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公开(公告)号：CN109196526B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201780030149.6
申请日：2017-05-24
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种计算机实现的方法，所述方法通过以下步骤来生成多模态数字图像：利用第一神经网络处理矢量，以生成所述数字图像的第一模态；以及利用第二神经网络处理所述矢量，以生成所述数字图像的第二模态。所述第一神经网络的结构和层数与所述第二神经网络的结构和层数相同。而且，所述第一神经网络的至少一层具有与所述第二神经网络的对应层的参数相同的参数，并且所述第一神经网络的至少一层具有与所述第二神经网络的对应层的参数不同的参数。
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公开(公告)号：CN105096307B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510232293.0
申请日：2015-05-08
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06K9/3241 , G06K9/468 , G06K9/52 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/593 , G06T17/00 , G06T2207/10012
Abstract: 在成对的立体图像中检测物体的方法。一种在从场景获取的成对的立体图像中检测物体的方法，其首先从所述成对的立体图像生成成本体积，其中，所述成本体积包括在成对的立体图像之间针对立体图形的各个像素的视差值范围的匹配成本。根据所述成本体积中的子图像，利用所述子图像内部的区域内具有最小累积成本的视差值的特征函数确定特征向量。然后，将分类器应用于所述特征向量以检测所述子图像是否包括物体。
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公开(公告)号：CN108027878B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201680053624.7
申请日：2016-07-25
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 一种用于面部对齐的方法通过以下处理对面部图像和一组初始地标位置进行操作：首先使初始位置全局地对齐到具有原型形状的面部的一组地标位置，以获得全局对齐参数，然后根据全局对齐参数，从图像的坐标系向原型形状的坐标系扭曲初始位置和图像，以获得扭曲后的地标位置和扭曲后的面部图像。在扭曲后的地标位置处从扭曲后的面部图像提取特征，并且向特征应用回归函数，以获得在原型形状的坐标系中的更新后的地标位置。最后，原型形状的坐标系中的更新后的地标位置扭曲到图像的坐标系，以获得更新后的地标位置。
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公开(公告)号：CN109196526A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201780030149.6
申请日：2017-05-24
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种计算机实现的方法，所述方法通过以下步骤来生成多模态数字图像：利用第一神经网络处理矢量，以生成所述数字图像的第一模态；以及利用第二神经网络处理所述矢量，以生成所述数字图像的第二模态。所述第一神经网络的结构和层数与所述第二神经网络的结构和层数相同。而且，所述第一神经网络的至少一层具有与所述第二神经网络的对应层的参数相同的参数，并且所述第一神经网络的至少一层具有与所述第二神经网络的对应层的参数不同的参数。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104040590A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201280063083.8
申请日：2012-12-04
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/75 , G06T7/521 , G06T2207/30108 , G06T2207/30164
Abstract: 通过首先将一组对特征定义为几何图元的组来估计物体的姿态，其中，几何图元包括取向表面点、取向边界点和边界线段。对于物体的模型，基于一组对特征来确定模型对特征。根据由3D传感器获取的数据，基于一组对特征来确定场景对特征，并且然后，将模型对特征与场景对特征匹配以估计物体的姿态。
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公开(公告)号：CN109478239B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201780044246.0
申请日：2017-07-21
Applicant: 三菱电机株式会社
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 一种方法检测图像中的对象。该方法利用第一子网络从图像的第一区域提取第一特征矢量，并且通过利用第二子网络处理所述第一特征矢量来确定所述图像的第二区域。该方法还利用所述第一子网络从所述图像的所述第二区域中提取第二特征矢量，并且基于所述第一特征矢量和所述第二特征矢量，利用第三子网络检测所述对象，以生成包围所述对象的边界区域和所述对象的类别。所述第一子网络、所述第二子网络以及所述第三子网络形成神经网络。而且，所述第一区域的尺寸不同于所述第二区域的尺寸。
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公开(公告)号：CN109478239A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201780044246.0
申请日：2017-07-21
Applicant: 三菱电机株式会社
Abstract: 一种方法检测图像中的对象。该方法利用第一子网络从图像的第一区域提取第一特征矢量，并且通过利用第二子网络处理所述第一特征矢量来确定所述图像的第二区域。该方法还利用所述第一子网络从所述图像的所述第二区域中提取第二特征矢量，并且基于所述第一特征矢量和所述第二特征矢量，利用第三子网络检测所述对象，以生成包围所述对象的边界区域和所述对象的类别。所述第一子网络、所述第二子网络以及所述第三子网络形成神经网络。而且，所述第一区域的尺寸不同于所述第二区域的尺寸。
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公开(公告)号：CN108027878A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201680053624.7
申请日：2016-07-25
Applicant: 三菱电机株式会社
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00248 , G06K9/00302 , G06K9/4609 , G06K9/4642 , G06K9/52 , G06K9/6206 , G06K9/6218 , G06K9/6256 , G06T3/0006 , G06T3/0093 , G06T3/4053 , G06T7/33 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06T2207/30201 , H04N7/15
Abstract: 一种用于面部对齐的方法通过以下处理对面部图像和一组初始地标位置进行操作：首先使初始位置全局地对齐到具有原型形状的面部的一组地标位置，以获得全局对齐参数，然后根据全局对齐参数，从图像的坐标系向原型形状的坐标系扭曲初始位置和图像，以获得扭曲后的地标位置和扭曲后的面部图像。在扭曲后的地标位置处从扭曲后的面部图像提取特征，并且向特征应用回归函数，以获得在原型形状的坐标系中的更新后的地标位置。最后，原型形状的坐标系中的更新后的地标位置扭曲到图像的坐标系，以获得更新后的地标位置。
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