Pat
J-GLOBAL ID：200903044852634149
画像分類学習処理システム及び画像識別処理システム
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
,
Agent (3)：
平木 祐輔
, 関谷 三男
, 渡辺 敏章
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2004214538
Publication number (International publication number)：2006039658
Application date： Jul. 22, 2004
Publication date： Feb. 09, 2006
Summary：
【課題】 画像のクラス分類学習処理システム及びその学習結果を用いた画像識別処理システムであって、画像の解像度の違い、対象物体の変化、オクルージョンや環境の突然な変化などに対してロバストなクラス分類学習及び画像識別を行うことができるシステムを提供する。【解決手段】 画像の大きさに比べて十分に小さく予め定められた形状の領域(窓)を、この窓が画像全体を覆うように設定し、各窓から画像の小領域を切り出した部分画像の集合を作成し、切り出されたすべての部分画像同士の間にそれらの間の非類似度に相当するような順序関係を定義し、この順序関係のみに基づいて各部分画像を任意の距離空間における点へと写像し、写像された距離空間における点の位置座標ベクトルの直積又はテンソル積を画像についての特徴量として用いて、画像のクラス分類学習およびクラス識別を行う。【選択図】 図13
Claim (excerpt)：
画像のクラス分類を学習するシステムであって、
学習用画像の対象領域に対して、該対象領域全体を覆うようにして1以上の所定形状の窓領域を設定する窓領域設定手段と、
前記各窓領域に含まれる部分画像の集合から、互いに異なる2つの部分画像の組を生成し、各組の部分画像間における類似度又は非類似度を、各部分画像から抽出される特徴量に基づいて計算する部分画像間類似度計算手段と、
前記部分画像間の類似度又は非類似度に基づいて前記各部分画像の組の間での順序関係を決定する第1の順序関係決定手段と、
前記各部分画像の組の間で決定された順序関係が保存されるようにして、前記各部分画像を第1の距離空間上に写像する第1の写像手段と、
前記第1の距離空間に写像された各点の位置座標の直積又はテンソル積を各学習用画像の第1種特徴量とし、各学習用画像の第1種特徴量に基づいて、画像間の非類似度又は類似度を計算する画像間類似度計算手段と、
前記学習用画像間の非類似度又は類似度に基づいて前記各学習用画像の組の間での順序関係を決定する第2の順序関係決定手段と、
前記各学習用画像の組の間で決定された順序関係が保存されるようにして、前記各学習用画像を第2の距離空間上に写像する第2の写像手段と、
前記第2の距離空間に写像された各点の位置座標ベクトルを各学習用画像の第2種特徴量とし、前記第2の距離空間上に写像された点から、前記第2の距離空間における距離又は分布密度に基づいてクラスタを構成するクラスタリング手段と、
各クラスタをクラス分類するとともに、各クラスタに属する点に対応する学習用画像を前記第2の写像手段による写像の逆写像によって求めることにより、各学習用画像がどのクラスに属するかを判定するクラス分類判定手段と、を含むことを特徴とするシステム。
IPC (2)：
FI (4)：
G06F17/30 210D
, G06F17/30 170B
, G06F17/30 350C
, G06T7/00 300F
5B075ND08
, 5B075NR12
, 5B075PQ02
, 5B075PQ74
, 5B075PR06
, 5B075QM08
, 5B075QP01
, 5B075QS03
, 5L096AA06
, 5L096GA19
, 5L096HA09
, 5L096HA11
, 5L096JA03
, 5L096JA11
, 5L096KA04
, 5L096MA07
