Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2017032243) IMAGE FEATURE EXTRACTION METHOD, APPARATUS, TERMINAL DEVICE, AND SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2017/032243 International Application No.: PCT/CN2016/095524
Publication Date: 02.03.2017 International Filing Date: 16.08.2016
IPC:
G06K 9/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
Applicants:
刘荣 LIU, Rong [CN/CN]; CN (US)
易东 YI, Dong [CN/CN]; CN (US)
张帆 ZHANG, Fan [CN/CN]; CN (US)
张伦 ZHANG, Lun [CN/CN]; CN (US)
楚汝峰 CHU, Rufeng [CN/CN]; CN (US)
阿里巴巴集团控股有限公司 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED; 英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱 Fourth Floor, One Capital Place, P.O. Box 847, George Town, Grand Cayman, KY
Inventors:
刘荣 LIU, Rong; CN
易东 YI, Dong; CN
张帆 ZHANG, Fan; CN
张伦 ZHANG, Lun; CN
楚汝峰 CHU, Rufeng; CN
Agent:
北京国昊天诚知识产权代理有限公司 CO-HORIZON INTELLECTUAL PROPERTY INC.; 中国北京市 朝阳区小关北里甲2号渔阳置业大厦B座605 Suite 605,B Block,Yuyang Mansion, No.2, Xiaoguanbeili, Chaoyang District Beijing 100029, CN
Priority Data:
201510531886.726.08.2015CN
Title (EN) IMAGE FEATURE EXTRACTION METHOD, APPARATUS, TERMINAL DEVICE, AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ D'EXTRACTION DE CARACTÉRISTIQUES D'IMAGE, APPAREIL, DISPOSITIF TERMINAL ET SYSTÈME
(ZH) 图像特征提取方法、装置、终端设备及系统
Abstract:
(EN) The present application provides an image feature extraction method. Firstly, an image input by a user is received. Then, the image input by the user is registered to obtain a registered image. Then, a plurality of structured sub-images is constructed for the registered image. Then, visual features of each structured sub-image are extracted by means of a feature model obtained by multi-model training. Then, the visual features of the plurality of structured sub-images are structurally combined to obtain structured feature data. Finally, the structured feature data is operated by means of a model obtained by structured model training to obtain image feature data. Compared with the prior art, the present application has the advantages that obtained image feature data is a feature vector; because the feature vector and a model keep structured characteristics of an image in a training process, the image feature data has higher accuracy and recognizability, and will have higher accuracy when being applied to image recognition, particularly to face recognition, thereby obtaining a better recognition effect.
(FR) La présente invention concerne un procédé d'extraction de caractéristiques d'image. Tout d'abord, une image entrée par un utilisateur est reçue. Ensuite, l'image entrée par l'utilisateur est enregistrée de manière à obtenir une image enregistrée. Ensuite, une pluralité de sous-images structurées est construite pour l'image enregistrée. Ensuite, les caractéristiques visuelles de chaque sous-image structurée sont extraites au moyen d'un modèle de caractéristiques obtenu par apprentissage multi-modèle. Ensuite, les caractéristiques visuelles de la pluralité de sous-images structurées sont structurellement combinées pour obtenir des données de caractéristiques structurées. Enfin, les données de caractéristiques structurées sont utilisées au moyen d'un modèle obtenu par apprentissage de modèle structuré en vue d'obtenir des données caractéristiques d'image. Par rapport à l'état de la technique, la présente invention présente les avantages selon lesquels des données de caractéristiques d'image obtenues constituent un vecteur de caractéristiques ; du fait que le vecteur de caractéristiques et un modèle contiennent des caractéristiques structurées d'une image dans un processus d'apprentissage, les données de caractéristiques d'image présentent une précision et une capacité à être reconnues supérieures, et vont avoir une précision supérieure lorsqu'elles sont appliquées à la reconnaissance d'images, en particulier à la reconnaissance faciale, ce qui permet d'obtenir un meilleur effet de reconnaissance.
(ZH) 本申请提供一种图像特征提取方法,首先接收用户输入的图像;然后对所述用户输入的图像进行配准,获得配准后的图像;再对所述配准后的图像构建多个结构化子图像;然后采用多模型训练获得的特征模型提取每个所述结构化子图像的视觉特征;再将所述多个结构化子图像的视觉特征进行结构化融合,获得结构化特征数据;最后采用结构化模型训练得到的模型,对所述结构化特征数据进行运算,获得图像特征数据。相较于现有技术,本申请获得的图像特征数据为特征向量,由于特征向量与模型在训练过程中保持了图像的结构化特性,因此,所述图像特征数据具有更高的准确性和可辨识性,应用在图像识别尤其是人脸识别中会具有更高的准确性,从而获得更好的识别效果。
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, 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, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, 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
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, 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, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)