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J-GLOBAL ID：200903067119955176

画像識別方法および装置、オブジェクト識別方法および装置ならびにプログラム

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)：2003295359
Publication number (International publication number)：2005063308
Application date： Aug. 19, 2003
Publication date： Mar. 10, 2005
Summary：
【課題】 画像に含まれるオブジェクトの種類を精度よく自動的に識別する。 【解決手段】 階層構造を有する複数の自己組織化マップSOM1〜SOM3に対して第1層の自己組織化マップSOM1から順に最下層の自己組織化マップSOM3まで、各階層に異なる特徴ベクトルCB1〜CB3を用いて自己組織化マップの中から特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、最下層の自己組織化マップSOM3における勝者ベクトルの座標C3を検出する。そして、検出された勝者ベクトルの座標C3が種類頻度分布マップKDM上で示す種類に基づいてブロック領域(画像)BRの種類を識別する。【選択図】 図11
Claim (excerpt)：
画像から複数の特徴量を抽出し、 抽出した前記複数の特徴量をベクトル成分とする特徴ベクトルを複数生成し、 階層構造を有する複数の自己組織化マップの最上層の該自己組織化マップから順に最下層の前記自己組織化マップまで、各階層に異なる前記特徴ベクトルを用いて該自己組織化マップの中から前記特徴ベクトルに最も類似する結合荷重ベクトルを勝者ベクトルとして検出し、該勝者ベクトルに関連付けされた直下層の自己組織化マップを選択することを繰り返すことにより、前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標を検出し、 前記最下層の自己組織化マップの座標毎に前記画像の種類を定めた種類頻度分布マップを用いて、検出した前記最下層の自己組織化マップにおける前記勝者ベクトルの座標が前記種類頻度分布マップ上において示す種類に基づいて前記画像の種類を出力する ことを特徴とする画像識別方法。
IPC (1)：
G06T7/00
FI (2)：
G06T7/00 350C ,  G06T7/00 300F
F-Term (19)：
5L096BA08 ,  5L096FA26 ,  5L096FA32 ,  5L096FA33 ,  5L096FA34 ,  5L096FA39 ,  5L096FA41 ,  5L096FA53 ,  5L096FA54 ,  5L096FA69 ,  5L096GA19 ,  5L096GA34 ,  5L096GA38 ,  5L096GA40 ,  5L096GA51 ,  5L096GA55 ,  5L096HA11 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04
Patent cited by the Patent：
Cited by applicant (4)
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Cited by examiner (10)
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