JP2021128418A - 画像分類装置及び方法 - Google Patents
画像分類装置及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021128418A JP2021128418A JP2020021469A JP2020021469A JP2021128418A JP 2021128418 A JP2021128418 A JP 2021128418A JP 2020021469 A JP2020021469 A JP 2020021469A JP 2020021469 A JP2020021469 A JP 2020021469A JP 2021128418 A JP2021128418 A JP 2021128418A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- classification
- class
- subclass
- feature amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 14
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 31
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 12
- 241000282693 Cercopithecidae Species 0.000 description 10
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 9
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 6
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 241000271566 Aves Species 0.000 description 1
- 238000007417 hierarchical cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/762—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using clustering, e.g. of similar faces in social networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/774—Generating sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/778—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features
- G06V10/7784—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features based on feedback from supervisors
- G06V10/7788—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features based on feedback from supervisors the supervisor being a human, e.g. interactive learning with a human teacher
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/70—Labelling scene content, e.g. deriving syntactic or semantic representations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
【解決手段】教師情報を含む分類対象クラスの画像と、教師情報が付与されていない分類対象外クラスの画像を用いて画像分類を行う画像分類装置であって、分類対象クラスに属する画像群と分類対象外クラスに属する画像群とを入力する画像群入力部と、画像群の各画像について特徴量を抽出し、分類対象外クラスに属する画像群について、画像の特徴量をクラスタリングして、サブクラスに分割するサブクラス化部を備える。
【選択図】図1
Description
101:学習画像入力部
102:サブクラス化部
103:結果修正入力部
Claims (11)
- 教師情報を含む分類対象クラスの画像と、前記教師情報が付与されていない分類対象外クラスの画像を用いて画像分類を行う画像分類装置であって、
分類対象クラスに属する画像群と分類対象外クラスに属する画像群とを入力する画像群入力部と、前記画像群の各画像について特徴量を抽出し、前記分類対象外クラスに属する画像群について、前記画像の前記特徴量をクラスタリングして、サブクラスに分割するサブクラス化部を備えることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項1に記載の画像分類装置であって、
画像分類装置は表示部を有する結果修正入力部を備え、前記表示部には前記分類対象クラスに属する画像群と、前記分類対象外クラスに属する画像群を分割した前記サブクラスに属する画像群として別個に表示し、表示された画像のクラス修正を可能とすることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項1または請求項2に記載の画像分類装置であって、
前記サブクラス化部は、前記画像の前記特徴量を抽出する際に、画像全体を微少領域に細分化し、細分化された小領域である画素ごとにラベル付けによる数値化を行い、この数値を用いた識別により画像における特徴量並びに特徴量を示す領域を明確化することを特徴とする画像分類装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の画像分類装置であって、
前記サブクラス化部は、前記画像の前記特徴量をクラスタリングする際に、当該特徴量を包含する最小の円または球の半径を粒度と定義し、粒度に応じてサブクラスを形成することを特徴とする画像分類装置。 - 請求項2に記載の画像分類装置であって、
前記結果修正入力部の前記表示部には、新たなサブクラスの設定手段を備えていることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項2または請求項5に記載の画像分類装置であって、
前記結果修正入力部の前記表示部には、画像をサブクラスに分類した際の当該サブクラスに組み入れることの根拠情報を表示する分類スコア表示部を備えていることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項2、請求項5、請求項6のいずれか1項に記載の画像分類装置であって、
前記結果修正入力部の前記表示部には、画像をサブクラスに分類した際の当該サブクラスに組み入れることの信頼度に応じて、サブクラスにおける画像の配列を定めて表示されていることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項2、請求項5、請求項6、請求項7のいずれか1項に記載の画像分類装置であって、
前記結果修正入力部の前記表示部には、クラスまたはサブクラスに分類される各画像について、この画像が当該クラスまたはサブクラスに分類されるのが妥当であると判断する根拠となる特徴量について、各画像の特徴量部位を表示することを特徴とする画像分類装置。 - 請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の画像分類装置であって、
前記サブクラス化部は、分類対象外画像内の注目すべき領域を事前に特定し、その領域に基づいてクラスタリングすることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の画像分類装置であって、
画像分類装置が与える分類対象クラスに属する画像群及びその情報と、分割したサブクラスに属する画像群及びその情報は、学習機能を備えた画像分類システムにおいて使用される教師データとして提供されることを特徴とする画像分類装置。 - 教師情報を含む分類対象クラスの画像と、前記教師情報が付与されていない分類対象外クラスの画像を用いて画像分類を行う画像分類方法であって、
分類対象クラスに属する画像群と分類対象外クラスに属する画像群の各画像について特徴量を抽出し、前記分類対象外クラスに属する画像群について、前記画像の前記特徴量をクラスタリングして、サブクラスに分割することを特徴とする画像分類方法。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020021469A JP7328915B2 (ja) | 2020-02-12 | 2020-02-12 | 画像分類装置及び方法 |
PCT/JP2020/041530 WO2021161595A1 (ja) | 2020-02-12 | 2020-11-06 | 画像分類装置及び方法 |
US17/793,832 US20230058441A1 (en) | 2020-02-12 | 2020-11-06 | Image Classification Device and Method |
CN202080094984.8A CN115004248A (zh) | 2020-02-12 | 2020-11-06 | 图像分类装置及方法 |
KR1020227026994A KR20220124226A (ko) | 2020-02-12 | 2020-11-06 | 화상 분류 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020021469A JP7328915B2 (ja) | 2020-02-12 | 2020-02-12 | 画像分類装置及び方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021128418A true JP2021128418A (ja) | 2021-09-02 |
JP7328915B2 JP7328915B2 (ja) | 2023-08-17 |
Family
ID=77291475
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020021469A Active JP7328915B2 (ja) | 2020-02-12 | 2020-02-12 | 画像分類装置及び方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230058441A1 (ja) |
JP (1) | JP7328915B2 (ja) |
KR (1) | KR20220124226A (ja) |
CN (1) | CN115004248A (ja) |
WO (1) | WO2021161595A1 (ja) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149323A (ja) * | 2003-11-18 | 2005-06-09 | Canon Inc | 画像処理システム及び画像処理装置並びに画像処理方法 |
JP2006099565A (ja) * | 2004-09-30 | 2006-04-13 | Kddi Corp | コンテンツ識別装置 |
JP2008165572A (ja) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Fuji Xerox Co Ltd | データ分類装置、データ分類プログラム |
JP2014164499A (ja) * | 2013-02-25 | 2014-09-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像分類装置及び画像分類プログラム |
JP2019101959A (ja) * | 2017-12-07 | 2019-06-24 | ヤフー株式会社 | 抽出装置、抽出方法、抽出プログラム及びモデル |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5880454B2 (ja) | 2013-01-11 | 2016-03-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像識別装置及びプログラム |
-
2020
- 2020-02-12 JP JP2020021469A patent/JP7328915B2/ja active Active
- 2020-11-06 US US17/793,832 patent/US20230058441A1/en active Pending
- 2020-11-06 WO PCT/JP2020/041530 patent/WO2021161595A1/ja active Application Filing
- 2020-11-06 CN CN202080094984.8A patent/CN115004248A/zh active Pending
- 2020-11-06 KR KR1020227026994A patent/KR20220124226A/ko unknown
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149323A (ja) * | 2003-11-18 | 2005-06-09 | Canon Inc | 画像処理システム及び画像処理装置並びに画像処理方法 |
JP2006099565A (ja) * | 2004-09-30 | 2006-04-13 | Kddi Corp | コンテンツ識別装置 |
JP2008165572A (ja) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Fuji Xerox Co Ltd | データ分類装置、データ分類プログラム |
JP2014164499A (ja) * | 2013-02-25 | 2014-09-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像分類装置及び画像分類プログラム |
JP2019101959A (ja) * | 2017-12-07 | 2019-06-24 | ヤフー株式会社 | 抽出装置、抽出方法、抽出プログラム及びモデル |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115004248A (zh) | 2022-09-02 |
KR20220124226A (ko) | 2022-09-13 |
US20230058441A1 (en) | 2023-02-23 |
JP7328915B2 (ja) | 2023-08-17 |
WO2021161595A1 (ja) | 2021-08-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11790643B2 (en) | Deep learning for tooth detection and evaluation | |
CN109344874B (zh) | 一种基于深度学习的染色体自动分析方法及系统 | |
Sharma et al. | Crowdsourcing for chromosome segmentation and deep classification | |
US20180336683A1 (en) | Multi-Label Semantic Boundary Detection System | |
CN105849274B (zh) | 用于显微图像中的单独细胞的分类和识别的方法和系统 | |
US20070065003A1 (en) | Real-time recognition of mixed source text | |
CN108805170A (zh) | 形成用于全监督式学习的数据集 | |
CN110517262B (zh) | 目标检测方法、装置、设备及存储介质 | |
EP3848472A2 (en) | Methods and systems for automated counting and classifying microorganisms | |
Wood et al. | A fully-automated, robust, and versatile algorithm for long-term budding yeast segmentation and tracking | |
CN112487930A (zh) | 自动染色体核型分析方法、系统和存储介质 | |
Lidasan et al. | Mushroom recognition using neural network | |
WO2021161595A1 (ja) | 画像分類装置及び方法 | |
Saputra et al. | Integration GLCM and geometric feature extraction of region of interest for classifying tuna | |
CN116433704A (zh) | 一种基于中心点的细胞核分割方法及相关设备 | |
CN111968115B (zh) | 基于栅格化图像处理方法的骨科耗材检测方法及系统 | |
CN115601547A (zh) | 样本图像获取、货物管理方法、装置、设备及存储介质 | |
Sharma | Foreground clustering for joint segmentation and localization in videos and images | |
US11568176B1 (en) | Deep feature extraction and training tools and associated methods | |
Lv et al. | Automated nanoparticle count via modified blendmask instance segmentation on sem images | |
Sormunen | Pallet detection in warehouse environment | |
JP6964296B2 (ja) | 領域抽出装置、方法、及びプログラム | |
Ashraf et al. | An integral computer vision system for apple detection, classification, and semantic segmentation | |
CN110246133B (zh) | 一种玉米籽粒分类方法、装置、介质及设备 | |
CN118072175A (zh) | 一种基于颜色识别的饲草种子的高效清选方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220824 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230418 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230614 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230711 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230804 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7328915 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |