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公开(公告)号：CN105335748A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410386817.7
申请日：2014-08-07
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/46
CPC classification number: H04N5/23238 , G06K9/4614 , H04N5/2628
Abstract: 提供一种图像特征提取方法和方法，该方法包括如下步骤：定义在输入的球面图像的至少两个方向上的至少两种立体角的组合；确定所述至少两种立体角的组合的各个取值，以使得由所述至少两种立体角的组合的各个取值分割所述球面图像所得到的每个球面小块的球冠的表面积相同；利用所述至少两种立体角的组合的各个取值作为输入，建立图像特征的特征模板，以进行图像特征的提取。
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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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公开(公告)号：CN116071611A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111261016.4
申请日：2021-10-28
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06V10/774 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/74
Abstract: 本公开提供用于扩充图像特征样本的方法以及用于图像处理的神经网络的构建方法。扩充图像特征样本的方法包括：对于多个目标图像确定对应的多个辅助图像，并从中提取多个目标特征样本和对应的多个辅助特征样本；对于给定辅助特征样本：选择与给定辅助特征样本对应的目标特征样本构成正样本对；基于各候选目标特征样本的对应辅助特征样本与给定辅助特征样本之间的相似度，来选择目标特征样本构成多个负样本对，这些样本对被用于训练用于提取图像特征的神经网络。根据该扩充图像特征样本的方法，通过引入辅助图像数据对原本单一的目标图像特征样本进行了扩充，并且基于样本特征相似度规则对负样本对的构造进行指导，克服了场景相似度问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112326213B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910718645.1
申请日：2019-08-05
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06N3/08 , G01M13/00 , G01M13/021 , G01M13/028 , F03D17/00
Abstract: 本发明提供了一种异常数据检测方法及装置、机械故障检测方法及装置，属于数据处理技术领域。异常数据检测方法包括：获取第一训练数据；构建滤波器，并利用第一训练数据确定滤波器的系数；将第一训练数据经过滤波器后得到第二训练数据；构建异常检测模型，利用第二训练数据对异常检测模型进行训练，直至异常检测模型的识别效果达到预期，异常检测模型的输入为第二训练数据，异常检测模型的输出为第二训练数据与重构数据之间的差异特征值，重构数据为异常检测模型对第二训练数据进行重构后得到；将待检测数据输入滤波器后，再输入异常检测模型，得到待检测数据中的异常数据。本发明能够提高异常数据的检测精度。
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公开(公告)号：CN108090401B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201611037142.0
申请日：2016-11-23
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本公开涉及一种基于模型的线检测方法和线检测设备。所述线检测方法包括：从输入的当前帧图像提取线特征；基于提取的所述线特征，执行线模型的初始化；基于提取的所述线特征以及初始化的所述线模型，更新所述线模型；以及根据更新的所述线模型，确定检测到的线。根据本公开的线检测方法和线检测设备，其能够克服噪声对于车道线检测的影响，并且相对于分别检测车道线和道路标记的传统检测方法显著地节约时间和处理开销。
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公开(公告)号：CN112446239A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910806390.4
申请日：2019-08-29
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本公开提供神经网络的训练及目标检测方法、设备及存储介质。该训练方法包括：接收包含检测目标的训练图像，所述训练图像属于经标注的源域图像和未经标注的目标域图像中的一种；基于训练图像的外观特性和环境属性信息，生成所述训练图像的特征图；基于所述特征图，生成所述训练图像的注意力特征图；基于所述注意力特征图，预测所述训练图像是源域图像还是目标域图像，并预测所述检测目标的定位；以及基于对所述训练图像是源域图像还是目标域图像预测的损失和对所述检测目标的定位预测的损失来确定所述神经网络的整体损失，并根据该整体损失更新所述神经网络的参数。
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