監視統計パターン認識を用いる特徴分類

発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：吉田研二 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-126688
公開番号（公開出願番号）：特開平6-036038
出願日： 1993年05月28日
公開日（公表日）： 1994年02月10日
要約：

【要約】【目的】監視統計パターン認識法により、画像不良の特徴分類を行う。【構成】画像処理システム80により、n次元特徴空間のツリー状階層分解がオフラインで生成される。階層ツリーは、異なる特徴分類のn次元特徴分類をミニマクスタイプの分解によって分割することにより、対応する特徴空間内に生成される。各セルは、好適には、ただ1つの特徴分類の特徴ベクトルを含むか、空であるか、定義済みの最少セルサイズである。生成された階層ツリーは、画像処理システム80が、静止パターンまたは動画パターンにおける特徴の不良分類を実時間で実施するのに利用することができる。各特徴は、深さを優先した階層ツリーの探索によって決められたように、対応する特徴ベクトルを適切な特徴空間セルに配置することにより、分類ツリーに索引付けされる。その特徴ベクトルを含む最少リーフノードは、そのベクトルの分類に関する統計情報を提供する。

請求項（抜粋）：

複数の特徴を有するサンプルテスト画像から統計分類モデルを生成する方法において、前記統計分類モデルが、画像処理システム(80)によって実時間特徴分類に使用され、前記統計分類モデルを生成する方法が、(a)前記複数の特徴を有する前記サンプルテストを画像化し、それらのディジタル画像表現を生成するステップと、(b)前記ディジタル画像表現を参照することにより、独自の分類を前記サンプルテスト画像中の同一タイプの選択された特徴に帰属するステップと、(c)前記ステップ(b)で分類された各特徴に対してn個の要素から成る特徴ベクトルを生成するステップと、(d)前記ステップ(b)で帰属された前記分類を使用して特徴ベクトルを特徴空間においてクラスタリングするステップと、(e)新規画像を実時間で特徴分類するための前記画像処理システム(80)によるアクセスに備え、ステップ(d)の前記クラスタリングの結果生成した階層的に分解されたn次元特徴空間を記憶するステップと、を含み、前記ステップ(c)の前記n個の要素から成る特徴ベクトルが対応するn次元特徴空間を定義し、前記ステップ(d)の前記クラスタリングがミニマクスサーチを用い、前記帰属された特徴分類に基づいてn次元特徴空間のツリー状階層分解を定義することを特徴とする統計分類モデルを生成する方法。

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