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公开(公告)号：WO2012013711A3
公开(公告)日：2013-02-21
申请号：PCT/EP2011062925
申请日：2011-07-27
Applicant: IBM , IBM UK , VAQUERO DANIEL , FERIS ROGERIO SCHMIDT , HAMPAPUR ARUN , BROWN LISA MARIE
Inventor： VAQUERO DANIEL , FERIS ROGERIO SCHMIDT , HAMPAPUR ARUN , BROWN LISA MARIE
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00369 , G06K9/00664 , G06K9/469 , G06K9/6201 , G06K9/6202 , G06K9/6232 , G06K9/6857
Abstract: The invention provides an improved method to detect semantic attributes of human body in computer vision. In detecting semantic attributes of human body in computer vision, the invention maintains a list of semantic attributes, each of which corresponds to a human body part. A computer module then analyzes segments of a frame of a digital video to detect each semantic attribute by finding a most likely attribute for each segment. A threshold is applied to select candidate segments of the frame for further analysis. The candidate segments of the frame then go through geometric and resolution context analysis by applying the physical structure principles of a human body and by analyzing increasingly higher resolution versions of the image to verify the existence and accuracy of parts and attributes. A computer module computes a resolution context score for a lower resolution version of the image based on a weighted average score computed for a higher resolution version of the image by evaluating appearance features, geometric features, and resolution context features when available on the higher resolution version of the image. Finally, an optimal configuration step is performed via dynamic programming to select an optimal output with both semantic attributes and spatial positions of human body parts on the frame.
Abstract translation: 本发明提供了一种用于检测计算机视觉中人体语义属性的改进方法。 在检测计算机视觉中人体的语义属性时，本发明保留了语义属性的列表，每个语义属性对应于人体部分。 然后，计算机模块通过为每个段找到最可能的属性来分析数字视频的帧的段以检测每个语义属性。 应用阈值来选择帧的候选片段用于进一步分析。 然后，帧的候选片段通过应用人体的物理结构原理并通过分析图像的越来越高的分辨率版本来验证部件和属性的存在和准确性来进行几何和分辨率上下文分析。 计算机模块基于通过在更高分辨率版本上可用时评估外观特征，几何特征和分辨率上下文特征来计算针对图像的较高分辨率版本的加权平均得分，来计算图像的较低分辨率版本的分辨率上下文得分 的图像。 最后，通过动态规划执行最佳配置步骤，以选择具有框架上人体部位的语义属性和空间位置的最优输出。
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公开(公告)号：WO2012022744A3
公开(公告)日：2012-04-26
申请号：PCT/EP2011064088
申请日：2011-08-16
Applicant: IBM , IBM UK , ZHAI YUN , FERIS ROGERIO SCHMIDT , BROWN LISA MARIE , HAMPAPUR ARUN , BOBBITT RUSSELL PATRICK
Inventor： ZHAI YUN , FERIS ROGERIO SCHMIDT , BROWN LISA MARIE , HAMPAPUR ARUN , BOBBITT RUSSELL PATRICK
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06T7/254 , G06K9/00536 , G06K9/00771 , G06K9/4647 , G06K9/6212 , G06T7/20 , G06T7/2053 , G06T7/74 , G06T7/97 , G06T2207/10016 , G06T2207/20224 , G06T2207/30232 , H04N7/18
Abstract: Multi-mode video event indexing includes determining a quality of object distinctiveness with respect to images from a video stream input. A high-quality analytic mode is selected from multiple modes and applied to video input images via a hardware device to determine object activity within the video input images if the determined level of detected quality of object distinctiveness meets a threshold level of quality, else a low-quality analytic mode is selected and applied to the video input images via a hardware device to determine object activity within the video input images, wherein the low-quality analytic mode is different from the high-quality analytic mode.
Abstract translation: 多模式视频事件索引包括确定相对于来自视频流输入的图像的对象特征的质量。 从多种模式中选择高质量的分析模式，并通过硬件设备将视频输入图像应用于视频输入图像，以确定检测到的对象特征质量水平达到阈值质量水平时视频输入图像中的对象活动，否则低 通过硬件设备选择质量分析模式并将其应用于视频输入图像，以确定视频输入图像内的对象活动，其中低质量分析模式不同于高质量分析模式。
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公开(公告)号：GB2503621A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：GB201318426
申请日：2012-05-02
Applicant: IBM
Inventor： BROWN LISA MARIE , FERIS ROGERIO SCHMIDT , PANKANTI SHARATHCHANDRA UMAPATHIRAO , DATTA ANKUR
Abstract: A moving object detected and tracked within a field of view environment of a 2D data feed of a calibrated video camera is represented by a 3D model through localizing a centroid of the object and determining an intersection with a ground-plane within the field of view environment. An appropriate 3D mesh-based volumetric model for the object is initialized by using a back-projection of a corresponding 2D image as a function of the centroid and the determined ground-plane intersection. Nonlinear dynamics of a tracked motion path of the object are represented as a collection of different local linear models. A texture of the object is projected onto the 3D model, and 2D tracks of the object are upgraded to 3D motion to drive the 3D model by learning a weighted combination of the different local linear models that minimizes an image re-projection error of model movement.
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公开(公告)号：GB2508094A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：GB201318865
申请日：2012-04-13
Applicant: IBM
Inventor： DATTA ANKUR , FERIS ROGERIO SCHMIDT , PANKANTI SHARATHCHANDRA UMAPATHIRAO , SIDDIQUE BEHJAT , ZHAI YUN
Abstract: Training data object images are clustered as a function of motion direction attributes and resized from respective original into same aspect ratios. Motionlet detectors are learned for each of the sets from features extracted from the resized object blobs. A deformable sliding window is applied to detect an object blob in input by varying window size, shape or aspect ratio to conform to a shape of the detected input video object blob. A motion direction of an underlying image patch of the detected input video object blob is extracted and motionlet detectors selected and applied that have similar motion directions. An object is thus detected within the detected blob and semantic attributes of an underlying image patch extracted if a motionlet detectors fires, the extracted semantic attributes available for use for searching for the detected object.
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公开(公告)号：DE112011101927B4
公开(公告)日：2016-03-17
申请号：DE112011101927
申请日：2011-07-27
Applicant: IBM
Inventor： VAQUERO DANIEL , FERIS ROGERIO SCHMIDT , HAMPAPUR ARUN , BROWN LISA MARIE
IPC: G06K9/00
Abstract: Die Erfindung stellt ein verbessertes Verfahren zum Erkennen semantischer Attribute des menschlichen Körpers in der Computersicht bereit. Beim Erkennen semantischer Attribute des menschlichen Körpers in der Computersicht unterhält die Erfindung eine Liste semantischer Attribute, von denen jedes einem menschlichen Körperteil entspricht. Dann analysiert ein Computermodul Segmente eines Einzelbildes eines digitalen Videos, um jedes semantische Attribut durch Suchen eines wahrscheinlichsten Attributs für jedes Segment zu erkennen. Ein Grenzwert wird angewandt, um Kandidatensegmente des Einzelbildes für die weitere Analyse auszuwählen. Die Kandidatensegmente des Einzelbildes durchlaufen dann eine geometrische und eine Auflösungskontextanalyse, indem die physischen Aufbauprinzipien eines menschlichen Körpers angewandt werden und indem Versionen des Bildes mit zunehmend höherer Auflösung analysiert werden, um das Vorhandensein und die Genauigkeit der Teile und Attribute zu überprüfen. Ein Computermodul berechnet eine Auflösungskontextzahl für eine Version des Bildes mit niedrigerer Auflösung auf der Grundlage einer für eine Version des Bildes mit höherer Auflösung berechneten Zahl des gewichteten Mittels, indem Auftretensmerkmale, geometrische Merkmale und Auflösungskontextmerkmale ausgewertet werden, falls sie in der Version des Bildes mit höherer Auflösung verfügbar sind. Schließlich wird mittels dynamischer Programmierung ein Schritt für die optimale Konfiguration durchgeführt, um eine optimale Ausgabe mit semantischen Attributen und auch räumlichen Positionen menschlicher Körperteile im Einzelbild auszuwählen.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：GB2516204A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：GB201420407
申请日：2013-05-31
Applicant: IBM
Abstract: Foreground objects of interest are distinguished from a background model by dividing a region of interest of a video data image into a grid array of individual cells that are each smaller than that a foreground object of interest. More particularly, image data of the foreground object of interest spans a contiguous plurality of the cells. Each of the cells are labeled as foreground if accumulated edge energy within the cell meets an edge energy threshold, if color intensities for different colors within each cell differ by a color intensity differential threshold, or as a function of combinations of said determinations in view of one or more combination rules.
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公开(公告)号：GB2495881A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：GB201302234
申请日：2011-07-27
Applicant: IBM
Inventor： VAQUERO DANIEL , FERIS ROGERIO SCHMIDT , BROWN LISA MARIE , HAMPAPUR ARUN
Abstract: The invention provides an improved method to detect semantic attributes of human body in computer vision. In detecting semantic attributes of human body in computer vision, the invention maintains a list of semantic attributes, each of which corresponds to a human body part. A computer module then analyzes segments of a frame of a digital video to detect each semantic attribute by finding a most likely attribute for each segment. A threshold is applied to select candidate segments of the frame for further analysis. The candidate segments of the frame then go through geometric and resolution context analysis by applying the physical structure principles of a human body and by analyzing increasingly higher resolution versions of the image to verify the existence and accuracy of parts and attributes. A computer module computes a resolution context score for a lower resolution version of the image based on a weighted average score computed for a higher resolution version of the image by evaluating appearance features, geometric features, and resolution context features when available on the higher resolution version of the image. Finally, an optimal configuration step is performed via dynamic programming to select an optimal output with both semantic attributes and spatial positions of human body parts on the frame.
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公开(公告)号：GB2516204B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：GB201420407
申请日：2013-05-31
Applicant: IBM
Abstract: Foreground objects of interest are distinguished from a background model by dividing a region of interest of a video data image into a grid array of individual cells. Each of the cells are labeled as foreground if accumulated edge energy within the cell meets an edge energy threshold, or if color intensities for different colors within each cell differ by a color intensity differential threshold, or as a function of combinations of said determinations.
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公开(公告)号：DE112011101927T5
公开(公告)日：2013-09-05
申请号：DE112011101927
申请日：2011-07-27
Applicant: IBM
Inventor： VAQUERO DANIEL , FERIS ROGERIO SCHMIDT , HAMPAPUR ARUN , BROWN LISA MARIE
IPC: G06K9/00
Abstract: Die Erfindung stellt ein verbessertes Verfahren zum Erkennen semantischer Attribute des menschlichen Körpers in der Computersicht bereit. Beim Erkennen semantischer Attribute des menschlichen Körpers in der Computersicht unterhält die Erfindung eine Liste semantischer Attribute, von denen jedes einem menschlichen Körperteil entspricht. Dann analysiert ein Computermodul Segmente eines Einzelbildes eines digitalen Videos, um jedes semantische Attribut durch Suchen eines wahrscheinlichsten Attributs für jedes Segment zu erkennen. Ein Grenzwert wird angewandt, um Kandidatensegmente des Einzelbildes für die weitere Analyse auszuwählen. Die Kandidatensegmente des Einzelbildes durchlaufen dann eine geometrische und eine Auflösungskontextanalyse, indem die physischen Aufbauprinzipien eines menschlichen Körpers angewandt werden und indem Versionen des Bildes mit zunehmend höherer Auflösung analysiert werden, um das Vorhandensein und die Genauigkeit der Teile und Attribute zu überprüfen. Ein Computermodul berechnet eine Auflösungskontextzahl für eine Version des Bildes mit niedrigerer Auflösung auf der Grundlage einer für eine Version des Bildes mit höherer Auflösung berechneten Zahl des gewichteten Mittels, indem Auftretensmerkmale, geometrische Merkmale und Auflösungskontextmerkmale ausgewertet werden, falls sie in der Version des Bildes mit höherer Auflösung verfügbar sind. Schließlich wird mittels dynamischer Programmierung ein Schritt für die optimale Konfiguration durchgeführt, um eine optimale Ausgabe mit semantischen Attributen und auch räumlichen Positionen menschlicher Körperteile im Einzelbild auszuwählen.
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公开(公告)号：GB2496266A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：GB201218606
申请日：2012-10-17
Applicant: IBM
IPC: G06K9/00
Abstract: Methods and apparatus are provided for improved abandoned object recognition using pedestrian detection. An abandoned object is detected in one or more images by determining if one or more detected objects in a foreground of the images comprises a potential abandoned object; applying a trained pedestrian detector 130 to the potential abandoned object to determine if the potential abandoned object comprises at least a portion of a pedestrian; and classifying the potential abandoned object as an abandoned object based on whether the potential abandoned object is not at least a portion of a pedestrian. The trained pedestrian detector is trained using positive training samples comprised of at least portions of human bodies in one or more poses and/or negative training samples comprised of at least portions of abandoned objects.
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