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1. (WO2016114960) RECONNAISSANCE D'ÉLÉMENTS BASÉE SUR DES ARTICULATIONS
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2016/114960    N° de la demande internationale :    PCT/US2016/012371
Date de publication : 21.07.2016 Date de dépôt international : 06.01.2016
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
Déposants : EBAY INC. [US/US]; 2145 Hamilton Avenue San Jose, California 95125 (US)
Inventeurs : HARA, Kota; (US).
JAGADEESH, Vignesh; (US).
PIRAMUTHU, Robinson; (US)
Mandataire : SCHEER, Bradley W.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/102,486 12.01.2015 US
14/963,026 08.12.2015 US
Titre (EN) JOINT-BASED ITEM RECOGNITION
(FR) RECONNAISSANCE D'ÉLÉMENTS BASÉE SUR DES ARTICULATIONS
Abrégé : front page image
(EN)For an input image of a person, a set of object proposals are generated in the form of bounding boxes. A pose detector identifies coordinates in the image corresponding to locations on the persons body, such as the waist, head, hands, and feet of the person. A convolutional neural network receives the portions of the input image defined by the bounding boxes and generates a feature vector for each image portion. The feature vectors are input to one or more support vector machine classifiers, which generate an output representing a probability of a match with an item. The distance between the bounding box and a joint associated with the item is used to modify the probability. The modified probabilities for the support vector machine are then compared with a threshold and each other to identify the item.
(FR)L'invention est caractérisée en ce que, pour une image d'entrée d'une personne, un ensemble de propositions d'objets est généré sous la forme de rectangles de délimitation. Un détecteur de poses identifie des coordonnées dans l'image correspondant à des emplacements sur le corps de la personne, comme la taille, la tête, les mains et les pieds de la personne. Un réseau de neurones à convolution reçoit les parties de l'image d'entrée définies par les rectangles de délimitation et génère un vecteur de caractéristiques pour chaque partie d'image. Les vecteurs de caractéristiques sont introduits dans ou plusieurs classificateurs d'une machine à vecteur support, qui génèrent une sortie représentant une probabilité de concordance avec un élément. La distance entre le rectangle de délimitation et une articulation associée à l'élément est utilisée pour modifier la probabilité. Les probabilités modifiées pour la machine à vecteur support sont ensuite comparées à un seuil et entre elles pour identifier l'élément.
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, 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, ST, 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)