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1. WO2020198083 - FUSION DE FORME POUR ANALYSE D'IMAGE

Numéro de publication WO/2020/198083
Date de publication 01.10.2020
N° de la demande internationale PCT/US2020/024081
Date du dépôt international 21.03.2020
CIB
G06K 9/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G06K 9/32 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
20Obtention de l'image
32Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
G06K 9/62 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/46 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
36Prétraitement de l'image, c. à d. traitement de l'information image sans se préoccuper de l'identité de l'image
46Extraction d'éléments ou de caractéristiques de l'image
CPC
G06K 9/00791
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00624Recognising scenes, i.e. recognition of a whole field of perception; recognising scene-specific objects
00791Recognising scenes perceived from the perspective of a land vehicle, e.g. recognising lanes, obstacles or traffic signs on road scenes
G06K 9/3241
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
20Image acquisition
32Aligning or centering of the image pick-up or image-field
3233Determination of region of interest
3241Recognising objects as potential recognition candidates based on visual cues, e.g. shape
G06K 9/4628
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
36Image preprocessing, i.e. processing the image information without deciding about the identity of the image
46Extraction of features or characteristics of the image
4604Detecting partial patterns, e.g. edges or contours, or configurations, e.g. loops, corners, strokes, intersections
4609by matching or filtering
4619Biologically-inspired filters, e.g. receptive fields
4623with interaction between the responses of different filters
4628Integrating the filters into a hierarchical structure
G06K 9/6272
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6268relating to the classification paradigm, e.g. parametric or non-parametric approaches
627based on distances between the pattern to be recognised and training or reference patterns
6271based on distances to prototypes
6272based on distances to cluster centroïds
G06K 9/629
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6288Fusion techniques, i.e. combining data from various sources, e.g. sensor fusion
629of extracted features
G06T 2207/20081
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20081Training; Learning
Déposants
  • NVIDIA CORPORATION [US]/[US]
Inventeurs
  • ACUNA MARRERO, David Jesus
  • TAKIKAWA, Towaki
  • JAMPANI, Varun
  • FIDLER, Sanja
Mandataires
  • LOHR, Jason
Données relatives à la priorité
16/825,19220.03.2020US
62/822,68522.03.2019US
62/872,65010.07.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) SHAPE FUSION FOR IMAGE ANALYSIS
(FR) FUSION DE FORME POUR ANALYSE D'IMAGE
Abrégé
(EN)
Various types of image analysis benefit from a multi-stream architecture that allows the analysis to consider shape data. A shape stream can process image data in parallel with a primary stream, where data from layers of a network in the primary stream is provided as input to a network of the shape stream. The shape data can be fused with the primary analysis data to produce more accurate output, such as to produce accurate boundary information when the shape data is used with semantic segmentation data produced by the primary stream. A gate structure can be used to connect the intermediate layers of the primary and shape streams, using higher level activations to gate lower level activations in the shape stream. Such a gate structure can help focus the shape stream on the relevant information and reduces any additional weight of the shape stream.
(FR)
La présente invention concerne divers types d'analyse d'image qui bénéficient d'une architecture multi-flux qui permet à l'analyse de prendre en considération des données de forme. Un flux de forme peut traiter des données d'image en parallèle avec un flux primaire, des données provenant de couches d'un réseau dans le flux primaire étant fournies en tant qu'entrée à un réseau du flux de forme. Les données de forme peuvent être fusionnées avec les données d'analyse primaire pour produire une sortie plus précise, de manière à produire des informations de limite précises lorsque les données de forme sont utilisées avec des données de segmentation sémantique produites par le flux primaire. Une structure de grille peut être utilisée pour connecter les couches intermédiaires du flux primaire et du flux de forme, en utilisant des activations de niveau plus élevé pour déclencher des activations de niveau plus bas dans le flux de forme. Une telle structure de grille peut aider à focaliser le flux de forme sur les informations pertinentes et réduit tout poids supplémentaire du flux de forme.
Également publié en tant que
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