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公开(公告)号：CN104021391A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201310065959.9
申请日：2013-03-01
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种处理超声图像的方法和装置以及乳腺癌诊断设备。该方法包括：对接收的超声图像进行图像过分割以获得多层结构的分段；从获得的多层结构的分段中提取各分段特征；对接收的超声图像进行目标对象检测以产生过完整的滑动窗口作为检测窗口；将图像特征从检测窗口传递给获得的多层结构的分段；将提取的各分段特征和从检测窗口传递给分段的特征进行联合以对分段分类器进行训练；接收分段分类器的输出以将一元电压提供给成对的条件随机域CRF模型以得到分段的目标对象。
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公开(公告)号：CN103839248A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210477833.8
申请日：2012-11-22
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种图像分割方法和装置，所述图像分割方法包括：(a)从图像中检测感兴趣目标的初始轮廓；(b)根据对比度特性对初始轮廓上的点进行分类；(c)为不同种类的点构造不同的能量函数模型，基于构造的能量函数模型计算用于图像分割的曲线的演进函数，并根据演进函数在图像中移动水平集曲线；(d)确定移动后的水平集曲线是否已经收敛，如果确定水平集曲线已经收敛，则将移动后的水平集曲线输出为图像分割的结果，如果确定移动后的水平集曲线没有收敛，则以移动后的水平集曲线的作为初始轮廓，再次执行步骤(b)和步骤(c)，直到得到收敛的水平集曲线为止。
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公开(公告)号：CN101408943A
公开(公告)日：2009-04-15
申请号：CN200710163821.7
申请日：2007-10-09
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供一种生成用于人脸检测的训练集的方法，包括：通过将包括在输入的基础训练集中的所有样本图像转换为灰度级并且缩放到标准大小来对所述图像进行规一化；将规一化的基础训练集聚类到预定数目的具有近似大小的子训练集，包括在每个所述子训练集的样本彼此相似；并且对从所述聚类的标准获得的每个子训练集执行以下步骤以形成压缩的训练集：通过从所述子训练集去除预定比例的外围样本来对所述子训练集净化，通过选择代表样本分布的样本并将选择的样本添加到缩减的子训练集来缩减子训练集的大小。
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公开(公告)号：CN104732509B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201310701429.9
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 公开一种自适应图像分割方法和设备。所述自适应图像分割方法包括以下步骤：从输入图像提取感兴趣区域（ROI）；提取ROI的一种或者更多种特征，并基于提取的特征对ROI进行分类；针对不同类型的ROI产生不同的初始前景分布；基于产生的初始前景分布对ROI进行分割，以获得目标对象区域。
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公开(公告)号：CN103778600B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201210411592.7
申请日：2012-10-25
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域，并且为每个兴趣区域打分作为其检测分数，其中，M＞0；多参数分割器，用于分别使用K个肿瘤分割算法从所述M个兴趣区域中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录检测分数，其中，K＞0；特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对每个候选肿瘤轮廓进行评价打分；融合器，用于根据所述M*K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M*K个候选肿瘤轮廓当中选择最终分割出的肿瘤轮廓。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103679685B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201210335088.3
申请日：2012-09-11
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 提供一种图像处理系统和图像处理方法。一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像获取器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从影像获取单元获取的二维乳腺超声波影像检测包含乳腺肿瘤的肿瘤区域；脊检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测脊信息；肿瘤分割器，用于基于水平集从检测的肿瘤区域分割出乳腺肿瘤，其中，以检测的肿瘤区域作为初始轮廓曲线为所述二维乳腺超声波影像建立水平集函数，并根据脊检测单元检测的脊信息迭代地限制轮廓曲线的水平集演化，以最小化所述轮廓曲线的能量函数。
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公开(公告)号：CN102456127B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201010518885.6
申请日：2010-10-21
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供了一种头部姿态估计设备和方法。所述头部姿态估计设备包括：多视角图像捕获单元，从多个视角捕获多视角图像；检测单元，从多个视角选择显著视角，并对选择的显著视角的图像检测特征点；跟踪单元，针对显著视角的图像跟踪由检测单元检测的特征点；姿态估计单元，基于检测单元检测的特征点或跟踪单元跟踪的特征点来估计头部姿态。所述头部姿态估计设备和方法在特征点跟踪和检测方面减少计算量和所需时间，从而显著改善了实时性，并在特征点跟踪方面对跟踪的特征点进行校正，从而改善了跟踪结果。
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公开(公告)号：CN104766088A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201410006969.X
申请日：2014-01-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种从三维图像中检测物体的系统和方法。所述系统包括：基于多通道Haar特征的检测单元，从输入的三维图像提取多通道三维Haar特征值，通过利用提取的多通道三维Haar特征值获得目标物体的窗口位置和概率；基于相位特征的检测单元，从输入的三维图像中提取相位特征，并基于相位特征获得具有相位特征的物体的分布概率；多检测合并单元，合并基于多通道Haar特征获得的目标物体的概率和基于相位特征获得的具有相位特征的物体的分布概率，并基于合并得到的概率得到目标物体的位置和大小。
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公开(公告)号：CN101996416B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN200910168295.2
申请日：2009-08-24
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明提供一种3D人脸捕获的方法和设备，所述方法包括：获得人脸彩色图像；获得人脸深度图像；将人脸彩色图像和人脸深度图像进行对齐；对人脸彩色图像进行二维建模，将建模的二维人脸区域罩在图像对齐模块输出的图像上，以获得三维人脸模型；去除三维人脸模型的深度噪声；以及将三维人脸模型和三维人脸模板对齐，并且基于三维人脸模型和三维人脸模板之间的匹配来去除剩余噪声，以获得精确的三维人脸模型。
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公开(公告)号：CN102456127A
公开(公告)日：2012-05-16
申请号：CN201010518885.6
申请日：2010-10-21
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 提供了一种头部姿态估计设备和方法。所述头部姿态估计设备包括：多视角图像捕获单元，从多个视角捕获多视角图像；检测单元，从多个视角选择显著视角，并对选择的显著视角的图像检测特征点；跟踪单元，针对显著视角的图像跟踪由检测单元检测的特征点；姿态估计单元，基于检测单元检测的特征点或跟踪单元跟踪的特征点来估计头部姿态。所述头部姿态估计设备和方法在特征点跟踪和检测方面减少计算量和所需时间，从而显著改善了实时性，并在特征点跟踪方面对跟踪的特征点进行校正，从而改善了跟踪结果。
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