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公开(公告)号：CN106507089A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610808734.1
申请日：2016-09-07
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于生成图像的方法和设备。可基于以面板图像为基础生成预测的3D图像的操作，将预测的3D图像与源图像进行比较，并调整面板图像以减小预测的3D图像与源图像之间的差别，从而生成面板图像，其中，所述面板图像可在显示设备中被显示，以显示与源图像的差别减小的3D图像。可迭代地执行此处理。可基于在卷积运算中向面板图像应用卷积核的操作来生成预测的3D图像。卷积核可基于第一函数和第二函数。第一函数可与面板图像的一个或更多个视野的亮度分布关联。第二函数可与面板图像像素的亮度的高斯分布关联。
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公开(公告)号：CN105635711A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510555999.0
申请日：2015-09-02
Applicant: 三星电子株式会社
CPC classification number: H04N13/327 , H04N13/106 , H04N13/302 , H04N13/324 , H04N13/398
Abstract: 提供一种确定针对三维显示装置的校准参数的方法及三维显示装置。一种确定针对3D显示装置的校准参数的方法包括：基于从第一图案的图像三维转换的第二图案的图像确定针对3D显示装置的校准参数。
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公开(公告)号：CN117994556A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310845229.4
申请日：2023-07-11
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 公开了对图像进行自动标注的方法和电子装置。所述方法包括：训练第一模型以预测训练数据集中的数据样本的标签的置信度，包括：使用通过基于由第一模型检测到的相应置信度和由第二模型生成的估计的校正后的标签校正不正确标签而获得的校正后的数据样本；训练第二模型以估计数据样本的正确标签，包括：估计与另一不正确标签对应的正确的另一标签，所述另一不正确标签基于由第一模型关于所述另一不正确标签生成的相应置信度而被检测到；以及用估计的正确的另一标签自动校正所述另一不正确标签。
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公开(公告)号：CN116228850A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111460674.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种物体姿态估计方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：确定待处理图像中的关键点信息，并基于关键点信息对应的关键点特征图，确定修正后的关键点信息，进而基于修正后的关键点信息，估计待处理图像中的物体姿态，在保证物体姿态估计精度的同时，避免了图像渲染成本带来的耗时，能够有效提升AR应用的处理速度。同时，由电子设备执行的上述物体姿态估计方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN116051448A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210543523.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 提供了一种用于检测平坦表面的方法和装置，该方法包括：基于在第一网络中估计的输入图像的像素级视差，获取输入图像的像素级平面参数；基于被训练为执行图像的分段的第二网络，确定输入图像的像素级分段匹配概率；基于像素级平面参数和像素级分段匹配概率，获取分段级平面参数；以及基于分段级平面参数，检测输入图像中的平坦表面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972689A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110916143.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种进行姿态确定的方法和装置。该方法包括：根据计算装置的运动的运动传感器信息来确定所述计算装置的第一姿态信息；根据针对对象预定义的特征点位置信息和所述对象的从由所述计算装置捕捉的图像中提取的一个或多个特征点，来估计所述计算装置的第二姿态信息；确定所述第一姿态信息和所述第二姿态信息的相应可靠性值；以及基于所述第一姿态信息、所述第二姿态信息和所述相应可靠性值，确定所述计算装置的用于增强现实(AR)内容的姿态。可以基于所确定的姿态来生成AR内容。
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公开(公告)号：CN114663502A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011446331.X
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了物体姿态估计、图像处理方法及相关设备，属于图像处理及人工智能技术领域。其中，物体姿态估计方法包括：获取输入图像的点云对应的图像特征；基于图像特征，确定物体的语义分割信息、实例掩模信息以及关键点信息；基于语义分割信息、实例掩模信息与关键点信息进行物体姿态估计。基于本申请提供的方法，能够有效减少物体姿态估计所需的时间。同时，由电子设备执行的上述物体姿态估计、图像处理方法方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN114548143A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011354655.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种对象检测方法，包括：基于图像的点云数据，获取第一点云特征；基于第一点云特征，确定图像中的至少一个对象。同时，可以使用人工智能模型来执行上述对象检测方法。
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公开(公告)号：CN114298311A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110421506.X
申请日：2021-04-19
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种处理器实现的使用神经网络(NN)的方法，包括：接收输入数据；以及基于与所述NN响应于所述输入数据而被激活的状态有关的状态信息，确定从所述输入数据推断的信息，其中，通过使用所述NN的至少一部分对所述输入数据进行编码而生成的嵌入向量包括：被用于以第一准确度重构所述输入数据的第一部分区域和以第二准确度重构所述输入数据的第二部分区域的信息，并且其中，所述第一部分区域是基于经推断的信息和所述嵌入向量中的任一项或两项自适应地确定的。
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公开(公告)号：CN106507089B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201610808734.1
申请日：2016-09-07
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N13/302 , H04N13/327 , H04N13/351 , H04N13/373
Abstract: 一种用于生成图像的方法和设备。可基于以面板图像为基础生成预测的3D图像的操作，将预测的3D图像与源图像进行比较，并调整面板图像以减小预测的3D图像与源图像之间的差别，从而生成面板图像，其中，所述面板图像可在显示设备中被显示，以显示与源图像的差别减小的3D图像。可迭代地执行此处理。可基于在卷积运算中向面板图像应用卷积核的操作来生成预测的3D图像。卷积核可基于第一函数和第二函数。第一函数可与面板图像的一个或更多个视野的亮度分布关联。第二函数可与面板图像像素的亮度的高斯分布关联。
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