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1. 发明专利

JP2016033775A 同一種類の複数の認識対象物体が検索対象画像中に存在する場合に、それぞれの認識対象物体の位置および向きを精度良く求める手法有权
标题翻译：在搜索目标图像中精确确定各种标识识别目标对象的位置和方向的方法
公开(公告)号：JP2016033775A
公开(公告)日：2016-03-10
申请号：JP2014156930
申请日：2014-07-31
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 森由美 , 大石千明
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/60
CPC分类号： G06K9/52 , G06K9/4604 , G06K9/6201 , G06K9/6203 , G06T7/60 , G06T2207/30242
摘要：【課題】検索対象画像中に複数の認識対象物体が存在する場合であっても、物体の個数、位置、傾きを検出する。【解決手段】認識対象パターンを含む辞書画像データであって、パターン上の複数の特徴点について、特徴ベクトルの大きさ(Rm)および方向(θm)を含んでおり、かつ、画像中心の座標からその特徴点の座標へのオフセット(Ox、Oy)を含んでいる。対象画像上の複数の特徴点の座標(Tx、Ty)について、特徴ベクトルの大きさ(Rt)および方向(θt)を提供する。Tx、Ty、Ox、Oy、Rm、Rt、θm、θtから導かれるところの、仮想中心点の座標(Fx、Fy)を計算する。Fx、Fyを中心とした所定の半径(r)内に含まれる、他の仮想中心点の数をカウントする。カウントされた仮想中心点の数が所定の閾値(Nc)以上のとき、認証パターンが含まれるであろう候補とする。【選択図】図8
摘要翻译：要解决的问题：即使在搜索目标图像中存在多个识别对象物体的情况下也检测对象的数量，位置和倾斜度。解决方案：包括识别目标图案的词典图像数据包括大小（Rm ）和图案上的多个特征点的特征向量的方向（＆amp; m; m），并且还包括从图像的中心的坐标到特征点的坐标的偏移（Ox，Oy）。为目标图像上的多个特征点的坐标（Tx，Ty）提供特征矢量的大小（Rt）和方向（＆amp; t; t）。从Tx，Ty，Ox，Oy，Rm，Rt，＆Thetas; m和＆thetas; t导出的虚拟中心点的坐标（Fx，Fy）被计算。以坐标（Fx，Fy）为中心的预定半径（r）内的其他虚拟中心点的数量被计数。当计数的虚拟中心点的数量等于或大于预定阈值（Nc）时，虚拟中心点被认为是可能包括识别模式的候选者。图8

2. 发明专利

JP5764220B2 症例ごとの代表画像及び読影情報を生成する方法、装置及びコンピュータプログラム有权
标题翻译：产生用于每一种情况下，装置和计算机程序的代表性图像和解释信息的方法
公开(公告)号：JP5764220B2
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：JP2013549143
申请日：2012-09-20
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 森由美 , 土居意弘
IPC分类号： A61B6/00 , A61B6/03 , G06Q50/24 , G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30253 , A61B6/5235 , G06F19/321 , G06F19/3443 , G06K9/4614 , G06K2209/05

3. 发明专利

JP5902196B2 医用画像を検索する方法、装置及びコンピュータプログラム有权
标题翻译：如何找到一个医疗影像，装置和计算机程序
公开(公告)号：JP5902196B2
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：JP2013549142
申请日：2012-09-20
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 森由美 , 土居意弘
IPC分类号： G06T1/00 , G06F17/30
CPC分类号： G06F17/30256 , A61B6/00 , G06F17/30 , G06F17/30253 , G06F19/321 , G06F19/3443 , G06K9/6215 , G06K2209/27

4. 发明专利

JP2016045508A 路面の劣化度合い推定方法およびアルゴリズム(多重解像度画像のガボール・フィルター出力画像を使用した、ひび割れ検出手法) 有权
标题翻译：用于估计道路表面降解度的方法和算法（使用多分辨率图像的GABOR滤波器输出图像的裂纹检测方法）
公开(公告)号：JP2016045508A
公开(公告)日：2016-04-04
申请号：JP2014166736
申请日：2014-08-19
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅
IPC分类号： G06T1/00 , G06T7/40
CPC分类号： G06K9/4633 , G01N3/00 , G06K9/00791 , G06K9/4619 , G06K9/481 , G06T5/20 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G01N2203/0062 , G06T2207/20016 , G06T2207/20061 , G06T2207/20192 , G06T2207/30256
摘要：【課題】デジタル画像として記録された路面の画像から、路面のひび割れを定量化し、劣化度合いの定量化を行うための画像解析方法を提供すること。【解決手段】対象画像の領域を複数の画素に分割して複数の画素の各々の濃淡値を反転させたものを準備する。多重解像度画像(拡大・縮小により得られる複数のスケールの画像)にガボール・フィルターを作用させた画像をもとに、路面のひび割れを検出し、かつ、路面の白線や文字をひび割れと区別できることを特徴とした画像解析手法を提供する。本発明に従えば、従来手法の欠点である、目視で検出されるひび割れがエッジとして現れなかったり、路面の白線や文字のエッジが線分ベクトルとして検出されてしまう問題を解決することができる。【選択図】図9
摘要翻译：要解决的问题：提供一种用于量化路面上的裂纹并且从记录为数字图像的路面图像量化劣化程度的图像分析方法。解决方案：准备其中被摄体图像的区域被分成多个像素，并且多个像素中的每一个的灰度值相反。提供了一种图像分析技术，其特征在于可以基于通过对多分辨率图像应用Gabor滤波而得到的图像（通过放大/缩小获得的多尺度图像）来检测路面上的裂纹），并从路面识别出路面上的白线和字符。根据本发明，可以解决现有技术的缺点，即视觉上检测到的裂纹不会出现边缘，或者路面上的白线或字符的边缘被错误地检测为片段向量。选择图：图9

5. 发明专利

JP2020522056A サーフェス・ベースのオブジェクト識別审中-公开
公开(公告)号：JP2020522056A
公开(公告)日：2020-07-27
申请号：JP2019564408
申请日：2018-05-16
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：ザオ、コン , 中野宏毅 , 関山太朗 , 阪本正治 , 根岸康
IPC分类号： G06T7/70 , G06T7/00
摘要：【課題】サーフェス・ベースのオブジェクト識別のための方法、装置、コンピュータ・プログラム及びコンピュータ可読ストレージ媒体を提供する。【解決手段】ターゲット・オブジェクトの外周部の複数の向きの分布を推定すること、及び分布に基づいてターゲット・オブジェクトを識別することにより、ターゲット・オブジェクトを識別することができる。【選択図】図2

6. 发明专利

JP6474210B2 大規模画像データベースの高速検索手法有权
公开(公告)号：JP6474210B2
公开(公告)日：2019-02-27
申请号：JP2014156933
申请日：2014-07-31
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 大石千明
IPC分类号： G06F16/50 , G06F16/00 , G06T7/00

7. 发明专利

JP5928748B2 同一種類の複数の認識対象物体が検索対象画像中に存在する場合に、それぞれの認識対象物体の位置および向きを精度良く求める手法有权
标题翻译：方法相同种类的多个识别对象物存在于搜索目标图像中的时候，获得更好的每一个识别目标对象的精确位置和取向的
公开(公告)号：JP5928748B2
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：JP2014156930
申请日：2014-07-31
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 森由美 , 大石千明
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/60
CPC分类号： G06K9/52 , G06K9/4604 , G06K9/6201 , G06K9/6203 , G06T7/60 , G06T2207/30242

8. 发明专利

JP2020522794A ニューラルネットワーク分類审中-公开
公开(公告)号：JP2020522794A
公开(公告)日：2020-07-30
申请号：JP2019565479
申请日：2018-05-31
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：阪本正治 , 中野宏毅
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：【課題】ニューラルネットワーク分類及びその訓練を提供すること。【解決手段】ニューラルネットワーク分類は、複数の第1のニューラルネットワークの各々に複数のサンプルを含む訓練データセットを入力することと、複数の第1のニューラルネットワークから複数の出力値セットを取得することであって、各出力値セットは、複数のサンプルのうちの1つに対応する複数の出力値を含み、各出力値は、訓練データセットのサンプルのうちの1つを入力することに応答して、対応する第1のニューラルネットワークから出力される、複数の出力値セットを取得することと、第2のニューラルネットワークに複数の出力値セットを入力することと、対応する出力値セットを入力することに応答して各サンプルに対応する期待結果を出力するように、第2のニューラルネットワークを訓練することと、によって行うことができる。【選択図】図4

9. 发明专利

JP5936239B2 路面の劣化度合い推定方法およびアルゴリズム(多重解像度画像のガボール・フィルター出力画像を使用した、ひび割れ検出手法) 有权
标题翻译：劣化度推定方法和道路表面的算法（使用多分辨率图像的Gabor滤波器的输出图像，裂纹检测方法）
公开(公告)号：JP5936239B2
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：JP2014166736
申请日：2014-08-19
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅
IPC分类号： G01N21/88 , G06T7/40
CPC分类号： G06K9/4633 , G01N3/00 , G06K9/00791 , G06K9/4619 , G06K9/481 , G06T5/20 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G01N2203/0062 , G06T2207/20016 , G06T2207/20061 , G06T2207/20192 , G06T2207/30256

10. 发明专利

JP2016033776A 大規模画像データベースの高速検索手法有权
标题翻译：高速搜索大规模图像数据库的技术
公开(公告)号：JP2016033776A
公开(公告)日：2016-03-10
申请号：JP2014156933
申请日：2014-07-31
申请人：インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション , INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
发明人：中野宏毅 , 大石千明
IPC分类号： G06F17/30 , G06T7/00
CPC分类号： G06K9/481 , G06K9/00536 , G06K9/4671 , G06K9/6211 , G06K9/6256 , G06K9/66
摘要：【課題】大量の画像データベースの中から、検索したい対象物を高速に検索するための手法を実現することであって、従来技術における問題点を克服すべく、発明者がGIFTと命名した特徴量+機械学習を使用して実用的な検索所要時間を達成すること。【解決手段】コンピュータに実行させることで、ある画像について、回転・拡大縮小に不変な局所画像特徴であるところのキーポイント特徴(量)を計算する。(a)複数の画素から成る画像について、画像の濃淡パターンに基づいてキーポイントを検出する。(b)検出されたキーポイントについて、その検出されたキーポイントの周りに分布されているところの複数の画素の候補座標に基づいて、ランダムに画素のペアを選択する。(c)選択された画素のペアについて、その輝度差を計算する。(d)計算された輝度差が要素と成る特徴ベクトルを計算する。計算された特徴ベクトルをもとに、K-D treeを生成して、生成されたK-D treeより探索する。【選択図】図3
摘要翻译：要解决的问题：为了实现用于高速搜索大量图像数据库以搜索对象的技术，并且为了克服现有技术中的问题，为了通过使用特征值来实现实际需要的搜索时间由机器学习由发明人命名的GIFT。解决方案：通过使计算机执行某些图像，计算出通过旋转或扩展/收缩不变的局部图像特征的关键点特征（值）。（a）关于包括多个像素的图像，基于图像的灰度图案来检测关键点。（b）关于检测到的关键点，基于分布在检测到的关键点的周围的多个像素的候选坐标，随机地选择一对像素。（c）对于所选择的像素对，计算像素之间的亮度差。（d）计算出计算出的亮度差构成元素的特征矢量。基于计算出的特征向量生成K-D树，并通过生成的K-D树进行搜索。图3

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