特許
J-GLOBAL ID：200903034917419458

判別分析を行う方法、プログラム及び装置

発明者：
加藤 俊一

加藤 俊一 について

, 
多田 昌裕

多田 昌裕 について


出願人/特許権者：
学校法人 中央大学

学校法人 中央大学 について


代理人 (1件)： 井上 満
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2005-246889
公開番号（公開出願番号）：特開2006-221607
出願日： 2005年08月26日
公開日（公表日）： 2006年08月24日
要約：
【課題】 画像の類似性や画像から受ける印象に基づいて分類された画像群に対する判別分析であって、人の知覚作用をより正確に反映させた精度の高い判別分析を行う。【解決手段】 類似画像群から、当該類似画像群への分類の際に分類者が着目した構図に相当する構図領域を抽出し、当該構図領域から抽出される特徴量ベクトルの各類似画像群における分散の程度から上記分類の際に当該構図領域がどの程度重視されたかについての指標として注目度を導出する第1の特徴点と、各構図領域毎に、その構図領域の各帰属特徴量ベクトルが帰属するクラスとその構図領域に対応する第1対応領域の各非帰属特徴量ベクトルが帰属するクラスとを識別する識別関数を導出する第2の特徴点と、対象画像の対象特徴量ベクトルが第1のクラスに識別された場合に、その対象特徴量ベクトルに対応する構図領域の注目度に基づいて判別を行う第3の特徴点を有する。【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
所与の基準に基づいて分類された複数の画像群のいずれかの画像群に対象画像を判別するための方法であって、 前記複数の画像群のうちの一の画像群に含まれる画像である帰属画像のそれぞれを所定数の基本領域に分割し、当該基本領域から特徴量ベクトルを抽出する第1のステップと、 前記一の画像群について、特徴量ベクトルの分布が近似する基本領域を統合することにより構図領域を特定する第2のステップと、 各帰属画像の各構図領域から、帰属特徴量ベクトルとして、特徴量ベクトルを抽出する第3のステップと、 各構図領域について、帰属特徴量ベクトルの前記一の画像群における分散度に対して逆相関の関係にある指数である注目度を導出する第4のステップと、 前記一の画像群以外の画像群に属する画像である非帰属画像のそれぞれを構図領域と同一の領域である第1対応領域に分割し、非帰属特徴量ベクトルとして、各非帰属画像の各第1対応領域から特徴量ベクトルを抽出する第5のステップと、 各構図領域について、構図領域から抽出された各帰属特徴量ベクトルが帰属する第1のクラスと、当該構図領域に対応する第1対応領域から抽出された各非帰属特徴量ベクトルが帰属する第2のクラスとを識別するSVMに基づく第1の識別関数を導出する第6のステップと、 対象画像を構図領域と同一の領域である第2対応領域に分割し、対象特徴量ベクトルとして、各第2対応領域から特徴量ベクトルを抽出する第7のステップと、 各第2対応領域から抽出された対象特徴量ベクトルを、対応する構図領域について導出された第1の識別関数に適用することにより、対象特徴量ベクトルの識別を行う第8のステップと、 前記第8のステップにおいて第1のクラスに識別された対象特徴量ベクトルが抽出された第2対応領域に対応する構図領域についての注目度に基づいて対象画像を前記一の画像群に判別するか否かを決定する判別決定ステップとを有することを特徴とする方法。
IPC (2件)：
G06F 17/30 ,  G06T 7/00
FI (4件)：
G06F17/30 210D ,  G06F17/30 170B ,  G06F17/30 210A ,  G06T7/00 300F
Fターム (16件)：
5B075ND06 ,  5B075NK06 ,  5B075NR12 ,  5B075PR06 ,  5L096AA06 ,  5L096FA33 ,  5L096FA34 ,  5L096FA35 ,  5L096FA66 ,  5L096FA74 ,  5L096HA09 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096JA22 ,  5L096KA04 ,  5L096MA07
引用特許：
出願人引用 (6件)
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審査官引用 (5件)
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引用文献：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (4件)
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