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公开(公告)号：CN101414348A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200710164308.X
申请日：2007-10-19
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
CPC classification number: G06K9/00275 , G06K9/6234
Abstract: 本发明提供了一种多角度人脸识别方法和系统。所述多角度人脸识别方法方法包括以下步骤：输入两幅待识别图像；基于输入的训练集合内的分组图像计算线性投影矩阵；基于线性投影矩阵从输入的两幅图像中提取与所输入的两幅图像相应的两个特征向量；计算所提取的两个特征向量之间的距离；基于两个特征向量之间的距离来确定输入的两幅图像是否为同一人。
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公开(公告)号：CN101685501B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN200810149265.2
申请日：2008-09-22
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明提供一种利用联合检测器进行物体检测的方法，所述方法包括：将种类不同的第一检测器与第二检测器以联合的方式组成多层联合检测器；从最高层检测器开始，对输入的样本进行强分类检测；允许在当前层被检测为物体的样本进入下一层，并拒绝在当前层被检测为非物体的样本进入下一层；以及将通过所有层的样本作为检测到的物体。
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公开(公告)号：CN101408943A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200710163821.7
申请日：2007-10-09
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供一种生成用于人脸检测的训练集的方法，包括：通过将包括在输入的基础训练集中的所有样本图像转换为灰度级并且缩放到标准大小来对所述图像进行规一化；将规一化的基础训练集聚类到预定数目的具有近似大小的子训练集，包括在每个所述子训练集的样本彼此相似；并且对从所述聚类的标准获得的每个子训练集执行以下步骤以形成压缩的训练集：通过从所述子训练集去除预定比例的外围样本来对所述子训练集净化，通过选择代表样本分布的样本并将选择的样本添加到缩减的子训练集来缩减子训练集的大小。
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公开(公告)号：CN101408929A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200710163907.X
申请日：2007-10-10
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供一种人脸图像注册装置，所述装置包括：输入单元，输入待注册图像；人脸检测单元，对通过输入单元输入的待注册图像执行人脸检测；眼睛定位单元，对经过人脸检测单元检测得到的人脸图像执行眼睛定位；人脸区域分割单元，根据眼睛定位单元已经定位出的眼睛的位置来切割人脸区域；人脸特征提取单元，对人脸区域分割单元切割出来的人脸区域提取人脸特征；评估单元，根据人脸特征提取单元提取的人脸特征来评估人脸图像；以及注册单元，根据评估单元的评估结果来确定是否向人脸识别系统注册图像。
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公开(公告)号：CN101685501A
公开(公告)日：2010-03-31
申请号：CN200810149265.2
申请日：2008-09-22
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明提供一种利用联合检测器进行物体检测的方法，所述方法包括：将种类不同的第一检测器与第二检测器以联合的方式组成多层联合检测器；从最高层检测器开始，对输入的样本进行强分类检测；允许在当前层被检测为物体的样本进入下一层，并拒绝在当前层被检测为非物体的样本进入下一层；以及将通过所有层的样本作为检测到的物体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101464954A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200710159768.3
申请日：2007-12-21
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 一种训练多类Boosting分类器的方法，在训练过程中的每次循环之后并在下一次循环开始之前，为训练数据中的每个训练样本的样本权重分配一个与训练样本所属的类对应的类权重，即，样本权重和类权重构成训练样本在每个训练循环中的训练权重。每个类对应的类权重根据在本次以及最近的循环训练得到的强分类器对于该类的性能而动态地变化，以使性能差的类的训练样本在下次循环中的训练权重增大，从而性能好的类在下次循环中的训练权重减小，使各个类的性能尽可能在相同的循环中达到性能目标阈值而完成训练，从而最终使得性能最差的类所需的弱分类器的数量减小，同时对不同的类进行分类所需的弱分类器的数量基本相同。
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公开(公告)号：CN103226836A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310028316.7
申请日：2013-01-24
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G01N23/04 , G01N23/046 , G01N2223/419
Abstract: 提供了一种采用非连续扫描方案的图像重建系统、设备和方法。投影信息产生单元被配置为通过在至少一个视点向对象辐射X射线来产生至少一条投影信息。投影信息比较单元被配置为将预测的中间投影信息与来自产生的投影信息的测量的中间投影信息进行比较。预测的中间投影信息被从产生自不同视点的多条投影信息预测，测量的中间投影信息在与预测的中间投影信息相应的中间视点被测量。确定单元被配置为确定是否在附加的视点向对象辐射X射线。图像重建单元被配置为重建产生的投影信息，并且获得表示对象的图像。
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公开(公告)号：CN1157674C
公开(公告)日：2004-07-14
申请号：CN01117420.X
申请日：2001-04-27
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G06F17/30259 , G06K9/6204 , G06T7/20 , G06T9/00 , G06T9/20
Abstract: 提供一种从图像中抽取描述图像形状特征的形状描述符的方法。该形状描述符抽取方法包括：(a)从输入的图像中抽取轮廓；(b)通过基于抽取的轮廓执行像素间的连线获得一直线列表；和(c)将通过规格化直线列表获得的规则的直线列表确定为形状描述符。根据该形状描述符抽取方法抽取的形状描述符具有包括在图像中的形状的轮廓特征的信息。所以该形状描述符抽取方法能有效地从相同种类的数据集合中抽取局部运动，并且抽取的形状的数量不受对象数量的限制。
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公开(公告)号：CN1350252A
公开(公告)日：2002-05-22
申请号：CN01117420.X
申请日：2001-04-27
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: G06F17/30259 , G06K9/6204 , G06T7/20 , G06T9/00 , G06T9/20
Abstract: 提供一种从图像中抽取描述图像形状特征的形状描述符的方法。该形状描述符抽取方法包括:(a)从输入的图像中抽取轮廓;(b)通过基于抽取的轮廓执行像素间的连线获得一直线列表;和(c)将通过规格化直线列表获得的规则的直线列表确定为形状描述符。根据该形状描述符抽取方法抽取的形状描述符具有包括在图像中的形状的轮廓特征的信息。所以该形状描述符抽取方法能有效地从相同种类的数据集合中抽取局部运动,并且抽取的形状的数量不受对象数量的限制。
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