分類のための特徴量選出方法、画像の分類方法、外観検査方法および外観検査装置

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (3件)：振角正一 , 梁瀬右司 , 大西一正
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2010-217308
公開番号（公開出願番号）：特開2012-073761
出願日： 2010年09月28日
公開日（公表日）： 2012年04月12日
要約：

【課題】特徴量に基づく分類技術において、分類に有効な特徴量のみを効率よく、かつばらつきなく選出し、こうして選出された有効特徴量を使用することにより、短い処理時間で安定した分類結果を得ることを可能とする技術を提供する。【解決手段】画像を特徴付けるm個の特徴量を算出し、学習アルゴリズムを用いて各特徴量の有効度Wを求める。有効度Wを降順に並べ、値の大きいものから累積加算してゆく。第n番目の特徴量までの有効度Wの累積値Σwが、m個の特徴量の有効度の総和Swの50%であるとき、当該n個の特徴量を有効特徴量とする。【選択図】図4

請求項（抜粋）：

特徴量に基づき分類を行うための、複数種の特徴量の中から分類結果に与える影響の大きい有効特徴量を選出する特徴量選出方法であって、前記複数種の特徴量に基づいて機械学習を行い、その結果から、分類結果に及ぼす影響の大きさを前記複数種の特徴量間で指標とする指標値を各特徴量ごとに求める学習工程と、前記指標値に基づいて、前記複数種の特徴量の中から前記有効特徴量を選出する有効特徴量選出工程とを備え、前記有効特徴量選出工程では、前記複数種の特徴量のうち前記指標値の大きさが最上位のものから第N番目(Nは自然数)のものまでを前記有効特徴量として選出し、しかも、前記複数種の特徴量全ての前記指標値の総和に対する前記N個の有効特徴量それぞれの前記指標値の和の割合が、予め定められた規定割合となるようにすることを特徴とする、分類のための特徴量選出方法。

IPC (3件)：

G06T 7/00 , G06F 17/30 , G06T 1/00

FI (5件)：

G06T7/00 300F , G06F17/30 170B , G06F17/30 210D , G06T1/00 305A , G06T7/00 350C

Fターム (24件)：

5B057AA03 , 5B057DA03 , 5B057DA12 , 5B057DB02 , 5B057DB09 , 5B057DC03 , 5B057DC04 , 5B057DC09 , 5B057DC16 , 5B057DC30 , 5B057DC40 , 5B075ND08 , 5B075NK06 , 5B075NK31 , 5B075NR02 , 5L096AA06 , 5L096BA03 , 5L096CA02 , 5L096HA09 , 5L096HA11 , 5L096JA11 , 5L096JA22 , 5L096KA04 , 5L096MA07

引用特許：

審査官引用 (4件)

欠陥分類方法
公報種別：公開公報出願番号：特願2000-374577 出願人：オリンパス光学工業株式会社
ニューラル・ネットワークの学習方法およびニューラル・ネットワーク・システム
公報種別：公開公報出願番号：特願平7-138857 出願人：オムロン株式会社
特開平4-222064

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引用文献：

審査官引用 (1件)

FIT2006 第5回情報科学技術フォーラム一般講演論文集第3分冊画像認識・メディア理解グラ

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