Pat
J-GLOBAL ID:201703012518685232

微視的差異からの機械学習を使用する物体の真贋鑑定

Inventor:
Applicant, Patent owner:
Agent (2): 村井 康司 ,  石川 貴之
Gazette classification:公表公報
Application number (International application number):2017504609
Publication number (International publication number):2017520864
Application date: Apr. 09, 2015
Publication date: Jul. 27, 2017
Summary:
顕微鏡画像を分類する方法は、物体(303)からの少なくとも1つの顕微鏡画像(305)を含むトレーニングデータセット(306)と、製品仕様に基づく画像の関連クラス定義(304)とを受信することを含む。機械学習分類器は、画像をクラス(308)に分類するようにトレーニングされる。顕微鏡画像(305)は、分類器のテスト入力として使用されて、製品仕様に基づいて画像を1つ又は複数のクラスに分類する。製品仕様は、ブランド名、製品ライン、又は物体のラベル上の他の詳細を含む。
Claim (excerpt):
顕微鏡画像を分類する方法であって、 物体から抽出された少なくとも1つの顕微鏡画像を含むトレーニングデータセットと、前記物体に対応する製品仕様に基づく、前記少なくとも1つの顕微鏡画像の関連クラス定義とを受信することと、 前記トレーニングデータセットに基づいて、前記少なくとも1つの顕微鏡画像を1つ又は複数のクラスに分類するモデルを構築するように、1つ又は複数の機械学習分類器をトレーニングすることと、 前記少なくとも1つの機械学習分類器へのテスト入力として、前記少なくとも1つの顕微鏡画像を受信することであって、それにより、前記製品仕様に基づいて、前記構築されたモデルを使用して前記少なくとも1つの顕微鏡画像を1つ又は複数のクラスに分類する、前記少なくとも1つの顕微鏡画像を受信することと を含み、 前記製品仕様は、ブランド名、製品ライン、又は前記物体のラベル上の他の詳細を含む、方法。
IPC (4):
G06T 7/00 ,  G06N 99/00 ,  G06N 3/08 ,  G06F 17/30
FI (5):
G06T7/00 350C ,  G06N99/00 153 ,  G06N3/08 ,  G06F17/30 210D ,  G06F17/30 170B
F-Term (8):
5L096BA03 ,  5L096CA02 ,  5L096DA02 ,  5L096EA03 ,  5L096FA35 ,  5L096JA11 ,  5L096JA14 ,  5L096MA07
Patent cited by the Patent:
Cited by examiner (3)
Article cited by the Patent:
Return to Previous Page