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公开(公告)号：CN101689305B
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN200880018756.1
申请日：2008-06-05
Applicant: 微软公司
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06K9/621 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06T2207/10024 , G06T2207/20072 , G06T2207/20081 , G06T2207/20121
Abstract: 本发明描述了用于从单个示例学习视觉对象剪切的系统和方法。在一个实现中，示例性系统确定模式图像中每个块附近的色彩上下文以创建外观模型。该系统还学习跨模型图像中的视觉边缘出现的色彩序列以创建边缘轮廓模型。该示例性系统接着基于外观模型和边缘轮廓模型来推断未知图像中的分割边界。在一个实现中，该示例性系统将图形剪切模型中的能量最小化，其中外观模型用于数据能量而边缘轮廓用于调整边缘。该系统不限于具有几乎相同的前景或背景的图像。比例、旋转和视点上的某些变化是允许的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101283379B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN200680037802.3
申请日：2006-10-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/6228 , G06K9/469 , G06K9/6255
Abstract: 示例性系统和方法使用对图像的微结构建模来提取图像特征。图像中的微结构被建模为马尔柯夫随机场，并且向训练图像学习模型参数。微模式从建模的微结构自适应地设计，它捕捉该图像的空间背景。在一个实现中，可以为图像的每个块自动地设计基于建模的微结构的微模式系列，以提供由于对各个图像、各个象素特征和图像中各个点的自适应性的改进的特征提取和识别。
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公开(公告)号：CN101288100B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN200680038190.X
申请日：2006-10-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/20 , G06K9/6207 , G06K2209/40 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , G06T2207/20016
Abstract: 公开了在立体成像中对遮蔽的处理。在一个实现中，利用一个立体图像中的突变与第二立体图像中的遮蔽之间的关联。在这样一个实现中，分割第一和第二立体图像。使用第二立体图像中的突变的映射来形成第一立体图像中遮蔽的分界线的至少一部分。在第二立体图像的两个分割部分之间的分界线处找到被映射的突变，并且一旦被映射，将第一立体图像中的分割部分划分为两个碎片。以迭代方式进行能量计算，用碎片的异应和遮蔽交替改变解。在最小化时，得到在碎片和像素级别上的异应和遮蔽。
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公开(公告)号：CN101689305A
公开(公告)日：2010-03-31
申请号：CN200880018756.1
申请日：2008-06-05
Applicant: 微软公司
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06K9/621 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/162 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06T2207/10024 , G06T2207/20072 , G06T2207/20081 , G06T2207/20121
Abstract: 描述了用于从单个示例学习视觉对象剪切的系统和方法。在一个实现中，示例性系统确定模式图像中每个块附近的色彩上下文以创建外观模型。该系统还学习跨模型图像中的视觉边缘出现的色彩序列以创建边缘轮廓模型。该示例性系统接着基于外观模型和边缘轮廓模型来推断未知图像中的分割边界。在一个实现中，该示例性系统将图形剪切模型中的能量最小化，其中外观模型用于数据能量而边缘轮廓用于调整边缘。该系统不限于具有几乎相同的前景或背景的图像。比例、旋转和视点上的某些变化是允许的。
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公开(公告)号：CN101288100A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200680038190.X
申请日：2006-10-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/20 , G06K9/6207 , G06K2209/40 , G06T7/593 , G06T2207/10012 , G06T2207/20016
Abstract: 公开了在立体成像中对遮蔽的处理。在一个实现中，利用一个立体图像中的突变与第二立体图像中的遮蔽之间的关联。在这样一个实现中，分割第一和第二立体图像。使用第二立体图像中的突变的映射来形成第一立体图像中遮蔽的分界线的至少一部分。在第二立体图像的两个分割部分之间的分界线处找到被映射的突变，并且一旦被映射，将第一立体图像中的分割部分划分为两个碎片。以迭代方式进行能量计算，用碎片的异应和遮蔽交替改变解。在最小化时，得到在碎片和像素级别上的异应和遮蔽。
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公开(公告)号：CN101283379A
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200680037802.3
申请日：2006-10-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/6228 , G06K9/469 , G06K9/6255
Abstract: 示例性系统和方法使用对图像的微结构建模来提取图像特征。图像中的微结构被建模为马尔柯夫随机场，并且向训练图像学习模型参数。微模式从建模的微结构自适应地设计，它捕捉该图像的空间背景。在一个实现中，可以为图像的每个块自动地设计基于建模的微结构的微模式系列，以提供由于对各个图像、各个象素特征和图像中各个点的自适应性的改进的特征提取和识别。
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