WO2001003069A1 - Procede et dispositif d'affichage ou de recherche d'objets dans une image, et support de stockage lisible par ordinateur - Google Patents

Procede et dispositif d'affichage ou de recherche d'objets dans une image, et support de stockage lisible par ordinateur Download PDF

Info

Publication number
WO2001003069A1
WO2001003069A1 PCT/JP2000/004401 JP0004401W WO0103069A1 WO 2001003069 A1 WO2001003069 A1 WO 2001003069A1 JP 0004401 W JP0004401 W JP 0004401W WO 0103069 A1 WO0103069 A1 WO 0103069A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
displaying
contour
transformation
searching
Prior art date
Application number
PCT/JP2000/004401
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2001003069A8 (fr
Inventor
Miroslaw Z. Bober
Original Assignee
Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2001508782A priority Critical patent/JP4688382B2/ja
Priority to KR1020037011017A priority patent/KR100732109B1/ko
Priority to BR0006896-9A priority patent/BR0006896A/pt
Priority to US09/786,161 priority patent/US6931154B1/en
Priority to KR1020047006237A priority patent/KR100809831B1/ko
Application filed by Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha filed Critical Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha
Publication of WO2001003069A1 publication Critical patent/WO2001003069A1/ja
Publication of WO2001003069A8 publication Critical patent/WO2001003069A8/ja
Priority to US11/156,715 priority patent/US7257277B2/en
Priority to US11/822,833 priority patent/US7430338B2/en
Priority to US11/929,598 priority patent/US7532775B2/en
Priority to US11/929,560 priority patent/US7505628B2/en
Priority to US11/929,538 priority patent/US7505638B2/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5854—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using shape and object relationship
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/752—Contour matching

Definitions

  • the present invention relates to a method for displaying or retrieving an object in an image, an apparatus, a program, a computer system, and a storage medium readable by a computer.
  • the present invention relates to the display of objects appearing in still or video images, such as images stored in a multimedia database, for search purposes, and in particular, to search for objects using such displays.
  • objects appearing in still or video images such as images stored in a multimedia database
  • search purposes and in particular, to search for objects using such displays.
  • CSS curvature scale space
  • the curvature function is used to determine the outline of the object, and the display starts at an arbitrary point on the outline.
  • the curvature function is examined while developing the contour shape by performing a series of deformations to smooth the shape. More specifically, the zero-cross of the derivative of the curvature function convolved with the Gaussian-Firyu family is calculated. As is well known as the curvature scale space, the zero cross is plotted on the graph. Where the X-axis is the normalized arc length of the curve and the y-axis is the expansion parameter, especially the parameter of the applied file. Plots on graphs are contour features Is formed. Each convex or concave part of the contour of the object is
  • the ordinate of the beak of the most prominent loop in the CSS image is used as an outline display.
  • the CSS display of the input shape is calculated to retrieve the stored image object in the database that matches the shape of the input object. By comparing the position and height of the beaks in each CSS image using a matching 'algorithm, the similarity between the input shape and the saved shape is determined.
  • the present invention provides a method for representing an object appearing in a still or video image by processing a signal corresponding to the image, the method comprising: providing a plurality of features representing features appearing on the contour of the object. And a step of applying a scalar or non-linear transformation to said value to obtain a contour display.
  • this transformation is a non-linear transformation.
  • CSS display is used, and preferably, a value indicating the height of the beak corresponding to the development parameter is converted.
  • a method for displaying an object in an image according to claim 1 of the present invention is a method for representing an object appearing in an image by processing a signal corresponding to a still image or a video image, comprising: Deriving a plurality of numerical values representing features appearing on the outline of the image, and applying a scaling transformation or a non-linear transformation to the values to obtain a representation of the outline.
  • the numerical value reflects a bending point on a contour.
  • a method of displaying an object in an image according to claim 3 of the present invention is a method of deriving a curvature scale space display of a contour by smoothing the contour in a plurality of stages using a smoothing parameter.
  • Results obtaining a plurality of contour curves; deriving a curve representing the features of the original contour using values representing feature points on each contour curve; selecting an ordinate of a peak of the curves representing the features; And the transformation is applied to the ordinate value of the peak.
  • the characteristic point relates to a curvature of each contour curve.
  • the characteristic point relates to a maximum value and a minimum value of the curvature of the contour curve.
  • a method for displaying an object in an image according to claim 6 of the present invention is a method for representing an object appearing in an image by processing a signal corresponding to a still image or a video image. Deriving the curvature scale space representation of the contour of the object, selecting the ordinate of the beak in the curvature scale space, and applying a non-trivial transformation to the ordinate value of the beak to obtain the representation of the object's contour. And
  • the method for displaying an object in an image according to claim 7 according to the present invention is applied to an ordinate value corresponding to a smoothing parameter in the CSS display.
  • the conversion is applied to an ordinate value corresponding to an arc length parameter along the contour.
  • the conversion is a scaling conversion.
  • the conversion is a nonlinear conversion.
  • b is greater than zero and less than 1.
  • b is in the range of 0.25 ⁇ b ⁇ 0.75.
  • a method for searching for an object in an image according to claim 15 of the present invention is a method for searching for an object in an image by processing a signal corresponding to a still image or a video image.
  • a query in the form of a two-dimensional contour; deriving a descriptor of the contour using the method according to any one of claims 1 to 10; Obtaining a descriptor of the object in the stored image derived by using the method described in any one of 0, and comparing each descriptor of the stored object with the query descriptor, and comparing Selecting and displaying at least one result corresponding to the image including the target object, the degree of similarity between the query and the object being indicated by the query.
  • An apparatus for displaying or searching for an object in an image according to claim 16 of the present invention is adapted to perform the method according to any one of claims 1 to 15.
  • a program for displaying or searching for an object in an image according to claim 17 of the present invention executes the method according to any one of claims 1 to 15.
  • a convenience display system for displaying or searching for an object in an image according to claim 18 so as to operate according to the method described in any one of claims 1 to 15. Be programmed.
  • a computer readable storage medium stores a computer-executable process for implementing the method according to any one of claims 1 to 15.
  • a method for displaying an object in an image according to claim 20 according to the present invention includes: Represents an object in a still or video image, substantially as described herein with reference to the accompanying drawings.
  • a method for searching for an object in an image according to claim 21 of the present invention is substantially the same as that described in the present specification with reference to the accompanying drawings. Search for objects in.
  • Figure 1 shows a block diagram of the video database system.
  • Figure 2 shows the outline of the object
  • FIG. 3 is a diagram of the CSS display showing the outline of FIG. 2,
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a display of a certain shape
  • Figure 5 shows the shape of an object
  • FIG. 6 is a diagram of the CSS display of the shape of FIG. 5,
  • FIG. 7 is a diagram of the transformed display of the shape of FIG. 5,
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a search method. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a video database for performing a process for a convenience store according to an embodiment of the present invention.
  • the system includes a control device in the form of a computer 2, a display device 4 in the form of a mouse 4, a pointing device 6 in the form of a mouse 6, an image database 8 including stored still and video images 8 And a descriptor database 10 for storing descriptors of objects or portions of objects appearing in the images stored in the image database 8.
  • the predicate is derived by controller 2 and stored in descriptor database 10.
  • the controller 2 operates and derives descriptors under the control of an appropriate program that performs the method described below.
  • a CSS representation of this contour is derived.
  • This CSS display is performed using a well-known method as described in one of the above-mentioned articles.
  • This contour is smoothed by convolving with the ID Gaussian kernel g d ⁇ p) and the change in P is examined for zero curvature crossing of the evolving curve.
  • the zero cross is specified using the following equation representing the curvature.
  • X u (, ⁇ ) x (w) * g u (w, ⁇ )
  • X uu (u, bi) x (u) * g m (w, ⁇ )
  • * represents convolution and the subscript represents the derivative.
  • the number of zero curvature crosses changes as ⁇ changes, and when ⁇ is high enough, it becomes a convex curve of the mouth cross.
  • Zero-cross points are plotted on a graph known as CSS image space. This results in a curve exhibiting multiple features. The peak of this characteristic curve Once identified, the corresponding ordinate is extracted and stored.
  • a set of n coordinate pairs ((xl, yl), (x 2, y 2) s ... (xn, yn) (where n is the number of peaks, xi is the i-th
  • the two terms of the coefficients (1/4, 1/2, 1/4) are used as an approximation of the Gaussian filter. Filters are used to reduce the computational complexity slightly, which results from the convenient filter coefficients that can be executed efficiently on DSPs and general purpose processors. It is.
  • FIG. 1 Another example is shown in FIG. 1
  • FIG. 5 illustrates another example of an object shape (in this case, a turtle).
  • FIG. 6 shows a CSS beak of the shape of FIG.
  • the stored descriptor is used for retrieval purposes Is done.
  • the user starts the search by using a pointing device to outline the object on the display (step 510).
  • the controller 2 then derives a CSS representation of the input contour (step 520), and then applies a transformation on the y values as described above (step 530).
  • the resulting descriptor of the input contour is then compared to each descriptor stored on a descriptor database, known as a model descriptor, using a known matching procedure (step 540). ).
  • This matching comparison is performed using an appropriate algorithm and results in a similarity measure for each descriptor in the database.
  • a known matching algorithm as described in the above-mentioned paper may be used. This matching procedure will be briefly described below.
  • the shape of the two closed contours, the image curve and the model curve ⁇ and their respective beak settings ⁇ (xil, yil), (xi2, yi2), .., (xin, yin) ⁇ Given ⁇ (xml, yml), (xm2, ym2), .., (xmn, ymn) ⁇ , a similarity measure is calculated.
  • the similarity measure is defined as the total cost of matching the beak in the image with the beak in the model.
  • the matching that minimizes the total cost is calculated using dynamic programming.
  • the algorithm recursively matches the peaks from the model to the beaks from the image and performs a cost calculation for each such match.
  • Each model peak can be matched to only one image peak, and each image beak can be matched to only one model beak. Some models and / or image beaks may remain unmatched, and there is an additional penalty cost for each unmatched beak.
  • Two beaks can be matched if their horizontal distance is less than 0.2.
  • the cost of a match is the length of the straight line between two matched beaks.
  • the cost of an unmatched beak is its high cost.
  • the algorithm works by creating and extending a tree-like structure where nodes correspond to the matched beaks.
  • the CSS shift / parameter alpha which is defined as the difference between the x (horizontal) coordinates of the model 'beak and the image beak matched at this start node.
  • the shift parameter is different for each node.
  • Unmatched image beak or model 'Defines the cost of the match as the highest peak height and removes the peak from the list.
  • the matching process ends.
  • the cost of this node is a similarity measure between the image and the model curve. If a peak exists, return to point 7 and expand the node with the lowest cost. The above procedure is repeated, exchanging the image curve beak value and the model curve peak value. The final matching value is the lower of these two peak values.
  • the distance between the input X value and the corresponding model X value and the distance between the input y value and the corresponding model y value is calculated.
  • the total distance is calculated for all positions, the smaller the total distance, the closer the match. If the input contour and the model have different numbers of beaks, the total distance includes the height of the remaining unmatched peaks.
  • step 480 The above steps are repeated for each model on a data basis.
  • the similarity values resulting from the matching comparison are sorted (step 490), and then the object corresponding to the descriptor with the similarity value indicating the closest matching value (ie, the lowest similarity value in this example) is the user Is displayed on the display device 4 (step 500).
  • the number of objects to be displayed can be preset or selected by the user. Example 3.
  • This embodiment is the same as the previous embodiment, except that various transformations are used. Specifically, the y value is transformed using the following transformation: That is, a linear scaling transformation is applied.
  • the transformation is applied to the CSS value before being stored in the descriptor database 10.
  • the CSS values may be stored in database 10. The conversion may then be performed as part of the search process before performing the matching procedure.
  • the transformation is applied to the y-coordinate value.
  • transformations can also be applied to the X coordinate values.
  • the system according to the invention can be provided, for example, in an image library.
  • the data base can be connected to the controller via a temporary link, such as a telephone line, over a network such as the Internet, and located remotely from the system control.
  • the image database and descriptor database can be provided in permanent storage or in a portable storage medium such as ROM or DVD.
  • the components of the system as described above can be provided in the form of software or hardware.
  • the present invention has been described in the form of a computer system, the present invention can be implemented in other forms using a dedicated chip or the like.
  • the present invention can be used to perform matching of object images for confirmation purposes or to perform filtering.

Description

明 細 書 画像中のオブジェクトを表示するまたは検索する方法、 その装置、 コンビュ一夕 ' プログラム、 コンピュータ ' システム、 及びコンビュ一夕可読記憶媒体 技術分野
本発明は、 検索を目的とする、 マルチメディア ·データベースに保存された画 像のような静止画像またはビデオ画像中に現れるオブジェク卜の表示に関し、 特 に、 そのような表示を用いてオブジェクトを検索する方法及び装置に関する。 背景技術
ビデオ ·ライブラリの画像のようなアプリケーションでは、 ビデオ画像あるい は静止画像中に現れるオブジェクトの輪郭や形状またはオブジェクトの一部の効 率的な表示および保存を行うことが望ましい。 形状ペースの索引付けと検索を行 うための公知の手法では曲率スケール空間（C S S)表示が用いられる。 C S Sの 詳細については、 論文 「曲率スケール空間によるロバストで効率的な形状索引付 け」 （英国マシーン · ビジョン会報 pp. 5 3〜6 2、 ェジンバラ、 英国、 1 9 9 6年)ならびに 「曲率スケール空間を用いる形状内容による画像データベースの 索引付け」 （インテリジェント ·データベースに関する I E E専門家会議会報、 ロンドン、 1 9 9 6年)の中で入手することができる。 両論文とも Mokhtarian 、 S.Abbasiならびに J.Kittlerによるものであり、 その内容は本明細書中に参考 文献として取り入れられている。
C S S表示では、 オブジェクトの輪郭を求めるために曲率関数が使用され、 輪 郭上の任意の点から表示が開始される。 形状を平滑化する一連の変形を行うこと により輪郭の形状を展開しながら、 曲率関数が検討される。 さらに具体的には、 ガウスフィル夕の族と共に畳み込まれた曲率関数の導関数のゼロ ·クロスが計算 される。 曲率スケール空間として周知のように、 ゼロ ■クロスはグラフ上にプロ ッ卜される。 但し、 X軸は曲線の正規化された弧長であり、 y軸は展開パラメ一 夕、 特に、 適用フィル夕のパラメ一夕である。 グラフ上のプロットは輪郭の特徴 を示すループを形成する。 オブジェク 卜の輪郭の各凸状または凹状を成す部分は
C S S画像におけるループに対応する。 C S S画像において最も突起したループ のビークの縦座標は輪郭の表示として利用される。
入カオブジェク卜の形状に一致する、 データベース中の保存画像のオブジェク トを検索するために、 入力形状の C S S表示が計算される。 マッチング 'アルゴ リズムを用いて、 それそれの C S S画像のビークの位置および高さを比較するこ とにより、 入力形状と保存形状との間の類似度が判定される。
スケールの変化、 回転、 何らかの輪郭の変形および射影変換のような作像状態 の変化の下でも変わらないオブジェク 卜の輪郭表示が得られることが望しい。 ま た、 さらに広いクラスの範囲で、 形状の変動に対して鈍感な方法で形状を表すこ とが望まれる。 例えば、 オブジェクト '車' の表示をその車のモデルとメーカ一 に対して不変にして抽出された特徴表示を利用してすべての車らしさを示す形状 を容易に検索できるようにするほうがよい。
したがって本発明は、 画像に対応する信号を処理することにより静止画像また はビデオ画像中に現れるオブジェク卜を表す方法を提供するものであり、 該方法 は、 オブジェクトの輪郭上に現れる特徴を表す複数の数値を導き出すステップと 、 前記値に対してスカラーまたは非線形変換を適用して輪郭の表示を得るステツ ブとを有する。 好適には、 この変換は非線形変換であることが望ましい。 好適に は、 C S S表示を用いることが望ましく、 また、 好適には、 展開パラメ一夕に対 応するビークの高さを示す値を変換することが望ましい。
本発明の場合のように、 特に C S S値に対して変換を適用することにより、 ォ ブジェクト検索のパフオーマンスが改善することが判明した。 発明の開示
この発明に係る請求項 1に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 静 止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 画像中に現れる オブジェクトを表す方法であって、 オブジェク卜の輪郭上に現れる特徴を表す複 数の数値を導き出すステップと、 スケーリング変換または非線形変換を値に対し て適用して輪郭の表示を得るステップとを有する。 この発明に係る請求項 2に記載の画像中のオブジェク卜を表示する方法は、 数 値が輪郭上の屈曲点を反映する。
この発明に係る請求項 3に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 平 滑化パラメ一夕を用いて複数の段階で輪郭を平滑化することにより輪郭の曲率ス ケール空間表示を導き出しその結果複数の輪郭曲線を得るステップと、 各輪郭曲 線上の特徴点を表す値を用いて元の輪郭の特徴を示す曲線を導き出すステップと 、 特徴を示す曲線のピークの縦座標を選択するステップとを有し、 変換がピーク の縦座標値に対して適用される。
この発明に係る請求項 4に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 特 徴点が各輪郭曲線の曲率に関する。
この発明に係る請求項 5に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 特 徴点が輪郭曲線の曲率の最大値と最小値に関する。
この発明に係る請求項 6に記載の画像中のオブジェク卜を表示する方法は、 静 止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 画像中に現れる オブジェクトを表す方法であって、 オブジェクトの輪郭の曲率スケール空間表示 を導き出すステップと、 曲率スケール空間においてビークの縦座標を選択するス テツプと、 ビークの縦座標値に対して自明でない変換を適用してォブジヱクトの 輪郭の表示を得るステップとを有する。
この発明に係る請求項 7に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 変 換が、 C S S表示中の平滑化パラメータに対応する縦座標値に対して適用される o
この発明に係る請求項 8に記載の画像中のオブジェク卜を表示する方法は、 変 換が、 輪郭に沿う弧長パラメータに対応する縦座標値に適用される。
この発明に係る請求項 9に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 変 換がスケ一リング変換である。
この発明に係る請求項 1 0に記載の画像中のオブジェク 卜を表示する方法は、 変換が非線形変換である。
この発明に係る請求項 1 1に記載の画像中のォブジヱクトを表示する方法は、 変換が z' = a*pow(z,b) +c の形であって、 a、 b、 cが定数であり、 pow(z，b)が z bを示す。
この発明に係る請求項 1 2に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 bがゼロより大きく 1未満である。
この発明に係る請求項 1 3に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 bが 0 . 2 5 <b≤ 0 .7 5の範囲にある。
この発明に係る請求項 1 4に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 b = 0 . 5である。
この発明に係る請求項 1 5に記載の画像中のオブジェク卜を検索する方法は、 静止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 画像中のォブ ジェクトを検索する方法であって、 2次元の輪郭の形でクエリ一を入力するステ ップと、 請求項 1乃至 1 0のいずれか 1つに記載の方法を用いて輪郭の記述子を 導き出すステップと、 請求項 1乃至 1 0のいずれか 1つに記載の方法を用いて導 き出された保存画像中のオブジェク卜の記述子を得るステップと、 保存されたォ ブジェクトの各記述子とクエリー記述子を比較し、 比較によってクエリーとォブ ジェクトとの間の類似度の程度が示される対象オブジェクトを含む画像に対応す る少なくとも 1つの結果を選択し表示するステップとを有する。
この発明に係る請求項 1 6に記載の画像中のオブジェクトを表示するまたは検 索する装置は、 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方法を実行するように 適合される。
この発明に係る請求項 1 7に記載の画像中のオブジェクトを表示するまたは検 索するコンビュ一夕 ·プログラムは、 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の 方法を実行する。
この発明に係る請求項 1 8に記載の画像中のオブジェクトを表示するまたは検 索するコンビュ一夕 ·システムは、 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方 法に従って作動するようにプログラムされている。
この発明に係る請求項 1 9に記載のコンビユー夕可読記憶媒体は、 請求項 1乃 至 1 5のいずれか 1つに記載の方法を実現するためのコンピュータで実行可能な 処理を保存する。
この発明に係る請求項 2 0に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法は、 添付図面を参照して本明細書で説明したものと実質的に同じように、 静止画像ま たはビデオ画像中のオブジェクトを表す。
この発明に係る請求項 2 1に記載の画像中のォブジェクトを検索する方法は、 添付図面を参照して本明細書で説明したものと実質的に同じように、 静止画像ま たはビデオ画像中のオブジェクトを検索する。
この発明に係る請求項 2 2に記載の画像中のオブジェクトを表示するまたは検 索するコンビュ一夕 ■システムは、 添付図面を参照して本明細書で説明したもの と実質的に同じである。 図面の簡単な説明
図 1は、 ビデオ ·データベース ·システムのプロック図、
図 2は、 オブジェクトの輪郭の図、
図 3は、 図 2の輪郭を示す C S S表示の図、
図 4は、 ある形状の表示を例示する図、
図 5は、 あるオブジェクトの形状を示す図、
図 6は、 図 5の形状の C S S表示の図、
図 7は、 図 5の形状の変換された表示の図、
図 8は、 検索方法を例示するプロック図である。 発明を実施するための最良の形態
添付図面を参照して本発明の実施例について説明する。
実施例 1 .
図 1は、 本発明の実施例によるコンビュ一夕処理を行うビデオ ·データベース
'システムを図示する。 このシステムには、 コンピュータの形の制御装置 2、 モ 二夕一の形の表示装置 4、 マウスの形のポインティング 'デバイス 6、 保存され た静止画像とビデオ画像とを含む画像デ一夕ベース 8および画像データベース 8 に保存された画像中に現れるオブジェクトまたはオブジェク卜のいくつかの部分 の記述子を保存する記述子データベース 1 0が含まれる。
画像デー夕ベースの画像中に現れる興味のある各オブジェクトの形状を表す記 述子は、 制御装置 2によって導き出され、 記述子データベース 1 0に保存される 。 制御装置 2は、 以下に説明するような方法を実行する適切なプログラムの制御 によって動作して記述子を導き出す。
第一に、 所定のオブジェクトの輪郭について、 この輪郭の C S S表示が導き出 される。 上述の論文の 1つに記載されているような周知の方法を用いてこの C S S表示が行われる。
さらに具体的には、 この輪郭は写像表現 Ψ = {(χ(ιι),γ( ι),υ ε [0, 1]}によって表さ れる（ただし、 uは正規化された弧長パラメ一夕である)。
この輪郭は、 I Dガウスカーネル g d^ p )を用いて畳み込みを行う（convolve) ことにより平滑化され、 Pの変化として展開 (evolving)曲線の曲率ゼロ ·クロス が調べられる。 ゼロクロスは曲率を表す下記の式を用いて特定される。
X„ (w, &) u (u, σ) - Xvu (u, &)YU (u9 σ)
( ，σ)2 +】 "，σ)2)3/2 但し、
かつ、
Xu ( ， σ) = x(w) * gu (w， σ) Xuu (u,び) = x(u) * gm (w， σ)
上記で、 *は畳み込みを表し、 添え字は導関数を表す。
曲率ゼロ ·クロスの数は ρの変化につれて変化し、 ρが十分に高いとき はゼ 口 ·クロスの凸状の曲線となる。
ゼロクロス ·ポイントは C S S画像空間として知られるグラフ上にプロッ卜さ れる。 この結果複数の特徴を示す曲線が生じる。 この特徴を示す曲線のピークが 特定され、 対応する縦座標が抽出され保存される。 一般に上記の結果、 n個の座 標の対 ((xl， yl)、 (x 2 , y 2 )s ...(xn， yn)の集合 (ただし、 nはピークの数、 x i は i番目のビークの弧長の位置、 y iはピークの高さである)が与えられる。 本実施例では、 ガウスフィル夕の近似値として係数（1/4、 1/2、 1/4)の 2 項フィル夕が用いられ計算上の複雑さが若干減少する。 この計算上の複雑さの減 少は、 D S Pや汎用プロセッサ上で効率的に実行することができる便利なフィル 夕係数から結果として生じるものである。
次いで、 ピーク値、 すなわちピークを表す y成分値はさらに処理される。 具体 的には、 y値は次の変換を用いて変換される。 y' = a pow(y,b) + c (1) 但し、 pow(y, b)は ybを示す。
この結果、 ピーク値〖(xl, y'l)、 （x22, y'2)...(xn, y'n)】からなる新しい集合が 生じ、 これらの値は輪郭を示す記述子として記述子データペースに保存される。 特定の例として、 図 2に図示の輪郭は図 3に図示のような CS S画像を結果と して生じる。 C S S画像中の曲線のビークの縦座標の詳細を以下の表 1に示す。
表 1 次いで、 a= 6、 b = 0.5、 c = 0を用いて上記の変換が適用される。 すな わち、 元の y値の平方根を計算しこれに定数を乗じる。 この結果以下の値が生じ る ： ビークインデックス X Y
1 0.124 67
2 0.68 140
3 0.22 276
4 0.773 190
5 . 0.901 156
表 2 こで、 これらの値は最も近い整数に丸められるが、 別の丸め方を用いてもよ い < 実施例 2 .
別の例を図 4に示す。
図 5はオブジェクト形状（この場合カメ）についてのもう 1つの例を図示するも のである。 図 6は図 5の形状の C S Sビーク示す。 図 7は、 a = 6 、 b = 0 . 5 、 c = 0を用いて上記式（1 )で示す変換を用いた図 6の変換されたビークを示す 保存された記述子は検索目的に利用される。 ユーザ一は、 ポインティング 'デ バイスを用いて、 ディスプレイ上にオブジェク卜の輪郭を描くことにより検索を 開始する（ステップ 5 1 0 )。 次いで、 制御装置 2が入力輪郭の C S S表示を導き 出し（ステップ 5 2 0 )、 次いで、 上述の'ように y値に対する変換が適用される（ ステップ 5 3 0 )。 次いで、 この結果生じる入力輪郭の記述子は、 以下モデル記 述子として知られる記述子デ一夕ベースに保存された各記述子と公知のマツチン グ手順を用いて比較される (ステップ 5 4 0 )。
このマッチング比較は適切なアルゴリズムを用いて行われ、 データベースに各 記述子の類似度測定値が結果として得られる。 上述の論文に記載されているよう な公知のマッチング ·アルゴリズムを用いてもよい。 このマッチング手順につい て以下簡単に説明する。 2つの閉鎖した輪郭の形状、 画像曲線 とモデル曲線 Φηιおよびそれらの曲 線のビークのそれそれの設定値 {(xil, yil),(xi2, yi2),..,(xin, yin)}と {(xml, yml), (xm2, ym2),..,(xmn, ymn)}が与えられれば、 類似度測定値が計算される。 類似度 測定値は、 画像中のビークとモデル中のビークのマッチングの総コストとして定 義される。 総コストを最少化するマッチングはダイナミック ·プログラミングを 用いて計算される。 アルゴリズムによって、 モデルから得たピークが画像から得 たビークに再帰的にマッチされ、 このようなマッチの各々のコスト計算が行われ る。 各モデルのピークを唯一の画像ピークとマッチさせることができ、 各画像ビ ークを唯一のモデル · ビークとマッチさせることができる。 モデルおよび/また は画像ビークのなかにはマッチしないままのものがある場合もあり、 各マッチし ないビークについては追加のペナルティ ·コストが存在する。 2つのビークの水 平距離が 0 . 2未満の場合、 2つのビークをマッチすることができる。 マッチの コストは 2つのマッチしたビーク間の直線の長さである。 マヅチしなかったビー クのコストはその高さである。
更に詳述すれば、 アルゴリズムは、 ノードがマッチしたビークに対応するヅリ 一状の構造を作成し拡張することにより機能する。
1 . 画像 (xik， yik)の最大値とモデル (xir， yir)の最大値とから成る開始ノードを 作成する。
2 . 画像ピークの最大値の 8 0 %以内の各残りのモデル■ ビークについて追加 の開始ノードを作成する。
3 . 1および 2で作成した各開始ノードのコストを、 この開始ノードとリンク した画像ピークおよびモデル · ビークの y座標の差の絶対値に初期化する。
4 . 3の各開始ノードについて、 この開始ノードでマッチしたモデル 'ビーク と画像ビークの x (水平)座標の差として定義する C S Sシフ 卜 ·パラメ一夕アル ファを計算する。 シフト ·パラメ一夕は各ノードについて異なるものとなる。
5 . 各開始ノードについて、 モデル ' ピークのリストおよび画像ビークのリス トを作成する。 このリストにはどのビークがまだマッチしていないかに関する情 報が含まれる。 各開始ノードについて、 "マッチしたもの" としてこのノードで マッチしたピークにマークをつけ、 他のすべてのピークには "マッチしなかった もの" としてマークをつける。
6 . ポイント 8の条件が満たされるまで、 最低コストのノードを再帰的に拡大 する（ステップ 1 ~ 6で作成した各ノードから始めて、 各ノードの子ノードが後 に続く）。 ノードを拡大するために以下の手順を用いる。
7 . ノードの拡大：
マッチしないままになっている少なくとも 1つの画像と 1つのモデル · ピーク が存在する場合、
マッチしない最も大きなスケール画像曲線 C S Sの最大値 (xip, yip)を選択す る。 （ステップ 4で計算した)開始ノード · シフ ト 'パラメ一夕を適用して選択し た最大値をモデル C S S画像に写像し、 選択されたピークは座標 (xip-alpha, yip)を持つことになる。 マッチしない最も近いモデル曲線ピーク（xms, yms)を決 定する。 2つのビーク間の水平距離が 0 . 2未満 (すなわち I xip-alpha-xms Iく 0 . 2 )である場合、 2つのビークをマッチさせ、 2つのビーク間の直線の長さとし てマッチのコストを定義する。 そのノードの総コストにマッチのコストを加える 。 マッチしたビークに "マッチした" ものとしてマークをつけることによりそれ それのリストからマッチしたピークを取り除く。 2つのビーク間の水平距離が 0 . 2より大きい場合、 画像ビーク (xip, yip)はマッチすることはできない。 その場 合総コストに画像ビークの高さ yipを加え、 "マッチした" ものとしてそのピー クにマークをつけることにより画像ピーク · リス卜からピーク (xip, yip)だけを 取り除く。
上記条件が当てはまらない（マッチしなかった画像ピークしか存在しない、 ま たはマッチしなかったモデル · ビークしか存在しない)場合、 マッチしないまま の状態に放置する。
マッチしなかった画像ビークまたはモデル ' ピークの最も高い高さとしてマツ チのコストを定義しリス卜からピークを取り除く。
8 . 7でノードを拡大した後、 画像リストおよびモデル · リストの双方にマツ チしないピークが存在しない場合マッチング処理は終了する。 このノードのコス トは画像とモデル曲線間の類似度測定値である。 ピークが存在する場合には、 ポ ィント 7へ戻り最低コス 卜のノードを拡大する。 画像曲線ビーク値とモデル曲線ピーク値とを交換して上記手順を繰り返す。 最 終マッチング値はこれら 2つのピーク値のうちの低い方の値である。
もう 1つの例として、 ソートされた順序の各位置について、 入力された X値と それに対応するモデルの X値との間の距離および入力された y値とそれに対応す るモデルの y値との間の距離が計算される。 すべての位置について合計距離が計 算され、 合計距離が小さければ小さいほどマッチの程度は近くなる。 入力輪郭と モデルのビークの数が異なる場合、 合計距離の中に残りのマッチしなかつたピー クの高さが含まれる。
上記ステツプがデ一夕ベースの各モデルについて繰り返される（ステップ 4 8 0 )。
マッチング比較の結果生じる類似度値がソートされ (ステップ 4 9 0 )、 次いで 、 最も近いマッチング値 (すなわち本例では最も低い類似度値)を示す類似度値を 持つ記述子に対応するオブジェクトがユーザーに対して表示装置 4に表示される (ステップ 5 0 0 )。 表示対象のオブジェク ト数はユーザ一が予め設定するか選択 することができる。 実施例 3 .
別の実施例について説明する。 本実施例は、 様々な変換が用いられることを除 けば前回の実施例と同じである。 具体的には y値は以下の変換を用いて変換され る ： すなわち、 線形スケーリング変換が適用される。
ここで、 a o = 4 1、 a 1 = 0 . 1 9である。
変更例では、 a。= 0、 = 2 7である。
a 0、 a の様々な値を適宜使用することができる。
検索およびマッチング手順は前回の実施例で説明したものとほぼ同様である。 変換、 特に、 上述のようなスケーリングまたは非線形変換を含む線形変換を適用 することにより、 オブジェク卜 ·クラスの範囲で形状輪郭の変化などに対して敏 感でない記述子が結果として得られ、 その結果オブジェク卜の検索の改善という 結果が得られるということが判明した。
上述の実施例では、 記述子データベース 1 0に保存する前の C S S値に対して 変換が適用される。 上記とは別に、 C S S値をデータベース 1 0に保存してもよ い。 次いで、 マッチング手順を行う前に検索処理の一部として変換を行ってもよ い。
以上記載の実施例では変換は y座標値に対して適用される。 しかし、 X座標値 に対して変換を適用することもできる。 産業上の利用の可能性
本発明によるシステムは例えば画像ライブラリ中に設けることができる。 或い は、 デ一夕ベースは、 イン夕一ネットのようなネットワークにより電話線のよう な一時的リンクによって制御装置と接続し、 システムの制御装置から遠隔地に配 置することができる。 例えば、 画像データベースおよび記述子データべ一スは永 久記憶装置または R 0 Mや D V Dのような携帯用記憶媒体中に設けることができ る。
以上説明したようなシステムの構成要素は、 ソフトウエアまたはハードウエア の形で設けることができる。 コンピュータ 'システムの形で本発明について説明 したが、 本発明は専用チップなどを用いて他の形で実現することもできる。
(本発明では C S S表示を利用して）ォブジェク卜の 2 D形状を表す方法および 2つの形状間の類似度を表す値を計算する方法を示す特定の例を示したが、 同様 の任意の適切な方法を用いることができる。
例えば、 確認目的のためのオブジェクト画像のマッチングを行うために、 また はフィル夕リングを行うために本発明を用いることができる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 静止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 前記画 像中に現れるオブジェク トを表す方法であって、
オブジェク卜の輪郭上に現れる特徴を表す複数の数値を導き出すステップと、 スケーリング変換または非線形変換を前記値に対して適用して前記輪郭の表示を 得るステップと
を有することを特徴とする画像中のオブジェクトを表示する方法。
2 . 前記数値が前記輪郭上の屈曲点を反映する
ことを特徴とする請求項 1に記載の画像中のオブジェク トを表示する方法。
3 . 平滑化パラメ一夕を用いて複数の段階で前記輪郭を平滑化することにより 前記輪郭の曲率スケール空間表示を導き出しその結果複数の輪郭曲線を得るステ ヅブと、
各輪郭曲線上の特徴点を表す値を用いて元の輪郭の特徴を示す曲線を導き出す ステップと、
前記特徴を示す曲線のピークの縦座標を選択するステップとを有し、 前記変換がビークの縦座標値に対して適用される
ことを特徴とする請求項 1または 2に記載の画像中のオブジェク卜を表示する 方法。
4 . 前記特徴点が各輪郭曲線の曲率に関する
ことを特徴とする請求項 3に記載の画像中のオブジェク 卜を表示する方法。
5 . 前記特徴点が前記輪郭曲線の曲率の最大値と最小値に関する
ことを特徴とする請求項 4に記載の画像中のオブジェク トを表示する方法。
6 . 静止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 前記画 像中に現れるオブジェクトを表す方法であって、
前記ォブジェク 卜の輪郭の曲率スケール空間表示を導き出すステップと、 前記曲率スケール空間においてピークの縦座標を選択するステップと、 ビークの縦座標値に対して自明でない変換を適用して前記ォプジェク卜の輪郭 の表示を得るステップと
を有することを特徴とする画像中のオブジェクトを表示する方法。
7 . 前記変換が、 前記 C S S表示中の平滑化パラメ一夕に対応する縦座標値に 対して適用される
ことを特徴とする請求項 6に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法。
8 . 前記変換が、 前記輪郭に沿う弧長パラメ一夕に対応する縦座標値に適用さ れる
ことを特徴とする請求項 6に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法。
9 . 前記変換がスケーリング変換である
ことを特徴とする請求項 6に記載の画像中のオブジェク卜を表示する方法。
1 0 . 前記変換が非線形変換である
ことを特徴とする請求項 6に記載の画像中のオブジェク卜を表示する方法。
1 1 . 前記変換が z'二 a*pow(z,b) +c の形であって、 a、 b、 cが定数であり 、 pow(z,b)が Z bを示す
ことを特徴とする請求項 1乃至 5または 1 0のいずれか 1つに記載の画像中の ォブジェクトを表示する方法。
1 2 . bがゼロより大きく 1未満である
ことを特徴とする請求項 1 1に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法。
1 3 . bが 0 . 2 5く 0 . 7 5の範囲にある
ことを特徴とする請求項 1 1に記載の画像中のオブジェクトを表示する方法。
1 4 . b = 0. 5である
ことを特徴とする請求項 1 3に記載の画像中のオブジェク トを表示する方法。
1 5 . 静止画像またはビデオ画像に対応する信号を処理することにより、 前記 画像中のオブジェクトを検索する方法であって、
2次元の輪郭の形でクエリーを入力するステップと、
請求項 1乃至 1 0のいずれか 1つに記載の方法を用いて前記輪郭の記述子を導 き出すステップと、
請求項 1乃至 1 0のいずれか 1つに記載の方法を用いて導き出された保存画像 中のオブジェク卜の記述子を得るステップと、
保存されたオブジェクトの各記述子と前記クエリー記述子を比較し、 該比較に よって前記クエリーと前記オブジェクトとの間の類似度の程度が示される対象ォ ブジェクトを含む画像に対応する少なくとも 1つの結果を選択し表示するステツ プと
を有することを特徴とする画像中のオブジェク卜を検索する方法。
1 6 . 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方法を実行するように適合さ れる画像中のオブジェクトを表示するまたは検索する装置。
1 7 . 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方法を実行する画像中のォブ ジェクトを表示するまたは検索するコンビュ一夕 ·プログラム。
1 8 . 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方法に従って作動するように プログラムされた画像中のオブジェクトを表示するまたは検索するコンビユー夕 • システム。
1 9 . 請求項 1乃至 1 5のいずれか 1つに記載の方法を実現するためのコンビ ュ一夕で実行可能な処理を保存するコンビユー夕可読記憶媒体。
2 0 . 添付図面を参照して本明細書で説明したものと実質的に同じように、 静 止画像またはビデオ画像中のオブジェク 卜を表す画像中のオブジェクトを表示す る方法。
2 1 . 添付図面を参照して本明細書で説明したものと実質的に同じように、 静 止画像またはビデオ画像中のオブジェクトを検索する画像中のオブジェクトを検 索する方法。
2 2 . 添付図面を参照して本明細書で説明したものと実質的に同じである画像 中のオブジェクトを表示するまたは検索するコンピュータ ·システム。
PCT/JP2000/004401 1999-07-05 2000-07-03 Procede et dispositif d'affichage ou de recherche d'objets dans une image, et support de stockage lisible par ordinateur WO2001003069A1 (fr)

Priority Applications (10)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2001508782A JP4688382B2 (ja) 1999-07-05 2000-07-03 画像中に現れるオブジェクトを表示する方法、その装置、コンピュータ・システム、及びコンピュータ可読記憶媒体
KR1020037011017A KR100732109B1 (ko) 1999-07-05 2000-07-03 화상 중의 오브젝트를 검색하는 방법, 시스템, 컴퓨터 판독가능한 기록매체 및 화상 검색 방법
BR0006896-9A BR0006896A (pt) 1999-07-05 2000-07-03 Processos para representar um objeto aparecendo em uma imagem fixa ou de vìdeo e para buscar um objeto em uma imagem fixa ou de vìdeo, aparelho, programa de computador, sistema de computador, e, meio de armazenagem legìvel por computador
US09/786,161 US6931154B1 (en) 1999-07-05 2000-07-03 Method and device for displaying or searching for object in image and computer-readable storage medium
KR1020047006237A KR100809831B1 (ko) 1999-07-05 2000-07-03 화상 중의 오브젝트를 표시 및 검색하는 방법, 장치, 컴퓨터 시스템, 컴퓨터 판독 가능한 매체
US11/156,715 US7257277B2 (en) 1999-07-05 2005-06-21 Method, apparatus, computer program, computer system and computer-readable storage for representing and searching for an object in an image
US11/822,833 US7430338B2 (en) 1999-07-05 2007-07-10 Method and device for processing and for searching for an object by signals corresponding to images
US11/929,538 US7505638B2 (en) 1999-07-05 2007-10-30 Method and device for processing and for searching for an object by signals corresponding to images
US11/929,598 US7532775B2 (en) 1999-07-05 2007-10-30 Method and device for processing and for searching for an object by signals corresponding to images
US11/929,560 US7505628B2 (en) 1999-07-05 2007-10-30 Method and device for processing and for searching for an object by signals corresponding to images

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB9915699.4 1999-07-05
GB9915699A GB2352075B (en) 1999-07-05 1999-07-05 Method and Apparatur for Representing and Searching for an Object in an Image

Related Child Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US09786161 A-371-Of-International 2000-07-03
US11/156,751 Division US20060015367A1 (en) 2004-06-19 2005-06-20 System for data analysis
US11/156,715 Division US7257277B2 (en) 1999-07-05 2005-06-21 Method, apparatus, computer program, computer system and computer-readable storage for representing and searching for an object in an image

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2001003069A1 true WO2001003069A1 (fr) 2001-01-11
WO2001003069A8 WO2001003069A8 (fr) 2001-03-22

Family

ID=10856661

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2000/004401 WO2001003069A1 (fr) 1999-07-05 2000-07-03 Procede et dispositif d'affichage ou de recherche d'objets dans une image, et support de stockage lisible par ordinateur

Country Status (8)

Country Link
US (6) US6931154B1 (ja)
JP (2) JP4688382B2 (ja)
KR (6) KR100892470B1 (ja)
CN (6) CN1292387C (ja)
BR (1) BR0006896A (ja)
GB (6) GB2393839B (ja)
RU (1) RU2225034C2 (ja)
WO (1) WO2001003069A1 (ja)

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100438818B1 (ko) * 1998-09-10 2004-07-16 삼성전자주식회사 2차원 물체 이미지의 표현자 생성방법 및 2차원 물체 이미지의인식방법
GB2391676B (en) * 1999-07-05 2004-05-05 Mitsubishi Electric Inf Tech Method and apparatus for representing and searching for an object in an image
GB2352076B (en) * 1999-07-15 2003-12-17 Mitsubishi Electric Inf Tech Method and apparatus for representing and searching for an object in an image
EP3367268A1 (en) * 2000-02-22 2018-08-29 Nokia Technologies Oy Spatially coding and displaying information
GB2364590B (en) * 2000-07-07 2004-06-02 Mitsubishi Electric Inf Tech Method and apparatus for representing and searching for an object in an image
KR100415074B1 (ko) * 2001-10-09 2004-01-14 채영도 물체의 닮음을 인식하는 방법 및 그 장치
GB2384095B (en) * 2001-12-10 2004-04-28 Cybula Ltd Image recognition
JP2005215985A (ja) * 2004-01-29 2005-08-11 Fujitsu Ltd 走行車線判定プログラムおよびその記録媒体、走行車線判定装置ならびに走行車線判定方法
EA013993B1 (ru) * 2004-06-16 2010-08-30 Верениум Корпорейшн Композиции для ферментативного обесцвечивания хлорофилла и способы
US7623685B2 (en) * 2004-08-20 2009-11-24 The Regents Of The University Of Colorado Biometric signatures and identification through the use of projective invariants
EA200401058A1 (ru) * 2004-09-08 2005-12-29 Борис Викторович Моисеев Устройство для управления отображением данных на экране дисплея
CA2611859C (en) * 2005-03-15 2015-03-31 Verenium Corporation Cellulases, nucleic acids encoding them and methods for making and using them
CN101657824B (zh) * 2005-03-15 2012-04-04 切夫里昂美国公司 使用改进Newton-Raphson算法求解S形非线性函数的稳定方法和设备
US8200676B2 (en) 2005-06-28 2012-06-12 Nokia Corporation User interface for geographic search
AU2007215162A1 (en) 2006-02-10 2007-08-23 Nokia Corporation Systems and methods for spatial thumbnails and companion maps for media objects
WO2007146298A2 (en) * 2006-06-12 2007-12-21 Metacarta, Inc. Systems and methods for hierarchical organization and presentation of geographic search results
US9721157B2 (en) 2006-08-04 2017-08-01 Nokia Technologies Oy Systems and methods for obtaining and using information from map images
US20080140348A1 (en) * 2006-10-31 2008-06-12 Metacarta, Inc. Systems and methods for predictive models using geographic text search
WO2009075689A2 (en) * 2006-12-21 2009-06-18 Metacarta, Inc. Methods of systems of using geographic meta-metadata in information retrieval and document displays
CN102687140B (zh) * 2009-12-30 2016-03-16 诺基亚技术有限公司 用于有助于基于内容的图像检索的方法和装置
KR101244934B1 (ko) * 2011-12-06 2013-03-19 경북대학교 산학협력단 코드북을 이용한 객체 인식 장치, 객체 인식 방법 및 기록 매체
US8687104B2 (en) * 2012-03-27 2014-04-01 Amazon Technologies, Inc. User-guided object identification
CN106462774B (zh) * 2014-02-14 2020-01-24 河谷控股Ip有限责任公司 通过规范形状的对象摄取、系统和方法
CN109544542B (zh) * 2018-11-29 2020-10-30 蚌埠翰邦知识产权服务有限公司 清洗次数设定平台
US11941863B2 (en) * 2021-08-04 2024-03-26 Datalogic Ip Tech S.R.L. Imaging system and method using a multi-layer model approach to provide robust object detection

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06309465A (ja) * 1993-04-21 1994-11-04 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 線図形学習認識方法
JPH1055447A (ja) * 1996-05-21 1998-02-24 Monorisu:Kk オブジェクト認識方法およびその方法を用いた装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2203877A (en) * 1986-09-18 1988-10-26 Violet Frances Leavers Shape parametrisation
EP0293397A1 (en) * 1986-09-18 1988-12-07 LEAVERS, Violet Frances Shape detection
US4802230A (en) * 1987-03-13 1989-01-31 Gtx Corporation Method and apparatus for generating size and orientation invariant shape features
US4989257A (en) * 1987-03-13 1991-01-29 Gtx Corporation Method and apparatus for generating size and orientation invariant shape features
US5081689A (en) * 1989-03-27 1992-01-14 Hughes Aircraft Company Apparatus and method for extracting edges and lines
JPH0820725B2 (ja) * 1990-02-06 1996-03-04 大日本スクリーン製造株式会社 画像輪郭データの作成方法
CA2130340C (en) * 1992-02-18 2000-06-06 Shih-Jong James Lee Method for identifying objects using data processing techniques
US6182069B1 (en) * 1992-11-09 2001-01-30 International Business Machines Corporation Video query system and method
US5487116A (en) * 1993-05-25 1996-01-23 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Vehicle recognition apparatus
JP3162918B2 (ja) * 1994-10-14 2001-05-08 キヤノン株式会社 画像処理装置および方法
US6014461A (en) * 1994-11-30 2000-01-11 Texas Instruments Incorporated Apparatus and method for automatic knowlege-based object identification
KR100305591B1 (ko) * 1998-07-22 2001-11-30 오길록 관절점기반동작정보를사용한동영상검색방법
GB2391676B (en) * 1999-07-05 2004-05-05 Mitsubishi Electric Inf Tech Method and apparatus for representing and searching for an object in an image
US6457766B1 (en) 2001-11-10 2002-10-01 Lee J. Telnack Vehicle streamlining structure

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06309465A (ja) * 1993-04-21 1994-11-04 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 線図形学習認識方法
JPH1055447A (ja) * 1996-05-21 1998-02-24 Monorisu:Kk オブジェクト認識方法およびその方法を用いた装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1252, issued 1997 (Heidelberg, Germany), pages 284-295, S. Abbasi et al., "Reliable Classification of Chrysanthemum Leaves through Curvature Scale Space". *
Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1311, issued 1997 (Heidelberg, Germany), pages 140-147, F. Mokhtarian et al., "A New Approach to Computation of Curvature Scale Space Image for Shape Similarity Retrieval". *

Also Published As

Publication number Publication date
KR20010073125A (ko) 2001-07-31
US7430338B2 (en) 2008-09-30
US7257277B2 (en) 2007-08-14
GB9915699D0 (en) 1999-09-08
KR100892470B1 (ko) 2009-04-10
GB2391099B (en) 2004-06-16
US20080131003A1 (en) 2008-06-05
GB2394349A (en) 2004-04-21
GB0401486D0 (en) 2004-02-25
CN1684094A (zh) 2005-10-19
GB2391374A (en) 2004-02-04
BR0006896A (pt) 2001-06-12
KR100448610B1 (ko) 2004-09-13
JP5236719B2 (ja) 2013-07-17
KR20070073925A (ko) 2007-07-10
CN1316082A (zh) 2001-10-03
WO2001003069A8 (fr) 2001-03-22
KR100732109B1 (ko) 2007-06-27
US20080056583A1 (en) 2008-03-06
KR20080100393A (ko) 2008-11-17
GB0324370D0 (en) 2003-11-19
US7505638B2 (en) 2009-03-17
JP4688382B2 (ja) 2011-05-25
US6931154B1 (en) 2005-08-16
CN1940932B (zh) 2010-06-16
GB2393839A (en) 2004-04-07
KR100809831B1 (ko) 2008-03-04
GB2394350A (en) 2004-04-21
CN1940932A (zh) 2007-04-04
CN1940934B (zh) 2010-06-16
US7532775B2 (en) 2009-05-12
US20050238236A1 (en) 2005-10-27
KR20040053208A (ko) 2004-06-23
KR20060066140A (ko) 2006-06-15
GB2391374B (en) 2004-06-16
CN1940933A (zh) 2007-04-04
RU2225034C2 (ru) 2004-02-27
US20070258659A1 (en) 2007-11-08
US7505628B2 (en) 2009-03-17
CN1940933B (zh) 2010-06-23
GB2391099A (en) 2004-01-28
GB0324377D0 (en) 2003-11-19
GB2394349B (en) 2004-06-16
US20080063310A1 (en) 2008-03-13
GB2393839B (en) 2004-06-16
CN1292387C (zh) 2006-12-27
GB2394350B (en) 2004-06-16
KR100944584B1 (ko) 2010-02-25
CN1940934A (zh) 2007-04-04
JP2011100468A (ja) 2011-05-19
GB2352075B (en) 2004-06-16
GB0401488D0 (en) 2004-02-25
KR100937273B1 (ko) 2010-01-18
CN1940935A (zh) 2007-04-04
GB0329841D0 (en) 2004-01-28
CN1940935B (zh) 2010-06-16
CN100399331C (zh) 2008-07-02
KR20030078932A (ko) 2003-10-08
GB2352075A (en) 2001-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5236719B2 (ja) 画像中に現れるオブジェクトを表示または検索する方法、その装置、コンピュータ・システム、及びコンピュータ・プログラム
JP4875200B2 (ja) 画像中に現れるオブジェクトを検索する方法、その装置、コンピュータ・プログラム、コンピュータ・システム、及びコンピュータ可読記憶媒体
US7664327B2 (en) Method, apparatus, computer program, computer system and computer-readable storage for representing and searching for an object in an image
MXPA01002353A (en) Method and device for displaying or searching for object in image and computer-readable storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 00801246.6

Country of ref document: CN

AK Designated states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): BR CN IN JP KR MX RU US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: IN/PCT/2001/279/CHE

Country of ref document: IN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 09786161

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: PA/a/2001/002353

Country of ref document: MX

Ref document number: 1020017002861

Country of ref document: KR

AK Designated states

Kind code of ref document: C1

Designated state(s): BR CN IN JP KR MX RU US

CFP Corrected version of a pamphlet front page

Free format text: UNDER (54) PUBLISHED TITLE IN JAPANESE REPLACED BY CORRECT TITLE

WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 1020017002861

Country of ref document: KR

WWR Wipo information: refused in national office

Ref document number: 1020017002861

Country of ref document: KR