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画像認識装置、画像認識方法、および、プログラム

国内特許コード P140010210
整理番号 EF001P10
掲載日 2014年1月14日
出願番号 特願2013-233400
公開番号 特開2015-095041
出願日 平成25年11月11日(2013.11.11)
公開日 平成27年5月18日(2015.5.18)
発明者
  • 合原 一幸
  • 牧野 貴樹
  • 奥 牧人
出願人
  • 国立研究開発法人科学技術振興機構
発明の名称 画像認識装置、画像認識方法、および、プログラム
発明の概要 【課題】連想記憶モデルに記憶させる画像のパターン間の相関を取り除き、干渉の発生や記憶容量の低下を防ぐことができる、画像認識装置、画像認識方法、および、プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】本発明は、ランダムな二値パターンであるマスクパターンを生成し、指定された複数の画像の元パターンとマスクパターンとの排他的論理和または否定排他的論理和を求めることにより被マスクパターンを生成する論理演算ステップと、マスクパターンに対応付けた被マスクパターンを連結パターンとして、ニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルにて学習させることを特徴とする。
【選択図】図5
従来技術、競合技術の概要



従来、ニューラルネットワークにおける連想記憶モデルとして、自己連想記憶モデルや系列連想記憶モデル等が開発されている。





例えば、特許文献1では、記憶層で、自己増殖型ニューラルネットワークを用いて、入力ベクトルのパターンに対応するノードを接続したサブネットワークを構成して、入力ベクトルのサブクラスとして学習し、連想層で、記憶層にて保持された連想のキーとなるキーベクトルのキークラスと、そのキーベクトルから想起される連想クラスとの間に関連を張り、入力されたキーベクトルから、そのキークラス又は連想クラスに対応するノードの重みを想起結果として出力することが開示されている。





また、非特許文献1には、カラー画像を二値データに変換し、あるビットを反転させてリバーシブル符号を生成し、ニューラルネットワークに記憶させることにより、復号化した際に、あるビット表現と反転表現が同じ整数値となるよう調整することが開示されている。

産業上の利用分野



本発明は、画像認識装置、画像認識方法、および、プログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
少なくとも記憶部と制御部を備えた画像認識装置であって、
上記制御部は、
ランダムな二値パターンであるマスクパターンを生成するマスク生成手段と、
指定された複数の画像の元パターンと上記マスクパターンとの排他的論理和または否定排他的論理和を求めることにより被マスクパターンを生成する論理演算手段と、
上記マスクパターンに対応付けた上記被マスクパターンを連結パターンとして、ニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルにて学習させる学習手段と、
を備えたことを特徴とする画像認識装置。

【請求項2】
請求項1に記載の画像認識装置において、
上記論理演算手段は、
上記複数の画像のうち上記元パターン中の任意の数のビットごとに共通した上記マスクパターンを設定して、上記被マスクパターンを作成すること、
を特徴とする画像認識装置。

【請求項3】
請求項1または2に記載の画像認識装置において、
上記論理演算手段は、
上記複数の画像による長さNの上記元パターンを、先頭からL-1個ずつのブロック単位に区切り、ブロック毎に値が異なる上記マスクパターンを設定して、LN/(L-1)の長さの上記連結パターンを生成すること、
を特徴とする画像認識装置。

【請求項4】
請求項1乃至3のいずれか一つに記載の画像認識装置であって、
上記論理演算手段は、
上記画像の一次元二値データを上記元パターンとして、同じまたは短い長さのランダムな二値データを上記マスクパターンとして、両データの対応する値同士の排他的論理和または否定排他的論理和を求めることにより上記被マスクパターンを生成すること、
を特徴とする画像認識装置。

【請求項5】
請求項1乃至4のいずれか一つに記載の画像認識装置において、
上記学習手段は、
上記マスクパターンを上記記憶部に格納し、
上記論理演算手段は、
指定された、手がかり画像である照合パターンに対して、上記記憶部に記憶された複数の上記マスクパターンの一つを用いて上記排他的論理和または上記否定排他的論理和を求めることにより、マスク化照合パターンを生成し、
上記制御部は、
上記マスク化照合パターンを上記連想記憶モデルに導入して収束するまで状態更新を繰り返し、収束状態のエネルギー関数の値が閾値以下の結果を得られない場合は、別の上記マスクパターンによるマスク化照合パターンを試行することにより、元パターンを探索する想起手段、
を更に備えたことを特徴とする画像認識装置。

【請求項6】
少なくとも記憶部と制御部を備えたコンピュータにおいて実行される画像認識方法であって、
上記制御部において、
ランダムな二値パターンであるマスクパターンを生成するマスク生成ステップと、
指定された複数の画像の元パターンと上記マスクパターンとの排他的論理和または否定排他的論理和を求めることにより被マスクパターンを生成する論理演算ステップと、
上記マスクパターンに対応付けた上記被マスクパターンを連結パターンとして、ニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルにて学習させる学習ステップと、
を含むことを特徴とする画像認識方法。

【請求項7】
少なくとも記憶部と制御部を備えたコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
上記制御部において、
ランダムな二値パターンであるマスクパターンを生成するマスク生成ステップと、
指定された複数の画像の元パターンと上記マスクパターンとの排他的論理和または否定排他的論理和を求めることにより被マスクパターンを生成する論理演算ステップと、
上記マスクパターンに対応付けた上記被マスクパターンを連結パターンとして、ニューラルネットワークを用いた連想記憶モデルにて学習させる学習ステップと、
を実行させるためのプログラム。
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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JP2013233400thum.jpg
出願権利状態 公開
参考情報 (研究プロジェクト等) FIRST 複雑系数理モデル学の基礎理論構築とその分野横断的科学技術応用 領域
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