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公开(公告)号：CN101996400B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN200910166494.X
申请日：2009-08-19
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种更新目标检测器的方法和装置。所述目标检测器由多个子分类器组成，用于检测视频中的目标。所述方法包括：可信度判断步骤，判断所述目标检测器的可信度是否满足预定更新条件；以及更新步骤，如果所述可信度满足预定更新条件，则用新的子分类器取代所述多个子分类器中的至少一个分类能力最低的子分类器。根据本发明的更新目标检测器的方法和装置通过在检测过程中根据目标检测器的可信度来更新目标检测器中至少一个分类能力最低的子分类器，使得目标检测器能够适应视频中的目标的状态变化，从而鲁棒地检测和跟踪目标。
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公开(公告)号：CN101996312B
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN200910165942.4
申请日：2009-08-18
Abstract: 本发明涉及跟踪目标的方法和装置。跟踪目标的方法包括：计算分别与目标的多个特征相关的多个相似度曲面，该相似度曲面为一组候选目标与目标模板之间的相似度构成的曲面；基于相关的相似度曲面的参数和参考相似度曲面的参数来计算特征的可信度，其中参考相似度曲面为目标处于初始位置时获得的相应的相似度曲面，相关的相似度曲面的参数和参考相似度曲面的参数反映相应特征的可信度，参数包括相似度曲面的平坦程度、平均相似度和多峰程度中的一个或多个；基于每个特征的可信度将多个相似度曲面进行加权相加以得到合成相似度曲面，其中可信度大的特征被赋予更大的权重；以及基于合成相似度曲面来确定目标的位置。本发明能够有效地跟踪目标。
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公开(公告)号：CN101996400A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910166494.X
申请日：2009-08-19
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种更新目标检测器的方法和装置。所述目标检测器由多个子分类器组成，用于检测视频中的目标。所述方法包括：可信度判断步骤，判断所述目标检测器的可信度是否满足预定更新条件；以及更新步骤，如果所述可信度满足预定更新条件，则用新的子分类器取代所述多个子分类器中的至少一个分类能力最低的子分类器。根据本发明的更新目标检测器的方法和装置通过在检测过程中根据目标检测器的可信度来更新目标检测器中至少一个分类能力最低的子分类器，使得目标检测器能够适应视频中的目标的状态变化，从而鲁棒地检测和跟踪目标。
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公开(公告)号：CN101996312A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN200910165942.4
申请日：2009-08-18
Abstract: 本发明涉及跟踪目标的方法和装置。跟踪目标的方法包括：计算分别与目标的多个特征相关的多个相似度曲面，该相似度曲面为一组候选目标与目标模板之间的相似度构成的曲面；基于相关的相似度曲面的参数来计算特征的可信度；基于每个特征的可信度将多个相似度曲面进行合成以得到合成相似度曲面；以及基于合成相似度曲面来确定目标的位置。本发明能够有效地跟踪目标。
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公开(公告)号：CN101894262B
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN200910135298.6
申请日：2009-05-20
Applicant: 索尼株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/4647 , G06K9/4614
Abstract: 对图像进行分类的方法和设备。方法包括：从所述图像中提取一组特征作为特征向量，其中所述提取包括：对于所述特征向量的每个特征，确定沿第一轴的方向布置的多个第一区域，和沿与所述第一轴相交的第二轴的方向布置的多个第二区域；计算所述多个第一区域的像素和或均值之间的第一差，和所述多个第二区域的像素和或均值之间的第二差；和根据所述第一差和第二差计算梯度大小和梯度方向，以形成所述每个特征；和根据所述提取的特征向量，对所述图像进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102087707A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200910251356.1
申请日：2009-12-03
Applicant: 索尼株式会社
Abstract: 公开了一种图像处理设备和图像处理方法。图像处理设备包括：判断装置，其针对输入图像的每个像素，利用所述像素的高斯混合模型来确定所述像素是背景像素还是前景像素；识别装置，其通过模式识别方法从前景像素中识别预定对象，并且将所述前景像素中未识别为所述预定对象的前景像素最终确定为背景像素；和更新装置，其针对输入图像的每个像素，根据有关所述像素是背景像素还是前景像素的确定结果来更新所述像素的高斯混合模型。
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公开(公告)号：CN101894262A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN200910135298.6
申请日：2009-05-20
Applicant: 索尼株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/4647 , G06K9/4614
Abstract: 对图像进行分类的方法和设备。方法包括：从所述图像中提取一组特征作为特征向量，其中所述提取包括：对于所述特征向量的每个特征，确定沿第一轴的方向布置的多个第一区域，和沿与所述第一轴相交的第二轴的方向布置的多个第二区域；计算所述多个第一区域的像素和或均值之间的第一差，和所述多个第二区域的像素和或均值之间的第二差；和根据所述第一差和第二差计算梯度大小和梯度方向，以形成所述每个特征；和根据所述提取的特征向量，对所述图像进行分类。
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公开(公告)号：CN101877064A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910135930.7
申请日：2009-04-30
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法及图像分类装置，其中该图像分类方法包括以下步骤：图像分割步骤，将输入的图像分割为多个区域；特征提取步骤，提取每个区域的视觉特征；第一分类步骤，对于每个区域，根据所提取的所述区域的视觉特征，利用第一分类器，按照预定的多个类别对所述区域进行多类分类；上下文关系特征生成步骤，根据每个区域的分类结果来生成所述图像的上下文关系特征；以及第二分类步骤，根据所生成的所述图像的上下文关系特征，利用第二分类器，确定所述图像所属的类别。根据上述技术方案，可以有效地利用图像的上下文关系信息来提高图像分类性能，而无需显式定义图像中对象之间的空间关系。
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公开(公告)号：CN101872477A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN200910177755.8
申请日：2009-09-25
Applicant: 索尼株式会社
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/4642 , G06K9/00369 , G06K9/34 , G06K9/6857
Abstract: 提供一种在待检测图像中检测特定对象的方法，包括：特征获取步骤，用于获取待检测图像的图像特征；和，检测步骤，用于利用与不同尺寸的检测窗口中的至少一部分检测窗口相对应的多种尺寸的分类器，根据所述获取的图像特征对所述待检测图像的不同尺寸的检测窗口进行检测，以便确定在待检测图像中是否存在特定对象并给出所述特定对象在所述待检测图像中的位置。还提供进行对象检测的装置及其包含该装置的系统。本发明的在待检测图像中检测特定对象的方法、装置及系统可改善对象检测的精确度，并且此外还能提高对象检测的速度。
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公开(公告)号：CN101835037A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN200910119521.8
申请日：2009-03-12
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: H04N19/567 , G06T7/223
Abstract: 本申请提出一种对视频中的运动矢量进行可靠性分类的方法和系统，所述方法包括：分块和搜索步骤，用于将输入视频的指定视频帧分块，并且对所述指定视频帧的指定块搜索运动矢量以便对所述指定块生成块匹配误差；纹理特征提取步骤，用于提取所述指定块的纹理特征；以及按块分类步骤，用于根据所述指定块的所述块匹配误差和纹理特征，对所述指定块进行运动矢量可靠性分类，将运动矢量分为可靠、误匹配、多匹配三类。因此，可提供更加丰富的有用信息，从而在应用中提升系统的性能。
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