内容感知图像旋转
    3.
    发明授权

    公开(公告)号:CN105765624B

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201480064595.5

    申请日:2014-11-24

    Inventor: K·何 H·常 J·孙

    Abstract: 根据本公开内容的实现,以内容感知方式对图像内容进行旋转。在一种实现中,在图像上形成一个网格,并且识别图像内容中的图像线。使用用于对这些线的一个子集旋转预定的旋转角度,而对其它线旋转与该预定的旋转角度不同的角度的能量函数,对该图像进行变形。举一个例子,对于在校正之后旨在是水平或垂直的线,按照将使得它们变成水平或垂直的旋转角度进行旋转,而对倾斜线旋转不同于该旋转角度的角度。

    用于电子表格的自动见解

    公开(公告)号:CN106255965A

    公开(公告)日:2016-12-21

    申请号:CN201480074451.8

    申请日:2014-01-30

    Abstract: 提供了自动地识别来自数据集的见解并且按照重要性排名图形地及以自然语言文本呈现见解。在数据集中的不同数据类型和结构自动被辨识并且与对应的特定分析类型匹配。数据根据确定的对应分析类型而被分析,并且来自该分析的见解被自动地识别。在给定见解类型中的和见解类型之间的见解以重要性顺序在自动生成的图表中以及自然语言文本中被排名及呈现,该自动生成的图表形象化描述每个见解,该自然语言文本以不熟悉统计学的普通观众可理解的方式描述每个见解。

    使用背景先验的测地线显著性

    公开(公告)号:CN105556568A

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201380078576.3

    申请日:2013-07-31

    Inventor: Y·魏 F·文 J·孙

    Abstract: 本文公开的是用于使用背景先验计算图像的测地线显著性的技术和系统。输入图像可以被分割成多个小片,并且可以生成与所述图像相关联的图,所述图包括结点和边。所述图的结点包括对应于所述图像的多个小片的结点加上添加到所述图的附加的虚拟背景结点。所述图还包括将结点连接到彼此的边,包括相邻小片之间的内部边以及所述图像的边界处的那些小片和所述虚拟背景结点之间的边界边。使用这种图,所述图像的每个小片的称为“测地线”显著性的显著性值被确定为从相应小片到所述虚拟背景结点的最短路径的长度。

    用于图像处理的空间金字塔池化网络

    公开(公告)号:CN105917354A

    公开(公告)日:2016-08-31

    申请号:CN201480072125.3

    申请日:2014-10-09

    CPC classification number: G06K9/6255 G06K9/4609 G06K9/4628 G06K9/66 G06N3/04

    Abstract: 空间金字塔池化(SPP)层与卷积层组合,并把输入图像从较精细到较粗略水平地划分各部分,并且聚集这些部分中的局部特征。SPP层可不管输入大小如何都生成固定长度的输出。SPP层使用的多层空间箱可向对象变形提供稳健性。基于SPP层的系统可池化由于输入尺度的灵活性而以可变尺度提取的特征,从而使其能够生成供测试的全图像表示。此外,SPP网络可允许在训练期间馈送具有不同大小或尺度的图像,这可增加尺度不变性并降低过拟合的风险。

    内容感知图像旋转
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105765624A

    公开(公告)日:2016-07-13

    申请号:CN201480064595.5

    申请日:2014-11-24

    Inventor: K·何 H·常 J·孙

    CPC classification number: G06T3/0012 G06T3/60 G06T3/608

    Abstract: 根据本公开内容的实现,以内容感知方式对图像内容进行旋转。在一种实现中,在图像上形成一个网格,并且识别图像内容中的图像线。使用用于对这些线的一个子集旋转预定的旋转角度,而对其它线旋转与该预定的旋转角度不同的角度的能量函数,对该图像进行变形。举一个例子,对于在校正之后旨在是水平或垂直的线,按照将使得它们变成水平或垂直的旋转角度进行旋转,而对倾斜线旋转不同于该旋转角度的角度。

    用于电子表格的自动见解的方法和系统

    公开(公告)号:CN106255965B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN201480074451.8

    申请日:2014-01-30

    Abstract: 提供了自动地识别来自数据集的见解并且按照重要性排名图形地及以自然语言文本呈现见解。在数据集中的不同数据类型和结构自动被辨识并且与对应的特定分析类型匹配。数据根据确定的对应分析类型而被分析,并且来自该分析的见解被自动地识别。在给定见解类型中的和见解类型之间的见解以重要性顺序在自动生成的图表中以及自然语言文本中被排名及呈现,该自动生成的图表形象化描述每个见解,该自然语言文本以不熟悉统计学的普通观众可理解的方式描述每个见解。

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