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公开(公告)号：CN107251045B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201580076482.1
申请日：2015-12-25
申请人： 欧姆龙株式会社
IPC分类号： G06F16/58 , G06F16/50 , G06K9/62 , G06F16/583
摘要： 物体识别装置具备：取得部件，取得成为物体识别的对象的识别对象图像；检索部件，从与标签信息相关联地存储多个图像数据的图像数据库，检索与所述识别对象图像相似的相似图像；以及识别部件，基于与由所述检索部件获得的所述相似图像相关联的标签信息，识别包含于所述识别对象图像的物体。例如，识别部件能够将与相似图像相关联的标签信息中出现频率最高的标签信息作为识别结果。此外，识别部件能够根据检索结果，算出相似图像中的标签信息可靠性，还考虑该可靠性，进行物体的识别。
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公开(公告)号：CN106296638A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510303277.6
申请日：2015-06-04
申请人： 欧姆龙株式会社
CPC分类号： G06K9/4676 , G06K9/4628 , G06K9/627 , G06K9/6277 , G06K9/66 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06T2207/20076
摘要： 本发明涉及显著性信息取得装置以及显著性信息取得方法。提供在通用性以及可靠性上优越的新的显著性检测技术。显著性信息取得装置具有：局域显著性取得部，将输入图像的每个像素的显著度，基于根据各像素的周围的局部区域所得到的信息进行计算；候选区域设定部，对输入图像设定多个候选区域；全局显著性取得部，将多个候选区域的各自的显著度基于包含局域显著性特征量和全局特征量的信息而进行计算，其中，局域显著性特征量表示各候选区域内的每个像素的显著度的特征，全局特征量表示各候选区域相对于输入图像的整体的特征；以及整合部，对通过全局显著性取得部得到的多个候选区域的显著度进行整合，生成输入图像的显著性信息。
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公开(公告)号：CN105989174A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510098283.2
申请日：2015-03-05
申请人： 欧姆龙株式会社
摘要： 本发明提供关注区域提取装置以及关注区域提取方法。从图像中高精度地提取关注区域，并且计算其关心度。关注区域提取装置包括：提取部件，从输入图像提取一个或者多个部分区域；检索部件，关于由所述提取部件提取出的各自的部分区域，从存储多个图像的图像数据库中检索与该部分区域相似的图像；以及关心度决定部件，基于所述检索部件的检索结果，决定各自的部分区域的关心度。
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公开(公告)号：CN102194227B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201110045812.4
申请日：2011-02-25
申请人： 欧姆龙株式会社
CPC分类号： G06K9/00664 , G06K9/3266
摘要： 本发明的图像属性判别装置及方法、属性判别支援装置及控制方法能够高精度地判别图像数据的属性。本发明的图像属性判别装置(10)的特征在于，包括：异质区域确定单元(11a)，从图像数据确定异质区域，该异质区域中包含有其属性与该图像数据原本所显现出的内容不同的异质物；以及场景判别单元(13)，基于由上述图像数据的各像素中除上述异质区域内的各像素以外的像素组所提取的特征量，判别上述图像数据的属性。
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公开(公告)号：CN102779338A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201110124317.2
申请日：2011-05-13
CPC分类号： G06T7/0081 , G06K9/4671 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06T2207/10024 , G06T2207/20164 , G06T2207/30196
摘要： 本发明公开了一种图像处理方法和图像处理装置，基于区域对比度检测图像视觉显著性。该方法包括：分割步骤，采用自动分割算法把输入图像分割为多个区域；以及计算步骤，利用所述多个区域中的一个区域和其它区域颜色差异的加权和计算该区域的显著性值。本发明能够自动地分析图像中的视觉显著性区域，分析结果可以应用于重要目标分割、物体识别、自适应图像压缩、内容敏感的图像缩放、和图像检索等应用领域。
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公开(公告)号：CN104915972B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201410842620.X
申请日：2014-12-30
申请人： 欧姆龙株式会社
CPC分类号： G06K9/66 , G06K9/3233 , G06K9/4671 , G06K9/6202 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K2009/6213 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T2207/20081 , G06T2207/20164
摘要： 本发明涉及图像处理装置、图像处理方法以及程序。对于输入图像，(1)首先以基于模型的算法来计算粗略的前景图。(2)从粗略的前景图中的前景区域和背景区域，分别提取正的学习样本和负的学习样本。(3)使用步骤(2)中定义的学习样本，对多个识别器进行学习。(4)组合所学习的多个识别器而构筑强识别器，使用该强识别器生成对于输入图像的最终的显著性图。
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公开(公告)号：CN107251045A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201580076482.1
申请日：2015-12-25
申请人： 欧姆龙株式会社
摘要： 物体识别装置具备：取得部件，取得成为物体识别的对象的识别对象图像；检索部件，从与标签信息相关联地存储多个图像数据的图像数据库，检索与所述识别对象图像相似的相似图像；以及识别部件，基于与由所述检索部件获得的所述相似图像相关联的标签信息，识别包含于所述识别对象图像的物体。例如，识别部件能够将与相似图像相关联的标签信息中出现频率最高的标签信息作为识别结果。此外，识别部件能够根据检索结果，算出相似图像中的标签信息可靠性，还考虑该可靠性，进行物体的识别。
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公开(公告)号：CN104123718B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410123175.1
申请日：2014-03-28
申请人： 欧姆龙株式会社
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/4671 , G06K9/3233 , G06T7/11 , G06T7/143 , G06T2207/10024 , G06T2207/20164
摘要： 本发明实现即使未提供与显著区域相关的先验信息，也能够有效地利用贝叶斯定理，从一张图像中高精度地检测显著区域的图像处理装置、图像处理方法、图像处理控制程序、以及记录介质。先验概率计算部件（123）以构成与周边的色距离大的超像素的各像素的先验概率高的方式计算显著区域的先验概率，似然度计算部件（126）计算显著区域的似然度，显著区域检测部件（127）使用上述先验概率和上述似然度，计算上述显著区域的后验概率。
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公开(公告)号：CN102193626A
公开(公告)日：2011-09-21
申请号：CN201110046806.0
申请日：2011-02-25
申请人： 欧姆龙株式会社
发明人： 阮翔
IPC分类号： G06F3/01
CPC分类号： G06K9/00355
摘要： 本发明提供一种手势识认装置、手势识别装置的控制方法以及控制程序。不使用特殊的手段，通过对用户来说自然的操作且对装置来说低负荷处理，使手势识认装置准确地识认手势的开始和结束。根据摄在运动图像中的识认对象物的动作来识认手势的本发明的手势识认装置的特征在于，包括：重心追踪单元，检测摄在运动图像中的具有特定的特征的特定被摄体(手掌等)；移动速度判定单元，计算特定被摄体的每个单位时间的移动速度；移动图案提取单元，提取特定被摄体的移动图案；以及开始结束判断单元，当移动速度和移动图案满足预先决定的条件的情况下，将特定被摄体的活动识认为对本装置输入的指示(手势识认处理的开始或者结束的指示等)。
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公开(公告)号：CN105989174B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201510098283.2
申请日：2015-03-05
申请人： 欧姆龙株式会社
IPC分类号： G06F16/583 , G06K9/32
摘要： 本发明提供关注区域提取装置以及关注区域提取方法。从图像中高精度地提取关注区域，并且计算其关心度。关注区域提取装置包括：提取部件，从输入图像提取一个或者多个部分区域；检索部件，关于由所述提取部件提取出的各自的部分区域，从存储多个图像的图像数据库中检索与该部分区域相似的图像；以及关心度决定部件，基于所述检索部件的检索结果，决定各自的部分区域的关心度。
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