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1. (WO2018157383) VIDEO EVENT HUMAN-LIKE CONCEPT LEARNING METHOD AND DEVICE
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Pub. No.: WO/2018/157383 International Application No.: PCT/CN2017/075580
Publication Date: 07.09.2018 International Filing Date: 03.03.2017
IPC:
G06K 9/00 (2006.01) ,G06K 9/62 (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
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
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
Applicants:
深圳大学 SHENZHEN UNIVERSITY [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区南海大道3688号 Nanhai Ave.3688, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518060, CN
Inventors:
李岩山 LI, Yanshan; CN
徐健杰 XU, Jianjie; CN
李泓毅 LI, Hongyi; CN
谢维信 XIE, Weixin; CN
Agent:
深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM; 中国广东省深圳市 福田区南园路68号上步大厦10H 10H Shangbu Building No.68 Nanyuan Road, Futian Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Priority Data:
Title (EN) VIDEO EVENT HUMAN-LIKE CONCEPT LEARNING METHOD AND DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE DE CONCEPT DE TYPE HUMAIN D'ÉVÉNEMENT VIDÉO
(ZH) 视频事件类人概念学习方法及装置
Abstract:
(EN) A video event human-like concept learning method and a device, the method comprises: by using a random walk algorithm, performing a behavior division on a motion object in a video sample to obtain a behavior set (101), and performing a sub-behavior division on each behavior in the behavior set on the basis of a time pause point of the behavior to obtain a sub-behavior set (102); determining a time-space relation between each sub-behavior and other sub-behaviors in the sub-behavior set, and a priori probability of the time-space relation of each sub-behavior (103); using the time-space relation of each sub-behavior, the priori probability, and a preset factor set to compose a new video event and to learn so as to obtain the concept of a video event (104). Compared with the prior art, the above method enables to learn the concept of a video event, and express the concept through a simple and random plan, so as to realize a thinking which is similar to human beings for concept learning, thereby realizing the video event human-like concept learning.
(FR) L'invention concerne un procédé et un dispositif d'apprentissage de concept de type humain d'événement vidéo, le procédé consistant : à réaliser, à l'aide d'un algorithme de marche aléatoire, une division de comportement sur un objet en mouvement dans un échantillon vidéo pour obtenir un ensemble de comportements (101), à réaliser une division de sous-comportement sur chaque comportement de l'ensemble de comportements sur la base d'un instant de pause du comportement pour obtenir un ensemble de sous-comportements (102) ; à déterminer une relation temps-espace entre chaque sous-comportement et d'autres sous-comportements de l'ensemble des sous-comportements, et une probabilité a priori de la relation temps-espace de chaque sous-comportement (103) ; à utiliser la relation temps-espace de chaque sous-comportement, la probabilité a priori, et un ensemble de facteurs prédéfinis pour composer un nouvel événement vidéo et pour apprendre de façon à obtenir le concept d'un événement vidéo (104). Par rapport à l'état de la technique, le procédé ci-dessus permet d'apprendre le concept d'un événement vidéo, et d'exprimer le concept par l'intermédiaire d'un plan simple et aléatoire, de manière à effectuer un raisonnement similaire à celui d'êtres humains pour apprendre un concept, ce qui permet de réaliser l'apprentissage de concept de type humain d'événement vidéo.
(ZH) 一种视频事件类人概念学习方法及装置,方法包括:利用随机行走算法对视频样本中的运动对象进行行为划分,得到行为集合(101),基于行为的时间停顿点对该行为集合中的各行为进行子行为划分,得到子行为集合(102),确定该子行为集合中各子行为与其他子行为的时空关系,及各子行为的时空关系的先验概率(103),利用所述各子行为的时空关系、先验概率及预置的变化因子集合,组合成新的视频事件,并学习得到视频事件的概念(104)。相对于现有技术,上述方法能够学习到视频事件的概念,且通过简单随机的规划来表达概念,以实现趋近于人类进行概念学习的思维,以实现视频事件类人概念学习。
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Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)