G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/46 (2006.01) G06K 9/64 (2006.01)
Patent
CA 2255957
The identification of hidden data, such as feature-based control points in an image, from a set of observable data, such as the image, is achieved through a two-stage approach. The first stage involves a learning process, in which a number of sample data sets, e.g. images, are analyzed to identify the correspondence between observable data, such as visual aspects of the image, and the desired hidden data, such as the control points. Two models are created. A feature appearance-only model is created from aligned examples of the feature in the observed data. In addition, each labeled data set is processed to generate a coupled model of the aligned observed data and the associated hidden data. In the image processing embodiment, these two models might be affine manifold models of an object's appearance and of the coupling between that appearance and a set of locations of the object's surface. In the second stage of the process, the modeled feature is located in an unmarked, unaligned data set, using the feature appearance-only model. This location is used as an alignment point and the coupled model is then applied to the aligned data, giving an estimate of the hidden data values for that data set. In the image processing example, the object's appearance model is compared to different image locations. The matching locations are then used as alignment points for estimating the locations on the object's surface from the appearance in that aligned image and from the coupled model.
L'identification de données cachées, tels que des points de commande pilotés en fonction des caractéristiques dans une image, à partir d'un ensemble de données pouvant être observées, telle que l'image, est réalisée selon une approche en deux étapes. La première étape comprend un processus d'apprentissage, dans lequel un certain nombre d'ensembles de données échantillons, par exemple, des images, sont analysés pour identifier la correspondance entre les données pouvant être observées, comme les aspects visuels de l'image, et les données cachées requises, comme les points de commande. Deux modèles sont créés. Un modèle à aspect de caractéristique uniquement est créé à partir des exemples alignés de la caractéristique dans les données observées. En outre, chaque ensemble de données marqué est traité pour générer un modèle couplé des données observées alignées et des données cachées associées. Dans le mode de réalisation de traitement de l'image, ces deux modèles peuvent être des modèles d'ensembles affines de l'apparence d'un objet et du couplage entre cet aspect et un ensemble d'emplacements sur la surface de l'objet. Dans la deuxième étape du procédé, la caractéristique modelée est localisée dans un ensemble de données non alignées, non marquées, à l'aide du modèle d'aspect de la caractéristique uniquement. Cet emplacement est utilisé comme point d'alignement et le modèle couplé est ensuite appliqué aux données alignées, ce qui permet d'obtenir une estimation des valeurs des données cachées pour cet ensemble de données. Dans l'exemple de traitement d'image, le modèle d'aspect de l'objet est comparé à différents emplacements d'images. Les emplacements correspondants sont ensuite utilisés comme points d'alignement pour estimer les emplacements sur la surface de l'objet à partir de l'aspect dans cette image alignée et à partir du modèle couplé.
Bregler Christoph
Covell Michele
Gowling Lafleur Henderson Llp
Interval Research Corporation
LandOfFree
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