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公开(公告)号：CN105528606B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201510726153.9
申请日：2015-10-30
Applicant: 小米科技有限责任公司
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/00463 , G06T5/40 , G06T2207/10004
Abstract: 本公开揭示了一种区域识别方法及装置，属于图像处理领域。所述区域识别方法包括：对文字区域进行二值化，得到二值化后的文字区域；该文字区域包括属于同一行的若干个文字；对二值化后的文字区域按照竖直方向计算直方图，该直方图包括：每列像素点的横坐标和每列像素点中前景色像素点的累加值；根据直方图中的累加值的分布信息，识别文字区域中的文字的字符区域。通过对二值化后的文字区域按照竖直方向计算直方图，根据直方图中的分布信息，识别文字区域中的文字的字符区域；解决了相关技术中文字区域定位准确度较低问题；达到了可以根据直方图中的前景色像素点的累加值的分布信息来精确定位文字的字符区域的效果。
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公开(公告)号：CN105074729B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201380067858.3
申请日：2013-12-19
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/4604 , G06K9/4652 , G06K9/6211
Abstract: 公开了用于描述和跟踪一个或多个成像设备的视野内的边缘的系统和方法。在一个示例中，本系统定义跨边缘的宽度获取的一行像素，然后通过比较来自该行像素的相应像素对内的像素的灰度值和对比度中的至少之一来确定该边缘的二进制边缘描述符，所述比较的结果将所述二进制描述符内的位置位。
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公开(公告)号：CN104221031B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201180076241.9
申请日：2011-11-18
Applicant: 苹果公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/6215 , G02B27/0101 , G06F16/50 , G06F16/5838 , G06K9/00986 , G06K9/46 , G06K9/4671 , G06K9/6202 , H04N5/23241
Abstract: 本发明是关于一种将影像特征与参考特征相匹配之方法，其包含以下步骤：提供由摄取装置摄取之当前影像；提供参考特征(r)，其中所述参考特征中之每一者包含至少一参考特征描述符(d(r))；决定该当前影像中之当前特征(c)及使所述当前特征中之每一者与至少一各自当前特征描述符(d(c))相关联；及借由决定每一各自当前特征描述符(d(c))与每一各自参考特征描述符(d(r))之间的各自相似性度量(D(c,r))来将所述当前特征与所述参考特征中之至少一些相匹配。根据本发明，决定相似性度量是在集成电路上由固线式逻辑组件或可组配逻辑组件执行，该固线式逻辑组件或可组配逻辑组件处理用以决定相似性度量之逻辑功能。本发明亦关于一种用于影像特征与参考特征之匹配的集成电路。
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公开(公告)号：CN105103164B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201480017169.6
申请日：2014-03-17
Applicant: 皇家飞利浦有限公司
Inventor： T·H·施特勒 , J·威斯 , I·韦希特尔-施特勒
CPC classification number: G06T7/73 , G06K9/46 , G06K9/52 , G06K9/6205 , G06K9/6267 , G06T3/00 , G06T7/0012 , G06T7/168 , G06T7/75 , G06T2200/04 , G06T2207/10136 , G06T2207/20061 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081 , G06T2207/20112 , G06T2207/30048
Abstract: 一种图像处理装置及相关的方法。所述装置(PP)包括输入端口(IN)、分类器(CLS)和输出端口(OUT)。所述输入端口能够接收由成像器(USP)在视场(FoV)处采集到的对象的图像。所述图像记录所述对象的与所述成像器的视场(FoV)相对应的姿态。所述分类器(CLA)被配置为使用所述对象的几何模型来从预定义的候选姿态的集合中确定被记录在所述图像中的所述对象的所述姿态。所述输出端口(OUT)被配置为输出描述所确定的姿态的姿态参数。
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公开(公告)号：CN109716769A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201780057259.1
申请日：2017-07-14
Applicant: 格莱德通讯有限公司
CPC classification number: H04N5/23219 , G06K9/00 , G06K9/00671 , G06K9/00791 , G06K9/20 , G06K9/228 , G06K9/3233 , G06K9/36 , G06K9/46 , H04N5/23296 , H04N5/2628 , H04N19/00 , H04N19/102 , H04N19/167 , H04N19/17 , H04N21/234363 , H04N21/2402
Abstract: 本发明提供一种面向对象的缩放，通过以下步骤实现：在发射器中识别拍摄的视频部分中的感兴趣区域；向接收器传送视频流和感兴趣区域的识别；在屏幕显示器上的接收器的显示上标记拍摄的视频流上的感兴趣区域；接收从显示的感兴趣区域的选择形成的所选对象；将选择传送至发射器；在发射器中将视频流划分为包括所选对象的第一部分和包括拍摄的视频流中的第一部分之外的至少一部分的第二部分；将第一部分和第二部分传送至接收器；同时显示第一部分和第二部分，其中，第一部分在接收器的屏幕显示器的基本上恒定的位置中显示，第二部分围绕第一部分显示以填充接收器的屏幕显示器。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109685071A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811454615.6
申请日：2018-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于共同空间模式特征宽度学习的脑电分类方法，旨在利用共同空间模式方法提取出运动想象脑电信号的本质特征之后利用宽度学习算法对其进行准确且快速的分类，以达到良好的分类效果。本发明首先获取多通道运动想象脑电信号，对其进行预处理操作，接着利用一对多的共同空间模式算法从预处理以后的脑电信号中提取出多类脑电特征，结合宽度学习方法构建多类运动想象脑电信号分类框架，然后利用新的脑电特征信号对模型进行分类测试。本发明采用宽度结构神经网络代替深度结构神经网络来训练模型可以有效的提高分类准确率同时大大降低训练的耗时，在脑电信号处理以及分类领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109426764A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201710726566.6
申请日：2017-08-22
Applicant: 上海荆虹电子科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00885 , G06K9/46 , G06K9/6201
Abstract: 本发明提供一种生物识别芯片、系统及方法，其中所述芯片包括控制单元、图像采集单元和生物识别处理模块：所述控制单元用于向所述图像采集单元发送控制信号；所述图像采集单元用于基于所述控制信号，获取所述生物特征的光线图像信息，并将所述生物特征的光线图像信息发送给所述生物识别处理模块；所述生物识别处理模块用于基于所述生物特征的光线图像信息，获取上述特征电信号信息，基于所述生物特征的电信号信息计算所述生物的特征数据，基于所述生物的特征数据进行生物识别。本申请提出生物识别芯片、系统及方法，具有能够将图像采集和生物识别算法处理进行有效结合的有益效果。
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公开(公告)号：CN109409180A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810311174.8
申请日：2018-04-09
Applicant: 富士施乐株式会社
Inventor： 辰巳大祐
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/2063 , G06K9/3241 , G06K9/325 , G06K2209/01 , G06T7/10 , G06K9/00442 , G06K9/344
Abstract: 图像分析装置和图像分析方法。一种图像分析装置包括提取部、获取部、排除部以及识别部。提取部从目标图像提取作为包括字符的区域的文本区域。获取部获取预定目标对象条件。预定目标对象条件限定目标对象。排除部在文本区域中搜索目标对象，并且从字符识别的目标排除该目标对象。文本区域由提取部提取。目标对象满足预定目标对象条件。识别部对文本区域执行字符识别。文本区域为排除了目标对象的区域。
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公开(公告)号：CN109035247A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811014409.3
申请日：2018-08-31
Applicant: 佛山铮荣科技有限公司
Inventor： 覃群英
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06T5/002 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种异常电力设备识别系统，该系统包括：图像采集终端、处理器和移动终端。图像采集终端，设于相应的电力设备附近，用于获取相应的电力设备图像；处理器，用于对采集的电力设备图像进行处理，并生成相应的电力设备安全状态的判定结果发送至移动终端；移动终端，用于根据判定结果进行相应地显示。本发明克服了人为检测电力设备是否异常的弊端，通过对图像采集终端采集的相应的电力设备图像进行图像识别处理，能够自动识别出电力设备图像中电力设备是否异常，并通过移动终端提醒工作人员，提高了对电力设备异常检测识别的精度和准确性，也提高了监测的客观性、实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN109002750A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201711305849.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 罗普特(厦门)科技集团有限公司
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00362 , G06K9/00825 , G06K9/342 , G06K9/46 , G06K2209/23 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T2207/10016
Abstract: 一种基于显著性检测与图像分割的相关滤波跟踪方法。提出了一种结合显著性检测与图像分割的相关滤波改进方法，通过对图像中的背景进行破坏，突出目标特征，弱化背景特征，提高跟踪准确率。通过获取视频流；对目标进行检测；首先应用显著性检测技术区分图像中的前景与背景；进行图像对比度增强对图像进行分割；将得到的分割图与原图进行与操作，得到仅含有目标信息的矩形框；通过显著性检测，对比度增强，图像分割技术的引入，破坏了原本矩形框中的背景信息，保留了目标信息，使目标信息特征的表达始终强于背景信息，解决了复杂背景下相关滤波跟踪失效的问题。
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