特許
J-GLOBAL ID：201603002574827594
画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、およびその画像処理プログラム
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人深見特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2015-012157
公開番号（公開出願番号）：特開2016-139176
出願日： 2015年01月26日
公開日（公表日）： 2016年08月04日
要約：
【課題】登録されているカテゴリーが更新されたときにかかる多層ニューラルネットワークの学習時間を従来よりも短縮することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】ニューラルネットワーク100は、入力画像101に対してそれぞれ異なる空間フィルタ103,105を作用させた結果に基づいて次段の層の処理ユニットに対して出力値を出力する処理を行ない、最終的に複数の特徴量のそれぞれを生成する前層110と、当該複数の特徴量に対してそれぞれ異なる重み係数w1A〜w3Nを作用させた結果に基づいて次段の層の処理ユニットに対して出力値を出力する処理を行なうことにより、最終的に入力画像101を複数のカテゴリーのいずれかに分類する後層とを含む。画像処理装置は、カテゴリーが更新された場合に、前層110におけるフィルタ103,105の値を修正せずに、後層150における重み係数w1A〜w3Nの値を修正する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
各層に配置された複数の処理ユニットが多段接続された多層ニューラルネットワークを用いて、入力画像を登録されている複数のカテゴリーのいずれかに分類する、自動学習機能を備えた画像処理装置であって、
前記多層ニューラルネットワークは、
前記入力画像を最初の層の入力値である特徴量マップとして、各層における各処理ユニットが入力値である特徴量マップに対してそれぞれ異なる空間フィルタを作用させた結果に基づいて次段の層の処理ユニットに対して出力値を出力する処理を行なうことにより、最終的に複数の特徴量のそれぞれを生成するための前層と、
前記複数の特徴量を最初の層の入力値である特徴量として、各層における各処理ユニットが入力値である特徴量に対してそれぞれ異なる係数を作用させた結果に基づいて次段の層の処理ユニットに対して出力値を出力する処理を行なうことにより、最終的に前記入力画像を前記複数のカテゴリーのいずれかに分類するための後層とを含み、
前記後層において作用させる係数は、複数のカテゴリーのそれぞれに関連付けられている画像を学習することによって予め得られたものであって、
前記画像処理装置は、
前記複数のカテゴリーの更新を受け付けるための更新部と、
前記複数のカテゴリーが更新された場合に、前記前層において作用させる空間フィルタのそれぞれの値を更新せずに、前記後層における係数のそれぞれの値を更新するための学習部とを備える、画像処理装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
Fターム (19件)：
5B057CA08
, 5B057CA12
, 5B057CA16
, 5B057CE05
, 5B057CE06
, 5B057CH11
, 5B057CH16
, 5B057CH18
, 5B057DA12
, 5B057DB02
, 5B057DB09
, 5B057DC33
, 5B057DC36
, 5L096AA06
, 5L096GA51
, 5L096GA55
, 5L096HA09
, 5L096JA11
, 5L096JA22
