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    • 5. 发明申请
    • METHOD FOR SEGMENTING VIDEO SEGMENTS
    • 分割视频段的方法
    • WO2009115530A1
    • 2009-09-24
    • PCT/EP2009/053158
    • 2009-03-17
    • THOMSON LICENSINGFRADET, MatthieuROBERT, PhilippePEREZ, Patrick
    • FRADET, MatthieuROBERT, PhilippePEREZ, Patrick
    • G06T7/20
    • G06T7/215G06T2200/32G06T2207/10016G06T2207/30236
    • The invention proposes a new motion layer extraction method using reference layer mosaics. One motivation is to work with distant images (whose motion in between is more discriminative) while reducing the number of pairs of images to be handled benefiting from the fact that layer mosaics represent the video sequence in a compact way. In this model, not only extracted layer supports for mosaicing are used but also layer mosaics for motion segmentation. In the proposed approach, instead of linking temporally many images pairs from the sequence, the currently processed original image is linked temporally with two sets of motion layer mosaics only. Thus a new image-to-mosaic data term replaces the usual image-to-image motion data term in the objective classification function.
    • 本发明提出了使用参考层马赛克的新的运动层提取方法。 一个动机是与遥远的图像(其间的运动更具有歧视性)一起工作,同时减少要处理的图像数量,这得益于图层马赛克以紧凑的方式表示视频序列。 在此模型中,不仅使用提取层支持拼接,还可以使用层马赛克进行运动分割。 在所提出的方法中,代替在时间上链接许多图像对与序列,但是当前处理的原始图像在时间上与两组运动层马赛克相关联。 因此,新的图像到马赛克数据项替代了目标分类函数中的通常的图像到图像运动数据项。
    • 8. 发明申请
    • METHOD AND APPARATUS FOR IMAGE SEARCH USING SPARSIFYING ANALYSIS OPERATORS
    • 使用分布式分析操作员进行图像搜索的方法和装置
    • WO2016142285A1
    • 2016-09-15
    • PCT/EP2016/054642
    • 2016-03-04
    • THOMSON LICENSING
    • BILEN, CagdasZEPEDA SALVATIERRA, JoaquinPEREZ, Patrick
    • G06F17/30
    • G06F17/30244G06F17/30247
    • In a particular implementation, images are represented by feature vectors, whose sparse representations are computed using an analysis operator. The sparse representations of the images are then used to efficiently compute similarity metrics between the images. Using pair-wise constraints where each pair of images is indicated as similar or dissimilar, the analysis operator can be trained for the task of image matching. Using triplet constraints wherein a first image and a second image are indicated as more similar than the first image and a third image are, the analysis operator can be trained for the task of image ranking. The analysis operator can be computed using an optimization problem based on a penalty function and sparsity constraints, or using a multiple layer neural network. The analysis operator can also be used to compute a Mahalanobis metric transformation matrix.
    • 在特定实现中,图像由特征向量表示,其特征向量使用分析算子计算其稀疏表示。 然后使用图像的稀疏表示来有效地计算图像之间的相似性度量。 使用成对约束,其中每对图像被表示为相似或不相似的,分析算子可以被训练用于图像匹配的任务。 使用三重态约束,其中第一图像和第二图像被指示为比第一图像和第三图像更相似,分析算子可被训练用于图像排序任务。 可以使用基于惩罚函数和稀疏约束的优化问题或使用多层神经网络来计算分析算子。 分析算子也可用于计算马氏距离度量变换矩阵。