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公开(公告)号：CN105279474A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201410318198.8
申请日：2014-07-04
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明公开了一种判断改变区域的内容的方法和装置。基于视频序列的当前帧和场景模型检测所述改变区域，所述方法包括：区域对确定步骤，用于确定来自所述改变区域的内部和外部的至少一个区域对；第一差分计算步骤，用于计算所述场景模型中所述至少一个区域对的至少一个特征的第一差分；第二差分计算步骤，用于计算所述当前帧中所述至少一个区域对的所述至少一个特征的第二差分；判断步骤，用于根据所述第一差分和所述第二差分，判断所述改变区域是否是丢弃的物体，或者判断所述改变区域是否是移除的物体。
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公开(公告)号：CN103295243A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201210049360.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明涉及图像处理方法和装置以及物体检测方法和系统。根据本发明的图像处理方法包括颜色分类步骤，用于将图像区域中的多个像素分类到至少一个主颜色类中；掩模生成步骤，用于为每个主颜色类生成一个色差掩模，色差掩模反映多个像素和相应主颜色类之间的关系；和特征提取步骤，用于从每个相应色差掩模中提取一个特征向量。
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公开(公告)号：CN106156808B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201510195253.3
申请日：2015-04-23
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明提供了用于一组对象分类器的在线学习方法和设备以及用于在图像序列中检测对象的方法和设备。该用于一组对象分类器的在线学习方法(其中所述一组对象分类器包含至少一个单类分类器和至少一个两类分类器)包括：从新添加的样本中提取特征向量；基于所提取的特征向量以及所述至少一个两类分类器的支持向量来更新所述至少一个单类分类器中的至少一个；基于所提取的特征向量以及已经部分地或全部地被更新的所述至少一个单类分类器的支持向量，来更新所述至少一个两类分类器中的至少一个。利用本发明，能够在将检出率保持在高水平的同时将误报警率降低到极低水平。
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公开(公告)号：CN106611417A
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510683133.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明提供一种将视频中的输入图像中的视觉元素分类为前景或背景的方法及装置。所述输入图像包括多个视觉元素，所述方法包括：获取步骤，获取与所述输入图像相关联的背景模型；模糊强度确定步骤，通过在所述输入图像与所述背景模型之间比较所述多个视觉元素的边缘强度，来确定所述输入图像的模糊强度；分类阈值确定步骤，根据所述模糊强度来确定分类阈值；以及分类步骤，根据所述分类阈值，将所述视觉元素分类为所述前景或所述背景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106156808A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510195253.3
申请日：2015-04-23
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明提供了用于一组对象分类器的在线学习方法和设备以及用于在图像序列中检测对象的方法和设备。该用于一组对象分类器的在线学习方法(其中所述一组对象分类器包含至少一个单类分类器和至少一个两类分类器)包括：从新添加的样本中提取特征向量；基于所提取的特征向量以及所述至少一个两类分类器的支持向量来更新所述至少一个单类分类器中的至少一个；基于所提取的特征向量以及已经部分地或全部地被更新的所述至少一个单类分类器的支持向量，来更新所述至少一个两类分类器中的至少一个。利用本发明，能够在将检出率保持在高水平的同时将误报警率降低到极低水平。
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公开(公告)号：CN103295243B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201210049360.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明涉及图像处理方法和装置以及物体检测方法和系统。根据本发明的图像处理方法包括颜色分类步骤，用于将图像区域中的多个像素分类到至少一个主颜色类中；掩模生成步骤，用于为每个主颜色类生成一个色差掩模，色差掩模反映多个像素和相应主颜色类之间的关系；和特征提取步骤，用于从每个相应色差掩模中提取一个特征向量。
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公开(公告)号：CN103294716B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201210049537.8
申请日：2012-02-29
Applicant: 佳能株式会社
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06N99/005 , G06K9/6217 , G06K9/6267 , G06K9/6285
Abstract: 本发明涉及用于分类器的在线半监督学习方法和装置及处理设备。公开了一种用于分类器的在线半监督学习的方法，所述分类器使用多个现有的支撑向量，所述方法包括：候选样本选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从新添加的未标记样本中选择候选样本；新支撑向量选择步骤，使用所述多个现有的支撑向量从所述候选样本中选择新的支撑向量；支撑向量替换步骤，通过所述新的支撑向量替换分类器的一些支撑向量；以及权重更新步骤，更新分类器中所有支撑向量的权重。
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公开(公告)号：CN106611417B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201510683133.8
申请日：2015-10-20
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明提供一种将视频中的输入图像中的视觉元素分类为前景或背景的方法及装置。所述输入图像包括多个视觉元素，所述方法包括：获取步骤，获取与所述输入图像相关联的背景模型；模糊强度确定步骤，通过在所述输入图像与所述背景模型之间比较所述多个视觉元素的边缘强度，来确定所述输入图像的模糊强度；分类阈值确定步骤，根据所述模糊强度来确定分类阈值；以及分类步骤，根据所述分类阈值，将所述视觉元素分类为所述前景或所述背景。
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