JP5214762B2 - 認識装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
102 学習サンプル記憶部
104 生成部
105 選択部
107 学習部
108 評価基準記憶部
110 画像入力部
112 第1受付部
114 抽出部
116 変換部
118 認識テーブル記憶部
120 計算部
122 出力制御部
124 出力部
126 操作入力部
128 第2受付部
130 登録部
132 判定部
902 CPU
904 ROM
906 RAM
908 HDD
910 I/F
912 撮像装置
913 I/F
914 入力装置
916 I/F
918 表示装置
920 I/F
922 バス
Claims (7)
- 各学習サンプルが複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の学習サンプルを記憶する学習サンプル記憶部から学習サンプルを1以上含むグループを複数選択する選択処理を複数回行い、選択した複数のグループ毎に当該複数のグループを識別する識別基準を学習し、学習した複数の識別基準を含む評価基準を生成する生成処理を行う生成部と、
認識対象の物体を含む画像の入力を受け付ける第1受付部と、
前記画像の画像特徴を示す第1特徴量を抽出する抽出部と、
前記評価基準を用いて前記第1特徴量を第2特徴量に変換する変換部と、
認識テーブル記憶部から認識基準となる複数の基準特徴量それぞれとカテゴリとを対応付けた認識テーブルを参照し、前記第2特徴量と前記複数の基準特徴量それぞれとを用いて、前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を計算する計算部と、
前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を認識結果として出力部に出力させる出力制御部と、
前記物体のカテゴリの入力を受け付ける第2受付部と、
前記第2特徴量を前記基準特徴量として前記物体のカテゴリに対応付けて前記認識テーブルに登録するとともに、前記第1特徴量を前記物体のカテゴリに属する学習サンプルとして前記学習サンプル記憶部に登録する登録部と、
を備え、
前記生成部は、所定の条件が成立すると前記生成処理を再度行うことを特徴とする認識装置。 - 前記評価基準の再生成条件を満たしているか否かを判定する判定部を更に備え、
前記生成部は、前記評価基準の再生成条件を満たしていると判定された場合、前記生成処理を再度行うことを特徴とする請求項1に記載の認識装置。 - 前記再生成条件は、前記登録部による登録回数、前記生成処理後の経過時間、認識誤り率、基準特徴量数、基準特徴量の分散、学習サンプル数、学習サンプルの分散、及び再生成を指示する再生成指示の有無の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項2に記載の認識装置。
- 前記第1特徴量は、輝度勾配方向の共起頻度、エッジ方向とエッジに直交する方向の色変化の共起頻度、色変化の頻度、及び色の頻度を用いたベクトルの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の認識装置。
- 前記計算部は、k近傍法を用いて、前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を計算することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の認識装置。
- 生成部が、各学習サンプルが複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の学習サンプルを記憶する学習サンプル記憶部から学習サンプルを1以上含むグループを複数選択する選択処理を複数回行い、選択した複数のグループ毎に当該複数のグループを識別する識別基準を学習し、学習した複数の識別基準を含む評価基準を生成する生成処理を行う第1生成ステップと、
第1受付部が、認識対象の物体を含む画像の入力を受け付ける第1受付ステップと、
抽出部が、前記画像の画像特徴を示す第1特徴量を抽出する抽出ステップと、
変換部が、前記評価基準を用いて前記第1特徴量を第2特徴量に変換する変換ステップと、
計算部が、認識テーブル記憶部から認識基準となる複数の基準特徴量それぞれとカテゴリとを対応付けた認識テーブルを参照し、前記第2特徴量と前記複数の基準特徴量それぞれとを用いて、前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を計算する計算ステップと、
出力制御部が、前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を認識結果として出力部に出力させる出力制御ステップと、
第2受付部が、前記物体のカテゴリの入力を受け付ける第2受付ステップと、
登録部が、前記第2特徴量を前記基準特徴量として前記物体のカテゴリに対応付けて前記認識テーブルに登録するとともに、前記第1特徴量を前記物体のカテゴリに属する学習サンプルとして前記学習サンプル記憶部に登録する登録ステップと、
前記生成部が、所定の条件が成立すると前記生成処理を再度行う第2生成ステップと、
を含むことを特徴とする認識方法。 - 各学習サンプルが複数のカテゴリのいずれかに分類される複数の学習サンプルを記憶する学習サンプル記憶部から学習サンプルを1以上含むグループを複数選択する選択処理を複数回行い、選択した複数のグループ毎に当該複数のグループを識別する識別基準を学習し、学習した複数の識別基準を含む評価基準を生成する生成処理を行う第1生成ステップと、
認識対象の物体を含む画像の入力を受け付ける第1受付ステップと、
前記画像の画像特徴を示す第1特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記評価基準を用いて前記第1特徴量を第2特徴量に変換する変換ステップと、
認識テーブル記憶部から認識基準となる複数の基準特徴量それぞれとカテゴリとを対応付けた認識テーブルを参照し、前記第2特徴量と前記複数の基準特徴量それぞれとを用いて、前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を計算する計算ステップと、
前記認識テーブル内のカテゴリに対する前記物体の類似度を認識結果として出力部に出力させる出力制御ステップと、
前記物体のカテゴリの入力を受け付ける第2受付ステップと、
前記第2特徴量を前記基準特徴量として前記物体のカテゴリに対応付けて前記認識テーブルに登録するとともに、前記第1特徴量を前記物体のカテゴリに属する学習サンプルとして前記学習サンプル記憶部に登録する登録ステップと、
所定の条件が成立すると前記生成処理を再度行う第2生成ステップと、
をコンピュータに実行させるための認識プログラム。
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