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COMPUTER PROGRAM, IDENTIFICATION DEVICE, AND IDENTIFICATION METHOD achieved

Patent code P200016867
File No. 6009
Posted date May 11, 2020
Application number P2018-010771
Publication number P2019-128842A
Date of filing Jan 25, 2018
Date of publication of application Aug 1, 2019
Inventor
  • (In Japanese)伊勢 武史
  • (In Japanese)皆川 まり
  • (In Japanese)大西 信徳
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人京都大学
Title COMPUTER PROGRAM, IDENTIFICATION DEVICE, AND IDENTIFICATION METHOD achieved
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a computer program, an identification device, and an identification method with which an object having an indefinite shape and an unclear feature can be identified.
SOLUTION: A computer program causes a computer to execute processing to acquire an image for learning in which images of identification objects included in a body to be identified are picked up in a mixed state, processing to specify a plurality of pixel blocks constituted of a predetermined number of pixels from the image, processing to associate labels corresponding to the types of the identification objects with each of the plurality of specified pixel blocks to generate data for learning, and processing to learn a learning model for identifying the identification objects on the basis of the generated data for learning.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、深層学習アルゴリズムがさまざまな分野で利用され、特に機械による物体認識に広く活用されている。深層学習の手法に基づく物体認識は、特徴がはっきりした物の識別において、人間の能力をしのぐようになった。

特許文献1には、ニューラルネットワーク等の機械学習を行って、検索対象者の顔モデルを生成して人物を認識する技術が開示されている。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、コンピュータプログラム、識別装置及び識別方法に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、
特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する処理と、
生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理と
を実行させるコンピュータプログラム。

【請求項2】
 
コンピュータに、
前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記画素ブロックに関連付けられたラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる請求項1に記載のコンピュータプログラム。

【請求項3】
 
コンピュータに、
前記画素ブロック毎に、該画素ブロックの画素値を入力データとし、前記識別対象に対応しないラベルを出力データとする学習用データを生成する処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。

【請求項4】
 
コンピュータに、
植物に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する処理と、
生成した学習用データに基づいて、前記植物に含まれる識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理と
を実行させる請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。

【請求項5】
 
コンピュータに、
前記学習モデルを学習させた結果に基づいて、被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて前記識別対象の種類を表示する処理を実行させる請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。

【請求項6】
 
コンピュータに、被識別体に含まれる識別対象を識別させるためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する処理と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する処理と、
特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する処理と、
生成した入力データ及び所定の学習済の学習モデルに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。

【請求項7】
 
コンピュータに、
前記被識別体が撮像された画像内の複数の画素ブロックそれぞれに対応させて識別対象の種類を表示する処理を実行させる請求項6に記載のコンピュータプログラム。

【請求項8】
 
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得する取得部と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、
該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成する生成部と、
該生成部で生成した学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを学習させる処理部と
を備える識別装置。

【請求項9】
 
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別装置であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得する取得部と、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを複数特定する特定部と、
該特定部で特定した複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成する生成部と、
該生成部で生成した入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を識別する学習済の学習モデルと
を備える識別装置。

【請求項10】
 
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された学習用の画像を取得部が取得し、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、
特定された複数の画素ブロックそれぞれに、識別対象の種類に対応するラベルを関連付けて学習用データを生成部が生成し、
生成された学習用データに基づいて、前記識別対象を識別するための学習モデルを処理部が学習させる識別方法。

【請求項11】
 
被識別体に含まれる識別対象を識別する識別方法であって、
被識別体に含まれる識別対象が混然一体に撮像された画像を取得部が取得し、
前記画像から所定の画素数で構成される画素ブロックを特定部が複数特定し、
特定された複数の画素ブロックそれぞれの画素値に基づいて入力データを生成部が生成し、
生成された入力データに基づいて、前記被識別体に含まれる識別対象を学習済の学習モデルが識別する識別方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2018010771thum.jpg
State of application right Published
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