特許

J-GLOBAL ID：201903016846119457

学習システム及び画像検索システム

発明者： 加賀 陽介 ,  藤尾 正和 ,  高橋 健太
出願人/特許権者： 株式会社日立製作所
代理人 (1件)： 特許業務法人藤央特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-234490
公開番号（公開出願番号）：特開2019-101927
出願日： 2017年12月06日
公開日（公表日）： 2019年06月24日
要約：

【課題】画像検索を高速かつ高精度に行う。【解決手段】学習システムは、画像ペアの画像情報と、該画像ペアが同一の対象の画像であるか否かを示すフラグと、画像情報が入力され各要素の値が所定範囲に含まれる出力ベクトルを出力する第1ニューラルネットワークと、を保持し、第1ニューラルネットワークに該画像ペアの各画像の画像情報を入力して、各画像について第1出力ベクトルを出力し、第1出力ベクトル間の距離の期待値を算出し、該フラグを参照して、該画像ペアが同一の対象の画像である場合に算出した期待値が小さく、該画像ペアが異なる対象の画像である場合に算出した期待値が大きくなるよう、第1ニューラルネットワークのパラメータを更新する。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

ニューラルネットワークのパラメータを学習する学習システムであって、 プロセッサとメモリとを含み、 前記メモリは、 画像ペアの画像情報と、 前記画像ペアが同一の対象の画像であるか否かを示すフラグと、 画像情報が入力され、各要素の値が所定範囲に含まれる出力ベクトルを出力する第1ニューラルネットワーク、を示すネットワーク情報と、を保持し、 前記プロセッサは、 前記第1ニューラルネットワークに前記画像ペアの各画像の画像情報を入力して、各画像について第1出力ベクトルを出力し、 前記第1出力ベクトル間の距離の期待値を算出し、 前記フラグを参照して、前記画像ペアが同一の対象の画像である場合に前記算出した期待値が小さく、前記画像ペアが異なる対象の画像である場合に前記算出した期待値が大きくなるよう、前記第1ニューラルネットワークのパラメータを更新する、学習システム。

IPC (4件)：

G06F 16/00 ,  G06F 16/50 ,  G06N 3/08 ,  G06T 7/00

FI (5件)：

G06F17/30 350C ,  G06F17/30 170B ,  G06F17/30 220Z ,  G06N3/08 ,  G06T7/00 350C

Fターム (10件)：

5L096BA15 ,  5L096EA43 ,  5L096FA66 ,  5L096GA51 ,  5L096HA07 ,  5L096HA11 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04 ,  5L096KA09