公开(公告)号：WO2019112663A1

公开(公告)日：2019-06-13

申请号：PCT/US2018/048654

申请日：2018-08-30

Applicant: MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC

Inventor： LIM, Se Hoon ,  LARGE, Timothy Andrew

IPC: H04N7/14

CPC classification number: H04N7/147 ,  G06T5/50 ,  G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20221 ,  H04N7/15 ,  H04N9/09

Abstract: Techniques for video capture including determining a position of a subject in relation to multiple cameras; selecting a foreground camera from the cameras based on at least the determined position; obtaining an RGB image captured by the foreground camera; segmenting the RGB image to identify a foreground portion corresponding to the subject, with a total height of the foreground portion being a first percentage of a total height of the RGB image; generating a foreground image from the foreground portion; producing a composite image, including compositing the foreground image and a background image to produce a portion of the composite image, with a total height of the foreground image in the composite image being a second percentage of a total height of the composite image and the second percentage being substantially less than the first percentage; and causing the composite image to be displayed on a remote system.

公开(公告)号：WO2019104767A1

公开(公告)日：2019-06-06

申请号：PCT/CN2017/116837

申请日：2017-12-18

Applicant: 河海大学常州校区

Inventor： 李庆武 ,  邢俊 ,  马云鹏 ,  周亚琴 ,  吴晨辉

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06T7/0008 ,  G06T7/11 ,  G06T7/155

Abstract: 一种基于深度卷积神经网络与视觉显著性的织物缺陷检测方法，属于图像处理技术领域；所述方法基于缺陷区域定位模块与缺陷语义分割模块进行处理，缺陷区域定位模块利用局部卷积神经网络和全局卷积神经网络两个深度学习模型进行融合，自动提取织物缺陷的高级特征并将其作用于缺陷图像，获得缺陷区域的精确定位。缺陷语义分割模块利用缺陷区域的定位结果，结合基于视觉显著性的超像素图像分割方法，获取缺陷先验前景点并对缺陷目标进行精准分割，最终实现缺陷的检测。所述方法对织物图像的适应能力好，精度高，可以有效地对复杂背景与噪声干扰下的织物图像中的缺陷进行检测。

公开(公告)号：WO2019100065A1

公开(公告)日：2019-05-23

申请号：PCT/US2018/062057

申请日：2018-11-20

Applicant: GOOGLE LLC

Inventor： SHLENS, Jonathon ,  MAHESWARANATHAN, Niruban ,  SUSSILLO, David

IPC: G06N3/04 ,  G06T7/11 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06N3/0445 ,  G06N3/084 ,  G06T7/11 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20084

Abstract: A method for generating a segmentation of an image that assigns each pixel to a respective segmentation category from a set of segmentation categories is described. The method includes obtaining features of the image, the image including a plurality of pixels. For each of one or more time steps starting from an initial time step and continuing until a final time step, the method includes generating a network input from the features of the image and a current segmentation output as of the time step, processing the network input using a convolutional recurrent neural network to generate an intermediate segmentation output for the time step, and generating an updated segmentation output for the time step from the intermediate segmentation output for the time step and the current segmentation output as of the time step. The method includes generating a final segmentation of the image from the updated segmentation output.

公开(公告)号：WO2019066281A1

公开(公告)日：2019-04-04

申请号：PCT/KR2018/010301

申请日：2018-09-04

Applicant: 삼성전자주식회사

Inventor： 최동범 ,  이상진 ,  정승혜 ,  원종훈 ,  이해동

IPC: G06T1/00 ,  G06F17/30 ,  G06T7/11

CPC classification number: G06F16/00 ,  G06T1/00 ,  G06T7/11

Abstract: 본 발명의 다양한 실시예들은, 사용자 입력을 이용하여 가상의 이미지를 생성할 수 있는 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 모듈 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 전자 장치 또는 상기 통신 모듈을 통해 기능적으로 연결된 외부 장치를 통해 입력을 수신하고, 상기 입력과 관련된 상황 정보를 확인하고, 상기 상황 정보는 시간 정보 및 오브젝트 정보를 포함하고, 상기 전자 장치 또는 상기 외부 장치에 저장된 하나 이상의 이미지들 중 상기 상황 정보에 대응하는 적어도 하나의 이미지를 검색하고, 상기 상황 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 이미지가 검색된 경우, 상기 검색된 적어도 하나의 이미지를 제공하고, 상기 상황 정보에 대응하는 상기 적어도 하나의 이미지가 검색되지 않는 경우, 상기 하나 이상의 이미지들 중 상기 상황 정보의 일부에 대응하는 다른 적어도 하나의 이미지를 이용하여, 상기 상황 정보에 대응하는 이미지를 생성하고, 및 상기 생성된 이미지를 제공하도록 설정될 수 있다.

公开(公告)号：WO2019061661A1

公开(公告)日：2019-04-04

申请号：PCT/CN2017/108765

申请日：2017-10-31

Applicant: 平安科技(深圳)有限公司

Inventor： 王健宗 ,  王晨羽 ,  马进 ,  肖京

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06K9/4642 ,  G06N3/08 ,  G06T7/11 ,  G06T7/90

Abstract: 一种图像篡改检测方法、电子装置（1）及可读存储介质，该方法包括：对待检测图像进行块分割，将所述待检测图像分成若干预设规格的网格图像块，并从若干网格图像块中提取出预设数量的篡改检测特征（S10）；基于预设数量的篡改检测特征及预先确定的识别模型对所述待检测图像进行识别，并根据识别结果分析所述待检测图像是否被篡改（S20）；其中，所述预先确定的识别模型为预先通过对标注有不同篡改痕迹特征的样本图片进行训练得到的深度神经网络模型。该方法使得能检测篡改的图像类型并不仅限于JPEG格式，实现对不同类型图像篡改进行检测。

公开(公告)号：WO2019055918A1

公开(公告)日：2019-03-21

申请号：PCT/US2018/051339

申请日：2018-09-17

Applicant: QUALCOMM INCORPORATED

Inventor： GRUBER, Andrew Evan

IPC: G06T9/00

CPC classification number: G06T1/60 ,  G06F12/0875 ,  G06F2212/455 ,  G06T1/20 ,  G06T7/11 ,  G06T7/40 ,  G06T9/00 ,  G06T11/60

Abstract: A method for memory bandwidth compression comprising analyzing a texture surface to identify one or more areas of the texture surface that are fetchable with lower memory bandwidth consumption as compared to other areas of the texture surface, adding metadata to a metadata surface associated with the texture surface based on the analysis, the metadata indicating the one or more areas of the texture surface that are fetchable with lower memory bandwidth consumption as compared to other areas of the texture surface, and fetching the texture surface in accordance with the metadata.

公开(公告)号：WO2019045101A1

公开(公告)日：2019-03-07

申请号：PCT/JP2018/032635

申请日：2018-09-03

Applicant: 国立大学法人 東京大学

Inventor： 相澤　清晴 ,  小川　徹

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

CPC classification number: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 漫画画像データを受け入れ、当該漫画画像データに基づいて、コマ部分、顔部分、身体部分、文字部分のそれぞれを特定するよう機械学習した結果を用い、コマ部分を特定する情報と、顔部分を特定する情報と、身体部分を特定する情報と、文字部分を特定する情報とをそれぞれ生成して、当該情報が所定の情報処理に供される画像処理装置である。

公开(公告)号：WO2018155733A1

公开(公告)日：2018-08-30

申请号：PCT/KR2017/001964

申请日：2017-02-23

Applicant: 이현민

Inventor： 이현민

IPC: G06T19/00 ,  G06T13/40 ,  G06T7/11 ,  G06F3/01 ,  G06K9/00

CPC classification number: G03B21/12 ,  G06F3/01 ,  G06K9/00 ,  G06T7/11 ,  G06T13/40 ,  G06T19/00 ,  H04M1/725

Abstract: 본 발명의 다양한 실시예에 따른 증강현실 시스템은 프로젝션 장치; 및 휴대 단말 장치를 포함하고, 상기 프로젝션 장치는, 가상 이미지를 외부에 투영하기 위한 프로젝션 모듈; 주변의 오브젝트를 인식하는 오브젝트 센서; 상기 휴대 단말 장치와 통신하기 위한 제1통신 회로; 및 상기 인식된 오브젝트에 관련된 오브젝트 정보를 상기 제1통신 회로를 통해 상기 휴대 단말 장치에 전송하도록 하는 제1프로세서를 포함하며, 상기 휴대 단말 장치는, 상기 프로젝션 장치와 통신하기 위한 제2통신 회로; 및 상기 휴대 단말 장치에서 발생하는 적어도 하나의 이벤트를 감지하고, 상기 이벤트에 대응하여 가상 이미지를 생성하고, 상기 가상 이미지를 상기 통신 회로를 통해 상기 프로젝션 장치에 전송하여 상기 프로젝션 장치가 상기 가상 이미지를 외부로 투영하도록 설정된 프로세서를 포함할 수 있다. 그 외에 다양한 실시예들이 가능하다.

公开(公告)号：WO2018088794A2

公开(公告)日：2018-05-17

申请号：PCT/KR2017/012592

申请日：2017-11-08

Applicant: 삼성전자 주식회사

Inventor： 김성훈 ,  강성민

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/11

CPC classification number: G06T5/00 ,  G06T7/11

Abstract: 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 복수의 객체를 포함하는 이미지를 획득하고, 하나 이상의 뉴럴 네트워크(neural network)를 이용한 결과에 기초하여, 이미지 내의 복수의 객체를 식별하고, 식별된 복수의 객체에 각각 대응되는 복수의 보정 필터를 결정하며, 결정된 복수의 보정 필터를 이용하여 이미지 내의 복수의 객체를 각각 보정하는 디바이스를 개시한다. 상기 디바이스는 복수의 객체를 식별하고, 식별된 복수의 객체에 각각 대응되는 보정 필터를 결정하는 경우, 규칙 기반 또는 인공 지능 알고리즘을 이용할 수 있다. 인공 지능 알고리즘을 이용하여 복수의 객체를 식별하고, 식별된 복수의 객체에 각각 대응되는 보정 필터를 결정하는 경우, 디바이스는 기계 학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘을 이용할 수 있다.

Abstract translation:

存储器以存储一个或多个指令; 被存储在存储器的处理器，执行一个或多个指令，并且所述处理器获得的图像，其包括多个对象通过执行一个或多个指令，并且基于使用一个或多个神经网络（神经网络）的结果，图像 识别分别对应于所识别的多个对象的多个校正滤波器，并且分别使用所确定的多个校正滤波器来校正图像中的多个对象。 当识别多个对象并确定对应于所识别的多个对象中的每一个的校正滤波器时，该设备可以使用基于规则或人工智能算法。 当使用人工智能算法来识别多个对象，并确定相应的校正滤波器与所述多个识别的对象的，所述设备可以使用机器学习，神经网络学习算法，或浸涂。

公开(公告)号：WO2018068511A1

公开(公告)日：2018-04-19

申请号：PCT/CN2017/085439

申请日：2017-05-23

Applicant: 深圳市瀚海基因生物科技有限公司

Inventor： 徐伟彬 ,  金欢 ,  颜钦 ,  姜泽飞

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G16B25/00 ,  G01N21/64 ,  G02B21/36 ,  G06T5/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 一种基因测序的图像处理方法及系统。基因测序的图像处理方法包括：图像预处理步骤，该步骤分析输入的待处理图像以去掉该待处理图像的噪声；亮点检测步骤，该步骤包括步骤：分析该待处理图像以计算亮点判定阈值；分析去掉该噪声的该待处理图像以获取候选像素点，并根据该亮点判定阈值判断该候选像素点是否为亮点，若是，计算该亮点的亚像素中心坐标及该亚像素中心坐标的强度值，若否，丢弃该候选像素点。该基因测序的图像处理方法，通过图像预处理步骤对图像进行去噪处理，可减少亮点检测步骤的计算量，同时，通过亮点判断阈值判断候选亮点是否为亮点，可提高判断图像亮点的准确性。