特許
J-GLOBAL ID：201603015191256377

分類器生成装置、外観検査装置、分類器生成方法、及びプログラム

発明者：
安藤 英俊

安藤 英俊 について

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平澤 昌樹

平澤 昌樹 について

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手塚 浩章

手塚 浩章 について

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矢島 正男

矢島 正男 について


出願人/特許権者：
タカノ株式会社

タカノ株式会社 について

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国立大学法人山梨大学

国立大学法人山梨大学 について


代理人 (5件)： 木村 満 ,  杉本 和之 ,  榊原 靖 ,  毛受 隆典 ,  森川 泰司
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2014-245416
公開番号（公開出願番号）：特開2016-109495
出願日： 2014年12月03日
公開日（公表日）： 2016年06月20日
要約：
【課題】画像の分類の精度の低下を軽減しつつ、画像の分類に必要な処理時間を短くする。【解決手段】複数の学習データに基づいて、複数種類の特徴量を説明変数としたランダムフォレスト法にて、仮分類器を生成する。当該仮分類器による分類の寄与度が低い特徴量を前記複数種類の特徴量のうちから特定する。前記寄与度が低い特徴量を除いた複数の学習データに基づいて、前記ランダムフォレスト法にて、新たな仮分類器を生成する。最初に生成した分類器による分類の正答率と新たに生成した仮分類器による分類の正答率との差が閾値以下である、当該新たに生成した仮分類器を正式な分類器として採用する。【選択図】図7
請求項（抜粋）：
複数種類の特徴量に基づいて画像を分類する画像分類器を機械学習によって生成する分類器生成装置であって、 学習用画像の複数種類の特徴量と当該学習用画像の分類結果とを含む学習データを複数の前記学習用画像それぞれについて取得する学習データ取得手段と、 前記学習データ取得手段が前記複数の学習用画像それぞれについて取得した複数の前記学習データに基づいて、前記画像分類器を生成する分類器生成手段と、を備え、 前記分類器生成手段は、 前記複数の学習データに基づいて、前記特徴量を説明変数として使用したランダムフォレスト法にて、前記特徴量の数を異ならせた複数の分類器を生成可能であり、 前記複数の分類器のうちの、第1分類器と当該第1分類器よりも前記特徴量の数が少ない第2分類器とを比較し、比較結果が所定基準を満たすときに、当該第2分類器を前記画像分類器とする、 ことを特徴とする分類器生成装置。
IPC (3件)：
G01N 21/88 ,  G06N 99/00 ,  G06T 7/00
FI (3件)：
G01N21/88 J ,  G06N99/00 153 ,  G06T7/00 350B
Fターム (32件)：
2G051AA41 ,  2G051AB02 ,  2G051AC21 ,  2G051CA04 ,  2G051EA11 ,  2G051EA12 ,  2G051EA14 ,  2G051EA16 ,  2G051EB01 ,  2G051EB09 ,  2G051EC01 ,  2G051ED08 ,  2G051ED09 ,  5L096CA02 ,  5L096EA05 ,  5L096EA06 ,  5L096EA43 ,  5L096FA04 ,  5L096FA54 ,  5L096FA64 ,  5L096FA74 ,  5L096GA04 ,  5L096GA07 ,  5L096GA28 ,  5L096GA34 ,  5L096GA41 ,  5L096GA51 ,  5L096HA09 ,  5L096JA11 ,  5L096JA13 ,  5L096JA16 ,  5L096KA04
引用特許：
審査官引用 (2件)
引用文献：
審査官引用 (1件)

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