[发明专利]基于通用自适应3D模型的对象识别在审
| 申请号： | 201780076996.6 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110199293A | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | L·勒塞尔夫 | 申请（专利权）人： | 玛涅蒂马瑞利有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 魏子翔;杨晓光 |
| 地址： | 意大*** | 国省代码： | 意大利;IT |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于自动配置用于识别可变形态的一类对象的系统的方法，包括以下步骤：向机器学习系统提供足以识别对象场景的图像序列中的一类对象的实例的初始数据集(10)；提供特定于该类对象的通用三维模型，该类对象的形态可由一组参数定义；借助于相机(12)获取场景的图像序列；使用初始数据集识别所获取的图像序列中的该类对象的图像实例(14)；采用所识别的图像实例(14)映射通用三维模型(16)；记录由通用模型的映射产生的参数(20)的变化范围；基于通过改变所记录的变化范围中的参数的通用模型，合成多个三维对象(22)；以及通过图像的平面中的合成对象(24)的投影来完成学习系统的数据集(10)。 | ||
| 搜索关键词： | 图像序列 初始数据集 三维模型 通用模型 图像 映射 机器学习系统 通用自适应 对象场景 对象识别 合成对象 三维对象 学习系统 自动配置 通用 数据集 组参数 可变 记录 投影 相机 合成 场景 | ||
【主权项】：
1.一种方法，用于自动配置用于识别可变形态的一类对象的系统，所述方法包括以下步骤：·向机器学习系统提供足以识别对象场景的图像序列中的该类对象的实例的初始数据集(10)；·提供特定于该类对象的通用三维模型，该类对象的形态可由一组参数定义；·使用相机(12)获取所述场景的图像序列；·使用所述初始数据集识别所获取的图像序列中的该类对象的图像实例(14)；·使所述通用三维模型(16)符合识别的图像实例(14)；·存储由所述通用模型的构造产生的所述参数(20)的变化范围；·通过改变所存储的变化范围中的所述参数，从所述通用模型合成多个三维对象(22)；以及·采用所述图像的平面中的所述合成对象(24)的投影来补充所述学习系统的所述数据集(10)。
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