特許
J-GLOBAL ID：200903018259767760

データ学習装置およびプログラムならびに画像の意味判定装置

発明者：
赤堀 貞登

赤堀 貞登 について


出願人/特許権者：
富士写真フイルム株式会社

富士写真フイルム株式会社 について


代理人 (2件)： 柳田 征史 ,  佐久間 剛
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-072646
公開番号（公開出願番号）：特開2004-310753
出願日： 2004年03月15日
公開日（公表日）： 2004年11月04日
要約：
【課題】 自己組織化マップによるデータ学習において、より高い精度で情報の内容判定処理を行うことができる自己組織化マップの導出を実現し、さらに、そのような学習後の自己組織化マップを用いて、より高い精度で、画像の意味判定処理を行うことを可能とする。【解決手段】 データ学習装置10の第1学習部12により、各ベクトル点にクラスが対応付けられた暫定的な自己組織化マップを一旦導出した後、第2学習部14により、学習ベクトル量子化に近傍学習の概念を取り入れた改良手法等を用いて、暫定的な自己組織化マップに修正を加えていき、最終的な自己組織化マップを求める。そのように導出された最終的な自己組織化マップを用いて、画像の意味判定処理を行う。【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
各々の対応クラスが分かっている複数の第1サンプル特徴ベクトルからなる第1学習データを学習することにより、参照特徴ベクトルのベクトル点の各々にクラスが対応付けられた暫定的な自己組織化マップを導出する第1学習手段と、 各々の対応クラスが分かっている複数の第2サンプル特徴ベクトルからなる第2学習データを学習することにより、前記暫定的な自己組織化マップに修正を加えて最終的な自己組織化マップを導出する第2学習手段を備え、 該第2学習手段が、 前記第2学習データ中の1つの第2サンプル特徴ベクトルを読み込み、前記暫定的な自己組織化マップ上において該1つの第2サンプル特徴ベクトルとの類似度が最も高い第2学習勝者ベクトルを特定する第2ベクトル特定手段と、 該第2学習勝者ベクトルのベクトル点に対応付けられたクラスと、前記第2学習データが示す前記1つの第2サンプル特徴ベクトルの対応クラスとを比較し、該ベクトル点に対応付けられたクラスと該第2学習データが示す対応クラスが一致しない場合には、該第2学習勝者ベクトルおよび前記暫定的な自己組織化マップ上において該第2学習勝者ベクトルの第2学習近傍に分布する複数の参照特徴ベクトルを、前記1つの第2サンプル特徴ベクトルとの類似度が減少するように修正する修正手段と、 前記複数の第2サンプル特徴ベクトルの全てについて、前記第2ベクトル特定手段および前記修正手段を各々1回または複数回繰返し動作させ、前記最終的な自己組織化マップを導出する手段を備えていることを特徴とするデータ学習装置。
IPC (2件)：
G06N3/00 ,  G06T7/00
FI (2件)：
G06N3/00 560C ,  G06T7/00 350B
Fターム (6件)：
5L096FA66 ,  5L096GA30 ,  5L096HA13 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04
引用特許：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (2件)
引用文献：
審査官引用 (5件)
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