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91. 发明公开

CN104268563A 一种基于异常行为检测的视频摘要方法有权
公开(公告)号：CN104268563A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410469530.0
申请日：2014-09-15
申请人：合肥工业大学
发明人：洪日昌 , 郝艳宾 , 姚瑶 , 汪萌 , 郝世杰 , 刘学亮
IPC分类号： G06K9/62 , G06T7/20
CPC分类号： G06K9/00751 , G06K9/00724 , G06K9/6226 , G06T7/215 , G06T2207/20032
摘要：本发明公开了一种基于异常行为检测的视频摘要方法，其特征是按如下步骤进行：1提取视频帧的运动标签；2获取基于尺寸的目标描述符；3联合运动标签和目标描述符建立事件模型，获得运动目标在一段固定时间内的行为信号；4学习只包含正常行为的训练视频序列，获得行为背景图；5对当前测试视频序列进行异常检测，标记异常行为；6截取包含异常行为的视频片段形成视频摘要。本发明能提高异常行为检测的准确性和效率，并能将异常行为总结成一段视频摘要，从而方便人工查询。

92. 发明授权

CN102197393B 基于图像的语义距离有权转让
公开(公告)号：CN102197393B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN200980143703.7
申请日：2009-10-27
申请人：微软公司
发明人： X-S·华 , L·吴 , S·李
IPC分类号： G06F17/00 , G06F17/30
CPC分类号： G06K9/723 , G06K9/6226
摘要：呈现基于图像的语义距离技术实施例，它们涉及建立语义概念之间基于图像的语义距离的量度。一般而言，这需要基于与语义概念相关联的图像集分别为每个概念计算语义概念表示。然后计算两个语义概念表示之间的差异度，来为这对概念产生上述的语义距离量度。

93. 发明公开

CN103902655A 聚类方法、装置及终端设备有权
公开(公告)号：CN103902655A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410073496.5
申请日：2014-02-28
申请人：小米科技有限责任公司
发明人：陈志军 , 张涛 , 王琳
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06K9/6226 , G06K9/00288 , G06K9/00677 , G06K9/6221 , G06F17/30598 , G06F17/30705
摘要：本公开实施例公开了一种聚类方法、装置及终端设备，所述方法首先判断出待访问对象在多重邻域内存在至少一重邻域内的邻居对象的数量不小于对应的预设阈值时，确定所述待访问对象是核心对象；将待访问对象归为一类；再对所述待访问对象在指定邻域内的直接密度可达的对象进行扩展聚类；如果所述直接密度可达的对象不是核心对象，则停止扩展；然后，继续确定下一个待访问对象，直到全部待访问对象聚类完成。由于所述聚类方法在判断待访问对象是否是核心对象时，采用多重邻域类判断，相当于放宽松了对扫描半径和最小包含对象数的限制，因此，降低了聚类结果对扫描半径和最小包含对象数此两个参数的敏感性，提高了聚类结果的准确率。

94. 发明公开

CN103597485A 模式提取装置及其方法有权
公开(公告)号：CN103597485A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201280027950.2
申请日：2012-05-25
申请人：株式会社东芝 , 东芝解决方案株式会社
发明人：樱井茂明 , 早川留美 , 江川诚二
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G06T7/001 , G06K9/6226 , G06Q30/0201
摘要：本发明提供一种模式提取装置，从包含多个项目的对象信息提取反映项目间的关联性的模式，其具有：第一存储部，其存储多个所述对象信息；候补模式生成部，其根据分别包含于所述多个对象信息中的各项目，生成由相互不同的两个以上项目构成的候补模式；候补评价值计算部，其根据所述已生成的候补模式在各所述多个对象信息中出现的出现频度，计算所述候补模式的提取评价值；模式提取部，其判定所述已计算的提取评价值满足规定阈值的候补模式，并提取满足所述阈值的候补模式；第二存储部，其存储所述项目间的关联度，所述候补评价值计算部识别所述候补模式中的各项目间的关联度，根据基于所识别的关联度的加权值和所述出现频度，计算所述提取评价值。

95. 发明公开

CN103164713A 图像分类方法和装置有权
公开(公告)号：CN103164713A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110412537.5
申请日：2011-12-12
申请人：阿里巴巴集团控股有限公司
发明人：薛晖
IPC分类号： G06K9/66
CPC分类号： G06K9/6256 , G06K9/00496 , G06K9/00536 , G06K9/00624 , G06K9/4642 , G06K9/4676 , G06K9/62 , G06K9/6201 , G06K9/6212 , G06K9/6215 , G06K9/6226 , G06K9/6267
摘要：本申请提供了一种图像分类方法和装置，所述方法包括：提取一待分类图像的分类图像特征；依据每一分类图像特征与预先生成的视觉词典中各视觉词的相似关系，将每一分类图像特征量化为所述视觉词典中的多个视觉词，并确定每一分类图像特征分别与其量化后的视觉词的相似系数；依据视觉词典中每一视觉词对应不同分类图像特征的相似系数，确定视觉词的权重以建立该待分类图像的分类视觉词直方图；将所述分类视觉词直方图输入预先根据大量样本图像所建立的样本视觉词直方图进行训练生成的图像分类器中，根据输出结果确定所述待分类图像的类别。通过本申请实施例可以提高图像分类的准确性，减小分类误差。

96. 发明公开

KR1020170081688A 메타데이터 보존 오디오 객체 클러스터링 审中-实审
标题翻译：元数据保留音频对象群集
公开(公告)号：KR1020170081688A
公开(公告)日：2017-07-12
申请号：KR1020177015648
申请日：2015-12-10
申请人： 돌비 레버러토리즈 라이쎈싱 코오포레이션
发明人： 첸리안우 , 루레 , 칭오스니콜라스알.
IPC分类号： H04S3/00
CPC分类号： H04S3/008 , G06K9/6226 , H04S7/30 , H04S2400/01 , H04S2400/09 , H04S2400/11 , H04S2420/03
摘要： 본명세서에개시된예시적인실시예들은오디오객체클러스터링과관련한다. 메타데이터보존오디오객체클러스터링을위한방법이개시된다. 본방법은복수의오디오객체들을상기복수의오디오객체들과연관된메타데이터에보존될정보에기초하여복수의카테고리들에분류하는단계를포함한다. 상기방법은미리결정된수의클러스터들을상기카테고리들에배정하는단계및 상기배정에따른클러스터들중 적어도하나에상기카테고리들각각에있는오디오객체를할당하는단계를더 포함한다. 대응하는시스템및 컴퓨터프로그램제품이또한개시된다.
摘要翻译：这里公开的示例性实施例涉及音频对象聚类。公开了一种用于保存音频对象聚类的元数据的方法。该方法包括基于要存储在与多个音频对象相关联的元数据中的信息将多个音频对象分类为多个类别。该方法还包括将预定数量的簇分配给类别并且根据该分配将每个类别中的音频对象分配给至少一个簇。也公开了相应的系统和计算机程序产品。

97. 发明公开

KR1020150111343A 클러스터링 방법, 장치 및 단말 장치 有权
标题翻译：聚集方法，装置和终端装置
公开(公告)号：KR1020150111343A
公开(公告)日：2015-10-05
申请号：KR1020157001990
申请日：2014-11-14
申请人： 시아오미 아이엔씨.
发明人： 천,즈쥔 , 장,타오 , 왕,린
IPC分类号： G06F17/30 , G06F17/00
CPC分类号： G06K9/6226 , G06K9/00288 , G06K9/00677 , G06K9/6221 , G06F17/30705
摘要： 클러스터링방법, 장치및 단말장치가제공된다. 클러스터링방법에서는, 이웃오브젝트들의수가미리정해진값 이상인적어도하나의이웃도메인이존재하는것이결정되고, 방문할오브젝트가코어오브젝트로결정된다. 방문할오브젝트는제1 그룹으로클러스터링되고, 확장클러스터링이방문할오브젝트의미리정해진이웃도메인내의직접밀도도달가능이웃오브젝트들에대하여수행된다. 직접밀도도달가능이웃오브젝트가코어오브젝트가아닌경우, 확장클러스터링이정지되고방문할모든오브젝트가클러스터링될때까지방문할다음오브젝트가결정된다. 복수의이웃도메인이방문할오브젝트가코어오브젝트인지의여부를결정하는데사용되기때문에, 스캐닝반경및 포함된도트들의최소수의제한이감소된다. 따라서, Eps 및 MinPts에대한클러스터링결과의민감도가감소되고클러스터링결과의정확도가개선된다.

98. 发明公开

KR1020110075729A 이종 센서 융합 기반 사용자 인식 방법 및 장치 有权
标题翻译：一种用于识别基于不同种类传感器的用户的方法及其装置
公开(公告)号：KR1020110075729A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：KR1020090132255
申请日：2009-12-28
申请人： 전자부품연구원
发明人： 김승훈 , 박창우 , 황정훈 , 김영욱
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00261 , G06K9/3233 , G06K9/6226
摘要： PURPOSE: A heterogeneous sensor fusion based user recognition device and a method thereof are provided to securely recognize a user by using probability distribution and an uncertainty model. CONSTITUTION: A modality sensor(100) senses the modality of a subject to be recognized through the different modality sensors. A recognizing part certifies the subject by comparing the reliability range of an uncertainty model with the sensed modality. The modality sensor comprises two or more among a thermal image camera, a video camera, and a microphone. The uncertainty model senses the modality of the recognizing subject and creates by the probability distribution of the modality.
摘要翻译：目的：提供基于异质传感器融合的用户识别装置及其方法，通过使用概率分布和不确定性模型来安全地识别用户。构成：模态传感器（100）感测通过不同模态传感器识别的对象的模态。识别部分通过将不确定性模型的可靠性范围与感测模态进行比较来证明该主题。模式传感器包括热像摄像机，摄像机和麦克风中的两个或更多个。不确定性模型感知识别主体的模态，并通过模态的概率分布来形成。

99. 发明授权

KR101524516B1 빈도수 기반의 영상 내 얼굴객체 추적방법 有权
标题翻译：基于频率的面位置跟踪
公开(公告)号：KR101524516B1
公开(公告)日：2015-06-02
申请号：KR1020130146913
申请日：2013-11-29
申请人： 전남대학교산학협력단
发明人： 이칠우 , 오치민 , 이석진
IPC分类号： G06K9/46
CPC分类号： G06K9/00288 , G06F17/30256 , G06K9/00758 , G06K9/6226 , G06T2207/30201
摘要： 본발명은영상내 얼굴객체추적방법에관한것으로, 보다구체적으로는입력되는영상의얼굴객체와이전영상의얼굴객체간의동일성을판단하여이전영상의얼굴객체의정보를갱신함으로써얼굴객체를추적하고, 추적중인얼굴객체에추적빈도수확률을부여하여추적빈도수확률이낮은얼굴객체에대해서는추적을종료함으로써얼굴객체추적의정확도를향상시킬수 있는빈도수기반의영상내 얼굴객체추적방법에관한것이다.
摘要翻译：本发明涉及一种面部对象追踪方法，更具体地说，涉及一种基于频率的面部对象追踪方法，包括：确定输入的图像面部对象和先前图像面部对象是否相同的步骤; 通过更新先前图像面对象上的信息来跟踪面部对象的步骤; 向被追踪的面部对象提供跟踪频率概率的步骤; 以及完成跟踪具有低跟踪频率概率的面部对象的步骤。因此，本发明可以提高跟踪对象的精度。

100. 发明公开

KR1020110130845A 영상을 깊이에 따라 계층별로 분리하여 히스토그램 매칭을 하는 다시점 영상의 조명보상 방법 및 그 기록매체 有权
标题翻译：基于使用图像深度的组织匹配和其记录介质的多视图图像照明补偿方法
公开(公告)号：KR1020110130845A
公开(公告)日：2011-12-06
申请号：KR1020100050372
申请日：2010-05-28
申请人： 광운대학교 산학협력단
发明人： 이동석 , 서영호 , 김동욱 , 유지상
IPC分类号： G06T5/40 , H04N13/00
CPC分类号： G06T5/008 , G06K9/6226 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T7/337 , G06T7/85
摘要： PURPOSE: A lighting compensation method of a multi-viewpoint image is provided to efficiently compensate illumination un-uniformity between adjacent images on a multi-view video through a histogram matching method. CONSTITUTION: A lighting compensation system obtains two or more depth distribution from the depth image of a multi-view image(S10). The light compensation system separates the image of the multi-viewpoint into detailed images(S20). The illumination compensation system performs histogram matching by detailed images(S30). The lighting compensation system integrates the compensated detailed images(S40).
摘要翻译：目的：提供多视点图像的照明补偿方法，以通过直方图匹配方法有效地补偿多视点视频上相邻图像之间的照明不均匀性。构成：照明补偿系统从多视点图像的深度图像中获得两个或更多个深度分布（S10）。光补偿系统将多视点的图像分割为详细图像（S20）。照明补偿系统通过详细图像执行直方图匹配（S30）。照明补偿系统集成补偿的详细图像（S40）。

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