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公开(公告)号：CN110363061A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910275679.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 计算机可读介质、训练对象检测算法的方法及显示装置。提供了一种头戴式显示器、一种方法和一种非暂时性计算机可读介质。用于获得对象的训练样本视图的方法的实施方式包括在存储器中存储对象的多个视图的步骤。所述方法还包括导出相邻视图之间的相似性得分的步骤，然后基于所述相似性得分来改变采样密度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102790841A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210046635.6
申请日：2012-02-27
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor： 李佳 , 米克海尔·布鲁斯尼钦 , 苏杰·苏库马兰
CPC classification number: H04N1/3873 , G06K2009/363 , H04N1/387
Abstract: 使用特征图像来映射对应于页面区域的像素，并创建页面对象和检测页面边界，以分割所扫描的书籍的图像。如下检测书脊区域：定位两个页面对象之间的纯背景区域，分析页面边界以检测页面边界的形状，以及分析页面边界的形状以检测书脊端点。利用页面边界，检查特征图像以检测像素值的顶部至底部降低和底部至顶部降低，以确定原始扫描图像中的阴影失真的角。还检测挤压失真和曲率失真。使用贝塞尔曲线来对在页面上检测到的三种失真中的每一种失真进行建模。通过首先定义梯形校正区域来校正检测到的失真。然后沿着梯形校正区域内的线应用强度、挤压和曲率校正。
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公开(公告)号：CN110895676B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201910856583.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 动态对象跟踪。一种使用移动摄像头来确定并显示环境中的对象的移动的方法，该方法包括以下步骤：识别位于后期图像中的环境中的后期环境特征、位于早期图像中的环境中的早期环境特征、以及位于早期图像中的对象上的早期对象特征。方法还包括以下步骤：使用早期对象特征和所确定的摄像头移动，估计后期图像中的对象特征。方法还包括以下步骤：在后期图像中定位匹配的对象特征，所述匹配的对象特征为后期图像中处于与所估计的对象特征相同位置处的实际对象特征。方法还包括以下步骤：如果匹配的对象特征的数量不超过阈值，则确定对象在早期图像与后期图像之间已经移动。
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公开(公告)号：CN110363061B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910275679.8
申请日：2019-04-08
Applicant: 精工爱普生株式会社
IPC: G06V20/20 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 计算机可读介质、训练对象检测算法的方法及显示装置。提供了一种头戴式显示器、一种方法和一种非暂时性计算机可读介质。用于获得对象的训练样本视图的方法的实施方式包括在存储器中存储对象的多个视图的步骤。所述方法还包括导出相邻视图之间的相似性得分的步骤，然后基于所述相似性得分来改变采样分辨率。
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公开(公告)号：CN110895676A
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201910856583.0
申请日：2019-09-11
Applicant: 精工爱普生株式会社
Abstract: 动态对象跟踪。一种使用移动摄像头来确定并显示环境中的对象的移动的方法，该方法包括以下步骤：识别位于后期图像中的环境中的后期环境特征、位于早期图像中的环境中的早期环境特征、以及位于早期图像中的对象上的早期对象特征。方法还包括以下步骤：使用早期对象特征和所确定的摄像头移动，估计后期图像中的对象特征。方法还包括以下步骤：在后期图像中定位匹配的对象特征，所述匹配的对象特征为后期图像中处于与所估计的对象特征相同位置处的实际对象特征。方法还包括以下步骤：如果匹配的对象特征的数量不超过阈值，则确定对象在早期图像与后期图像之间已经移动。
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公开(公告)号：CN102790841B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210046635.6
申请日：2012-02-27
Applicant: 精工爱普生株式会社
Inventor： 李佳 , 米克海尔·布鲁斯尼钦 , 苏杰·苏库马兰
CPC classification number: H04N1/3873 , G06K2009/363 , H04N1/387
Abstract: 使用特征图像来映射对应于页面区域的像素，并创建页面对象和检测页面边界，以分割所扫描的书籍的图像。如下检测书脊区域：定位两个页面对象之间的纯背景区域，分析页面边界以检测页面边界的形状，以及分析页面边界的形状以检测书脊端点。利用页面边界，检查特征图像以检测像素值的顶部至底部降低和底部至顶部降低，以确定原始扫描图像中的阴影失真的角。还检测挤压失真和曲率失真。使用贝塞尔曲线来对在页面上检测到的三种失真中的每一种失真进行建模。通过首先定义梯形校正区域来校正检测到的失真。然后沿着梯形校正区域内的线应用强度、挤压和曲率校正。
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