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1. (WO2014088407) SYSTÈME D'ANALYSE VIDÉO À AUTO-APPRENTISSAGE ET SON PROCÉDÉ
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2014/088407    N° de la demande internationale :    PCT/MY2013/000248
Date de publication : 12.06.2014 Date de dépôt international : 04.12.2013
CIB :
G06K 9/00 (2006.01)
Déposants : MIMOS BERHAD [MY/MY]; Technology Park Malaysia 57000 Kuala Lumpur (MY)
Inventeurs : TAHIR, Shahirina, Binti, Mohd; (MY).
KADIM, Zulaikha, Binti; (MY).
KARUPPIAH, Ettikan, Kandasamy A/L; (MY)
Mandataire : YAP, Kah, Hong; Pyprus Sdn Bhd Suite 8.02, 8th Floor Plaza First Nationwide 161 Jalan Tun H.S. Lee Kuala Lumpur 50000 (MY)
Données relatives à la priorité :
PI 2012005288 06.12.2012 MY
Titre (EN) A SELF-LEARNING VIDEO ANALYTIC SYSTEM AND METHOD THEREOF
(FR) SYSTÈME D'ANALYSE VIDÉO À AUTO-APPRENTISSAGE ET SON PROCÉDÉ
Abrégé : front page image
(EN)The present invention relates to a video analytic system 10 having a machine-learning engine 105 for enabling the video analytic system 10 to classify at least one object within an image of a video input 101 in an unsupervised manner. The machine learning engine 105 comprises a properties extraction unit 201a configured to extract the object properties of object when the object is found novel to the system 10 and a pixel cluster optimizer 201b configured to generate a plurality of optimized parameter configurations that accurately describes the properties of the novel object by clustering the objects based on similarity of the object properties, segmenting pixels within each resultant cluster into several sub-clusters of substantially correlated pixels and subsequently combining the property value associated with each of the sub-clusters.
(FR)La présente invention porte sur un système d'analyse vidéo 10 comprenant un moteur d'apprentissage automatique 105 pour permettre au système d'analyse vidéo 10 de classifier au moins un objet présent dans une image d'une entrée vidéo 101 d'une manière non supervisée. Le moteur d'apprentissage automatique 105 comprend une unité d'extraction de propriétés 201a configurée pour extraire les propriétés d'objet d'un objet quand l'objet est jugé comme nouveau pour le système 10, et une unité d'optimisation de groupes de pixels 201b configurée pour générer une pluralité de configurations de paramètres optimisées qui décrivent précisément les propriétés du nouvel objet par regroupement des objets sur la base d'une similarité des propriétés d'objet, segmentation de pixels dans chaque groupe résultant en plusieurs sous-groupes de pixels sensiblement corrélés, et ensuite combinaison de la valeur de propriété associée à chacun des sous-groupes.
États désignés : 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, LT, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (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)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)