TW201536051A - 基於場景辨識的影像處理 - Google Patents

基於場景辨識的影像處理 Download PDF

Info

Publication number
TW201536051A
TW201536051A TW104104278A TW104104278A TW201536051A TW 201536051 A TW201536051 A TW 201536051A TW 104104278 A TW104104278 A TW 104104278A TW 104104278 A TW104104278 A TW 104104278A TW 201536051 A TW201536051 A TW 201536051A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image
retrieved
scene recognition
time series
images
Prior art date
Application number
TW104104278A
Other languages
English (en)
Other versions
TWI578782B (zh
Inventor
Henricus Meinardus Ge Stokman
Original Assignee
Euclid Vision Technologies B V
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from PCT/EP2014/052471 external-priority patent/WO2015117672A1/en
Priority claimed from US14/616,634 external-priority patent/US9426385B2/en
Application filed by Euclid Vision Technologies B V filed Critical Euclid Vision Technologies B V
Publication of TW201536051A publication Critical patent/TW201536051A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI578782B publication Critical patent/TWI578782B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/02—Editing, e.g. varying the order of information signals recorded on, or reproduced from, record carriers
    • G11B27/031—Electronic editing of digitised analogue information signals, e.g. audio or video signals
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/19—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier
    • G11B27/28—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel by using information detectable on the record carrier by using information signals recorded by the same method as the main recording
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
    • G06F16/68—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/683—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G—PHYSICS
    • G11—INFORMATION STORAGE
    • G11B—INFORMATION STORAGE BASED ON RELATIVE MOVEMENT BETWEEN RECORD CARRIER AND TRANSDUCER
    • G11B27/00—Editing; Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Monitoring; Measuring tape travel
    • G11B27/10—Indexing; Addressing; Timing or synchronising; Measuring tape travel
    • G11B27/102—Programmed access in sequence to addressed parts of tracks of operating record carriers
    • G11B27/105—Programmed access in sequence to addressed parts of tracks of operating record carriers of operating discs

Abstract

描述了使得能實況地防止記錄及/或顯示不想要的影像的數位影像處理。提供了一種用於處理影像時間序列的設備。該設備被配置成：從記憶體檢索影像時間序列中的影像；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、及/或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。檢索影像、執行場景辨識、以及執行動作可以即時地執行。該動作可包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止儲存所檢索的影像，防止顯示所檢索的影像，擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。

Description

基於場景辨識的影像處理 【相關申請案的交叉引用】
本案依據專利法.§§ 119(a)-(d)和365(a)主張以下各項的優先權和權益：(i)於2014年2月7日提出申請的題為DEVICE FOR PROCESSING A TIME SEQUENCE OF IMAGES,ALLOWING SCENE DEPENDENT IMAGE MODIFICATION(用於處理影像時間序列、允許場景依賴式影像修改的設備)的PCT國際申請案第PCT/EP2014/052471號，其經由援引納入於此；(ii)於2014年2月10日提出申請的題為DEVICE FOR PROCESSING A TIME SEQUENCE OF IMAGES,ALLOWING SCENE DEPENDENT IMAGE MODIFICATION(用於處理影像時間序列、允許場景依賴式影像修改的設備)的PCT國際申請案第PCT/EP2014/052557號，其經由援引納入於此；(iii)於2014年2月13日提出申請的題為DEVICE FOR PROCESSING A TIME SEQUENCE OF IMAGES,ALLOWING SCENE DEPENDENT IMAGE MODIFICATION(用於處理影像時間序列、允許場景依賴式影像修改的設備)的PCT國際申請案第PCT/EP2014/052864號，其經由援引納入於此；及(iv)於2014 年7月3日提出申請的題為DEVICE FOR PROCESSING IMAGES BASED UPON LIVE SCENE RECOGNITION ALLOWING SCENE DEPENDENT IMAGE MODIFICATION(BEFORE THE IMAGES ARE BEING RECORDED OR BEING DISPLAYED)(用於基於實況場景辨識來處理影像從而(在影像被記錄或被顯示之前)允許場景依賴式影像修改的設備)的PCT國際申請案第PCT/EP2014/064269號，其經由援引納入於此。
本文描述的實施例一般係關於影像處理領域，尤其係關於使得能實況地防止記錄、顯示、及/或儲存不想要的影像及/或視訊的數位影像處理。
過去十年開發了用於捕捉、處理、顯示、和過濾數位影像及/或視訊的設備。這些設備中的一些包括允許對所捕捉或儲存的影像進行預處理的影像處理器。預處理影像包括對影像執行降噪、顏色調整、白平衡、影像編碼和解碼、或此項技術中已知的其他預處理中的至少一者，以便在影像被記錄、顯示、及/或儲存之前改變影像的特性。在一些情形中，可在影像正被記錄及/或顯示時，對正被記錄及/或顯示的影像集中的至少一個影像執行預處理。例如，包括用於使視覺內容朦朧的影像過濾的預處理由Linda Criddle等人的美國專利申請案第2007/297641號(下文稱為「Criddle」)作了描述。在Criddle中，用於作比較的影像在先前被記錄並儲存在中 央伺服器上。由此，為了應用Criddle的影像過濾處理，對內容的審閱和分析由中央伺服器執行而非由正記錄或向使用者顯示影像的設備來執行。因此，Criddle的設備必須依賴於中央伺服器以及與中央伺服器通訊的裝置才能根據Criddle的影像過濾處理來執行正確的過濾。
眾所周知，照相濾鏡用於修改所記錄的影像。有時照相濾鏡被用於對影像作出僅細微的改變；其他時候，在不使用照相濾鏡的情況下影像將直接是不可能的。一些照相濾鏡(諸如色彩濾鏡)影響不同顏色的相對亮度--例如，紅色唇膏可經由不同濾鏡被渲染為從幾乎白色到幾乎黑色的任何顏色。一些照相濾鏡改變影像的色平衡，從而在白熾光下的照片顯示出它們被感知到的顏色，而非偏紅色調。存在以期望方式使影像失真的照相濾鏡--例如，擴散原本銳利的影像、添加星光效果、模糊或遮蓋影像等。
照相濾鏡已得到普及並且在流行應用(比如Instagram©、Camera+©、EyeEm©、Hipstamatic©、Aviary©等)中可用。這些照相濾鏡通常局部地或全域地調整影像的亮度、色度、飽和度、對比度，或者按紅色、綠色或藍色通道來調節顏色曲線。由這些照相濾鏡提供的其他典型功能包括經由如下方式來修改影像：應用顏色查閱資料表；覆蓋一或多個遮蓋濾鏡，諸如漸暈光欄(較暗的邊緣和角落)；修剪影像以調整寬度和高度；向影像添加邊框以產生例如Polaroid(寶麗萊)效果；及其組合。不同的照相濾鏡被應用於不同類型的影像以獲得在美學上令人愉悅的照片。例如，如 Mashable網站上發佈的題為「How to Choose the Best Instagram Filter for Your Photo(如何為您的照片選取最佳的Instagram濾鏡)」的文章中所解釋的。例如，由Instagram©應用提供的照相濾鏡的公知示例如下：用於人物特寫的Rise filter©；用於建築物的室外照片的Hudson filter©；用於自然室外快照的Sierra filter©；用於食物快照的Lo-Fi Filter©；用於夏季盛會、活動夜、燒烤、野餐的Sutro filter©；在影像有強陰影的情況下使用的Brannan filter©；在光和陰影在影像中很突出的情況下使用的Inkwell filter©；在影像有鮮明色彩(彩虹)的情況下使用的Hefe filter©；等等。
一旦使用者已捕捉或記錄了影像，就可按互動式模式對影像應用照相濾鏡操作或其組合，其中使用者手動地選擇提供期望美學效果的濾鏡。手動編輯所捕捉或記錄的照片例如可從Benjamin N.Alton等人的歐洲專利申請案第1695548號和Benjamin N.Alton等人的美國專利申請案第2006/0023077號中獲知。
本文描述的發明性概念的一或多個示例涉及數位影像處理，其使得能實況地防止記錄、顯示、及/或儲存不想要 的影像及/或視訊。
對於一個示例，提供了一種用於處理影像時間序列的設備。該設備被配置成：從記憶體檢索影像時間序列中的影像；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作可以即時地執行。該動作可包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。對於一個示例，該用於處理影像時間序列的設備被包括在成像系統中。對於一個示例，該用於處理影像時間序列的設備被包括在顯示系統中。對於一個示例，該用於處理影像時間序列的設備被包括在相機中。對於一個示例，該用於處理影像時間序列的設備被包括在顯示螢幕設備中。
對於一個示例，提供了一種儲存指令的非瞬態電腦可讀取媒體，該指令能由處理設備中的一或多個處理器執行。對於一個示例，由一或多個處理設備執行非瞬態電腦可讀取媒體中的指令使該一或多個處理設備執行用於處理影像時間序列的方法。對於一個示例，由該一或多個處理設備執行的用於處理影像時間序列的方法包括：從記憶體檢索影像時間序列中的影像，其中該影像時間序列被臨時儲存；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時 間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。對於該方法的一個示例，檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作是即時地執行的。對於該方法的一個示例，該動作包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。
對於一個示例，提供了一種電腦實現的用於處理影像時間序列的方法。對於一個示例，該電腦實現的用於處理影像時間序列的方法包括：從記憶體檢索該影像時間序列中的影像，其中該影像時間序列被臨時儲存在記憶體中；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時間序列的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。對於該電腦實現的方法的一個示例，檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作是即時地執行的。對於該電腦實現的方法的一個示例，該動作包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。
其他優點和特徵將從附圖和以下詳細描述中變得明顯。
100‧‧‧場景
100'‧‧‧場景
101‧‧‧室外場景
101'‧‧‧場景
102‧‧‧肖像場景
102'‧‧‧場景
103‧‧‧事件
200‧‧‧相機
201‧‧‧模組
202‧‧‧臨時記憶體
203‧‧‧模組
204‧‧‧模組
205‧‧‧辨識符
205'‧‧‧辨識符
206‧‧‧模組
207‧‧‧模組
210‧‧‧螢幕設備
本文描述的實施例作為示例而非限制在附圖的各幅圖中圖示，附圖中，相同的元件符號指示類似的元素。
圖1以方塊圖形式圖示了用於處理影像時間序列的設備；圖2以方塊圖形式圖示了包括用於處理影像時間序列的設備的成像系統；圖3以方塊圖形式圖示了包括用於處理影像時間序列的設備的顯示系統；圖4圖示了示例性相機對室外場景應用照相濾鏡，其中該示例性相機包括用於處理影像時間序列的設備；圖5圖示了示例性相機對肖像應用照相濾鏡，其中該示例性相機包括用於處理影像時間序列的設備；圖6圖示了示例性相機防止記錄不想要的事件，其中該相機包括用於處理影像時間序列的設備；及圖7圖示了示例性顯示螢幕設備防止顯示不想要的事件的場景，其中該示例性顯示螢幕設備包括用於處理影像時間序列的設備。
本文描述的實施例涉及使得能實況地防止記錄、顯示、及/或儲存不想要的影像的數位影像處理。對於一實施例，提供了一種用於處理影像時間序列的設備。該設備被配置成：從記憶體檢索影像時間序列中的影像；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動 作。對於進一步的實施例，檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作是即時地執行的。對於進一步的實施例，該動作包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。
至少一個所描述的實施例涉及成像系統，其包括用於捕捉影像的影像感測器、用於儲存影像的記憶體、以及以下在圖1-3中描述的設備。至少一些所描述的實施例涉及影像顯示系統，其包括用於接收供顯示的影像的記憶體、用於顯示影像的顯示裝置、以及以下在圖1-3中描述的設備。
本文描述的實施例亦涉及儲存用於數位影像處理的指令的非瞬態電腦可讀取媒體，該數位影像處理使得能實況地防止記錄、顯示、及/或儲存不想要的影像，這些指令包括電腦可執行代碼，這些代碼在由處理設備的一或多個處理器執行時將該處理設備配置成：從記憶體檢索影像時間序列中的影像；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。對於進一步的實施例，檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作是即時地執行的。對於進一步的實施例，該動作包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所 檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。對於一些實施例，資料載體設有包括以上描述的電腦可執行代碼的指令。對於其他實施例，信號(例如，非瞬態信號等)攜帶包括以上描述的電腦可執行代碼的指令的至少一部分。對於再其他實施例，將由電腦的一或多個處理器作為一或多個電腦可執行指令來執行的信號序列(例如，非瞬態信號序列等)包括含有以上描述的電腦可執行代碼的指令。
本文描述的實施例亦涉及電腦實現的用於對影像時間序列進行數位影像處理以使得能實況地防止記錄、顯示、及/或儲存不想要的影像的方法，該方法包括：從記憶體檢索影像時間序列中的影像；對所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於場景辨識的結果來對所檢索的影像執行動作。對於該電腦實現的方法的進一步示例，檢索影像、對所檢索的影像執行場景辨識、以及對所檢索的影像執行動作是即時地執行的。對於該方法的進一步實施例，該動作包括以下至少一者：調適所檢索的影像的至少一部分，修改所檢索的影像，防止將所檢索的影像儲存在資料儲存中，防止所檢索的影像在顯示裝置上顯示，從記憶體中擦除所檢索的影像，或者加密所檢索的影像。
基於場景辨識演算法的場景辨識使得以下在圖1-7中描述的發明性概念的一個實施例能理解在影像或視訊中捕捉的場景。對於此實施例，場景辨識包括以下至少一者：辨 識場景、辨識場景內的物件、或者辨識場景中的事件。以此方式理解場景可輔助防止不想要的場景、物件、或事件被相機、顯示裝置、成像系統等顯示、記錄、及/或儲存。例如，包括該設備的實施例的顯示裝置(例如，螢幕、監視器)將不能夠顯示兒童色情，即使顯示裝置將接收包含不想要的影像的輸入信號。在另一示例中，包括以下在圖1-7中描述的發明性概念的一個實施例的相機設備(例如，數位相機等)將不能夠記錄兒童色情場景的影像或視訊，即使該相機設備正對準兒童色情場景。在又一示例中，包括以下在圖1-7中描述的發明性概念的一個實施例的相機設備被實現成自動改進及/或過濾所捕捉的及/或所記錄的影像或視訊。
如本文所使用的，「影像」是指數位影像。通常，影像由圖元構成，這些圖元各自具有表示光量的數位值。影像可由圖片或照片來表示。影像可以是影像集的一部分。
如本文所使用的，「捕捉影像」及其變型是指捕捉影像而非記錄影像。記錄影像是與捕捉影像分開且相異的活動。
如本文所使用的，「記錄影像」及其變型是指在影像已被捕捉和處理之後記錄影像。
圖1以方塊圖形式圖示了經由模組201來接收數位化影像的設備。一或多個影像可以是場景100的表示。對於一個實施例，這些影像是影像時間序列。對於一個實施例，這些影像是實況影像序列。對於一個實施例，影像時間序列包括實況影像序列。這些影像被儲存在臨時記憶體202中。
對於一個實施例，所捕捉到的(諸)影像在模組203中經受場景辨識。場景辨識在上文描述。對於一個實施例，場景辨識包括使用以下至少一者來辨識不同類型的影像或視訊：(i)一或多個電腦視覺演算法；或(ii)一或多個機器學習演算法。
示例性場景辨識演算法包括以下至少一者：計算影像的獨特數位簽章並隨後將該簽名與其他照片的簽名進行匹配[特定實施例參見微軟公司2009年12月的Microsoft Photo DNA Fact Sheet(微軟照片DNA情況說明書)；或者2012年電腦視覺模式辨識會議中Heo等人的「Spherical hashing(球形散列)」]；區別特徵挖掘[特定實施例參見2011年電腦視覺模式辨識會議中Bangpeng Yao、Khoshla、Li Fei-Fie的「Combining randomization and discrimination for fine-grained image categorization(組合隨機化和鑑別以進行細細微性的影像分類)」]；基於輪廓的形狀描述符[特定實施例參見Hu、Jia、Ling、Huang的「Multiscale Distance Matrix for Fast Plant Leaf Recognition(用於快速植物葉辨識的多尺度距離矩陣)」，IEEE影像處理期刊(T-IP),21(11)：4667--4672,2012]；深度Fisher(費希爾)網路[特定實施例參見Simonyan、Vedaldi、Zisserman的「Deep Fisher Networks for Large-Scale Image Classification(用於大規模影像分類的深度Fisher網路)」，2013年神經資訊處理系統進展大會]； 詞袋/支援向量機[特定實施例參見Snoek等人的「The MediaMill TRECVID 2012 Semantic Video Search Engine(MediaMill TRECVID 2012語義視訊搜尋引擎)」，2012年美國蓋瑟斯堡第10屆TRECVID研討會會議記錄]；深度學習[特定實施例參見Krizhevsky,A.、Sutskever,I.和Hinton的「G.E.ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(深度迴旋神經網路下的G.E.影像網分類)」，神經資訊進展會議記錄25，MIT出版社，美國麻塞諸塞州劍橋市]；基於物件的特徵形狀和顏色的範本匹配[特定實施例參見R.Brunelli的「Template Matching Techniques in Computer Vision：Theory and Practice(電腦視覺中的範本匹配技術：理論和實踐)」，Wiley]；面部偵測[特定實施例參見Viola Jones的「Robust Real-Time Face Detection(穩健的即時面部偵測)」，國際電腦視覺雜誌，2004年]；臉孔辨識[特定實施例參見R.Brunelli和T.Poggio的「Face Recognition：Features versus Templates(臉孔辨識：特徵相對範本)」，關於PAMI的IEEE彙刊，1993年]；或以上各者之組合[特定實施例參見Snoek等人的「MediaMill at TRECVID 2013：Searching Concepts,Objects,Instances and Events in Video(TRECVID 2013年的MediaMill：視訊中的搜尋概念、物件、實例和事件)」，2013年美國蓋瑟斯堡第11屆TRECVID研討會會議記錄]。
對於一實施例，本文描述的發明性概念(例如，結合圖1所描述的設備)調適機器學習方法和軟體編譯技術以將場景辨識功能性嵌入在包括軟體代碼部分的電腦可執行指令集內，該指令集可在處理設備的資料處理器上執行。對於一個實施例，包括結合圖1描述的設備的處理設備被設計成適合裝在可攜式設備內，諸如但不限於相機、電話、智慧型電話、以及數位平板設備。對於一實施例，結合圖1描述的設備包括處理器設備並且被配置成經由調諧場景辨識的執行來比人眼所能達成的速度更快地捕捉和處理影像。結果，對於此實施例，經處理的影像即時地被調適並被防止顯示、記錄及/或儲存。對於一實施例，結合圖1描述的設備包括基於對影像內容的理解進行的對影像的自動增強和影像過濾。結合圖1描述的設備的一個實施例的優點在於，正操作包括此實施例的設備的使用者可免於不得不手動選擇照相濾鏡來在美學上改進該使用者想要操縱的所捕捉或記錄的影像或視訊。對於此實施例，結合圖1描述的設備基於被用於理解場景的場景辨識演算法的一或多個結果來自動應用此項技術中已知的一或多個照相濾鏡。
對於結合圖1描述的設備的一個實施例，基於模組204中的場景辨識的結果，辨識符205或205’可被應用於影像並被用於進一步處理表示場景100的影像。如以上結合模組203所描述的，在針對場景辨識對影像的處理期間，標識背景、物件、或事件中的至少一者。對於一實施例，在標識之後，向經處理的影像應用標籤、辨識符(例如，數字或字母)、或 散列函數中的至少一者。對於一實施例，向經處理的影像應用的標籤、辨識符(例如，數字或字母)、或散列函數與場景辨識的結果有關或相關。
對於結合圖1描述的設備的一實施例，由模組206執行一動作以更改影像。對於一個實施例，基於辨識符205或205’中的至少一者來執行或不執行該動作。對於一個實施例，該動作是基於辨識符205來進一步處理影像。對於另一實施例，基於辨識符205’來防止執行該動作。
對於一個實施例，該動作基於辨識符205與預定義辨識符相匹配，這進而觸發模組206中對影像的更改。對於一個實施例，若辨識符205’匹配，則防止執行該動作，即基於辨識符205’與預定義辨識符相匹配而防止對表示場景100的影像的更改。對於前兩個實施例中的每一者，經更改/未經更改的影像現在表示場景100’，且被儲存在臨時記憶體202中。
對於一個實施例，當在模組206中執行動作時，表示場景100’的經更改/未經更改的影像的諸部分可被修改(例如，模糊化等)。對於一個實施例，該動作包括以下至少一者：場景修改，其包括將場景100的至少一部分調適為場景100’；將表示場景100的一或多個經處理影像修改為表示場景100’的一或多個經修改影像；阻止儲存表示場景100的一或多個影像；阻止顯示表示場景100的一或多個影像；從記憶體202中刪除表示場景100的一或多個影像；或者加密表示場景100的一或多個影像。對於另一實施例，該動作包括向表示場景100的一或多個影像應用此項技術中已知的照相濾鏡以獲得表示場 景100’的一或多個經修改影像。
對於一個實施例，將表示場景100的一或多個經處理影像修改為表示場景100’的一或多個經修改影像是使用此項技術中已知的影像修改演算法來執行的。對於一個實施例，修改動作是即時地執行的。具體而言，可即時地使用影像修改演算法以將表示場景100的一或多個經處理影像修改為表示場景100’的一或多個經修改影像。對於一實施例，該等修改動作可被應用於表示場景100的影像時間序列。例如，表示場景100的影像合起來是在攝影期間被用於形成場景100的視訊的順序影像記錄。對於一實施例，在影像或影像序列(例如，表示場景100的一或多個影像)被記錄、顯示、及/或儲存之前執行修改動作。以此方式，影像辨識可(i)對在實況預覽(例如，實況影像序列、影像時間序列等)中捕捉和呈現的影像執行；(ii)僅對來自該實況序列的所捕捉影像的子集執行；或者(iii)對在預覽中顯示的每個影像執行。
對於一些實施例，結合圖1描述的設備可任選地與伺服器(未圖示)通訊。此類伺服器可以是一個伺服器設備--例如，在遠端位置處的電腦設備。替換地，對於一些實施例，伺服器是指經由一或多個資料連接來連接的、在同一位置處及/或在實體上/地理上位於彼此的遠端位置處的一或多個伺服器設備。
對於一個實施例，結合圖1描述的設備包括用於儲存表示場景100’的一或多個經更改/未經更改的影像的資料儲存(未圖示)。對於此實施例，該設備被適配成用於在將表示場 景100’的一或多個經更改/未經更改的影像儲存在資料儲存(未圖示)之前執行如上述及之動作。資料儲存可包括硬碟、固態盤(SSD)，但是亦可涉及外部儲存，例如遠端外部儲存(諸如雲端儲存)。
對於一個實施例，結合圖1描述的設備包括用於顯示表示場景100的一或多個影像或表示場景100’的一或多個影像的顯示裝置(未圖示)。對於此實施例，該設備被適配成在其顯示裝置上顯示(諸)影像之前執行動作。
影像記錄和影像顯示可共同地組合在單個設備上。許多常見影像記錄設備包括顯示裝置，其允許使用者在即時地捕捉影像時直接查看影像。在這些常見影像記錄設備中的一些設備中，顯示裝置用作允許使用者修改所捕捉影像的取景器。例如，一旦使用者選擇了用於捕捉或記錄照片或影片的按鈕，常見影像記錄設備的影像感測器就捕捉表示圖片或影片的影像或影像序列。在該示例中，該(些)影像隨後由常見影像記錄設備的影像處理器進行預處理並被儲存在該常見影像記錄設備的記憶體中。通常，所捕捉的(諸)影像亦在作為常見影像記錄設備的一部分的顯示裝置上顯示。在此類情形中，使用者可手動應用進一步的影像處理--例如，過濾、紅眼消除等。對於一個實施例，結合圖1描述的設備被包括在具有顯示裝置、影像感測器、影像處理器和記憶體的影像記錄設備中。對於該實施例，該設備使得能在使用影像記錄設備來預覽、顯示、記錄及/或儲存影像之前執行場景辨識或影像修改動作(如上所述)中的至少一者。
一些常見影像記錄設備可處於高載模式或連續捕捉模式，以使得能在快速序列中捕捉視訊或一系列影像。在該高載模式或連續捕捉模式中，可捕捉影像時間序列。例如，影像以視訊訊框率被捕捉並被用於建立影片。通常，此類訊框率為至少20訊框/秒(fps)，或更具體地，為至少30fps。影像時間序列的一個示例包括影片記錄，如前一示例中所描述的。影像時間序列的一個示例包括經由數位相機的取景器或顯示裝置的官能實況視圖。具體而言，當使用常見影像記錄設備的數位取景器時，經由該取景器來顯示官能實況影像序列。影像時間序列的一個示例包括實況影像序列。對於一個實施例，影像時間序列包括影像、影像序列、視訊記錄、實況影像視圖、或實況影像序列中的至少一者。
可處於高載模式或連續捕捉模式的影像記錄設備的一個實施例包括結合圖1描述的設備。對於此實施例，該設備向正在取景器上顯示的每個影像應用如結合圖1所描述的動作。影像時間序列可具有時基。影像之間的時間可以是恆定的，諸如在影片中那樣。影像時間序列亦可包括後續影像短脈衝，每個短脈衝在後續短脈衝之間具有相同或不同時間。對於一實施例，對影像時間序列中的至少一個影像執行如上述及之動作。例如，對影像時間序列(例如，表示場景100的影像)中的影像執行場景辨識。對於此示例，在該影像之後或之前的影像可使用相同或不同動作來處理。由此，若經受場景辨識的影像之間的時間是相對較小的--例如，相對於人的視覺能力而言是較小的--則幾乎持續的視覺影像序列可 被處理。對於一實施例，結合圖1描述的設備被適配成用於對影像時間序列的至少子集執行場景辨識。例如，影像時間序列中的一組連續影像經受場景辨識。替換地，影像時間序列中的每第n個影像可經受場景辨識。
對於一個實施例，結合圖1描述的設備允許動作取決於場景辨識的結果。對於此實施例，該設備被適配成基於向(諸)影像應用場景辨識演算法的一或多個結果來向該(些)影像應用辨識符。辨識符可以是數字或字母。辨識符亦可以是另一類型的標籤--例如，散列函數。對於進一步的實施例，若該辨識符匹配於預定義辨識符，則基於該匹配，結合圖1描述的設備對影像執行特定動作。例如，若場景、物件、或事件改變，則結合圖1描述的設備亦回應於改變的場景、物件、或事件來改變動作。如上所述，對於一個實施例，該動作包括以下至少一種影像修改，包括調適影像的至少一部分，將影像修改為經修改影像，阻止儲存影像，或從記憶體擦除影像，加密影像。
對於一實施例，影像時間序列包括實況影像序列或形成視訊影片的影像序列中的至少一者。對於此實施例，整個時間序列中的一或多個影像可經受場景辨識。
對於一實施例，場景辨識演算法包括以下至少一者：計算影像的獨特數位簽章並隨後將該簽名與其他照片的簽名進行匹配；區別特徵挖掘；計算並使用基於輪廓的形狀描述符；計算並使用深度Fisher(費希爾)網路；計算並使用詞袋；計算並使用支援向量機；計算並使用深度學習；計算並 使用面部偵測；或者計算並使用基於物件的特徵形狀和顏色的範本匹配。
對於一個實施例，由設備修改影像包括使影像的至少一部分模糊。例如，場景中已被辨識出的一部分被模糊，場景中已被辨識出的對象被模糊，場景中已被辨識出的事件被模糊，等等。以此方式，結合圖1描述的設備使得能夠在記錄、顯示、及/或儲存影像之前模糊該影像的各部分。由此，或許有可能提供無法記錄、顯示、及/或儲存不想要的場景(或那些場景內的事件及/或物件)的影像記錄器、數位相機、或電腦顯示器。
對於一實施例，結合圖1描述的設備執行一或多個動作，包括經由向影像應用一或多個照相濾鏡來處理影像。照相濾鏡是此項技術中已知的。對於一實施例，結合圖1描述的設備包括適配成用於捕捉影像的影像感測器，其中對該影像執行場景辨識，並且對所捕捉的影像執行動作。對於進一步的實施例，在捕捉下一影像之前對所捕捉的影像執行動作。對於另一實施例，該設備包括用於捕捉形成影片的一系列影像的影像感測器，其中對這些影像中的至少一個影像執行場景辨識，並且對該至少一個所捕捉的影像執行動作。對於再另一實施例，在捕捉至少一個下一影像之前對該至少一個所捕捉的影像執行動作。
如上所述，本文描述的發明性概念的一個實施例調適機器學習方法和軟體編譯技術以將場景辨識功能性嵌入在包括軟體代碼部分的電腦可執行指令集內。對於一個實施例 ，該電腦可執行指令集是用資料載體來提供的。對於一個實施例，信號(例如，非瞬態信號)攜帶該電腦可執行指令集的至少一部分。對於一個實施例，表示該電腦可執行指令集的信號序列可在電腦上被執行。
圖2示意性地圖示了經由相機200來捕捉影像的成像系統。對於一個實施例，結合圖1描述的設備是影像記錄設備(例如，結合圖2描述的包括相機200的成像系統、相機200本身等)的一部分。相機200可包括用於捕捉一或多個影像的影像感測器。影像感測器可由互補金屬氧化物半導體(CMOS)裝置或此項技術中已知的用於形成影像感測器的任何其他裝置--例如，半導體電荷耦合裝置(CCD)、N型金屬氧化物半導體(NMOS)技術等--來形成。對於一個實施例，影像感測器是空間影像感測器，其允許捕捉至少為二維影像的一或多個影像。
對於一個實施例，相機200捕捉表示場景100的一或多個影像。這些影像被儲存在臨時記憶體202中，如以上結合圖1所描述的。由相機200的影像感測器所捕捉的影像從影像感測器定時取出或讀出並被數位化成表示數位圖元影像的數位值流。在一些情形中，影像記錄設備(例如，相機200)可包括用於提供對所捕捉的影像的一些預處理和臨時儲存202的影像處理器。這種預處理的示例包括顏色校正、白平衡、降噪、用於將影像轉換及/或壓縮成不同數位檔案格式的影像轉換等。
接下來，這些影像在模組203中經受場景辨識。場景 辨識是根據以上結合圖1提供的描述來執行的。基於模組204中的場景辨識的結果，可向影像提供辨識符205或205’。辨識符是根據以上結合圖1提供的描述來提供的。基於辨識符，可在模組206中對影像執行一或多個動作(如以上結合圖1描述的)或者可防止對影像執行動作(如以上結合圖1描述的)。
接下來，表示場景100的影像(其現在表示場景100’)被儲存在臨時記憶體202中(如以上結合圖1所描述的)。此外，對於一個實施例，在模組207中記錄表示場景100’的一或多個影像。
對於成像系統的一個實施例(諸如結合圖2描述的成像系統)，影像、影像集、或影像序列被儲存到記憶體中，並且可被預處理以使得該(些)影像能被顯示。成像系統可包括顯示螢幕(例如，OLED面板、LCD面板等)，或者可包括用於將圖片或影片投影在遠端螢幕上的投影儀。通常，影像、影像集或影像序列被編碼或解碼。
對於一實施例，成像系統包括以上結合圖1所描述的設備。對於此實施例，該設備使一或多個影像經受場景辨識演算法，並且結果所得的辨識符被應用於經處理的影像。對於此實施例，基於一或多個結果所得的辨識符，對經處理的影像執行(如以上所描述的)動作之一。具體而言，在經由顯示螢幕或投影儀向使用者呈現影像之前執行這些動作。
圖3示意性地圖示了經由模組201來接收數位化影像的顯示系統。這些影像表示場景100。這些影像可儲存在臨時記憶體202中，如以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述的。 接下來，在模組203中應用場景辨識，如以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述的。基於模組204中場景辨識的結果，可向影像提供辨識符205。可如以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述地提供辨識符205。可在模組206中對影像執行動作，及/或辨識符205’可被用於防止更改影像。執行該動作是根據以上結合圖1或圖2所提供的描述中的至少一者。
接下來，表示場景100的影像(其現在表示場景100’)可被儲存在臨時記憶體202中，如以上結合圖1或圖2所描述的。對於顯示系統的一個實施例，表示場景100’的一或多個影像被顯示在螢幕210上。
對於影像顯示裝置的一個實施例(例如，結合圖3描述的影像顯示裝置)，影像、影像集、或影像序列被儲存到記憶體中，並且可被預處理以使得該(些)影像能被顯示。影像顯示裝置可包括顯示螢幕(例如，OLED面板、LCD面板等)，或者可包括用於將圖片或影片投影在遠端螢幕上的投影儀。通常，影像、影像集或影像序列被編碼或解碼。
對於一實施例，影像顯示裝置包括以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述的設備。對於此實施例，該設備使一或多個影像經受場景辨識演算法，並且結果所得的辨識符被應用於經處理的影像。對於此實施例，對經處理的影像執行一或多個動作，如以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述的。對於一個實施例，基於辨識符來執行或防止執行動作，如以上結合圖1或圖2中的至少一者所描述的。具體而言，在經由顯示螢幕或投影儀向使用者呈現影像之前執行這些動作。
圖4圖示了示例性相機200，其使用如以上在圖1、圖2或圖3中的至少一者中描述的場景辨識來辨識室外場景101。對於一個實施例，相機自動地對場景101的經處理影像應用特定的照相濾鏡，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。經修改影像隨後被顯示在相機200的取景器上以呈現經美學增強的場景101’，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。另外，相機200允許修改(例如，模糊)場景101的至少一部分。可使用一或多個照相濾鏡來修改(例如，模糊)場景101的不想要的部分。以此方式，可防止相機200的使用者遭遇不想要的場景。
圖5圖示了示例性相機200，其使用如以上在圖1、圖2或圖3中的至少一者中描述的場景辨識來辨識肖像場景102。圖5的相機200自動地對肖像場景102的經處理影像應用特定的照相濾鏡，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。另外，相機200在相機200的取景器上顯示經修改影像以呈現經美學增強的場景102’，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。因此，相機200允許設備對官能實況影像或對實況影像序列執行一或多個動作，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。
圖6示意性地示出相機200，其使用如以上在圖1、圖2或圖3中的至少一者中描述的場景辨識來辨識不想要的事件103。圖6的相機200自動阻止事件103的經處理影像並且不在相機200上記錄該事件。辨識不想要的事件103以及後續阻止該不想要的事件是如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所 描述地執行的。例如，不想要的事件103可被防止，從而小孩或成人不會面臨影像或影片中的暴力、色情、虐待、或成人內容。場景辨識(如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的)被用於解讀影像並標識不想要的事件103。此辨識的結果隨後被用於阻止、更改、或模糊不想要的事件103。對於一個實施例，當在影片重播期間在場景中存在不想要的事件103(或不想要的物件/部分)時，即時地進行阻止。
圖7圖示了顯示螢幕設備210，其使用如以上在圖1、圖2或圖3中的至少一者中描述的場景辨識來辨識不想要的事件103。顯示螢幕設備自動擦除事件103的經處理影像並且不在顯示螢幕設備210上(例如，在顯示螢幕設備210的顯示面板上)顯示或呈現該事件，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的。辨識不想要的事件103以及後續擦除該不想要的事件是如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述地執行的。例如，不想要的事件103可被刪除以防止，從而小孩或成人不會面臨影像或影片中的暴力、色情、虐待、或成人內容。場景辨識(如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述的)被用於解讀影像並標識不想要的事件103。此辨識的結果隨後被用於擦除不想要的事件103。對於一個實施例，當在影片重播期間在場景中存在不想要的事件103(或不想要的物件/部分)時，即時地進行擦除。
本文描述的一或多個發明性概念涉及用於處理影像集的方法。對於一個實施例，該方法包括對該影像集中的至少一或多個影像執行場景辨識。場景辨識可如以上結合圖1、 圖2或圖3中的至少一者所描述地執行。對於一個實施例，該方法亦包括對該影像集中的一或多個後續影像執行動作，其中所執行的動作基於場景辨識的結果。對於一個實施例，如以上結合圖1、圖2或圖3中的至少一者所描述地執行該動作。對於一個實施例，對大型影像集或對影像資料庫執行該動作。對於一個實施例，該動作是自動的。對於一個實施例，該影像集是影像時間序列，其中影像時間序列包括兩個或更多個影像、影像序列、視訊記錄、一或多個影像的實況視圖、或實況影像序列中的至少一者。
如本文所使用的，術語「第一」、「第二」、「第三」和類似術語用於在類似元素間加以區分，而並非必然用於描述順序或時間次序。可以理解，如此使用的這些術語在適當情況下是可互換的，並且本文所描述的實施例能夠以不同於本文所描述或所圖示的其他順序來操作。
本文描述的包括設備或裝置的實施例可在操作期間被描述。如熟習此項技術者將清楚的，此類實施例不限於操作方法或操作中的設備。
應注意，本文描述的實施例圖示本發明而非限制本發明，且熟習此項技術者將能夠設計許多替換實施例而不脫離所附請求項的範疇。在請求項中，置於括弧中的任何元件符號不應被解釋為限制請求項。使用動詞「包括」及其變化形式並不排除存在除請求項中陳述的那些元素或操作以外的元素或操作。元素或操作之前的冠詞「一」或「一個」並不排除存在複數個此類元素或操作。本文描述的實施例可借助 於包括若干相異元件的硬體、以及借助於合適地程式設計的電腦來實現。本文描述的包括設備或裝備的實施例可包括一或多個裝置。這些裝置可由一或多個硬體項來實施。在互不相同的從屬請求項中敘述某些措施這一事實並不指示不能有利地使用這些措施的組合。
本文描述的一或多個發明性概念適用於包括如本描述及/或附圖中所闡述的一或多個表徵特徵的裝置或設備。本文描述的一或多個發明性概念涉及包括如本描述及/或附圖中所闡述的一或多個表徵特徵的方法或程序。
本文描述的一或多個發明性概念的各個態樣可被組合以提供額外優點。此外，本文描述的一或多個發明性概念的一些特徵可形成用於一或多個分案申請的基礎。
100‧‧‧場景
100'‧‧‧場景
101‧‧‧室外場景
101'‧‧‧場景
102‧‧‧肖像場景
102'‧‧‧場景
103‧‧‧事件

Claims (20)

  1. 一種用於處理一影像時間序列的設備，該設備被配置成：從一記憶體檢索該影像時間序列中的一影像，其中該影像時間序列被臨時儲存在該記憶體中；對該所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、及/或儲存該影像時間序列中的該等影像之前，基於該場景辨識的結果來對該所檢索的影像執行一動作。
  2. 如請求項1述及之設備，其中該動作包括以下至少一者：調適該所檢索的影像的至少一部分，修改該所檢索的影像，防止將該所檢索的影像儲存在一資料儲存中，防止該所檢索的影像在一顯示裝置上顯示，從該記憶體中擦除該所檢索的影像，或者加密該所檢索的影像。
  3. 如請求項1述及之設備，其中該執行場景辨識包括使用至少一個場景辨識演算法來處理該所檢索的影像。
  4. 如請求項3述及之設備，其中該處理包括標識該所檢索的影像中的一背景、一物件、或一事件中的至少一者。
  5. 如請求項1述及之設備，其中該設備被進一步配置成：在執行該場景辨識之後向該所檢索的影像應用一辨識符 。
  6. 如請求項5述及之設備，其中該辨識符包括一數字、一字母、一標籤、或一散列函數中的至少一者，並且其中該動作是基於該辨識符是否匹配一預定義辨識符來執行的。
  7. 如請求項1述及之設備，其中該檢索該影像、該執行對該所檢索的影像之該場景辨識、以及該執行對該所檢索的影像之該動作是即時地執行的。
  8. 如請求項7述及之設備，其中該影像時間序列之每一者影像按順序次序被檢索、經受該場景辨識、並經受該動作。
  9. 如請求項7述及之設備，其中該影像時間序列中的每第n個影像被檢索、經受該場景辨識、並經受該動作。
  10. 一種儲存指令的非瞬態電腦可讀取媒體，該等指令在由一處理設備中的一或多個處理器執行時使該處理設備執行用於處理一影像時間序列的一方法，該方法包括以下步驟：從一記憶體檢索該影像時間序列中的一影像，其中該影像時間序列被臨時儲存在該記憶體中；對該所檢索的影像執行一場景辨識；及在記錄、顯示、及/或儲存該影像時間序列中的該等影像之前，基於該場景辨識的結果來對該所檢索的影像執行一動 作。
  11. 如請求項10述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該動作包括以下至少一者：調適該所檢索的影像的至少一部分，修改該所檢索的影像，防止將該所檢索的影像儲存在一資料儲存中，防止該所檢索的影像在一顯示裝置上顯示，從該記憶體中擦除該所檢索的影像，或者加密該所檢索的影像。
  12. 如請求項10述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該執行場景辨識包括使用至少一個場景辨識演算法來處理該所檢索的影像。
  13. 如請求項12述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該處理包括標識該所檢索的影像中的一背景、一物件、或一事件中的至少一者。
  14. 如請求項10述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該方法進一步包括以下步驟：在執行該場景辨識之後向該所檢索的影像應用一辨識符。
  15. 如請求項14述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該辨識符包括一數字、一字母、一標籤、或一散列函數中的至少一者，並且其中該動作是基於該辨識符是否匹配一預定義辨識 符來執行的。
  16. 如請求項10述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該檢索該影像、該執行對該所檢索的影像之該場景辨識、以及該執行對該所檢索的影像之該動作是即時地執行的。
  17. 如請求項16述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該影像時間序列之每一者影像按順序次序被檢索、經受該場景辨識、並經受該動作。
  18. 如請求項16述及之非瞬態電腦可讀取媒體，其中該影像時間序列中的每第n個影像被檢索、經受該場景辨識、並經受該動作。
  19. 一種電腦實現的用於處理一影像時間序列的方法，該方法包括以下步驟：從一記憶體檢索該影像時間序列中的一影像，其中該影像時間序列被臨時儲存在該記憶體中；對該所檢索的影像執行場景辨識；及在記錄、顯示、及/或儲存該影像時間序列中的影像之前，基於該場景辨識的結果來對該所檢索的影像執行一動作。
  20. 如請求項20述及之電腦實現的方法，其中該檢索該影像、該執行對該所檢索的影像之該場景辨識、以及該執行對該 所檢索的影像之該動作是即時地執行的。
TW104104278A 2014-02-07 2015-02-09 基於場景辨識的影像處理 TWI578782B (zh)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2014/052471 WO2015117672A1 (en) 2014-02-07 2014-02-07 Processing a time sequence of images, allowing scene dependent image modification
EP2014052557 2014-02-10
EP2014052864 2014-02-13
PCT/EP2014/064269 WO2015117681A1 (en) 2014-02-07 2014-07-03 Live scene recognition allowing scene dependent image modification before image recording or display
US14/616,634 US9426385B2 (en) 2014-02-07 2015-02-06 Image processing based on scene recognition

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201536051A true TW201536051A (zh) 2015-09-16
TWI578782B TWI578782B (zh) 2017-04-11

Family

ID=53777352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW104104278A TWI578782B (zh) 2014-02-07 2015-02-09 基於場景辨識的影像處理

Country Status (7)

Country Link
EP (1) EP3103117A1 (zh)
JP (1) JP6162345B2 (zh)
KR (1) KR101765428B1 (zh)
CN (2) CN111326183A (zh)
BR (1) BR112016018024A2 (zh)
TW (1) TWI578782B (zh)
WO (1) WO2015117681A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI793585B (zh) * 2020-10-23 2023-02-21 南韓商韓領有限公司 用於基於影像過濾產品的系統與方法以及用於基於影像過濾物件的系統
TWI813181B (zh) * 2021-09-09 2023-08-21 大陸商星宸科技股份有限公司 影像處理電路與影像處理方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102401659B1 (ko) 2017-03-23 2022-05-25 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 이를 이용한 카메라 촬영 환경 및 장면에 따른 영상 처리 방법
CN107315812B (zh) * 2017-06-28 2019-10-25 武汉大学 一种云环境下基于词袋模型的图像安全检索方法
KR102557049B1 (ko) 2018-03-30 2023-07-19 한국전자통신연구원 Slam 기반 카메라 추적에서 라벨된 키프레임을 이용한 이미지 특징 매칭 방법 및 장치
US10992979B2 (en) 2018-12-04 2021-04-27 International Business Machines Corporation Modification of electronic messaging spaces for enhanced presentation of content in a video broadcast
CN112771612B (zh) * 2019-09-06 2022-04-05 华为技术有限公司 拍摄图像的方法和装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004519968A (ja) * 2001-04-17 2004-07-02 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像シーケンス中の位置を選択する方法及びシステム
JP2005151130A (ja) * 2003-11-14 2005-06-09 Canon Inc 画像出力装置、画像出力方法ならびに記憶媒体、プログラム
US20060023077A1 (en) 2004-07-30 2006-02-02 Microsoft Corporation System and method for photo editing
US20060274949A1 (en) * 2005-06-02 2006-12-07 Eastman Kodak Company Using photographer identity to classify images
CN100361451C (zh) * 2005-11-18 2008-01-09 郑州金惠计算机系统工程有限公司 基于内容的网络色情图像和不良图像检测系统
JP5160451B2 (ja) * 2006-01-31 2013-03-13 トムソン ライセンシング エッジ・ベースの空間‐時間的フィルタリングの方法および装置
US20070297641A1 (en) * 2006-06-27 2007-12-27 Microsoft Corporation Controlling content suitability by selectively obscuring
JP2008147838A (ja) * 2006-12-07 2008-06-26 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP2008271249A (ja) * 2007-04-20 2008-11-06 Seiko Epson Corp 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
US8934717B2 (en) * 2007-06-05 2015-01-13 Intellectual Ventures Fund 83 Llc Automatic story creation using semantic classifiers for digital assets and associated metadata
US8195689B2 (en) * 2009-06-10 2012-06-05 Zeitera, Llc Media fingerprinting and identification system
JP5163409B2 (ja) * 2008-10-03 2013-03-13 ソニー株式会社 撮像装置、撮像方法、およびプログラム
JP2010226495A (ja) * 2009-03-24 2010-10-07 Olympus Imaging Corp 撮影装置
CN101877223A (zh) * 2009-04-29 2010-11-03 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 影音编辑系统、方法及具有该影音编辑系统的电子设备
US8457469B2 (en) * 2009-04-30 2013-06-04 Sony Corporation Display control device, display control method, and program
US20110044563A1 (en) * 2009-08-24 2011-02-24 Blose Andrew C Processing geo-location information associated with digital image files
EP2413586B1 (en) * 2010-07-26 2014-12-03 Sony Corporation Method and device for adaptive noise measurement of a video signal
US8600106B1 (en) * 2010-08-31 2013-12-03 Adobe Systems Incorporated Method and apparatus for tracking objects within a video frame sequence
US20120086792A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-12 Microsoft Corporation Image identification and sharing on mobile devices
US20120274775A1 (en) * 2010-10-20 2012-11-01 Leonard Reiffel Imager-based code-locating, reading and response methods and apparatus
US8873851B2 (en) * 2012-06-29 2014-10-28 Intellectual Ventures Fund 83 Llc System for presenting high-interest-level images

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI793585B (zh) * 2020-10-23 2023-02-21 南韓商韓領有限公司 用於基於影像過濾產品的系統與方法以及用於基於影像過濾物件的系統
TWI813181B (zh) * 2021-09-09 2023-08-21 大陸商星宸科技股份有限公司 影像處理電路與影像處理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111326183A (zh) 2020-06-23
EP3103117A1 (en) 2016-12-14
TWI578782B (zh) 2017-04-11
KR20160119105A (ko) 2016-10-12
JP6162345B2 (ja) 2017-07-12
CN106165017A (zh) 2016-11-23
BR112016018024A2 (pt) 2017-08-08
KR101765428B1 (ko) 2017-08-07
JP2017511627A (ja) 2017-04-20
WO2015117681A1 (en) 2015-08-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI578782B (zh) 基於場景辨識的影像處理
US9426385B2 (en) Image processing based on scene recognition
TWI253860B (en) Method for generating a slide show of an image
TW201607314A (zh) 自動生成視訊以適合顯示時間
JP6340347B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
US20110080424A1 (en) Image processing
WO2016127478A1 (zh) 一种图像处理方法、装置和终端
TWI691209B (zh) 基於增強實境的視頻處理方法、裝置及電子設備
US9195880B1 (en) Interactive viewer for image stacks
EP2936796A1 (en) Recommending transformations for photography
TW201602922A (zh) 自動插入視頻成爲相片故事
CN103024607B (zh) 用于显示摘要视频的方法和设备
US11089259B2 (en) Video recording method and video recording terminal
WO2018040510A1 (zh) 一种图像生成方法、装置及终端设备
TW201601074A (zh) 縮圖編輯
CN106815803B (zh) 图片的处理方法及装置
US11848031B2 (en) System and method for performing a rewind operation with a mobile image capture device
JP2016189544A (ja) 画像撮影装置、画像撮影方法、プログラムおよび記録媒体
US20150036020A1 (en) Method for sharing original photos along with final processed image
KR20150141059A (ko) 동영상의 썸네일 영상을 제공하는 장치 및 방법
JP2016189507A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
KR102066857B1 (ko) 객체 영상 트랙킹 스트리밍 시스템 및 이를 이용한 스트리밍 방법
WO2015117672A1 (en) Processing a time sequence of images, allowing scene dependent image modification
US20240144971A1 (en) System and Method for Performing a Rewind Operation with a Mobile Image Capture Device
JP2007189324A (ja) 静止画抽出システム