[发明专利]采用神经网络定位对象图像中的感兴趣点的系统和方法无效
| 申请号： | 200680014936.3 | 申请日： | 2006-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN101171598A | 公开（公告）日： | 2008-04-30 |
| 发明（设计）人： | 克里斯托弗·加西亚;斯特凡·多弗内尔 | 申请（专利权）人： | 法国电信公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人： | 吴丽丽 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 法国;FR |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于定位对象图像中的至少两个感兴趣点的系统。根据本发明，一种这样的系统使用人工神经网络并具有分层的体系结构，包括：接收所述对象图像的输入层(E)；至少一个中间层(N4)，被称为第一中间层，包括多个神经元(N41)，这些神经元可被用于生成至少两个显著性图(R5m)，每个显著性图与所述对象图像中一个不同的预定义的感兴趣点相关联；和至少一个包含上述显著性图(R5m)的输出层(R5)，所述图包括多个神经元，每个神经元与第一中间层的所有神经元相连。根据本发明，借助于在每个显著性图上的唯一全局最大值的位置(171，172，173，174)，在对象图像中定位所述感兴趣点。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 神经网络 定位 对象 图像 中的 感兴趣 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于定位对象图像中的至少两个感兴趣点的系统，其特征在于该系统应用人工神经网络并呈现分层的体系结构，该系统包括：接收所述对象图像的输入层(E)；至少一个中间层(N4)，被称为第一中间层，包括多个神经元(N41)，这些神经元使得能够生成至少两个显著性图(R5m)，每个显著性图与所述对象图像的一个预定义的不同的感兴趣点相关联；至少一个包括所述显著性图(R5m)的输出层(R5)，所述显著性图包括多个神经元，每个神经元与所述第一中间层的所有神经元相连，借助于在每个所述显著性图上的唯一总体最大值的位置(171，172，173，174)，在对象图像中定位所述感兴趣点。
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