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Using machine learning to detect a constituent image within a composite image

机译:使用机器学习检测合成图像中的组成图像

摘要

A system and methods are disclosed for training a machine learning model to identify constituent images within composite images. A combined image 203 is generated, where the compound image 202 comprises a first portion containing pixel data of a first constituent image, and a second region containing pixel information related to a second picture component. A first training input comprising pixel data of the composite image and a first target output for the first training input are created, where the first target output 204 identifies a position of the first portion within the composite image. The training dataset is provided to train the machine learning model on (i) a set of training inputs comprising the first training input and (ii) a set of target outputs comprising the first target output. The first portion of the composite image may surround the second region and said images may be video frames. The method is subsequently used to analyze further images to extract confidence level related to the presence and/or localization of constituent images within composite pictures (Figure 4).
机译:公开了用于训练机器学习模型以识别合成图像内的组成图像的系统和方法。生成合成图像203,其中合成图像202包括包含第一构成图像的像素数据的第一部分和包含与第二图片成分有关的像素信息的第二区域。创建包括合成图像的像素数据的第一训练输入和用于第一训练输入的第一目标输出,其中第一目标输出204识别第一部分在合成图像内的位置。提供训练数据集以在(i)包括第一训练输入的一组训练输入和(ii)包括第一目标输出的一组目标输出上训练机器学习模型。合成图像的第一部分可以围绕第二区域,并且所述图像可以是视频帧。该方法随后用于分析其他图像,以提取与合成图片中组成图像的存在和/或定位有关的置信度(图4)。

著录项

  • 公开/公告号GB2558721A

    专利类型

  • 公开/公告日2018-07-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号GB20170017849

  • 申请日2017-10-30

  • 分类号G06T7;G06K9/62;G06N3/08;H04N5/272;

  • 国家 GB

  • 入库时间 2022-08-21 12:32:04

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