IPC-Stelle: G06V 30/182 [Version 2022.01]

SymbolTypTitel
GSKSektion G — Physik
G06KLDatenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
G06VUKLErkennen oder Verstehen von Bildern oder Videos [2022.01]
G06V 10/00HGRAnordnungen zum Erkennen oder Verstehen von Bildern [Image Recognition, Image Understanding] oder Videos [Video Recognition, Video Understanding]  (Zeichenerkennung in Bildern oder Videos G06V 30/10) [2022.01]
G06V 10/10UGR1
.Bilderfassung (Abtasten und Übertragen von Dokumenten H04N 1/00; Steuerung von Digitalkameras H04N 5/232) [2022.01]
G06V 10/12UGR2
. .Einzelheiten von Erfassungsanordnungen; Bauliche Einzelheiten derselben [2022.01]
G06V 10/14UGR3
. . .Optische Eigenschaften des Geräts, das die Erfassung durchführt, oder der Beleuchtungseinrichtungen [2022.01]
G06V 10/141UGR4
. . . .Steuerung der Beleuchtung [2022.01]
G06V 10/143UGR4
. . . .Erfassen oder Beleuchten bei verschiedenen Wellenlängen [2022.01]
G06V 10/145UGR4
. . . .Besonders für die Mustererkennung ausgebildete Beleuchtung, z.B. mittels Gittern [2022.01]
G06V 10/147UGR4
. . . .Einzelheiten der Sensoren, z.B. Sensorlinsen (Finger- oder Handabdrucksensoren G06V 40/13; Sensoren für Gefäßmuster G06V 40/145; Augensensoren G06V 40/19) [2022.01]
G06V 10/20UGR1
.Bildvorverarbeitung [2022.01]
G06V 10/22UGR2
. .durch Auswahl einer bestimmten Bildregion, die ein Muster enthält oder sich darauf bezieht; Lokalisierung oder Verarbeitung bestimmter Bildregionen, um die Detektion oder Erkennung zu steuern [2022.01]
G06V 10/24UGR2
. .Ausrichten oder Zentrieren des Bildes, Erkennen oder Korrigieren der Bildorientierung [2022.01]
G06V 10/25UGR2
. .Bestimmung eines Bereichs von Interesse [Region of Interest, ROI] oder eines Volumens von Interesse [Volume of Interest, VOI] [2022.01]
G06V 10/26UGR2
. .Segmentierung von Mustern im Bildfeld; Ausschneiden oder Zusammenfügen von Bildelementen zur Bestimmung der Musterregion, z.B. auf Clustering basierende Verfahren; Erkennung von Verdeckungen [2022.01]
G06V 10/28UGR2
. .Quantisierung des Bildes, z.B. Histogramm-basierte Schwellenwertverfahren zur Unterscheidung zwischen Hintergrund- und Vordergrundmustern [2022.01]
G06V 10/30UGR2
. .Rauschfilterung [2022.01]
G06V 10/32UGR2
. .Normalisierung der Musterabmessungen [2022.01]
G06V 10/34UGR2
. .Glätten oder Ausdünnen des Musters; Morphologische Bildverarbeitung; Skelettierung [2022.01]
G06V 10/36UGR2
. .Anwendung eines lokalen Operators, d.h. Mittel zur Bearbeitung von Bildpunkten, die sich in der Nähe eines bestimmten Punktes befinden; nichtlineare lokale Filteroperationen, z.B. Medianfilterung [2022.01]
G06V 10/40UGR1
.Extraktion von Bild- oder Videomerkmalen [2022.01]
G06V 10/42UGR2
. .Globale Merkmalsextraktion durch Analyse des gesamten Musters, z.B. unter Verwendung von Frequenzbereichstransformationen oder Autokorrelation [2022.01]
G06V 10/422UGR3
. . .um zu diesem Zweck die Struktur des Musters oder die Form eines Objekts darzustellen [2022.01]
G06V 10/424UGR4
. . . .Syntaktische Darstellung, z.B. unter Verwendung von Alphabeten oder Grammatiken [2022.01]
G06V 10/426UGR4
. . . .Grafische Darstellungen [2022.01]
G06V 10/44UGR2
. .Lokale Merkmalsextraktion durch Analyse von Teilen des Musters, z.B. durch Erkennung von Kanten, Konturen, Schleifen, Ecken, Strichen oder Schnittpunkten; Konnektivitätsanalyse, z.B. von zusammenhängenden Komponenten [2022.01]
G06V 10/46UGR2
. .Formdeskriptoren, Kontur- oder punktbezogene Deskriptoren, z.B. skaleninvariante Merkmalstransformation [Scale Invariant Feature Transform, SIFT] oder Bag of Words [BoW]; hervorstechende regionale Merkmale (Extraktion von Farbmerkmalen G06V 10/56) [2022.01]
G06V 10/48UGR2
. .durch Abbildung von charakteristischen Werten des Musters in einen Parameterraum, z.B. Hough-Transformation [2022.01]
G06V 10/50UGR2
. .durch Operationen innerhalb von Bildblöcken; unter Verwendung von Histogrammen, z. B. Histogramm orientierter Gradienten [Histogram of Oriented Gradients, HoG]; durch Aufsummierung von Bildintensitätswerten; Projektionsanalyse [2022.01]
G06V 10/52UGR2
. .Skalenraum-Analyse, z.B. Wavelet-Analyse (Multiskalen-Randdarstellungen G06V 10/42) [2022.01]
G06V 10/54UGR2
. .die Textur betreffend [2022.01]
G06V 10/56UGR2
. .die Farbe betreffend [2022.01]
G06V 10/58UGR2
. .Hyperspektraldaten betreffend [2022.01]
G06V 10/60UGR2
. .Beleuchtungseigenschaften betreffend, z.B. mit Hilfe eines Reflexions- oder Beleuchtungsmodells [2022.01]
G06V 10/62UGR2
. .eine zeitliche Dimension betreffend, z.B. zeitbasierte Merkmalsextraktion; Musterverfolgung [2022.01]
G06V 10/70UGR1
.mit Hilfe von Mustererkennung oder maschinellem Lernen (optische Mustererkennung oder elektronische Berechnungen zu diesem Zweck G06V 10/88) [2022.01]
G06V 10/72UGR2
. .Datenaufbereitung, z.B. statistische Vorverarbeitung von Bild- oder Videomerkmalen [2022.01]
G06V 10/74UGR2
. .Musterabgleich in Bildern oder Videos; Abstandsmaße in Merkmalsräumen [2022.01]
G06V 10/75UGR3
. . .Organisation der Abgleichprozesse, z.B. gleichzeitige oder sequentielle Vergleiche von Bild- oder Videomerkmalen; Grob-Fein-Ansätze, z.B. Multiskalen-Ansätze; unter Verwendung einer Kontextanalyse; Auswahl von Referenzverzeichnissen [2022.01]
G06V 10/762UGR2
. .mittels Clustering, z.B. von ähnlichen Gesichtern in sozialen Netzwerken [2022.01]
G06V 10/764UGR2
. .mittels Klassifizierung, z.B. von Videoobjekten [2022.01]
G06V 10/766UGR2
. .mittels Regression, z.B. durch Projektion von Merkmalen auf Hyperebenen [2022.01]
G06V 10/77UGR2
. .Verarbeitung von Bild- oder Videomerkmalen in Merkmalsräumen; unter Verwendung von Datenintegration oder Datenreduktion, z.B. Hauptkomponentenanalyse [Principal Component Analysis, PCA] oder Unabhängigkeitsanalyse [Independent Component Analysis, ICA] oder selbstorganisierende Karten [Self-Organising Maps, SOM]; Blinde Quellentrennung [Blind Source Separation] [2022.01]
G06V 10/771UGR3
. . .Merkmalsauswahl, z.B. Auswahl repräsentativer Merkmale aus einem mehrdimensionalen Merkmalsraum [2022.01]
G06V 10/772UGR3
. . .Ermittlung repräsentativer Referenzmuster, z.B. Mittelwertbildung oder Verformung von Mustern; Erstellung von Referenzverzeichnissen [2022.01]
G06V 10/774UGR3
. . .Generierung von Trainingsmustersätzen; Bootstrap-Methoden, z.B. Bagging oder Boosting [2022.01]
G06V 10/776UGR3
. . .Validierung; Leistungsbewertung [2022.01]
G06V 10/778UGR3
. . .Aktives Musterlernen, z.B. Online-Lernen von Bild- oder Videomerkmalen [2022.01]
G06V 10/80UGR3
. . .Fusion, d.h. Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen auf der Sensorebene, der Vorverarbeitungsebene, der Ebene der Merkmalsextraktion oder der Klassifizierungsebene (multimodale Sprechererkennung oder Sprecherbestätigung G10L 17/10) [2022.01]
G06V 10/82UGR2
. .unter Verwendung neuronaler Netze [2022.01]
G06V 10/84UGR2
. .unter Verwendung probabilistischer grafischer Modelle aus Bild- oder Videomerkmalen, z.B. Markov-Modelle oder Bayessche Netze [2022.01]
G06V 10/86UGR2
. .unter Verwendung syntaktischer oder struktureller Darstellungen des Bild- oder Videomusters, z.B. Erkennung von Symbolketten; mittels Graphenabgleich [2022.01]
G06V 10/88UGR1
.Bild- oder Videoerkennung mit optischen Mitteln, z.B. Referenzfiltern, holografischen Masken, Filtern im Frequenzbereich oder im räumlichen Bereich [2022.01]
G06V 10/94UGR1
.Hardware- oder Software-Architekturen, besonders ausgebildet für das Verstehen von Bildern oder Videos [2022.01]
G06V 10/96UGR1
.Verwaltung von Bild- oder Videoerkennungsaufgaben [2022.01]
G06V 10/98UGR1
.Erkennung oder Korrektur von Fehlern, z.B. durch erneutes Scannen des Musters oder durch menschlichen Eingriff; Bewertung der Qualität der erfassten Muster [2022.01]
G06V 20/00HGRSzenen; szenenspezifische Elemente (Steuerung von Digitalkameras H04N 5/232) [2022.01]
G06V 20/05UGR1
.Unterwasserszenen [2022.01]
G06V 20/10UGR1
.Terrestrische Szenen (mit statischen Kameras überwachte Szenen G06V 20/52; vom Äußeren eines Fahrzeugs aus wahrgenommene Szenen G06V 20/56; vom Inneren eines Fahrzeugs aus wahrgenommene Szenen G06V 20/59) [2022.01]
G06V 20/13UGR2
. .Satellitenbilder [2022.01]
G06V 20/17UGR2
. .von Flugzeugen aus oder mittels Drohnen aufgenommen [2022.01]
G06V 20/20UGR1
.in Szenen mit erweiterter Realität [Augmented Reality] [2022.01]
G06V 20/30UGR1
.in Alben, Sammlungen oder gemeinsam genutzten Inhalten, z.B. Fotos oder Videos in sozialen Netzwerken [2022.01]
G06V 20/40UGR1
.in Videoinhalten (Extraktion von Overlay-Text G06V 20/62; Wiederauffinden von Videodaten G06F 16/70; Verarbeitung von Video-Einzel-Datenströmen in Videoservern H04N 21/234; Verarbeitung von Video-Einzel-Datenströmen in Client-Anordnungen für den Videoempfang H04N 21/44) [2022.01]
G06V 20/50UGR1
.Kontext oder Umgebung des Bildes [2022.01]
G06V 20/52UGR2
. .Überwachung oder Kontrolle von Aktivitäten, z.B. zur Erkennung verdächtiger Objekte (Erkennung mikroskopischer Objekte G06V 20/69) [2022.01]
G06V 20/54UGR3
. . .des Verkehrs, z.B. Autos auf der Straße, Züge oder Schiffe [2022.01]
G06V 20/56UGR2
. .außerhalb eines Fahrzeugs mit Hilfe von am Fahrzeug angebrachten Sensoren [2022.01]
G06V 20/58UGR3
. . .Erkennen von sich bewegenden Objekten oder Hindernissen, z.B. Fahrzeugen oder Fußgängern; Erkennen von Verkehrsobjekten, z.B. Verkehrszeichen, Ampeln oder Straßen [2022.01]
G06V 20/59UGR2
. .im Inneren eines Fahrzeugs, z.B. in Bezug auf die Belegung der Sitze, den Zustand des Fahrers oder die Lichtverhältnisse im Inneren [2022.01]
G06V 20/60UGR1
.Art der Objekte [2022.01]
G06V 20/62UGR2
. .Text, z.B. von Nummernschildern, Overlay-Texte oder Bildunterschriften auf TV-Bildern [2022.01]
G06V 20/64UGR2
. .Dreidimensionale Objekte [2022.01]
G06V 20/66UGR2
. .Schmuckstücke, z.B. Hemdknöpfe oder Juwelierwaren (Erkennen von mikroskopischen Objekten G06V 20/69) [2022.01]
G06V 20/68UGR2
. .Lebensmittel, z.B. Obst oder Gemüse [2022.01]
G06V 20/69UGR2
. .Mikroskopische Objekte, z.B. biologische Zellen oder Zellteile [2022.01]
G06V 20/70UGR1
.Labeling von Szeneninhalten, z.B. Ableiten syntaktischer oder semantischer Repräsentationen [2022.01]
G06V 20/80UGR1
.Erkennung von Bildobjekten, die durch einzigartige Zufallsmuster gekennzeichnet sind [2022.01]
G06V 20/90UGR1
.Identifizierung eines Bildsensors auf der Grundlage seiner Ausgangsdaten [2022.01]
G06V 30/00HGRZeichenerkennung; Erkennung digitaler Tinte; dokumentenorientierte bildbasierte Mustererkennung (Abtasten, Übertragen oder Wiedergeben von Dokumenten oder dgl. H04N 1/00) [2022.01]
G06V 30/10UGR1
.Zeichenerkennung [2022.01]
G06V 30/12UGR2
. .Erkennung oder Korrektur von Fehlern, z.B. durch erneutes Scannen des Musters [2022.01]
G06V 30/14UGR2
. .Bilderfassung [2022.01]
G06V 30/142UGR3
. . .mittels Handgeräten; bauliche Einzelheiten dieser Geräte [2022.01]
G06V 30/144UGR3
. . .unter Verwendung eines Schlitzes, der über das Bild bewegt wird; unter Verwendung diskreter Abtastelemente an vorbestimmten Punkten; Verwendung von Mitteln zur automatischen Kurvenverfolgung [2022.01]
G06V 30/146UGR3
. . .Ausrichten oder Zentrieren der Bildaufnahme oder des Bildfeldes [2022.01]
G06V 30/148UGR3
. . .Segmentierung von Zeichenregionen [2022.01]
G06V 30/16UGR2
. .Vorverarbeitung von Bildern [2022.01]
G06V 30/162UGR3
. . .Quantisierung des Bildsignals [2022.01]
G06V 30/164UGR3
. . .Rauschfilterung [2022.01]
G06V 30/166UGR3
. . .Normalisierung der Musterabmessungen [2022.01]
G06V 30/168UGR3
. . .Glättung oder Ausdünnung des Musters; Skelettierung [2022.01]
G06V 30/18UGR2
. .Extraktion von Merkmalen oder Eigenschaften des Bildes [2022.01]
G06V 30/182UGR3
. . .durch Kodierung der Kontur des Musters [2022.01]
G06V 30/184UGR3
. . .durch die Analyse von Segmenten, die sich mit dem Muster überschneiden [2022.01]
G06V 30/186UGR3
. . .durch Ableiten mathematischer oder geometrischer Eigenschaften aus dem gesamten Bild [2022.01]
G06V 30/19UGR2
. .Erkennung mit elektronischen Mitteln [2022.01]
G06V 30/192UGR3
. . .mittels gleichzeitiger Vergleiche oder Korrelationen der Bildsignale mit einer Vielzahl von Referenzwerten [2022.01]
G06V 30/194UGR4
. . . .durch ein adaptives Verfahren einstellbare Referenzwerte, z.B. durch Lernen [2022.01]
G06V 30/196UGR3
. . .mittels sequentieller Vergleiche der Bildsignale mit einer Vielzahl von Referenzwerten [2022.01]
G06V 30/198UGR4
. . . .wobei die Auswahl des nächsten Referenzwerts vom Ergebnis des vorangegangenen Vergleichs abhängt [2022.01]
G06V 30/199UGR2
. .Anordnungen zur Erkennung mittels optischer Referenzmasken, z.B. holografischen Masken [2022.01]
G06V 30/20UGR2
. .Kombination von Funktionen zur Erfassung, Vorverarbeitung oder Erkennung [2022.01]
G06V 30/22UGR2
. .gekennzeichnet durch die Schreibweise [2022.01]
G06V 30/222UGR3
. . .von durch Zwischenräume getrennten Schriftzeichen [2022.01]
G06V 30/224UGR3
. . .von gedruckten Schriftzeichen, die zusätzliche Codezeichen aufweisen oder Codezeichen enthalten [2022.01]
G06V 30/226UGR3
. . .von Schreibschrift [2022.01]
G06V 30/228UGR3
. . .dreidimensionale Handschrift, z.B. Schreiben in der Luft [2022.01]
G06V 30/24UGR2
. .gekennzeichnet durch das Verarbeitungs- oder Erkennungsverfahren  (Segmentierung von Zeichenregionen G06V 30/148) [2022.01]
G06V 30/242UGR3
. . .Einteilung der Zeichenfolgen in Gruppen vor der Erkennung; Auswahl von Referenzverzeichnissen [2022.01]
G06V 30/244UGR4
. . . .mittels grafischer Eigenschaften, z.B. Art des Alphabets oder Schriftart [2022.01]
G06V 30/246UGR4
. . . .mittels linguistischer Eigenschaften, z.B. spezifisch für die englische oder deutsche Sprache [2022.01]
G06V 30/26UGR2
. .Methoden zur Nachbearbeitung, z.B. Korrektur des Erkennungsergebnisses [2022.01]
G06V 30/262UGR3
. . .mittels Kontextanalyse, z.B. lexikalischer, syntaktischer oder semantischer Kontext [2022.01]
G06V 30/28UGR2
. .besonders ausgebildet für die Art des Alphabets, z.B. lateinisches Alphabet [2022.01]
G06V 30/30UGR2
. .basierend auf der Art der Daten [2022.01]
G06V 30/302UGR3
. . .Schriftzeichen enthaltende Bilder, um zwischen menschlichem und automatischem Zugriff auf den Computer zu unterscheiden [2022.01]
G06V 30/304UGR3
. . .Musiknotationen [2022.01]
G06V 30/32UGR2
. .Digitale Tinte [2022.01]
G06V 30/40UGR1
.Dokumentorientierte bildbasierte Mustererkennung [2022.01]
G06V 30/41UGR2
. .Analyse des Dokumenteninhalts (Erkennung von gedruckten Schriftzeichen anhand von Codezeichen G06V 30/224) [2022.01]
G06V 30/412UGR3
. . .Layout-Analyse von Dokumenten, die durch gedruckte Linien oder Eingabefelder strukturiert sind, z.B. Geschäftsformulare oder Tabellen [2022.01]
G06V 30/413UGR3
. . .Klassifizierung des Inhalts, z.B. Text, Fotos oder Tabellen [2022.01]
G06V 30/414UGR3
. . .Extraktion der geometrischen Struktur, z.B. Baumstruktur des Layouts; Blocksegmentierung, z.B. Begrenzungsrahmen für Grafik oder Text [2022.01]
G06V 30/416UGR3
. . .Extrahieren der logischen Struktur, z.B. Kapitel, Abschnitte oder Seitenzahlen; Identifizieren von Bestandteilen des Dokuments, z.B. Autoren [2022.01]
G06V 30/418UGR3
. . .Dokumentenabgleich, z.B. von Dokumentenbildern [2022.01]
G06V 30/42UGR2
. .basierend auf der Art des Dokuments [2022.01]
G06V 30/422UGR3
. . .Technische Zeichnungen; Geografische Karten [2022.01]
G06V 30/424UGR3
. . .Bilder mit postalischer Bedeutung, z.B. Etiketten oder Adressen auf Paketen oder Briefumschlägen [2022.01]
G06V 40/00HGRErkennung von biometrischen Mustern, sowie Mustern mit Bezug zu Menschen oder Tieren in Bild- oder Videodaten [2022.01]
G06V 40/10UGR1
.Menschliche oder tierische Körper, z.B. Fahrzeuginsassen oder Fußgänger; Körperteile, z.B. Hände [2022.01]
G06V 40/12UGR2
. .Fingerabdrücke oder Handabdrücke [2022.01]
G06V 40/13UGR3
. . .Sensoren für diesen Zweck [2022.01]
G06V 40/14UGR2
. .Gefäßmuster [2022.01]
G06V 40/145UGR3
. . .Sensoren für diesen Zweck [2022.01]
G06V 40/16UGR2
. .Menschliche Gesichter, z.B. Gesichtsteile, Gesichtsskizzen oder Gesichtsausdrücke [2022.01]
G06V 40/18UGR2
. .Merkmale der Augen, z.B. der Iris [2022.01]
G06V 40/19UGR3
. . .Sensoren für diesen Zweck [2022.01]
G06V 40/20UGR1
.Bewegungen oder Verhalten, z.B. Gestenerkennung (Erkennung von Gesichtsausdrücken G06V 40/16) [2022.01]
G06V 40/30UGR1
.Schreibererkennung; Lesen und Bestätigen von Unterschriften [2022.01]
G06V 40/40UGR1
.Erkennung einer Täuschung, z.B. Lebendigkeitserkennung [2022.01]
G06V 40/50UGR1
.Pflege biometrischer Daten oder deren Registrierung [2022.01]
G06V 40/60UGR1
.Statische oder dynamische Mittel zur Unterstützung des Benutzers bei der Positionierung eines Körperteils für die biometrische Erfassung [2022.01]
G06V 40/70UGR1
.Multimodale Biometrie, z.B. die Kombination von Informationen aus verschiedenen biometrischen Modalitäten [2022.01]