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1. (WO2014168898) ÉTIQUETAGE D'IMAGES À L'AIDE DE CARACTÉRISTIQUES GÉODÉSIQUES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2014/168898    N° de la demande internationale :    PCT/US2014/033241
Date de publication : 16.10.2014 Date de dépôt international : 08.04.2014
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    13.11.2014    
CIB :
G06K 9/62 (2006.01), G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, WA 98052 (US)
Inventeurs : CRIMINISI, Antonio; (US).
SHOTTON, Jamie Daniel Joseph; (US).
KONTSCHIEDER, Peter; (US).
KOHLI, Pushmeet; (US)
Mandataire : OLSWANG LLP; Rachel Free 90 High Holborn Greater London WC1V 6XX (GB)
Données relatives à la priorité :
13/860,515 10.04.2013 US
Titre (EN) IMAGE LABELING USING GEODESIC FEATURES
(FR) ÉTIQUETAGE D'IMAGES À L'AIDE DE CARACTÉRISTIQUES GÉODÉSIQUES
Abrégé : front page image
(EN)Image labeling is described, for example, to recognize body organs in a medical image, to label body parts in a depth image of a game player, to label objects in a video of a scene. In various embodiments an automated classifier uses geodesic features of an image, and optionally other types of features, to semantically segment an image. For example, the geodesic features relate to a distance between image elements, the distance taking into account information about image content between the image elements. In some examples the automated classifier is an entangled random decision forest in which data accumulated at earlier tree levels is used to make decisions at later tree levels. In some examples the automated classifier has auto-context by comprising two or more random decision forests. In various examples parallel processing and look up procedures are used.
(FR)L'invention concerne un étiquetage d'image permettant, par exemple, de reconnaître des organes du corps dans une image médicale, d'étiqueter des parties du corps dans une image de profondeur d'un joueur de jeu, et d'étiqueter des objets dans la vidéo d'une scène. Dans divers modes de réalisation, un classeur automatisé utilise des caractéristiques géodésiques d'une image, et éventuellement d'autres types de caractéristiques, afin de segmenter sémantiquement une image. Par exemple, les caractéristiques géodésiques concernent une distance entre des éléments d'image, la distance tenant compte d'informations concernant le contenu d'image entre les éléments d'image. Dans certains exemples, le classeur automatique consiste en une forêt de décisions aléatoires enchevêtrées dans laquelle les données accumulées à des niveaux d'arbre précédents sont utilisées pour prendre des décisions à des niveaux d'arbre ultérieurs. Dans certains exemples, le classeur automatique comprend un auto-contexte en ce qu'il comprend deux forêts de décisions aléatoires ou plus. Dans divers exemples, un traitement parallèle et des procédures de consultation sont utilisés.
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)