遍的な生成モデルを第1のカメラ16へ適用して、第1のカメラ依存の生成モデルを取得する。さらに、同じ普遍的な生成モデルが第2のカメラ18へ適用され、第2のカメラ依存の生成モデルを取得する。第1のカメラにより撮像された第1の画像から、第1の画像レベル記述子が、第1のカメラ依存の生成モデルを使用して抽出される。第2のカメラにより撮像された第2の画像から、第2の画像レベル記述子が、第2のカメラ依存の生成モデルを使用して抽出される。類似性が、第1の画像レベル記述子と第2の画像レベル記述子との間で計算される。情報が、計算された類似性に基づいて出力される。適応により、画像レベル記述子間の差異が許容され、画像条件ではなく、画像コンテンツにおける偏差の方にずらされる。【選択図】図3
摘要翻译：要解决的问题：提供减少成像条件差异对图像匹配的影响的系统和方法。解决方案：将局部描述符的通用生成模型应用于第一相机16以获得第一相机依赖生成模型。相同的通用生成模型也适用于第二相机18以获得第二相机依赖生成模型。从第一相机拍摄的第一图像，使用第一照相机依赖生成模型提取第一图像级描述符。从第二相机拍摄的第二图像，使用第二相机依赖生成模型提取第二图像级描述符。在第一图像级描述符和第二图像级描述符之间计算相似度。基于计算出的相似度输出信息。该适应允许图像级别描述符之间的差异被转移到图像内容的偏离，而不是成像条件。选择图：图3

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