公开(公告)号：CN117998211A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202310685374.0

申请日：2023-06-09

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 朴昶范 ,  李曈昱 ,  俞炳仁

IPC: H04N23/95 ,  H04N23/67

Abstract: 一种生成超延时视频的方法，包括：将第一图像的第一参考点与第二图像的对应的第二参考点进行比较；基于该比较，显示用于将第一参考点与第二参考点匹配的第一用户界面；以及基于第一参考点与第二参考点是否匹配，确定是否执行用于超延时视频的自动拍摄。

公开(公告)号：CN117574988A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311443379.9

申请日：2023-11-01

Applicant: 三星(中国)半导体有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 张淼 ,  吕珊珊 ,  尹钟勋 ,  杨振新 ,  张运豪 ,  赵圣宰 ,  俞炳仁 ,  孙昌用

IPC: G06N3/084 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/063 ,  G06N3/048

Abstract: 提供了一种神经网络的量化位宽学习方法，包括：对神经网络中的变换器的量化区间和离散器的量化位宽进行初始化，其中，神经网络的卷积层和/或全连接层包括量化模块，量化模块包括变换器和离散器；基于初始化的量化区间和量化位宽，保持神经网络的权重不变来对神经网络的离散器的量化位宽进行训练直至损失函数收敛为止，其中，损失函数指示不包括量化模块的神经网络的权重和激活与包括量化模块的神经网络的权重和激活之间的分布距离；获得采用训练后的量化位宽的神经网络。

公开(公告)号：CN117541821A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202210910093.6

申请日：2022-07-29

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 陈一伟 ,  潘思杨 ,  俞佳茜 ,  李曙炯 ,  朴昶范 ,  李贤庭 ,  王强 ,  俞炳仁

IPC: G06V10/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请关于一种目标跟踪方法和装置，所述目标跟踪方法包括：对短时滤波器和长时滤波器进行融合，得到混合滤波器，其中，所述短时滤波器是基于视频序列中的当前帧图像预测而得到的，所述长时滤波器是前一次得到的长时滤波器或者是基于目标模板特征池对前一次得到的长时滤波器进行优化而得到的；基于所述混合滤波器，对所述当前帧图像进行目标跟踪。

公开(公告)号：CN107665364B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201710629393.6

申请日：2017-07-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙昌用 ,  孙辰雨 ,  俞炳仁 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06N3/084

Abstract: 一种神经网络方法和设备。所述神经网络设备包括：处理器，被配置为：通过应用神经网络的相邻层中的相邻节点之间的用于解释应用于神经网络的输入数据的轻量化的加权连接，产生神经网络，其中，神经网络具有包括多个节点的多个层，其中，所述多个层中的至少一个层的轻量化的加权连接包括针对绝对值小于非零值的绝对值的各个非零值具有等于零的值的加权连接。轻量化加权连接还包括具有绝对值不大于另一非零值的绝对值的值的加权连接，轻量化的加权连接是绝对最大值大于所述另一非零值的绝对值的训练的神经网络的训练的最终加权连接的轻量化的加权连接。

公开(公告)号：CN114913078A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202110918797.3

申请日：2021-08-11

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 崔在硕 ,  姜纳硖 ,  李炯旭 ,  俞炳仁

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 提供了基于连拍图像的图像恢复方法和设备。所述图像恢复方法包括：基于连拍图像集的单独图像确定锚定图像；在基于连拍图像集执行特征提取网络时使用锚定图像的锚定信息；以及基于与特征提取网络的输出相对应的特征图生成恢复图像。

公开(公告)号：CN114693985A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202011457838.5

申请日：2020-12-11

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 张辉 ,  李平俊 ,  周仪 ,  俞炳仁 ,  李韩娥

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06T7/11

Abstract: 提供了一种用于图像分割的优化装置和方法以及预测装置和方法。所述预测方法包括：获取输入图像中的像素属于多种预设类别中的每种类别的概率；基于像素属于与多类别区域对应的类别的概率与预定阈值的比较结果，确定像素的类别是与所述多类别区域对应的类别或者是根据像素属于多种预设类别中的每种类别的概率而确定的类别。同时，可以使用人工智能模型来执行由上述用于图像分割的优化/预测装置执行的用于图像分割的优化/预测方法。

公开(公告)号：CN107038405B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201611009586.3

申请日：2016-11-16

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 俞炳仁 ,  郭荣竣 ,  金亭培 ,  李宣旼 ,  韩承周 ,  韩在濬 ,  黃元俊

IPC: G06V40/12 ,  G06V40/16 ,  G06V40/70 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 公开一种识别对象的方法和设备以及训练识别模型的方法和设备。所述设备可使用单个识别模型从输入图像提取多个特征，并基于提取的所述多个特征在输入图像中识别对象。单个识别模型可包括：至少一个压缩层，被配置为对输入信息进行压缩；至少一个解压缩层，被配置为对压缩的信息进行解压缩，以确定所述多个特征。

公开(公告)号：CN114494929A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202011272161.8

申请日：2020-11-13

Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 ,  三星电子株式会社

Inventor： 周仪 ,  李平俊 ,  张辉 ,  俞炳仁 ,  李韩娥

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44

Abstract: 提供一种视频处理方法及装置。该视频处理方法包括：获取视频数据中的第一图像的第一图像特征以及第一图像前面的第二图像的第二图像特征；对第一图像特征和第二图像特征进行时域信息融合处理，获得时域信息融合处理结果；根据时域信息融合处理结果获得第一图像的全景分割结果，从而降低了视频全景分割的成本，提高了视频全景分割的速度和准确率。本公开中的视频处理方法及装置可以通过人工智能实现，为自动驾驶、增强现实和视频编辑等需要视频分割全局视角的应用提供了人工智能依据。通过使用本公开中的视频处理方法及装置，可提高自动驾驶车辆的周围环境的自动识别效果和自动识别速度，从而提高自动驾驶的安全性。

公开(公告)号：CN108352007B

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN201680064709.5

申请日：2016-11-01

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 朴璨杓 ,  白珠渊 ,  金熙正 ,  徐瑜枇 ,  俞炳仁

IPC: G06Q20/02 ,  G06Q20/22 ,  G06Q20/32 ,  G06Q20/34 ,  G06Q20/36 ,  G06Q20/38 ,  G06Q20/40

公开(公告)号：CN106295496B

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN201610467503.9

申请日：2016-06-24

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李宣旼 ,  金亭培 ,  俞炳仁 ,  韩在濬 ,  韩承周

IPC: G06K9/00

Abstract: 公开一种脸部识别设备和方法，其中，所述脸部识别设备被配置为：基于二维(2D)输入图像生成个性化三维(3D)脸部模型，基于个性化3D脸部模型获得3D形状信息和正规化2D输入图像，基于3D形状信息和正规化2D输入图像的颜色信息确定特征信息，并基于特征信息执行脸部识别。