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J-GLOBAL ID：200903018259767760

データ学習装置およびプログラムならびに画像の意味判定装置

Inventor：
赤堀 貞登

About 赤堀 貞登


Applicant, Patent owner：
富士写真フイルム株式会社

About 富士写真フイルム株式会社


Agent (2)： 柳田 征史 ,  佐久間 剛
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2004072646
Publication number (International publication number)：2004310753
Application date： Mar. 15, 2004
Publication date： Nov. 04, 2004
Summary：
【課題】 自己組織化マップによるデータ学習において、より高い精度で情報の内容判定処理を行うことができる自己組織化マップの導出を実現し、さらに、そのような学習後の自己組織化マップを用いて、より高い精度で、画像の意味判定処理を行うことを可能とする。【解決手段】 データ学習装置10の第1学習部12により、各ベクトル点にクラスが対応付けられた暫定的な自己組織化マップを一旦導出した後、第2学習部14により、学習ベクトル量子化に近傍学習の概念を取り入れた改良手法等を用いて、暫定的な自己組織化マップに修正を加えていき、最終的な自己組織化マップを求める。そのように導出された最終的な自己組織化マップを用いて、画像の意味判定処理を行う。【選択図】 図1
Claim (excerpt)：
各々の対応クラスが分かっている複数の第1サンプル特徴ベクトルからなる第1学習データを学習することにより、参照特徴ベクトルのベクトル点の各々にクラスが対応付けられた暫定的な自己組織化マップを導出する第1学習手段と、 各々の対応クラスが分かっている複数の第2サンプル特徴ベクトルからなる第2学習データを学習することにより、前記暫定的な自己組織化マップに修正を加えて最終的な自己組織化マップを導出する第2学習手段を備え、 該第2学習手段が、 前記第2学習データ中の1つの第2サンプル特徴ベクトルを読み込み、前記暫定的な自己組織化マップ上において該1つの第2サンプル特徴ベクトルとの類似度が最も高い第2学習勝者ベクトルを特定する第2ベクトル特定手段と、 該第2学習勝者ベクトルのベクトル点に対応付けられたクラスと、前記第2学習データが示す前記1つの第2サンプル特徴ベクトルの対応クラスとを比較し、該ベクトル点に対応付けられたクラスと該第2学習データが示す対応クラスが一致しない場合には、該第2学習勝者ベクトルおよび前記暫定的な自己組織化マップ上において該第2学習勝者ベクトルの第2学習近傍に分布する複数の参照特徴ベクトルを、前記1つの第2サンプル特徴ベクトルとの類似度が減少するように修正する修正手段と、 前記複数の第2サンプル特徴ベクトルの全てについて、前記第2ベクトル特定手段および前記修正手段を各々1回または複数回繰返し動作させ、前記最終的な自己組織化マップを導出する手段を備えていることを特徴とするデータ学習装置。
IPC (2)：
G06N3/00 ,  G06T7/00
FI (2)：
G06N3/00 560C ,  G06T7/00 350B
F-Term (6)：
5L096FA66 ,  5L096GA30 ,  5L096HA13 ,  5L096JA03 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04
Patent cited by the Patent：
Cited by applicant (4)
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Cited by examiner (2)
Article cited by the Patent：
Cited by examiner (3)

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