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热词
    • 1. 发明申请
    • PROCEDE DE CADRAGE D'UN OBJET DANS UNE IMAGE ET DISPOSITIF CORRESPONDANT
    • 在图像和对应设备中对对象的方法
    • WO2008031978A1
    • 2008-03-20
    • PCT/FR2007/051900
    • 2007-09-10
    • FRANCE TELECOMGARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • GARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • G06K9/00G06K9/32
    • G06K9/00241
    • L'invention concerne un procédé de cadrage d'un objet dans une image (I), ledit objet appartenant à une catégorie d'objets présentant des caractéristiques distinctives communes, et ledit procédé utilisant un réseau de neurones artificiels soumis préalablement à une phase d'apprentissage, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes de: - localisation (b1 ) dudit objet dans ladite image (I), afin d'obtenir un premier cadrage (Cl) dudit objet définissant un morceau (T) de ladite image, - application (b2) dudit morceau (T) d'image en entrée dudit réseau de neurones, et obtention en sortie de coefficients de transformation permettant d'obtenir un second cadrage (CF) dudit objet, ladite phase d'apprentissage ayant entraîné ledit réseau à fournir en sortie des coefficients de transformation permettant un recadrage à partir de morceaux d'images d'apprentissage.
    • 本发明涉及一种在图像(I)中构图对象的方法,所述对象属于表现出共同特征的对象的类别,并且所述方法使用先前到学习阶段的人造神经网络对象,其特征在于,其包括 步骤: - 在所述图像(I)中定位(b1)所述对象,以便获得定义所述图像的片段(T)的所述对象的第一成帧(C1), - 应用(b2)所述片段 )作为输入到所述神经网络的图像,并且获得作为输出变换系数,使得可以获得所述对象的第二成帧(CF),所述学习阶段已训练所述网络,以提供作为输出变换系数,以允许在 学习图像的基础。
    • 2. 发明申请
    • SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE LOCALISATION DE POINTS D'INTÉRÊT DANS UNE IMAGE D'OBJET METTANT EN ŒUVRE UN RÉSEAU DE NEURONES
    • 使用神经网络定位对象图像中的兴趣点的系统和方法
    • WO2006103241A2
    • 2006-10-05
    • PCT/EP2006/061110
    • 2006-03-28
    • FRANCE TELECOMGARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • GARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • G06K9/00G06K9/46
    • G06K9/00281G06K9/4609G06N3/0481G06N3/084
    • L'invention concerne un système de localisation d'au moins deux points d'intérêt dans une image d'objet. Selon l'invention, un tel système met en œuvre un réseau de neurones artificiels et présente une architecture en couches comprenant: une couche d'entrée (E) recevant ladite image d'objet; au moins une couche intermédiaire (N 4 ), appelée première couche intermédiaire, comprenant une pluralité de neurones (N 41 ) permettant de générer au moins deux cartes de saillance (R 5m ) associées chacune à un point d'intérêt distinct prédéfini de ladite image d'objet; au moins une couche de sortie (R 5 ) comprenant lesdites cartes de saillance (R 5m ) lesdites cartes de saillance comprenant une pluralité de neurones connectés chacun à tous les neurones de ladite première couche intermédiaire, lesdits points d'intérêt étant localisés, dans ladite image d'objet, par la position (17 1 , 17 2 , 17 3 , 17 4 ) d'un maximum global unique sur chacune desdites cartes de saillance.
    • 本发明涉及一种用于在物体图像中定位至少两个感兴趣点的系统。 根据本发明,一种这样的系统使用人造神经网络,并且具有分层结构,包括:接收对象图像的输入层(E); 被称为第一中间层的至少一个中间层(N 4 S)由多个神经元(N 41)组成,其可用于产生至少两个 显着性映射(R< 5m>),其各自与对象图像中的不同的预定义兴趣点相关联; 以及包含上述显着图(R 5m)的至少一个输出层(R 5> 5),所述映射包括多个神经元,每个神经元各自连接到所有的 第一中间层的神经元。 根据本发明,感兴趣点通过位置(17,17,17,17,13,17)位于对象图像中 每个显着性图上唯一的全局最大值的 4 )。
    • 3. 发明申请
    • SYSTEM AND METHOD FOR RECOGNIZING AN OBJECT IN AN IMAGE
    • 用于在图像中识别对象的系统和方法
    • WO2008081152A3
    • 2008-09-18
    • PCT/FR2007052569
    • 2007-12-19
    • FRANCE TELECOMGARCIA CHRISTOPHEDUFFNER STEFAN
    • GARCIA CHRISTOPHEDUFFNER STEFAN
    • G06K9/00G06K9/46G06K9/62
    • G06K9/00275G06K9/4628G06K9/6248
    • The present invention relates to a method and system for recognizing an object in an image. The recognition method for an object in an image comprises: a first cross-learning phase (1 ) of a non linear reconstruction of a n output image (U) corresponding to the object, from a known input image (U) of the object through a non linear projection of the known input image (U) of a given size in a space having a smaller size than said given size, said output image being evaluated relative to a desired known image (ld) representing the same object as the known input image (U), said first learning phase (1) being realized by a neuronal architecture (40) having different types of layers (41, 42, 43, 44, 45, 46) of artificial neurons; a second recognition phase (2) of an unknown input image (73) of the object, the reconstruction method having been learned beforehand, the neuronal architecture (40) extracting, by the non linear projection of the unknown input image (73), a first characteristic vector V0, the recognition being effected by measuring a distance between the first characteristic vector V0 and a second characteristic vector V3 of another image (76). The present invention is particularly applicable to the identification and authentication of faces on images or videos.
    • 本发明涉及用于识别图像中的对象的方法和系统。 用于图像中的对象的识别方法包括:从对象的已知输入图像(U)中通过一个第一交叉学习阶段(1)对对应于该对象的输出图像(U)进行非线性重建 给定尺寸的已知输入图像(U)在具有比所述给定尺寸更小的尺寸的空间中的非线性投影,所述输出图像相对于表示与已知输入图像相同的对象的期望已知图像(Id) (U),所述第一学习阶段(1)由具有人造神经元的不同类型的层(41,42,43,44,45,46)的神经元架构(40)实现; 所述对象的未知输入图像(73)的第二识别阶段(2),所述重建方法已经被预先学习,所述神经元架构(40)通过所述未知输入图像(73)的非线性投影来提取 第一特征矢量V0,该识别是通过测量第一特征矢量V0与另一图像(76)的第二特征矢量V3之间的距离来实现的。 本发明特别适用于图像或视频上的脸部的识别和认证。
    • 4. 发明申请
    • PROCEDE ET SYSTEME DE RECONNAISSANCE D'UN OBJET DANS UNE IMAGE
    • 用于识别图像中的对象的系统和方法
    • WO2008081152A2
    • 2008-07-10
    • PCT/FR2007/052569
    • 2007-12-19
    • FRANCE TELECOMGARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • GARCIA, ChristopheDUFFNER, Stefan
    • G06K9/00275G06K9/4628G06K9/6248
    • La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance d'un objet dans une image. Le procédé de reconnaissance d'un objet dans une image comporte : • une première phase d'apprentissage croisé (1 ) d'un procédé de reconstruction non-linéaire d'une image de sortie (U) correspondant à l'objet, à partir d'une image d'entrée connue (U) de l'objet par l'intermédiaire d'une projection non-linéaire de l'image d'entrée connue (U) de dimension donnée dans un espace de dimension inférieure à ladite dimension donnée, ladite image de sortie étant évaluée par rapport à une image désirée connue (ld) représentant le même objet que l'image d'entrée connue (U), ladite première phase d'apprentissage (1 ) étant effectuée par une architecture neuronale (40) comportant différents types de couches (41, 42, 43, 44, 45, 46) de neurones artificiels; • une deuxième phase de reconnaissance (2) d'une image d'entrée inconnue (73) de l'objet, le procédé de reconstruction ayant préalablement été appris, l'architecture neuronale (40) extrayant, par la projection non-linéaire de l'image d'entrée inconnue (73), un premier vecteur de caractéristiques V0, la reconnaissance s'effectuant en mesurant une distance entre le premier vecteur de caractéristiques V0 et un deuxième vecteur de caractéristiques V3 d'une autre image (76). La présente invention s'applique notamment à l'identification et à l'authentification de visages présents dans des images ou des vidéos.
    • 本发明涉及用于识别图像中的对象的方法和系统。 图像中的对象的识别方法包括:通过对象的已知输入图像(U)通过对象的已知输入图像(U),对与对象相对应的输出图像(U)的非线性重构的第一交叉学习阶段(1) 在具有比所述给定尺寸更小的尺寸的空间中给定尺寸的已知输入图像(U)的非线性投影,所述输出图像相对于表示与已知输入图像相同的对象的期望的已知图像(ld)被评估 (U),所述第一学习阶段(1)由具有不同类型的人造神经元的层(41,42,43,44,45,46)的神经元结构(40)实现; 所述对象的未知输入图像(73)的第二识别阶段(2),预先学习的重建方法,神经元架构(40)通过未知输入图像(73)的非线性投影,提取未知输入图像 第一特征矢量V0,通过测量第一特征矢量V0和另一图像(76)的第二特征矢量V3之间的距离来实现识别。 本发明特别适用于图像或视频上的面部的识别和认证。
    • 5. 发明申请
    • SYSTEM AND METHOD FOR LOCATING POINTS OF INTEREST IN AN OBJECT IMAGE USING A NEURAL NETWORK
    • 使用神经网络定位对象图像中的兴趣点的系统和方法
    • WO2006103241A3
    • 2007-01-11
    • PCT/EP2006061110
    • 2006-03-28
    • FRANCE TELECOMGARCIA CHRISTOPHEDUFFNER STEFAN
    • GARCIA CHRISTOPHEDUFFNER STEFAN
    • G06K9/00G06K9/46
    • G06K9/00281G06K9/4609G06N3/0481G06N3/084
    • The invention relates to a system for locating at least two points of interest in an object image. According to the invention, one such system uses an artificial neural network and has a layered architecture comprising: an input layer (E) which receives the object image; at least one intermediate layer (N 4 ), known as the first intermediate layer, consisting of a plurality of neurons (N 41 ) that can be used to generate at least two saliency maps (R 5m ) which are each associated with a different pre-defined point of interest in the object image; and at least one output layer (R 5 ) which contains the aforementioned saliency maps (R 5m ), said maps comprising a plurality of neurons which are each connected to all of the neurons in the first intermediate layer. According to the invention, the points of interest are located in the object image by the position (17 1 , 17 2 , 17 3 , 17 4 ) of a unique global maximum on each of the saliency maps.
    • 本发明涉及一种用于在物体图像中定位至少两个感兴趣点的系统。 根据本发明,一种这样的系统使用人造神经网络,并且具有分层结构,包括:接收对象图像的输入层(E); 被称为第一中间层的至少一个中间层(N 4 S)由多个神经元(N 41)组成,其可用于产生至少两个 显着性映射(R< 5m>),其各自与对象图像中的不同的预定义兴趣点相关联; 以及包含上述显着图(R 5m)的至少一个输出层(R 5> 5),所述映射包括多个神经元,每个神经元各自连接到所有的 第一中间层的神经元。 根据本发明,感兴趣点通过位置(17,17,17,17,13,17)位于对象图像中 每个显着性图上唯一的全局最大值的 4 )。