Certains contenus de cette application ne sont pas disponibles pour le moment.
Si cette situation persiste, veuillez nous contacter àObservations et contact
1. (WO2019028472) TECHNIQUES DE TRAITEMENT D'IMAGES SUR LA BASE D'UN APPRENTISSAGE MACHINE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2019/028472 N° de la demande internationale : PCT/US2018/045423
Date de publication : 07.02.2019 Date de dépôt international : 06.08.2018
CIB :
G06F 15/18 (2006.01) ,G06K 9/46 (2006.01) ,G06K 9/62 (2006.01) ,G06K 9/66 (2006.01) ,G06T 7/246 (2017.01) ,G06T 7/60 (2017.01) ,H04N 1/387 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
15
Calculateurs numériques en général; Équipement de traitement de données en général
18
dans lequel un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire
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
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
64
utilisant des comparaisons ou corrélations simultanées de signaux images avec une pluralité de références, p.ex. matrice de résistances
66
avec des références réglables par une méthode adaptative, p.ex. en s'instruisant
[IPC code unknown for G06T 7/246]
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
60
Analyse des attributs géométriques, p.ex. de la superficie, du centre de gravité, du périmètre, à partir d'une image
H ÉLECTRICITÉ
04
TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
N
TRANSMISSION D'IMAGES, p.ex. TÉLÉVISION
1
Balayage, transmission ou reproduction de documents ou similaires, p.ex. transmission de fac-similés; Leurs détails
387
Composition, repositionnement ou autre modification des originaux
Déposants :
OUTWARD, INC. [US/US]; 1980 Zanker Road, Suite 20 San Jose, CA 95112, US
Inventeurs :
CHUI, Clarence; US
PARMAR, Manu; US
Mandataire :
PUGALIA, Amita; US
Données relatives à la priorité :
62/541,60304.08.2017US
Titre (EN) MACHINE LEARNING BASED IMAGE PROCESSING TECHNIQUES
(FR) TECHNIQUES DE TRAITEMENT D'IMAGES SUR LA BASE D'UN APPRENTISSAGE MACHINE
Abrégé :
(EN) A machine learning based image processing architecture and associated applications are disclosed herein. In some embodiments, a machine learning framework is trained to learn low level image attributes such as object/scene types, geometries, placements, materials and textures, camera characteristics, lighting characteristics, contrast, noise statistics, etc. Thereafter, the machine learning framework may be employed to detect such attributes in other images and process the images at the attribute level.
(FR) La présente invention concerne une architecture de traitement d'images sur la base d'un apprentissage machine et des applications associées. Dans certains modes de réalisation, un environnement d'apprentissage machine est formé pour apprendre des attributs d'images de bas niveau, tels que des types d'objets/de scènes, des géométries, des placements, des matériaux et des textures, des caractéristiques de caméra, des caractéristiques d'éclairage, un contraste, des statistiques de bruit, etc. Puis l'environnement d'apprentissage machine peut servir à détecter de tels attributs dans d'autres images et à traiter les images au niveau des attributs.
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)