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    重庆时时彩每天稳赚技巧: 图像识别装置和图像识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310397356.9

    申请日:

    2013.09.04

    公开号:

    CN103927510A

    公开日:

    2014.07.16

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20130904|||公开
    IPC分类号: G06K9/00; G06K9/66 主分类号: G06K9/00
    申请人: 富士施乐株式会社
    发明人: 福井基文; 尾崎良太; 加藤典司
    地址: 日本东京都
    优先权: 2013.01.11 JP 2013-003575
    专利代理机构: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 李辉;黄纶伟
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310397356.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.08.07|||2015.09.30|||2014.07.16

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种图像识别装置和图像识别方法。图像识别装置包括第一生成模型创建单元、分类单元以及第二生成模型创建单元。第一生成模型创建单元从属于识别对象类别的识别对象图像组提取特征信息,并且基于特征信息创建用于确定图像属于识别对象类别的概率的第一生成模型。分类单元将第一生成模型应用于属于非识别对象类别的各非识别对象图像组以确定非识别对象图像属于识别对象类别的概率,并且根据该概率将非识别对象图像分类到对应的非识别对象组。第二生成模型创建单元从属于对应的非识别对象组的各非识别对象图像组提取特征信息,并且基于对应的特征信息创建每个非识别对象组的用于确定图像属于对应的非识别对象组的概率的第二生成模型。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种图像识别装置,所述图像识别装置包括:
    第一生成模型创建单元,所述第一生成模型创建单元从属于识别对象类别的识别对象图像组提取特征信息,并且基于所述特征信息创建第一生成模型,所述第一生成模型用于确定图像属于所述识别对象类别的概率;
    分类单元,所述分类单元将所述第一生成模型应用于属于不同于所述识别对象类别的非识别对象类别的各非识别对象图像组以确定非识别对象图像属于所述识别对象类别的概率,并且根据所述概率将所述非识别对象图像分类到多个非识别对象组中的对应的组;以及
    第二生成模型创建单元,所述第二生成模型创建单元从属于所述多个非识别对象组中的对应组的各非识别对象图像组提取特征信息,并且基于对应的特征信息创建所述多个非识别对象组各自的第二生成模型,每个第二生成模型用于确定图像属于所述多个非识别对象组中的对应组的概率。

    2.  根据权利要求1所述的图像识别装置,所述图像识别装置进一步包括:
    第三生成模型创建单元,所述第三生成模型创建单元从属于由所述分类单元执行分类之前的所述非识别对象类别的非识别对象图像组提取特征信息,并且基于所述特征信息创建第三生成模型,所述第三生成模型用于确定图像属于所述非识别对象类别的概率,
    其中,所述分类单元通过下述步骤将各非识别对象图像组分类到所述多个非识别对象组中的对应组:
    将所述第一生成模型和所述第三生成模型应用于属于所述非识别对象类别的各非识别对象图像组,并且
    将属于所述非识别对象类别的非识别对象图像组中通过应用所述第一生成模型而获得的概率大于或等于通过应用所述第三生成模型而获得的概率的每个非识别对象图像分类到所述多个非识别对象组中的第一非识别对象组。

    3.  根据权利要求2所述的图像识别装置,
    其中,所述第三生成模型创建单元由没有被分类到所述第一非识别对象组中的非识别对象图像组创建新的第三生成模型,并且
    其中,所述分类单元将所述第一生成模型和所述新的第三生成模型应用于没有被分类到所述第一非识别对象组的各非识别对象图像组,并且将通过应用所述第一生成模型而获得的概率大于或等于通过应用所述新的第三生成模型而获得的概率的每个非识别对象图像分类到所述多个非识别对象组中的第二非识别对象组。

    4.  根据权利要求1至3中的任一项所述的图像识别装置,
    其中,所述识别对象类别包括多个识别对象类别,
    其中,所述第一生成模型创建单元从属于所述多个识别对象类别中的对应类别的各识别对象图像组提取特征信息,并且基于所述识别对象类别的对应的特征信息创建所述多个识别对象类别各自的所述第一生成模型,并且
    其中,所述分类单元将所述多个识别对象类别的所述第一生成模型应用于属于所述非识别对象类别的各非识别对象图像组以确定所述非识别对象图像属于各识别对象类别的概率,并且根据所述概率将所述非识别对象图像分类到所述多个非识别对象组中的对应组。

    5.  根据权利要求4所述的图像识别装置,
    其中,所述分类单元将从所述多个识别对象类别的所述第一生成模型中的同一第一生成模型获得了最大概率的非识别对象图像组分类到所述多个非识别对象组中的同一非识别对象组。

    6.  根据权利要求1至3中的任一项所述的图像识别装置,所述图像识别装置进一步包括:
    识别单元,所述识别单元将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于未分类的图像,并且根据通过将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于所述未分类的图像而获得的结果将所述未分类的图像分类到所述识别对象类别或所述非识别对象类别。

    7.  根据权利要求4所述的图像识别装置,所述图像识别装置进一步包括:
    识别单元,所述识别单元将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于未分类的图像,并且根据通过将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于所述未分类的图像而获得的结果将所述未分类的图像分类到所述识别对象类别或所述非识别对象类别。

    8.  根据权利要求5所述的图像识别装置,所述图像识别装置进一步包括:
    识别单元,所述识别单元将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于未分类的图像,并且根据通过将所述第一生成模型和所述第二生成模型应用于所述未分类的图像而获得的结果将所述未分类的图像分类到所述识别对象类别或所述非识别对象类别。

    9.  一种图像识别方法,所述图像识别方法包括下述步骤:
    从属于识别对象类别的识别对象图像组提取特征信息,并且基于所述特征信息创建第一生成模型,所述第一生成模型用于确定图像属于所述识别对象类别的概率;
    将所述第一生成模型应用于属于不同于所述识别对象类别的非识别对象类别的各非识别对象图像组以确定非识别对象图像属于所述识别对象类别的概率,并且根据所述概率将所述非识别对象图像分类到多个非识别对象组中的对应组;以及
    从属于所述多个非识别对象组中的对应组的各非识别对象图像组提取特征信息,并且基于对应的特征信息创建所述多个非识别对象组各自的第二生成模型,每个第二生成模型用于确定图像属于所述多个非识别对象组中的对应组的概率。

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    图像 识别 装置 方法
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