引力と反発力を用いたパターン学習方法とパターン認識方法及びそれらの装置、並びにパターン学習プログラムとパターン認識プログラム及びそれらのプログラムを記録した記録媒体

Inventor： ,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：志賀富士弥 (外2名)
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2001277563
Publication number (International publication number)：2003085557
Application date： Sep. 13, 2001
Publication date： Mar. 20, 2003
Summary：

【要約】【課題】画像間の変動を人間の介在や教師信号なしに学習/認識する。【解決手段】合力計算手段2は、複数の画像配列間の距離又は類似度の関数として定義される引力と反発力の2種類の力の相互作用を計算する。マージ手段3は、カテゴリに関する事前情報のない複数の画像配列の各々について合力計算手段2で計算した2種類の力で計算されるクラスタの力学的な安定性を基にマージ処理を行う。スプリット手段4は、該マージされた画像配列の各々について合力計算手段2で計算した2種類の力で計算されるクラスタの力学的な安定性を基にスプリット処理を行い新しい画像配列を得る。繰り返し手段5は、該新しい画像配列の各々についてマージ手段3とスプリット手段4の処理を繰り返し行い新しい画像集合を得る。クラスタリング手段6は、繰り返し手段5で得られた画像集合をカテゴリ毎に自動的にクラスタリングする。

Claim (excerpt)：

実環境中で連続的に撮影された物体を複数の方向から見た画像の系列から構成される画像配列から該物体を教師無しで自動的に学習する方法であって、カテゴリに関する事前情報のない複数の画像配列の各々について該画像配列間の距離あるいは類似度の関数として定義される引力と反発力の2種類の力の相互作用を計算し該2種類の力により計算されるクラスタの力学的な安定性を基にマージの処理を行う段階と、該マージされた画像配列の各々について該画像配列間の距離あるいは類似度の関数として定義される引力と反発力の2種類の力の相互作用を計算し、該2種類の力により計算されるクラスタの力学的な安定性を基にスプリットの処理を行い新しい画像配列を得る段階と、該新しい画像配列の各々について該マージの処理と該スプリットの処理を繰り返し行い新しい画像集合を得る段階とから構成されることを特徴とする引力と反発力を用いたパターン学習方法。

IPC (4)：

G06T 7/00 250 , G06T 7/00 350 , G06T 7/00 , G06N 3/00 560

FI (4)：

G06T 7/00 250 , G06T 7/00 350 A , G06T 7/00 350 B , G06N 3/00 560 C

F-Term (6)：

5L096CA04 , 5L096DA02 , 5L096HA02 , 5L096HA08 , 5L096JA03 , 5L096KA04

Return to Previous Page