JP2018528525A5 - - Google Patents

Description

[00111]特許請求の範囲は、上記で示された厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明された方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
未知クラスを検出する方法であって、
第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成することと、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの第２のクラスに属するのかを決定するために、前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計することと
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記入力データが前記第１の複数のクラスのうちの１つに属さないとき、前記入力データを少なくとも１つの未知クラスに分類することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記第２の分類器を設計することが、前記第１の複数のクラスに属するデータと前記第１の複数のクラスに属さないデータとの例を用いて前記第２の分類器をトレーニングすることを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
前記第１の複数のクラスに属さない前記データが、合成的に生成されたネガティブデータを備える、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記合成的に生成されたネガティブデータが、前記第１の複数のクラスからの既知データの関数である、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記第１の複数のクラスに属さない前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の複数のクラスのうちの少なくとも１つ、前記少なくとも１つの第２のクラスのうちの１つ、またはそれらの組合せの境界を変更することをさらに備える、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ７］
前記第１の複数のクラスが複数の既知クラスである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ８］
前記少なくとも１つの第２のクラスが、未知クラス、または前記第１の複数のクラスとは異なる複数のクラスを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ９］
前記第２の分類器が線形または非線形である、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
合成ネガティブデータを生成する方法であって、
複数のクラスから既知データを取得することと、
前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成することと
を備える、方法。
［Ｃ１１］
前記ネガティブデータを合成的に生成することが、
既知データのクラスタ中の各既知データポイントと、前記クラスタの重心との間の第１のベクトルを計算することと、
クラスとは無関係に（independent of）、クラス固有クラスタの重心と、すべての既知データポイントの重心との間の第２のベクトルを計算することと
を備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記第２のベクトル、または前記第１のベクトルのネガティブベクトルから前記ネガティブデータを生成することをさらに備える、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記ネガティブデータ上で分類器をトレーニングすることをさらに備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記ネガティブデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも既存の既知クラス、既存の未知クラス、またはそれらの組合せの境界を変更することをさらに備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１５］
未知クラスを検出するための装置であって、
少なくとも１つのメモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成することと、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの第２のクラスに属するのかを決定するために、前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計することと
を行うように構成された、
装置。
［Ｃ１６］
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記入力データが前記第１の複数のクラスのうちの１つに属さないとき、前記入力データを少なくとも１つの未知クラスに分類するようにさらに構成された、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ１７］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記第１の複数のクラスに属するデータと前記第１の複数のクラスに属さないデータとの例を用いて前記第２の分類器をトレーニングするようにさらに構成された、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ１８］
前記第１の複数のクラスに属さない前記データが、合成的に生成されたネガティブデータを備える、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記合成的に生成されたネガティブデータが、前記第１の複数のクラスからの既知データの関数である、Ｃ１８に記載の装置。
［Ｃ２０］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記第１の複数のクラスに属さない前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の複数のクラスのうちの少なくとも１つ、前記少なくとも１つの第２のクラスのうちの１つ、またはそれらの組合せの境界を変更するようにさらに構成された、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ２１］
前記第１の複数のクラスが複数の既知クラスである、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ２２］
前記少なくとも１つの第２のクラスが、未知クラス、または前記第１の複数のクラスとは異なる複数のクラスを備える、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ２３］
前記第２の分類器が線形または非線形である、Ｃ１５に記載の装置。
［Ｃ２４］
合成ネガティブデータを生成するための装置であって、
少なくとも１つのメモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサと
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
複数のクラスから既知データを取得することと、
前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成することと
を行うように構成された、
装置。
［Ｃ２５］
前記少なくとも１つのプロセッサが、
既知データのクラスタ中の各既知データポイントと、前記クラスタの重心との間の第１のベクトルを計算することと、
クラス固有クラスタの重心と、クラスに依存しないすべての既知データポイントの重心との間の第２のベクトルを計算することと
を行うようにさらに構成された、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記第２のベクトルまたは前記第１のベクトルのネガティブベクトルから前記ネガティブデータを生成するようにさらに構成された、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ネガティブデータ上で分類器をトレーニングするようにさらに構成された、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ネガティブデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも既存の既知クラス、既存の未知クラス、またはそれらの組合せの境界を変更するようにさらに構成された、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２９］
プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、プロセッサによって実行され、
第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成することと、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有するためのプログラムコードと、
入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの第２のクラスに属するのかを決定するために、前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計するためのプログラムコードと
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ３０］
プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードが、プロセッサによって実行され、
複数のクラスから既知データを取得するためのプログラムコードと、
前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成するためのプログラムコードと
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ３１］
未知クラスを検出するための装置であって、
第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成するための手段と、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの第２のクラスに属するのかを決定するために、前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計するための手段と
を備える、装置。
［Ｃ３２］
合成ネガティブデータを生成するための装置であって、
複数のクラスから既知データを取得するための手段と、
前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成するための手段と
を備える、装置。

Claims (15)

1. 未知クラスを検出するコンピュータ実装された方法であって、
   第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成することと、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
   前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計することと、ここにおいて、前記第２の分類器が、入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの未知クラスに属するのかを決定するように適合され、前記第２の分類器を設計することが、前記第１の複数のクラスに属するデータと前記第１の複数のクラスに属さないデータとの例を用いて前記第２の分類器をトレーニングすることを備える、
   前記入力データが前記第１の複数のクラスのうちの１つに属さないとき、前記入力データを少なくとも１つの未知クラスに分類することと
   を備える、コンピュータ実装された方法。
2. 前記第１の複数のクラスに属さない前記データが、合成的に生成されたネガティブデータを備える、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
3. 前記合成的に生成されたネガティブデータが、前記第１の複数のクラスからの既知データの関数である、請求項２に記載のコンピュータ実装された方法。
4. 前記第１の複数のクラスに属さない前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の複数のクラスのうちの少なくとも１つ、前記少なくとも１つの第２のクラスのうちの１つ、またはそれらの組合せの境界を変更することをさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
5. 前記第１の複数のクラスが複数の既知クラスである、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
6. 前記少なくとも１つの未知クラスが、未知クラス、または前記第１の複数のクラスとは異なる複数の未知クラスを備える、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
7. 前記第２の分類器が線形または非線形である、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
8. 前記未知データが既知データになるように、前記未知データがラベリングされるべきであるかどうかを決定するために、ユーザをポーリングすることをさらに備える、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
9. 合成ネガティブデータを生成するコンピュータ実装された方法であって、
   複数の未知クラスから既知データを取得することと、
   前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成することと、
   前記ネガティブデータの未加工スコアおよび前記既知データの未加工スコア上で分類器をトレーニングすることと、ここにおいて、未加工スコアが、正規化されていないデータについてのスコアである、
   を備える、コンピュータ実装された方法。
10. 前記ネガティブデータを合成的に生成することが、
    既知データのクラスタ中の各既知データポイントと、前記クラスタの重心との間の第１のベクトルを計算することと、
    クラスとは無関係に（independent of）、クラス固有クラスタの重心と、すべての既知データポイントの重心との間の第２のベクトルを計算することと、
    前記第２のベクトルから前記ネガティブデータを生成することと、または前記第１のベクトルのネガティブベクトルから前記ネガティブデータを生成することと
    を備える、請求項９に記載のコンピュータ実装された方法。
11. 前記ネガティブデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも既存の既知クラス、既存の未知クラス、ここにおいて、未知クラスが、未知サンプルのクラスタを備える、またはそれらの組合せの境界を変更することをさらに備える、請求項９に記載のコンピュータ実装された方法。
12. プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、プロセッサによって実行され、
    第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成するためのプログラムコードと、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
    前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計するためのプログラムコードと、ここにおいて、前記第２の分類器が、入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの未知クラスに属するのかを決定するように適合され、前記第２の分類器を設計するための前記プログラムコードが、前記第１の複数のクラスに属するデータと前記第１の複数のクラスに属さないデータとの例を用いて前記第２の分類器をトレーニングするためのコードを備える、
    前記入力データが前記第１の複数のクラスのうちの１つに属さないとき、前記入力データを少なくとも１つの未知クラスに分類するためのプログラムコードと
    を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
13. プログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードが、プロセッサによって実行され、
    複数の既知クラスから既知データを取得するためのプログラムコードと、
    前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成するためのプログラムコードと、
    前記ネガティブデータの未加工スコアおよび前記既知データの未加工スコア上で分類器をトレーニングするためのプログラムコードと、ここにおいて、未加工スコアが、正規化されていないデータについてのスコアである、
    を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
14. 未知クラスを検出するための装置であって、
    第１の複数のクラスのための第１の分類器を生成するための手段と、前記第１の分類器の出力が、少なくとも２の次元を有する、
    前記第１の分類器の前記出力を受信するように第２の分類器を設計するための手段と、ここにおいて、前記第２の分類器が、入力データが前記第１の複数のクラスに属するのか少なくとも１つの未知クラスに属するのかを決定するように適合され、前記第２の分類器を前記設計するための手段が、前記第１の複数のクラスに属するデータと前記第１の複数のクラスに属さないデータとの例を用いて前記第２の分類器をトレーニングするための手段を備える、
    前記入力データが前記第１の複数のクラスのうちの１つに属さないとき、前記入力データを少なくとも１つの未知クラスに分類するための手段と
    を備える、装置。
15. 合成ネガティブデータを生成するための装置であって、
    複数の既知クラスから既知データを取得するための手段と、
    前記既知データの関数としてネガティブデータを合成的に生成するための手段と、
    前記ネガティブデータの未加工スコアおよび前記既知データの未加工スコア上で分類器をトレーニングするための手段と、ここにおいて、未加工スコアが、正規化されていないデータについてのスコアである、
    を備える、装置。