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1. (WO2012052106) METHOD FOR CLASSIFYING PATTERNS IN IMAGE DATA RECORDS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2012/052106    International Application No.:    PCT/EP2011/004808
Publication Date: 26.04.2012 International Filing Date: 26.09.2011
IPC:
G06K 9/62 (2006.01)
Applicants: PATERNOSTER-BIEKER, Iris [DE/DE]; (DE)
Inventors: PATERNOSTER-BIEKER, Iris; (DE)
Agent: SCHNEIDERS & BEHRENDT; Huestrasse 23 44787 Bochum (DE)
Priority Data:
10 2010 046 867.3 29.09.2010 DE
Title (DE) VERFAHREN ZUR KLASSIFIZIERUNG VON MUSTERN IN BILDDATENSÄTZEN
(EN) METHOD FOR CLASSIFYING PATTERNS IN IMAGE DATA RECORDS
(FR) PROCÉDÉ DE CLASSIFICATION DE MOTIFS DANS DES BLOCS DE DONNÉES D'IMAGE
Abstract: front page image
(DE)Die Erfindung betrifft Verfahren zur Klassifizierung von Mustern in Bilddatensätzen, wobei die Klassifizierung ein Fuzzy c-Means Clustering umfasst, wobei das Verfahren umfasst eine Erfassung von Trainings-Bilddatensätzen, wobei die Trainings- Bilddatensätze Bilddaten unterschiedlicher Klassen von Mustern enthalten, Wavelet- Transformation der Trainings-Bilddatensätze zum Erhalt eines Satzes von Wavelet- Koeffizienten für jeden Trainings-Bilddatensatz, Bestimmung eines Satzes von statistischen Maßen für jeden Trainings-Bilddatensatz aus dem zugehörigen Satz von Wavelet-Koeffizienten, Klassifizierung aller Sätze von statistischen Maßen der Trainings-Bilddatensätze zur Bildung von Clustern der Sätze von statistischen Maßen, wobei jeder Cluster ein Cluster-Zentrum aufweist, wobei jedes Cluster-Zentrum einem oder mehreren der Klassen der Muster zugeordnet ist, Bestimmung der nicht eindeutig zugeordneten Cluster, welche mehreren Klassen von Mustern zugeordnet sind, sowie eine erneute Klassifizierung der Sätze von statistischen Maßen der Trainings- Bilddatensätze der nicht eindeutig zugeordneten Cluster zur Bildung von weiteren Clustern der Sätze von statistischen Maßen für jeden nicht eindeutig zugeordneten Cluster, wobei jeder weitere Cluster ein weiteres Cluster-Zentrum aufweist, wobei jedes weitere Cluster-Zentrum einem oder mehreren der Klassen der Muster zugeordnet ist.
(EN)The invention relates to a method for classifying patterns in image data records, wherein the classification comprises a fuzzy c-means clustering, wherein the method comprises detection of training image data records, wherein the training image data records contain image data relating to different classes of patterns, wavelet transformation of the training image data records in order to obtain a set of wavelet coefficients for each training image data record, determination of a set of statistical measures for each training image data record from the associated set of wavelet coefficients, classification of all sets of statistical measures for the training image data records in order to form clusters of the sets of statistical measures, wherein each cluster has a cluster centre, and wherein each cluster centre is assigned to one or more of the classes of patterns, determination of the clusters which have not been uniquely assigned and are assigned to a plurality of classes of patterns, and reclassification of the sets of statistical measures for the training image data records of the clusters which have not been uniquely assigned in order to form further clusters of the sets of statistical measures for each cluster which has not been uniquely assigned, wherein each further cluster has a further cluster centre, and wherein each further cluster centre is assigned to one or more of the classes of patterns.
(FR)L'invention concerne un procédé de classification de motifs dans des blocs de données d'image. La classification comporte un regroupement « Fuzzy c-Means ». Le procédé comprend une détection de blocs de données d'image d'apprentissage qui contiennent des données d'image de différentes classes de motifs ; une transformation d'ondelettes des blocs de données d'image d'apprentissage afin d'obtenir un ensemble de coefficients d'ondelettes pour chaque bloc de données d'image d'apprentissage ; une détermination d'un ensemble de mesures statistiques pour chaque bloc de données d'image d'apprentissage faisant partie de l'ensemble associé de coefficient d'ondelettes ; une classification de tous les ensembles de mesures statistiques des blocs de données d'image d'apprentissage afin de former des regroupements des ensembles de mesures statistiques, chaque regroupement comportant un centre de regroupement qui, à son tour, est associé à une ou plusieurs classes de motifs ; une détermination des regroupements non significativement associés, qui sont associés à plusieurs classes de motifs ; ainsi qu'une nouvelle classification des ensembles de mesures statistiques des blocs de données d'image d'apprentissage des regroupements non significativement associés afin de former d'autres regroupements d'ensembles de mesures statistiques pour chaque regroupement non significativement associé, chaque autre regroupement comportant un autre centre de regroupement qui, à son tour, est associé à une ou plusieurs classes de motifs.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, 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, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: German (DE)
Filing Language: German (DE)