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    重庆时时彩360安全: 多分类识别器、数据识别装置、多分类识别方法及数据识别方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310491528.9

    申请日:

    2013.10.18

    公开号:

    CN103793714A

    公开日:

    2014.05.14

    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 9/62申请日:20131018|||公开
    IPC分类号: G06K9/62; G06F17/30 主分类号: G06K9/62
    申请人: 卡西欧计算机株式会社
    发明人: 松永和久; 中込浩一; 二瓶道大; 广浜雅行
    地址: 日本东京都
    优先权: 2012.10.26 JP 2012-236440
    专利代理机构: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 王亚爱
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310491528.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.09.15|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    多分类识别器识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,具备:第1阶层识别器生成单元,其生成进行1对N的识别的多个第1阶层识别器;和第2阶层识别器生成单元,其通过将多个第1阶层识别器分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,输入该第2阶层特征向量来生成进行1对N的识别的多个第2阶层识别器,多分类识别器将通过使数据输入到多个第1阶层识别器而由该多个第1阶层识别器输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到多个第2阶层识别器而输出了最大的计分值的第2阶层识别器相对应的分类,识别为所输入的数据所表征的特征所属的分类。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种多分类识别器,识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,所述多分类识别器的特征在于,具备:
    第1阶层识别器生成单元,其生成进行1对N的识别的多个第1阶层识别器;和
    第2阶层识别器生成单元,其通过将所述多个第1阶层识别器分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,输入该第2阶层特征向量来生成进行1对N的识别的多个第2阶层识别器,
    其中,将通过使数据输入到所述多个第1阶层识别器而由该多个第1阶层识别器输出的所述各计分值进行连结来生成所述第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到所述多个第2阶层识别器而输出了最大的计分值的所述第2阶层识别器相对应的分类,识别为所输入的所述数据所表征的特征所属的分类。

    2.  根据权利要求1所述的多分类识别器,其特征在于,
    所述第1阶层识别器生成单元按所述多个分类的每一个来执行输入从多个学习用数据中分别提取出的各第1阶层特征向量来生成用于识别该各学习用数据所表征的特征是否属于多个分类中的1个分类的第1阶层识别器的处理,由此生成用于个别识别所述各学习用数据所表征的特征是否分别属于所述多个分类的多个第1阶层识别器,
    所述第2阶层识别器生成单元按每个所述学习用数据,将通过使所述多个学习用数据输入到所述各分类的第1阶层识别器而由所述各分类的第1阶层识别器输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,按所述多个分类的每一个,来执行输入该各第2阶层特征向量来生成用于识别与该各第2阶层特征向量对应的所述各学习用数据所表征的特征是否属于所述多个分类中的1个分类的第2阶层识别器的处理,由此,生成用于个别识别所述 各学习用数据所表征的特征是否分别属于所述多个分类的多个第2阶层识别器。

    3.  根据权利要求2所述的多分类识别器,其特征在于,
    所述特征是图像的特征,
    所述第1阶层识别器生成单元执行如下处理:
    特征提取处理,对所述多个学习用数据的每一个,执行与所述学习用数据所示的图像内的各网格对应来提取特征信息的处理;
    聚类处理,将与全部的所述学习用数据所示的图像内的全部的所述网格对应而提取出的全部的所述特征信息聚类成多个群集;
    向量量化处理,对所述多个学习用数据的每一个,按与该学习用数据所示的图像内的所述各网格对应而提取出的所述特征信息来分别算出该特征信息与所述各群集的重心数据的距离,将与该算出的距离中的最小的距离对应的群集作为最附近群集进行提取,将该提取的最附近群集的重心数据设为该特征信息的向量量化值;
    第1阶层特征向量生成处理,对所述多个学习用数据的每一个,通过按与该学习用数据所示的图像内的所述各网格对应而提取出的所述向量量化值来反复执行将与该向量量化值对应的所述最附近群集的直方图频数进行累计的处理,来生成与该学习用数据对应的直方图,生成将该直方图的每个单元条的各频数值作为各要素值的所述第1阶层特征向量,并将其与对该学习用数据赋予的表示该学习用数据所表征的特征的分类的标签一起存储;
    识别器生成处理,基于所述第1阶层特征向量中的赋予了表示所述1个分类的标签的第一第1阶层特征向量的分组、和赋予了表示所述1个分类以外的分类的标签的第二第1阶层特征向量的分组,通过按所述多个分类的每一个,执行用于生成与在输入了属于所述1个分类的数据时输出最大的所述计分值的所述1个分类对应的第1阶层识别器的处理,由此来生成用于个别识别所 述各学习用数据所表征的特征是否分别属于所述多个分类的多个第1阶层识别器。

    4.  根据权利要求3所述的多分类识别器,其特征在于,
    所述特征信息是颜色以及纹理,
    在所述聚类处理中,按每个所述颜色以及所述纹理进行个别聚类,
    在所述向量量化处理中,按每个所述颜色以及所述纹理,使用分别通过所述聚类而得到的颜色的群集以及纹理的群集来个别提取向量量化值;
    在所述第1阶层特征向量生成处理中,按每个所述颜色以及所述纹理,使用分别按每个所述颜色以及所述纹理而提取出的所述向量量化值,个别生成每个所述学习用数据的颜色的直方图以及纹理的直方图,将该颜色的直方图的每个单元条的各频数值与该纹理的直方图的每个单元条的各频数值连结起来作为各要素值,由此生成所述第1阶层特征向量。

    5.  根据权利要求2所述的多分类识别器,其特征在于,
    所述第2阶层识别器生成单元在生成与所述1个分类对应的第2阶层识别器的处理中,基于从赋予了表示所述1个分类的标签的学习用数据中提取出的第一所述第2阶层特征向量的分组、和从赋予了表示所述1个分类以外的分类的标签的学习用数据中提取出的第二所述第2阶层特征向量的分组,生成与在输入了属于所述1个分类的数据时输出最大的所述计分值的所述1个分类对应的第2阶层识别器。

    6.  一种数据识别装置,识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,所述数据识别装置的特征在于,具备:
    进行1对N的识别的多个第1阶层识别器;
    通过将所述多个第1阶层识别器分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量的第2阶层特征向量生成单元;和
    输入所述第2阶层特征向量来进行1对N的识别的多个第2阶层识别器,
    其中,由所述第2阶层特征向量生成单元将通过使数据输入到所述多个第1阶层识别器而由该多个第1阶层识别器输出的所述各计分值进行连结,来生成所述第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到所述多个第2阶层识别器而输出了最大的计分值的所述第2阶层识别器对应的分类,识别为所输入的所述数据所表征的特征所属的分类。

    7.  一种多分类识别方法,识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,所述多分类识别方法的特征在于,具备:
    第1阶层识别器生成步骤,生成进行1对N的识别的多个第1阶层识别器;和
    第2阶层识别器生成步骤,通过将所述多个第1阶层识别器分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,输入该第2阶层特征向量来生成进行1对N的识别的多个第2阶层识别器,
    将通过使数据输入到所述多个第1阶层识别器而由该多个第1阶层识别器输出的所述各计分值进行连结来生成所述第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到所述多个第2阶层识别器而输出了最大的计分值的所述第2阶层识别器对应的分类,识别为所输入的所述数据所表征的特征所属的分类。

    8.  一种数据识别方法,识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,所述数据识别方法的特征在于,具备:
    多个第1阶层识别步骤,进行1对N的识别;
    第2阶层特征向量生成步骤,通过将所述多个第1阶层识别步骤分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量;和
    多个第2阶层识别步骤,输入所述第2阶层特征向量来进行1对N的识别,
    由所述第2阶层特征向量生成步骤将通过使数据输入到所述多个第1阶层识别步骤而由该多个第1阶层识别步骤输出的所述各计分值进行连结来生成所述第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到所述多个第2阶层识别步骤而输出了最 大的计分值的所述第2阶层识别步骤对应的分类,识别为所输入的所述数据所表征的特征所属的分类。

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