JP4800259B2 - パターン認識装置,パターン認識方法,その方法を実装したパターン認識プログラム,そのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
石井健一郎,上田修功,前田英作,村瀬洋、「わかりやすいパターン認識」、第1版、オーム社、平成10(1998)年8月20日。 三田雄志,金子敏充,堀修、「個体差のある対象の画像照合に適した確率的増分符号相関」、電子情報通信学会論文誌D−II,Vol.J88−D−II,No.8、平成17(2005)年8月、pp.1614−1623。 西村敏博,椿井正義,玉木康博,「マンモグラフィ像からの乳腺組織領域の自動抽出法の検討」、日本エム・イー学会誌 生体医工学,vol.42,suppl.2、平成16年11月(Nov.2004)、p.190。
102…周波数処理部
103…Tophat変換処理部
104…符号化部
105…確率テーブル作成部
106…確率テーブル記憶部
107…対象画像データ入力部
108…周波数処理部
109…Tophat変換処理部
110…符号化部
111…類似度算出部
112…識別部
113…出力部
L…学習(登録用)画像
B1…画素で表現した画像
B2…ブロック群
Px1〜Px4…画素
T…生起確率テーブル
b…ブロック
Claims (14)
- データ入力するデータ入力手段と、
データを記憶し管理する記憶手段と、を備え、
該データ入力手段を用いて入力された入力画像データに含まれる物体を識別するパターン認識装置であって、
画像データを4pixel以上の大きさのブロックに分割し、その分割された各ブロックを構成する画素対の画素値の大小関係を特定の符号化法に基づいて符号化し、該ブロックにおける複数の画素対の符号の組み合わせを作成する符号化手段と、
撮像装置で撮像された学習画像データを前記データ入力手段を用いて入力する学習画像データ入力手段と、
前記学習画像データを前記符号化手段を用いて、該学習画像におけるブロックを構成する複数の画素対の符号の組み合わせを作成する学習画像符号化手段と、
前記各ブロックの符号の組み合わせによる同時生起確率を算出し、その算出された同時生起確率を前記各ブロックの符号の組み合わせに応じた確率テーブルを作成する確率テーブル作成手段と、
前記作成された確率テーブルを予め備えられた記憶手段に保存する確率テーブル記憶手段と、
前記入力画像データを前記データ入力手段を用いて入力する対象画像データ入力手段と、
前記入力画像データを前記符号化手段を用いて、該入力画像におけるブロックを構成する複数の画素対の符号の組み合わせを作成する対象画像符号化手段と、
前記確率テーブルと前記入力画像データにおける各ブロックの符号の組み合わせに基づいて類似度を算出する類似度算出手段と、
前記物体に応じた類似度において、最大の類似度に応じた物体を識別結果とする識別手段と、
前記識別結果の出力情報として、前記識別結果に応じた物体を識別する情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするパターン認識装置。 - 請求項1に記載のパターン認識装置において、
周波数領域に基づくフィルタリングを含むノイズ除去を前記学習画像データに対して行う学習画像周波数処理手段と、
周波数領域に基づくフィルタリングを含むノイズ除去を前記入力画像データに対して行う入力画像周波数処理手段と、
を備えることを特徴とするパターン認識装置。 - 請求項1に記載のパターン認識装置において、
Tophat変換に基づく前処理を前記学習画像データに対して行う学習画像Tophat変換処理手段と、
Tophat変換に基づく前処理を前記入力画像データに対して行う入力画像Tophat変換処理手段と、
を備えることを特徴とするパターン認識装置。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載のパターン認識装置において、
前記確率テーブル作成手段が、
前記確率テーブルを参照する順番を前記物体ごとに最適な順番に変更する手段、
を備え、
前記確率テーブル記憶手段が、
前記確率テーブルを参照する順番を示す順番情報を保存する手段、
を備え、
前記類似度算出手段が、
前記順番情報に基づき前記確率テーブルを参照しつつ類似度を算出する手段と、
算出中の類似度が特定のしきい値以下になることが確定した場合、類似度算出処理を打ち切る類似度算出処理打ち切り手段と、
を備える
ことを特徴とするパターン認識装置。 - 請求項4に記載のパターン認識装置において、
前記類似度算出処理打ち切り手段が、
類似度計算済みのブロックに応じた類似度と類似度未計算のブロックに応じて算出した類似度に基づいて、予測類似度を算出し、該予測類似度が特定のしきい値以下になった場合、類似度算出処理を打ち切る手段、
を備える
ことを特徴とするパターン認識装置。 - 請求項4または5に記載のパターン認識装置において、
前記確率テーブル作成手段が、
前記確率テーブルを参照する順番を、確率テーブルにおける確率分布のエントロピーの小さい順に変更する手段、
を備える
ことを特徴とするパターン認識装置。 - データ入力するデータ入力手段と、
データを記憶し管理する記憶手段と、を備え、
該データ入力手段を用いて入力された入力画像データに含まれる物体を識別する装置に使用する
パターン認識方法であって、
撮像装置で撮像された学習画像データを前記データ入力手段を用いて入力する学習画像データ入力ステップと、
前記学習画像データを4pixel以上の大きさのブロックに分割し、その分割された各ブロックを構成する画素対の画素値の大小関係を特定の符号化法に基づいて符号化し、該ブロックにおける複数の画素対の符号の組み合わせを作成する学習画像符号化ステップと、
前記各ブロックの符号の組み合わせによる同時生起確率を算出し、その算出された同時生起確率を前記各ブロックの符号の組み合わせに応じた確率テーブルを作成する確率テーブル作成ステップと、
前記作成された確率テーブルを予め備えられた記憶手段に保存する確率テーブル記憶ステップと、
前記入力画像データを入力する前記データ入力手段を用いて対象画像データ入力ステップと、
前記入力画像データを4pixel以上の大きさのブロックに分割し、その分割された各ブロックを構成する画素対の画素値の大小関係を特定の符号化法に基づいて符号化し、該ブロックにおける複数の画素対の符号の組み合わせを作成する対象画像符号化ステップと、
前記確率テーブルと前記入力画像データにおける各ブロックの符号の組み合わせに基づいて類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記物体に応じた類似度において、最大の類似度に応じた物体を識別結果とする識別ステップと、
前記識別結果の出力情報として、前記識別結果に応じた物体を識別する情報を出力する出力ステップと、
を有することを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項7に記載のパターン認識方法において、
前記学習画像データ入力ステップより後、かつ、前記学習画像符号化ステップより前に、
周波数領域に基づくフィルタリングを含むノイズ除去を前記学習画像データに対して行う学習画像周波数処理ステップを有し、
前記対象画像データ入力ステップより後、かつ、前記対象画像符号化ステップより前に、
周波数領域に基づくフィルタリングを含むノイズ除去を前記入力画像データに対して行う入力画像周波数処理ステップを有する、
ことを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項7に記載のパターン認識方法において、
前記学習画像データ入力ステップより後、かつ、前記学習画像符号化ステップより前に、
Tophat変換に基づく前処理を前記学習画像データに対して行う学習画像Tophat変換処理ステップを有し、
前記対象画像データ入力ステップより後、かつ、前記対象画像符号化ステップより前に、
Tophat変換に基づく前処理を前記入力画像データに対して行う入力画像Tophat変換処理ステップを有する、
ことを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項7乃至9のいずれかに記載のパターン認識方法において、
前記確率テーブル作成ステップが、
前記確率テーブルを参照する順番を前記物体ごとに最適な順番に変更するステップ、
を有し、
前記確率テーブル記憶ステップが、
前記確率テーブルを参照する順番を示す順番情報を保存するステップ、
を有し、
前記類似度算出ステップが、
前記順番情報に基づき前記確率テーブルを参照しつつ類似度を算出するステップと、
算出中の類似度が特定のしきい値以下になることが確定した場合、類似度算出処理を打ち切る類似度算出処理打ち切りステップと、
を有する
ことを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項10に記載のパターン認識方法において、
前記類似度算出処理打ち切りステップが、
類似度計算済みのブロックに応じた類似度と類似度未計算のブロックに応じて算出した類似度に基づいて、予測類似度を算出し、該予測類似度が特定のしきい値以下になった場合、類似度算出処理を打ち切るステップ、
を有する
ことを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項10または11に記載のパターン認識方法において、
前記確率テーブル作成ステップが、
前記確率テーブルを参照する順番を、確率テーブルにおける確率分布のエントロピーの小さい順に変更するステップ、
を有する
ことを特徴とするパターン認識方法。 - 請求項7乃至12のいずれかに記載のパターン認識方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述したことを特徴とするパターン認識プログラム。
- 請求項7乃至12のいずれかに記載のパターン認識方法を、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムとして記述し、そのコンピュータプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2007134296A JP4800259B2 (ja) | 2007-05-21 | 2007-05-21 | パターン認識装置,パターン認識方法,その方法を実装したパターン認識プログラム,そのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2007134296A JP4800259B2 (ja) | 2007-05-21 | 2007-05-21 | パターン認識装置,パターン認識方法,その方法を実装したパターン認識プログラム,そのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JP2008287652A JP2008287652A (ja) | 2008-11-27 |
JP4800259B2 true JP4800259B2 (ja) | 2011-10-26 |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2007134296A Active JP4800259B2 (ja) | 2007-05-21 | 2007-05-21 | パターン認識装置,パターン認識方法,その方法を実装したパターン認識プログラム,そのプログラムを記録した記録媒体 |
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CN110751209B (zh) * | 2019-10-18 | 2022-12-13 | 北京邮电大学 | 一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法 |
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JP2004045356A (ja) * | 2002-05-20 | 2004-02-12 | Jfe Steel Kk | 表面欠陥検出方法 |
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2007
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