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公开(公告)号:CN105279526B
公开(公告)日:2019-11-29
申请号:CN201410265082.2
申请日:2014-06-13
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明公开了一种分割轨迹的方法和装置。该轨迹分割方法包括:获取步骤,用于获取多个轨迹采样点;分割步骤,用于分割所述轨迹并且得到至少两个分割候选点;特征提取步骤,用于提取描述所述至少两个分割候选点之间的相对关系的一组特征;分类步骤,用于基于所提取的一组特征通过分类器将所述至少两个分割候选点分类为真分割点或假分割点。
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公开(公告)号:CN104021390B
公开(公告)日:2018-01-02
申请号:CN201310064923.9
申请日:2013-03-01
Applicant: 佳能株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06N5/043 , G06K9/6298 , G10L15/144 , G10L17/04
Abstract: 本发明公开了用于模式识别的模型生成装置、模式识别设备及其方法。根据本发明的模型生成方法包括以下步骤:混合层级方差共享步骤,用于利用第二模型来生成第一模型的混合层级的方差共享结构;以及第一模型生成步骤,用于利用所述第一模型的训练数据来生成具有所述方差共享结构的所述第一模型。其中,在所述方差共享结构中,各状态中的混合分量具有相同顺序的相同共享方差。本发明至少能够在有限训练数据的情况下提供较好的模型参数估计,从而提供较好的识别性能。
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公开(公告)号:CN105279526A
公开(公告)日:2016-01-27
申请号:CN201410265082.2
申请日:2014-06-13
Applicant: 佳能株式会社
Abstract: 本发明公开了一种分割轨迹的方法和装置。该轨迹分割方法包括:获取步骤,用于获取多个轨迹采样点;分割步骤,用于分割所述轨迹并且得到至少两个分割候选点;特征提取步骤,用于提取描述所述至少两个分割候选点之间的相对关系的一组特征;分类步骤,用于基于所提取的一组特征通过分类器将所述至少两个分割候选点分类为真分割点或假分割点。
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公开(公告)号:CN111611424A
公开(公告)日:2020-09-01
申请号:CN201910132150.0
申请日:2019-02-22
Applicant: 佳能株式会社
IPC: G06F16/583
Abstract: 本公开涉及一种图像搜索方法、图像搜索设备和计算机可读存储介质。该图像搜索方法包括:获得图像集合,计算图像集合中任何两个对象之间的相似度,根据所计算的相似度和给定的相似度阈值来构建图像集合中的对象的连通子图,至少使用连通子图的边的信息来计算各个连通子图的置信度,对连通子图进行排序以获得排序信息,使用置信度和排序信息来搜索图像集合中的图像。
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公开(公告)号:CN108334803A
公开(公告)日:2018-07-27
申请号:CN201710046129.X
申请日:2017-01-20
Applicant: 佳能株式会社
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00382
Abstract: 本发明提供一种手检测装置和方法、图像处理装置和系统。本发明的一个方面公开了一种手检测装置,所述手检测装置包括:被构造为从输入图像获得特征的单元;被构造为基于所述特征和第一模型从输入图像获得至少一个第一手区域候选的单元;以及被构造为基于与第一手区域候选对应的特征和第二模型从第一手区域候选中确定至少一个手区域的单元;其中,根据依据样本图像获得的并对应于手的外接区域与手的内接区域之间的区域的手样本,生成第一模型,并且,根据依据样本图像获得的并对应于手的内接区域的手样本,生成第二模型。根据本发明,将提高手检测性能,并且将抑制许多假阳性检测结果。
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公开(公告)号:CN104021390A
公开(公告)日:2014-09-03
申请号:CN201310064923.9
申请日:2013-03-01
Applicant: 佳能株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06N5/043 , G06K9/6298 , G10L15/144 , G10L17/04
Abstract: 本发明公开了用于模式识别的模型生成装置、模式识别设备及其方法。根据本发明的模型生成方法包括以下步骤:混合层级方差共享步骤,用于利用第二模型来生成第一模型的混合层级的方差共享结构;以及第一模型生成步骤,用于利用所述第一模型的训练数据来生成具有所述方差共享结构的所述第一模型。其中,在所述方差共享结构中,各状态中的混合分量具有相同顺序的相同共享方差。本发明至少能够在有限训练数据的情况下提供较好的模型参数估计,从而提供较好的识别性能。
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公开(公告)号:CN111191781A
公开(公告)日:2020-05-22
申请号:CN201811349293.9
申请日:2018-11-14
Abstract: 本公开涉及训练神经网络的方法、对象识别方法和设备以及介质。一种训练神经网络的方法包括:使用神经网络的初始模型从第一训练集中提取特征;根据第一训练集中的各个类的至少一个属性的分布来调整第一类和至少另一个类之间的与间距相关联的参数;根据调整后的与间距相关联的参数来计算损失;使用所计算的损失和反向传播算法来更新初始模型,以得到经过训练的模型。
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