特許

J-GLOBAL ID：200903031991233952

物体認識方法及び物体認識装置

発明者： 國井 美保子 ,  長尾 健司
出願人/特許権者： 松下電器産業株式会社
代理人 (1件)： 岩橋 文雄 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平11-039539
公開番号（公開出願番号）：特開2000-242784
出願日： 1999年02月18日
公開日（公表日）： 2000年09月08日
要約：

【要約】【課題】 予め学習画像を物体の位置とタイプの対で表すクラスに分類し、クラス内が最もまとまり且つクラス間が最も分離できるような特徴抽出を行うことにより、未学習の物体に対しても信頼性の高い物体認識を行うことを目的とする。【解決手段】 多くの画像から部分画像を取り出し、クラスに分類し、部分画像から求めた特徴抽出行列と、クラス毎に分類した部分画像から前記特徴抽出行列を用いて特徴量データをそれぞれ抽出し、その代表値を蓄積する学習手段と、前記特徴抽出行列を用いて入力画像を分割した部分画像から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記部分画像の特徴量とクラス毎の特徴量データから類似度を計算し、類似度から入力画像中の対象物体を推定する判定手段とを備えることにより、未登録の物体でも物体の位置・タイプを推定する信頼性の高い物体認識を行うことができる。

請求項（抜粋）：

予め多くの画像から1つまたは1つ以上の部分画像を取り出し、クラスに分類し、前記部分画像から求めた特徴抽出行列と、さらにクラス毎に分類した部分画像から前記特徴抽出行列を用いて求めた特徴量データとを蓄えておき、入力した画像の1つまたは1つ以上の部分画像から前記特徴抽出行列を用いて特徴量を算出し、前記特徴量データと前記入力画像部分の特徴量との類似度を求め、前記類似度から入力画像中の対象物体を推定することを特徴とする物体認識方法。

FI (2件)：

G06F 15/70 460 Z ,  G06F 15/70 465 A

Fターム (7件)：

5L096CA24 ,  5L096FA33 ,  5L096FA69 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04 ,  5L096MA07

引用特許：

出願人引用 (2件)

• パターン認識用特徴ベクトルの次元圧縮のための特徴変換行列の演算方式
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平6-104463   出願人：エヌ・ティ・ティ・データ通信株式会社
• パターン認識・照合装置
  公報種別：公開公報   出願番号：特願平8-339114   出願人：松下電器産業株式会社