Recherche dans les collections de brevets nationales et internationales
Une partie du contenu de cette demande n'est pas disponible pour le moment.
Si cette situation persiste, contactez-nous auObservations et contact
1. (WO2015176305) PROCÉDÉ DE SEGMENTATION D'IMAGE À FORME HUMAINE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international

N° de publication : WO/2015/176305 N° de la demande internationale : PCT/CN2014/078282
Date de publication : 26.11.2015 Date de dépôt international : 23.05.2014
CIB :
G06T 7/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7
Analyse d'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage non binaire
Déposants :
银河水滴科技(北京)有限公司 WATRIX TECHNOLOGY [CN/CN]; 中国北京市 海淀区中关村南一条2号骏马国际酒店B区三层 JM InterHotel Zone B No.2, Nanyitiao, Zhongguancun, Haidian District Beijing 100190, CN
Inventeurs :
谭铁牛 TAN, Tieniu; CN
黄永祯 HUANG, Yongzhen; CN
王亮 WANG, Liang; CN
吴子丰 WU, Zifeng; CN
Mandataire :
北京翰仁知识产权代理事务所(普通合伙) HANRAY & INTOP LAW FIRM; 中国北京市 东城区王府井大街99号世纪大厦A512 A512, Century Square 99 Wangfujing Street, Dongcheng District Beijing 100006, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) HUMAN-SHAPED IMAGE SEGMENTATION METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE SEGMENTATION D'IMAGE À FORME HUMAINE
(ZH) 人形图像分割方法
Abrégé :
(EN) A human-shaped image segmentation method, comprising: for all first pixel points for training a human-shaped image, extracting multi-scale context information; sending image blocks of all scales of all the first pixel points into the same convolutional neutral network, and forming a multichannel convolutional neural network group, each channel corresponding to the image block of one scale; using a back propagation algorithm to train the neural network group, and obtaining human-shaped image segmentation training model data; for all second pixel points for testing the human-shaped image, extracting multi-scale context information; sending image blocks of different scales of each second pixel point into a neural network channel corresponding to the human-shaped image segmentation training model, the second pixel points belonging to a human-shaped region if a first probability is larger than a second probability, or otherwise the second pixel points being outside of the human-shaped region. The human-shaped image segmentation method is fast in image segmentation and high in accuracy.
(FR) L'invention concerne un procédé de segmentation d'image à forme humaine, comprenant les étapes suivantes : pour tous les premiers points pixels pour l'entraînement sur une image à forme humaine, extraire des informations de contexte sur de multiples échelles; envoyer des blocs d'image de toutes les échelles de tous les premiers points pixels dans le même réseau neuronal à convolution, et former un groupe de réseaux neuronaux à convolution à multiples canaux, chaque canal correspondant au bloc d'image d'une échelle; utiliser un algorithme de rétropropagation pour entraîner le groupe de réseaux neuronaux, et obtenir des données de modèle d'entraînement de segmentation d'image à forme humaine; pour tous les deuxièmes points pixels pour le test sur l'image à forme humaine, extraire des informations de contexte sur de multiples échelles; envoyer des blocs d'image de différentes échelles de chaque deuxième point pixel dans un canal de réseau neuronal correspondant au modèle d'entraînement de segmentation d'image à forme humaine, les deuxièmes points pixels appartenant à une région à forme humaine si une première probabilité est supérieure à une deuxième probabilité, ou sinon les deuxièmes points pixels étant à l'extérieur de la région à forme humaine. Le procédé de segmentation d'image à forme humaine effectue une segmentation d'image rapide et a une précision élevée.
(ZH) 一种人形图像分割方法,方法包括:对训练人形图像的所有第一像素点,提取多尺度上下文信息;将所有第一像素点的所有尺度的图像块送入同一个卷积神经网络,形成多通道的卷积神经网络群,每一个通道对应一个尺度的图像块;采用反向传播算法来训练神经网络群,得到人形图像分割训练模型数据;对测试人形图像的所有第二像素点,提取多尺度上下文信息;每一个第二像素点的不同尺度的图像块送入与人形图像分割训练模型相对应的神经网络通道,如果第一概率大于第二概率,则第二像素点属于人形区域内,反之则第二像素点属于人形区域外。所述人形图像分割方法,图像分割速度快,精确度高。
front page image
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 : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)
Also published as:
CN104067314US20170200274