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1. (WO2019002602) DÉTECTION D'IMAGES MANIPULÉES
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N° de publication : WO/2019/002602 N° de la demande internationale : PCT/EP2018/067692
Date de publication : 03.01.2019 Date de dépôt international : 29.06.2018
CIB :
G06K 9/00 (2006.01) ,G06K 9/46 (2006.01) ,G06K 9/62 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
36
Prétraitement de l'image, c. à d. traitement de l'information image sans se préoccuper de l'identité de l'image
46
Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62
Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
Déposants :
NORWEGIAN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY (NTNU) [NO/NO]; Sem Sælands vei 14 7491 Trondheim, NO
Inventeurs :
RAJA, Kiran Bylappa; NO
RAMACHANDRA, Raghavendra; NO
VENKATESH, Sushma; NO
BUSCH, Christoph; NO
Mandataire :
JACKSON, Robert; GB
Données relatives à la priorité :
1710560.230.06.2017GB
Titre (EN) DETECTION OF MANIPULATED IMAGES
(FR) DÉTECTION D'IMAGES MANIPULÉES
Abrégé :
(EN) An apparatus (30) for detecting morphed or averaged images, wherein the morphed or averaged images are synthetically generated images comprising information from two or more different source images corresponding to two or more subjects. The apparatus comprises: a feature extraction module for receiving an input image (33) and outputting a set of descriptor feature(s) characteristic of the image; and a classifier module (36) configured to allocate the input image either to a first class indicating that the image has been morphed or averaged or a second class indicating that it has not been morphed or averaged, based on the descriptor feature(s). The feature extraction module comprises a plurality of neural networks (31, 32) providing complementary descriptor feature(s) to the classifier module. The apparatus further comprises a fusion module (35) for combining descriptor feature data from each neural network and transmitting the fused feature data to the classifier module. The classifier module comprises a machine-learning system trained to classify the images using a training data set comprising morphed or averaged images and images that have not been morphed or averaged.
(FR) La présente invention concerne un appareil (30) pour détecter des images morphées ou moyennées, les images morphées ou moyennées étant des images générées de manière synthétique comprenant des informations provenant de deux ou plusieurs images sources différentes correspondant à au moins deux sujets. L'appareil comprend : un module d'extraction de caractéristiques pour recevoir une image d'entrée (33) et délivrer en sortie un ensemble de caractéristique(s) descriptive(s) caractéristique(s) de l'image; et un module de classification (36) configuré pour affecter l'image d'entrée soit à une première catégorie indiquant que l'image a été morphée ou moyennée, soit à une seconde catégorie indiquant qu'elle n'a pas été morphée ni moyennée, sur la base de la ou des caractéristiques descriptives. Le module d'extraction de caractéristiques comprend une pluralité de réseaux neuronaux (31, 32) fournissant une ou des caractéristiques descriptives complémentaires au module de classification. L'appareil comprend en outre un module de fusion (35) pour combiner des données associées aux caractéristiques descriptives en provenance de chaque réseau neuronal et transmettre les données associées aux caractéristiques fusionnées au module de classification. Le module de classification comprend un système d'apprentissage automatique entraîné pour classifier les images à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage comprenant des images morphées ou moyennées et des images qui n'ont pas été morphées ni moyennées.
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, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, 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)