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1. 发明公开

KR20180030083A 손가락의 정확성을 입증하는 방법 审中-公开
标题翻译：如何证明手指的准确性
公开(公告)号：KR20180030083A
公开(公告)日：2018-03-21
申请号：KR20187003680
申请日：2016-07-04
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： MORICEAU DAMIEN , JOURDAS CECILE
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00107 , G06K9/00208 , G06K9/00899
摘要： 본발명은검증장치에의해손가락(50)의정확성을검증하기위한방법(200)에관한것으로, 상기검증장치는손가락에서서로에대해평행하고, 손가락의세로방향에직교하는라인들의패턴을투영하는투영장치, 손가락과패턴의이미지를캡처하는캡처장치, 및프로세싱유닛을포함하고, 이러한방법은, 상기투영장치가패턴을가지고손가락을비추는조명단계(201), 상기캡처장치가투영된패턴의패턴이미지를캡처하는무접촉캡처단계(202), 상기프로세싱유닛이패턴이미지로부터프린지들을추출하는프린지추출단계(206), 상기프로세싱유닛이프린지들의물리적구조에관련되는특징을계산하는특징계산단계(208), 상기프로세싱유닛이계산된특징과기준값들을비교하는비교단계(210), 및상기프로세싱유닛이손가락의정확성에관한결정을내리는결정단계(212)를포함한다.
摘要翻译：本发明涉及一种方法200用于验证手指50，由验证装置中的协议的公共地址，验证装置，以平行于手指彼此，投影线的图案垂直于所述手指的纵向方向一种投影装置，用于捕获手指和图案的图像的捕获装置以及处理单元，所述方法包括：照明步骤（201），其中投影装置用图案照射手指，其中处理单元从图案图像中提取条纹的条纹提取步骤（206），特征计算步骤（208），其中处理单元计算与条纹的物理结构相关的特征比较步骤210，其中处理单元将计算出的特征与参考值进行比较;以及确定步骤212，其中处理单元确定手指的准确性。

2. 发明专利

FR3087038A1 PROCEDE DE SUIVI D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE VIDEO 未知
公开(公告)号：FR3087038A1
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：FR1859158
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： JOURDAS CECILE , CSILLAG DORA , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/08
摘要： La présente invention concerne un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K images, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (21) d'un terminal (2), d'étapes de : (a) Association de chaque élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans une k-ième image de ladite vidéo avec un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans ladite k-ième image ; (b) Calcul d'un coût d'association d'une pluralité de paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie visible dans au moins une image de la vidéo avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans au moins une image de la vidéo, en fonction d'au moins des compteurs d'association des paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie ; (c) Mise en œuvre d'un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des coûts d'association calculés de sorte à réassocier chaque élément d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite k-ième image ; (d) Mise à jour des compteurs d'association.

3. 发明专利

FR3087033A1 PROCEDES D'APPRENTISSAGE DE PARAMETRES D'UN RESEAU DE NEURONES A CONVOLUTION ET DE DETECTION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE 未知
公开(公告)号：FR3087033A1
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：FR1859175
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： JOURDAS CECILE , CSILLAG DORA , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T1/40
摘要： La présente invention concerne un procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution, CNN, par des moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c) d'au moins un serveur (1a, 1b, 1c), pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, le procédé étant caractérisé en ce qu'il est mis en œuvre à partir d'une pluralité de bases d'images d'apprentissage dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt sont déjà annotés, le CNN étant un CNN commun à ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage, et présentant un tronc commun et une pluralité de couches d'encodage chacune spécifique d'une de ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage. La présente invention concerne également un procédé de détection d'éléments d'intérêt visibles dans une image.

4. 发明专利

FR3087033B1 PROCEDES D'APPRENTISSAGE DE PARAMETRES D'UN RESEAU DE NEURONES A CONVOLUTION ET DE DETECTION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE 未知
公开(公告)号：FR3087033B1
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：FR1859175
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： JOURDAS CECILE , CSILLAG DORA , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T1/40
摘要： La présente invention concerne un procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution, CNN, par des moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c) d'au moins un serveur (1a, 1b, 1c), pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, le procédé étant caractérisé en ce qu'il est mis en œuvre à partir d'une pluralité de bases d'images d'apprentissage dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt sont déjà annotés, le CNN étant un CNN commun à ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage, et présentant un tronc commun et une pluralité de couches d'encodage chacune spécifique d'une de ladite pluralité de bases d'images d'apprentissage. La présente invention concerne également un procédé de détection d'éléments d'intérêt visibles dans une image.

5. 发明专利

FR3087038B1 PROCEDE DE SUIVI D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE VIDEO 未知
公开(公告)号：FR3087038B1
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：FR1859158
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： JOURDAS CECILE , CSILLAG DORA , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T7/246 , G06N3/08
摘要： La présente invention concerne un procédé de suivi d'éléments d'intérêt visibles dans une vidéo constituée d'une séquence de K images, caractérisé en ce qu'il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (21) d'un terminal (2), d'étapes de : (a) Association de chaque élément d'intérêt d'une première catégorie visible dans une k-ième image de ladite vidéo avec un élément d'intérêt d'une deuxième catégorie différente de la première catégorie visible dans ladite k-ième image ; (b) Calcul d'un coût d'association d'une pluralité de paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie visible dans au moins une image de la vidéo avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans au moins une image de la vidéo, en fonction d'au moins des compteurs d'association des paires d'un élément d'intérêt de la première catégorie avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie ; (c) Mise en œuvre d'un algorithme d'optimisation combinatoire en fonction des coûts d'association calculés de sorte à réassocier chaque élément d'intérêt de la première catégorie visible dans ladite k-ième image avec un élément d'intérêt de la deuxième catégorie visible dans ladite k-ième image ; (d) Mise à jour des compteurs d'association.

6. 发明专利

FR3087032B1 PROCEDES D'APPRENTISSAGE DE PARAMETRES D'UN RESEAU DE NEURONES A CONVOLUTION, DE DETECTION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE ET D'ASSOCIATION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE 未知
公开(公告)号：FR3087032B1
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：FR1859162
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： CSILLAG DORA , JOURDAS CECILE , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T1/40
摘要： La présente invention concerne un procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution, CNN, par des moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c) d'au moins un serveur (1a, 1b, 1c), pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, à partir d'au moins une base d'images d'apprentissage dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt ainsi que des structures géométriques caractéristiques sont déjà annotés, le CNN comprenant une couche d'encodage pour la génération d'un vecteur de représentation des éléments d'intérêt détectés, le procédé étant caractérisé en ce que ledit vecteur de représentation comprend, pour au moins une première catégorie d'élément d'intérêt à détecter, au moins une valeur descriptive d'au moins une structure géométrique caractéristique de ladite première catégorie d'élément d'intérêt. La présente invention concerne également un procédé de détection d'éléments d'intérêt visibles dans une image et un procédé d'association d'éléments d'intérêt visibles dans une image.

7. 发明专利

FR3087032A1 PROCEDES D'APPRENTISSAGE DE PARAMETRES D'UN RESEAU DE NEURONES A CONVOLUTION, DE DETECTION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE ET D'ASSOCIATION D'ELEMENTS D'INTERET VISIBLES DANS UNE IMAGE 未知
公开(公告)号：FR3087032A1
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：FR1859162
申请日：2018-10-03
申请人： IDEMIA IDENTITY & SECURITY FRANCE
发明人： CSILLAG DORA , JOURDAS CECILE , THIEBAUT MAXIME
IPC分类号： G06T1/40
摘要： La présente invention concerne un procédé d'apprentissage de paramètres d'un réseau de neurones à convolution, CNN, par des moyens de traitement de données (11a, 11b, 11c) d'au moins un serveur (1a, 1b, 1c), pour détection d'éléments d'intérêt visibles dans des images, à partir d'au moins une base d'images d'apprentissage dans lesquelles lesdits éléments d'intérêt ainsi que des structures géométriques caractéristiques sont déjà annotés, le CNN comprenant une couche d'encodage pour la génération d'un vecteur de représentation des éléments d'intérêt détectés, le procédé étant caractérisé en ce que ledit vecteur de représentation comprend, pour au moins une première catégorie d'élément d'intérêt à détecter, au moins une valeur descriptive d'au moins une structure géométrique caractéristique de ladite première catégorie d'élément d'intérêt. La présente invention concerne également un procédé de détection d'éléments d'intérêt visibles dans une image et un procédé d'association d'éléments d'intérêt visibles dans une image.

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