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1. (WO2009134482) RECOGNITION VIA HIGH-DIMENSIONAL DATA CLASSIFICATION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2009/134482    International Application No.:    PCT/US2009/032413
Publication Date: 05.11.2009 International Filing Date: 29.01.2009
IPC:
G06T 7/00 (2006.01)
Applicants: THE BOARD OF TRUSTEES OF THE UNIVERSITY OF ILLINOIS [US/US]; 352 Henry Administration Building, 506 South Wright Street Urbana, IL 61801 (US) (For All Designated States Except US).
MA, Yi [CN/US]; (US) (For US Only).
YANG, Allen, Yang [CN/US]; (US) (For US Only).
WRIGHT, John, Norbert [US/US]; (US) (For US Only).
WAGNER, Andrew, William [US/US]; (US) (For US Only)
Inventors: MA, Yi; (US).
YANG, Allen, Yang; (US).
WRIGHT, John, Norbert; (US).
WAGNER, Andrew, William; (US)
Agent: GREEN, Nathan, O.; (US)
Priority Data:
61/025,039 31.01.2008 US
Title (EN) RECOGNITION VIA HIGH-DIMENSIONAL DATA CLASSIFICATION
(FR) RECONNAISSANCE PAR L'INTERMÉDIAIRE D'UNE CLASSIFICATION DE DONNÉES DE GRANDE DIMENSION
Abstract: front page image
(EN)A method is disclosed for recognition of high-dimensional data in the presence of occlusion, including: receiving a target data that includes an occlusion and is of an unknown class, wherein the target data includes a known object; sampling a plurality of training data files comprising a plurality of distinct classes of the same object as that of the target data; and identifying the class of the target data through linear superposition of the sampled training data files using ℓ1 minimization, wherein a linear superposition with a sparsest number of coefficients is used to identify the class of the target data.
(FR)L'invention porte sur un procédé de reconnaissance de données de grande dimension en présence d'une occlusion qui comprend : la réception de données cibles qui comprennent une occlusion et sont d'une classe inconnue, les données cibles comprenant un objet connu; l'échantillonnage d'une pluralité de fichiers de données d'apprentissage comportant une pluralité de classes distinctes du même objet que celui des données cibles, et l'identification de la classe des données cibles par superposition linéaire des fichiers de données d'apprentissage échantillonnés à l'aide d'une miniaturisation ℓ1, une superposition linéaire avec le nombre de coefficients le moins abondant étant utilisée pour identifier la classe des données cibles.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)