特許
J-GLOBAL ID：200903030612825132
パターン認識方法、パターン認識装置及び記録媒体
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
河野 登夫 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2000-267803
公開番号（公開出願番号）：特開2002-073076
出願日： 2000年09月04日
公開日（公表日）： 2002年03月12日
要約：
【要約】【課題】 再学習によって生じる計算時間の増大、計算機資源の大量使用を低減し、パターン認識の効率及び精度を向上することが出来るパターン認識方法、該方法を実施するためのパターン認識装置、及びコンピュータを前記装置として機能させるためのコンピュータプログラムが記録されている記録媒体の提供を目的とする。【解決手段】 判別面と複数の学習データベクトルとの距離が所定の範囲内にある学習データベクトルを再学習データベクトルとして選択し、前記判別面を用いて標本データベクトルを判別し、再学習の必要が生じた場合は前記標本データベクトルを含めた前記再学習データベクトルを用いて判別面を再算出する。
請求項（抜粋）：
対象から得られる空間的及び/又は時間的に分布したパターンを認識するにあたって、複数の対象のパターンの特徴を表現する特徴データと、該複数の対象のカテゴリを示すカテゴリデータとの組を取得し、対象の特徴データから前記対象のカテゴリを判別するための知識を前記特徴データと前記カテゴリデータとの組からあらかじめ生成しておく学習を行ない、前記知識を用いて未知の対象の特徴データから該対象のカテゴリを判別し、判別に用いた知識の判別精度が受容可能でない場合は、より判別精度の高い知識を生成するために再学習データを用いて再学習を行なうパターン認識方法において、複数の対象の特徴データを、多次元空間のベクトルとして表現した学習に用いる学習データベクトルに変換するステップと、該学習データベクトルと前記複数の対象のカテゴリデータとの組から前記多次元空間内をカテゴリに対応する領域に区分してカテゴリを判別する判別面を算出するステップと、算出した判別面と学習データベクトルとの間の距離を求めるステップと、該学習データベクトルの中から多次元空間のベクトルとして表現した再学習データを選択する際、前記判別面からの距離が所定の範囲内にあるものを選択して再学習データベクトルとする再学習データベクトル選択ステップとを有することを特徴とするパターン認識方法。
IPC (5件)：
G10L 15/08
, G06N 3/08
, G06T 7/00 250
, G06T 7/00 350
, G10L 15/06
G06N 3/08
, G06T 7/00 250
, G06T 7/00 350 B
, G10L 3/00 541
, G10L 3/00 521 R
5D015JJ06
, 5L096HA08
, 5L096JA11
, 5L096JA22
, 5L096KA04
