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公开(公告)号：CN102147851B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201010108579.5
申请日：2010-02-08
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6203
Abstract: 本发明提供一种多角度特定物体判断设备，包括：输入装置，用于输入图像数据；多个级联分类器组，其中每个级联分类器组由多个与同一检测角度相对应的分类器级联构成，不同分类器与不同特征相对应，各个分类器用于计算图像数据在相应特征方面属于相应检测角度的特定物体的置信度值，并根据置信度判断该图像数据是否属于特定物体，其特征在于，在级联分类器组的分类器之间，设置自适应姿态估计装置，用于根据该自适应姿态估计装置之前的与同一检测角度相应的各分类器计算的置信度值，判断图像数据是否进入该检测角度的位于该自适应姿态估计装置之后的各分类器。本发明还提供一种多角度特定物体判断方法。
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公开(公告)号：CN103049735A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110310765.1
申请日：2011-10-14
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种检测图像中特定物体的方法，包括：感兴趣区域估计步骤，在输入的待处理图像中，估计包含所述特定物体的区域，作为感兴趣区域；特征确定步骤，确定所述感兴趣区域中物体的特征参数；物体能量确定步骤，根据物体的特征参数确定物体的能量；特定物体判别步骤，将所确定的物体的能量与预定阈值相比较，如果该物体的能量大于等于该预定阈值，则将该物体判别为所述特定物体。本发明还相应地提供一种检测图像中特定物体的设备。
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公开(公告)号：CN103049733A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201110305761.4
申请日：2011-10-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种人脸检测方法，包括：导入步骤，导入待处理图像；子图像提取步骤，利用不同尺度的窗口分别遍历待处理图像，提取窗口中的待处理图像的部分，作为子图像；预处理步骤，针对所述子图像，利用水平Sobel模板计算得到该子图像的Sobel图像，如果该Sobel图像中预定区域的Sobel响应值之和相对于该子图像的总Sobel响应值之比小于预定比例阈值，则排除该子图像；检测步骤，针对通过预处理步骤的子图像，利用Adaboost级联分类器排除非人脸子图像，获得候选人脸子图像；验证步骤，针对所述候选人脸子图像，利用基于Haar-Sobel特征建立的Adaboost分类器，对候选人脸子图像进行验证，排除非人脸子图像，其余作为人脸子图像。本发明还相应地提供一种人脸检测设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109325386A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201710638552.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 公开了车道线检测方法、设备和计算机可读存储介质。所述车道线检测方法，包括：训练用于检测车道线小块的神经网络；将采集图像输入至完成训练的神经网络，并通过所述神经网络检测所述采集图像中的多个车道线小块，其中在每个车道线小块中包括一部分车道线；基于检测到的所述车道线小块，提取对应的车道线特征点；以及基于分段拟合模型，对提取出的车道线特征点进行线拟合，以获得车道线。
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公开(公告)号：CN103049733B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201110305761.4
申请日：2011-10-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种人脸检测方法，包括：导入步骤，导入待处理图像；子图像提取步骤，利用不同尺度的窗口分别遍历待处理图像，提取窗口中的待处理图像的部分，作为子图像；预处理步骤，针对所述子图像，利用水平Sobel模板计算得到该子图像的Sobel图像，如果该Sobel图像中预定区域的Sobel响应值之和相对于该子图像的总Sobel响应值之比小于预定比例阈值，则排除该子图像；检测步骤，针对通过预处理步骤的子图像，利用Adaboost级联分类器排除非人脸子图像，获得候选人脸子图像；验证步骤，针对所述候选人脸子图像，利用基于Haar-Sobel特征建立的Adaboost分类器，对候选人脸子图像进行验证，排除非人脸子图像，其余作为人脸子图像。本发明还相应地提供一种人脸检测设备。
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公开(公告)号：CN102547079B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201010611906.9
申请日：2010-12-29
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00684 , H04N5/23222 , H04N5/2351 , H04N9/735
Abstract: 本发明提供了用于判断图像是否拍摄于夜景中某些特定光源照射下的夜景光源检测设备和夜景光源检测方法。该夜景光源检测设备包括：像素值获取装置，用于获取输入图像中各个像素的像素值；夜景特征提取装置，用于提取输入图像的平均“校正后亮度值”和高“校正后亮度值”的区域面积，作为提取的两个夜景特征；夜景图像检测装置，用于根据所提取的两个夜景特征，将输入图像判断为夜景图像和非夜景图像；特定颜色检测装置，用于检测夜景图像中每个像素是否属于特定颜色；和夜景光源判断装置，用于根据特定颜色检测的结果，来判断所述夜景图像是否拍摄于夜景中某些特定光源照射下。
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公开(公告)号：CN102982336A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110258060.X
申请日：2011-09-02
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种识别模型生成方法和系统，该识别模型生成方法包括：接收对比样本；通过第一传感器采集所述对比样本来生成第一传感器数据，其中，第一传感器对应于第一识别模型；通过第二传感器采集所述对比样本来生成第二传感器数据，其中，第二传感器对应于第二识别模型；通过所述第一传感器数据和所述第二传感器数据生成第一传感器与第二传感器之间的关联关系；以及根据所述关联关系，生成第二传感器所对应的第二识别模型。和重新采集新的训练数据生成相对应的新识别模型相比，本公开可以获得同样出色的识别结果，同时节省了大量的样本采集和训练的时间和工作。
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公开(公告)号：CN102547079A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010611906.9
申请日：2010-12-29
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00684 , H04N5/23222 , H04N5/2351 , H04N9/735
Abstract: 本发明提供了用于判断图像是否拍摄于夜景中某些特定光源照射下的夜景光源检测设备和夜景光源检测方法。该夜景光源检测设备包括：像素值获取装置，用于获取输入图像中各个像素的像素值；夜景特征提取装置，用于提取输入图像的平均“校正后亮度值”和高“校正后亮度值”的区域面积，作为提取的两个夜景特征；夜景图像检测装置，用于根据所提取的两个夜景特征，将输入图像判断为夜景图像和非夜景图像；特定颜色检测装置，用于检测夜景图像中每个像素是否属于特定颜色；和夜景光源判断装置，用于根据特定颜色检测的结果，来判断所述夜景图像是否拍摄于夜景中某些特定光源照射下。
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