特許

J-GLOBAL ID：200903036472189425

帰納学習を用いた物理情報分類装置及び帰納学習を用いた物理情報分類規則生成方法

発明者： 諸沢 敬二 ,  高橋 元次 ,  川尻 康晴 ,  矢内 基裕 ,  溝口 文雄
出願人/特許権者： 株式会社資生堂
代理人 (1件)： 大菅 義之
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-238287
公開番号（公開出願番号）：特開平7-093549
出願日： 1993年09月24日
公開日（公表日）： 1995年04月07日
要約：

【要約】【目的】 皮膚表面を撮像した画像を皮膚年齢によって分類する技術をはじめとする物理情報の分類技術に関し、任意の物理情報に関する特徴情報の分類規則を自動的かつ精度良く生成可能とすることを目的とする。【構成】 学習時に、帰納学習部106は、複数の分類クラスのそれぞれに対応して、各分類クラスに属する複数の学習用の皮膚表面に対応する複数の特徴パラメータ組104の集合を、各分類クラスに属する正事例の集合として画像入力部101及び特徴パラメータ抽出部103に抽出させる。次に、帰納学習部106は、各分類クラスに対応する分類規則であって、各分類クラスに含まれる正事例を満たし各分類クラス以外の分類クラスに含まれる正事例を満たさない分類規則を、帰納学習処理により生成する。分類時には、分類部108が、それらの分類規則を使用して、特徴パラメータ組104に対応する分類クラスを分類クラス認識出力109として出力する。

請求項（抜粋）：

物理情報から特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、学習時に、複数の分類クラスのそれぞれに対応して、該各分類クラスに属する複数の学習用の物理情報に対応する複数の特徴情報の集合を該各分類クラスに属する正事例の集合として前記特徴情報抽出手段に抽出させ、該各分類クラスに対応する分類規則であって、該各分類クラスに含まれる正事例を満たし該各分類クラス以外の分類クラスに含まれる正事例を満たさない分類規則を、帰納学習処理により生成する帰納学習手段と、分類時に、入力される物理情報に対応する特徴情報を前記特徴情報抽出手段に抽出させ、該特徴情報を前記帰納学習手段によって生成された前記各分類クラスに対応する分類規則にあてはめることにより、前記入力される物理情報が属する分類クラスを認識する分類手段と、を有することを特徴とする帰納学習を用いた物理情報分類装置。

IPC (3件)：

G06T 7/00 ,  G06F 9/44 550 ,  G06T 1/00

FI (2件)：

G06F 15/70 465 Z ,  G06F 15/62 380