パラメータ学習方法及びその装置、パターン識別方法及びその装置、プログラム

発明者： , , , ,
出願人/特許権者：
代理人 (2件)：西山恵三 , 内尾裕一
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2006-181896
公開番号（公開出願番号）：特開2008-009893
出願日： 2006年06月30日
公開日（公表日）： 2008年01月17日
要約：

【課題】高速かつ高精度なパターン識別のためのパラメータ学習方法を提供する。【解決手段】それぞれが属するクラスと対応付けられた複数の学習データを入力し(ステップS101)、前記複数の学習データの各々において、特定のk個(k≧1)の部分について部分ごとに要素の総和値を算出する(ステップS103)。前記複数の学習データの各々を、算出した前記k個の総和値を要素とするベクトルとして、該k個の総和値によって張られるk次元特徴空間に写像し(ステップS104)、写像された各学習データとその属するクラスとに基づいて、当該k次元特徴空間において、入力データを前記複数のクラスに分類するためのパラメータを学習する(ステップS107〜110)。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

入力データを複数のクラスに分類するためのパラメータ学習方法であって、それぞれが属するクラスと対応付けられた複数の学習データを入力する学習データ入力ステップと、前記複数の学習データの各々において、特定のk個(k≧1)の部分について部分ごとに要素の総和値を算出する算出ステップと、前記複数の学習データの各々を、算出した前記k個の総和値を要素とするベクトルとして、該k個の総和値によって張られるk次元特徴空間に写像する写像ステップと、前記k次元特徴空間に写像された各学習データとその属するクラスとに基づいて、当該k次元特徴空間において、入力データを前記複数のクラスに分類するためのパラメータを学習する学習ステップとを有することを特徴とするパラメータ学習方法。

IPC (1件)：

G06T 7/00

FI (2件)：

G06T7/00 300F , G06T7/00 350C

Fターム (7件)：

5L096AA06 , 5L096FA26 , 5L096HA09 , 5L096JA11 , 5L096JA22 , 5L096KA04 , 5L096MA07

引用特許：

審査官引用 (4件)

対象物検出装置及び方法、並びに集団学習装置及び方法
公報種別：公開公報出願番号：特願2003-394556 出願人：ソニー株式会社
情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
公報種別：公開公報出願番号：特願2004-093001 出願人：ソニー株式会社
情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
公報種別：公開公報出願番号：特願2004-094792 出願人：ソニー株式会社

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引用文献：

審査官引用 (6件)

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