JP6269186B2 - 分類方法、分類装置および分類プログラム - Google Patents
分類方法、分類装置および分類プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6269186B2 JP6269186B2 JP2014045575A JP2014045575A JP6269186B2 JP 6269186 B2 JP6269186 B2 JP 6269186B2 JP 2014045575 A JP2014045575 A JP 2014045575A JP 2014045575 A JP2014045575 A JP 2014045575A JP 6269186 B2 JP6269186 B2 JP 6269186B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- projection
- parameter
- feature amount
- space
- point
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
- G06T15/10—Geometric effects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
- G06F16/2237—Vectors, bitmaps or matrices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/06—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols the encryption apparatus using shift registers or memories for block-wise or stream coding, e.g. DES systems or RC4; Hash functions; Pseudorandom sequence generators
- H04L9/0643—Hash functions, e.g. MD5, SHA, HMAC or f9 MAC
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
- H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
- H04L9/3231—Biological data, e.g. fingerprint, voice or retina
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Image Generation (AREA)
Description
設定されたパラメータp、x0およびdとを基にして逆立体射影を行い、特徴量ベクトルに対応する超球S上の座標を算出する。一般化逆立体射影部112bは、ビット列生成部115bに出力する。
特徴量空間の定義域の情報に基づいて射影点の位置を設定し、
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する
処理を実行することを特徴とする分類方法。
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する射影部と
を有することを特徴とする分類装置。
特徴量空間の定義域の情報に基づいて射影点の位置を設定し、
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
111 一般化逆立体射影パラメータ設定部
112a,b 一般化逆立体射影部
113 超平面配置部
114 変換規則生成部
115a,b ビット列生成部
121 超平面数記憶部
122 特徴量記憶部
123 特徴量空間の定義域記憶部
124 クエリ記憶部
132 ビット列記憶領域
133 ハミング距離計算部
Claims (9)
- コンピュータが実行する分類方法であって、
特徴量空間の定義域の情報に基づいて射影点の位置を設定し、
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する
処理を実行することを特徴とする分類方法。 - 前記設定する処理は、前記特徴量空間の定義域の情報に基づいて前記球の位置を設定することを特徴とする請求項1に記載の分類方法。
- 前記設定する処理は、前記特徴量空間の定義域が楕円状の領域に含まれる場合に、前記球の外部で、かつ前記特徴量空間と反対側の位置に射影点を設定することを特徴とする請求項1または2に記載の分類方法。
- 前記設定する処理は、前記特徴量空間の定義域が、該特徴量空間を一の平面で分割した領域に含まれる場合に、前記球の表面に射影点を設定することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一に記載の分類方法。
- 前記設定する処理は、前記球内に設定された前記射影点の位置、前記球の位置に関する一以上を含む第1のパラメータと、パラメータ空間において前記第1のパラメータに近傍する1以上の第2のパラメータとのうち、近似精度が最も高いパラメータを第1のパラメータに設定する処理を1回以上おこなうことにより、第1のパラメータを設定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一に記載の分類方法。
- 前記設定する処理は、前記球内に設定された前記射影点の位置、前記球の位置に関する一以上を含む第1のパラメータに、パラメータ空間において近傍する第2のパラメータの近似精度を、前記第1のパラメータの近似精度で除算した数値が乱数よりも大きい場合に、前記第2のパラメータを前記第1のパラメータに設定する処理を1回以上おこなうことにより、第1のパラメータを設定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一に記載の分類方法。
- 前記設定する処理は、前記球内に荷電粒子とみなして配置された複数の射影点のうち、最も近似精度の高い射影点を設定することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一に記載の分類方法。
- 特徴量空間の定義域の情報に基づいて射影点の位置を設定する設定部と、
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する射影部と
を有することを特徴とする分類装置。 - コンピュータに、
特徴量空間の定義域の情報に基づいて射影点の位置を設定し、
設定された前記射影点の位置を用いて、前記特徴量空間に存在するベクトルを、特徴量空間の次元よりも1次元以上大きい次元の空間に存在する球に射影する処理を実行させることを特徴とする分類プログラム。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014045575A JP6269186B2 (ja) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 分類方法、分類装置および分類プログラム |
US14/569,162 US10134176B2 (en) | 2014-03-07 | 2014-12-12 | Setting a projective point for projecting a vector to a higher dimensional sphere |
EP14198211.6A EP2916481B1 (en) | 2014-03-07 | 2014-12-16 | Classification method, classification device, and classification program |
CN201510040744.0A CN104899901B (zh) | 2014-03-07 | 2015-01-27 | 分类方法及分类设备 |
KR1020150013498A KR101662938B1 (ko) | 2014-03-07 | 2015-01-28 | 분류 방법, 분류 장치 및 기록 매체 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014045575A JP6269186B2 (ja) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 分類方法、分類装置および分類プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015170217A JP2015170217A (ja) | 2015-09-28 |
JP6269186B2 true JP6269186B2 (ja) | 2018-01-31 |
Family
ID=52102578
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014045575A Active JP6269186B2 (ja) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 分類方法、分類装置および分類プログラム |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10134176B2 (ja) |
EP (1) | EP2916481B1 (ja) |
JP (1) | JP6269186B2 (ja) |
KR (1) | KR101662938B1 (ja) |
CN (1) | CN104899901B (ja) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6366852B2 (ja) * | 2016-02-29 | 2018-08-01 | 三菱電機株式会社 | 機器分類装置 |
US11026634B2 (en) | 2017-04-05 | 2021-06-08 | doc.ai incorporated | Image-based system and method for predicting physiological parameters |
JP7137064B2 (ja) * | 2018-10-19 | 2022-09-14 | 富士通株式会社 | 最適化装置及び最適化装置の制御方法 |
WO2020185973A1 (en) | 2019-03-11 | 2020-09-17 | doc.ai incorporated | System and method with federated learning model for medical research applications |
CN110321942A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-11 | 华中科技大学 | 一种基于球形特征的细粒度图像分类方法与装置 |
US11915802B2 (en) | 2019-08-05 | 2024-02-27 | Sharecare AI, Inc. | Accelerated processing of genomic data and streamlined visualization of genomic insights |
US11256801B2 (en) | 2020-04-21 | 2022-02-22 | doc.ai, Inc. | Artificial intelligence-based generation of anthropomorphic signatures and use thereof |
US12039012B2 (en) | 2020-10-23 | 2024-07-16 | Sharecare AI, Inc. | Systems and methods for heterogeneous federated transfer learning |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5014327A (en) * | 1987-06-15 | 1991-05-07 | Digital Equipment Corporation | Parallel associative memory having improved selection and decision mechanisms for recognizing and sorting relevant patterns |
US5276771A (en) * | 1991-12-27 | 1994-01-04 | R & D Associates | Rapidly converging projective neural network |
US6167390A (en) * | 1993-12-08 | 2000-12-26 | 3M Innovative Properties Company | Facet classification neural network |
JPH10247243A (ja) * | 1997-03-04 | 1998-09-14 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 識別装置 |
US7761239B2 (en) * | 2003-12-11 | 2010-07-20 | Correlogic Systems, Inc. | Method of diagnosing biological states through the use of a centralized, adaptive model, and remote sample processing |
JP2009133798A (ja) * | 2007-12-03 | 2009-06-18 | Furuno Electric Co Ltd | 位置検出方法および位置検出装置 |
EP2257909B1 (en) * | 2008-03-20 | 2015-05-13 | Université de Genève | Secure item identification and authentication system and method based on unclonable features |
CN101710388A (zh) * | 2009-12-28 | 2010-05-19 | 哈尔滨工业大学 | 基于直方图特征核优化判别分析的三维碎片的类别检测方法 |
-
2014
- 2014-03-07 JP JP2014045575A patent/JP6269186B2/ja active Active
- 2014-12-12 US US14/569,162 patent/US10134176B2/en active Active
- 2014-12-16 EP EP14198211.6A patent/EP2916481B1/en active Active
-
2015
- 2015-01-27 CN CN201510040744.0A patent/CN104899901B/zh active Active
- 2015-01-28 KR KR1020150013498A patent/KR101662938B1/ko active IP Right Grant
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104899901A (zh) | 2015-09-09 |
KR101662938B1 (ko) | 2016-10-05 |
US10134176B2 (en) | 2018-11-20 |
EP2916481A1 (en) | 2015-09-09 |
US20150254890A1 (en) | 2015-09-10 |
CN104899901B (zh) | 2018-01-05 |
KR20150105193A (ko) | 2015-09-16 |
EP2916481B1 (en) | 2016-12-28 |
JP2015170217A (ja) | 2015-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6269186B2 (ja) | 分類方法、分類装置および分類プログラム | |
JP6156126B2 (ja) | 検索方法、検索プログラムおよび検索装置 | |
Xu et al. | Harmonious hashing | |
US9552408B2 (en) | Nearest neighbor clustering determination and estimation algorithm that hashes centroids into buckets and redistributes vectors between clusters | |
JP6004015B2 (ja) | 学習方法、情報処理装置および学習プログラム | |
CN112800231B (zh) | 电力数据校验方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
JP2016170493A (ja) | データ配置プログラム、データ配置方法およびデータ配置装置 | |
JP6277710B2 (ja) | 空間分割方法、空間分割装置および空間分割プログラム | |
JP6393982B2 (ja) | 空間分割方法、空間分割装置および空間分割プログラム | |
JP2012155394A (ja) | 文書分類学習制御装置、文書分類装置およびコンピュータプログラム | |
TWI710960B (zh) | 影像分類系統與方法 | |
JP5962405B2 (ja) | 認証プログラム、認証方法及び認証装置 | |
Aghazadeh et al. | Rhash: Robust hashing via l∞-norm distortion | |
CN106997385A (zh) | 一种基于双倍比特量化及加权的最近邻搜索方法 | |
US20210182672A1 (en) | Self-organizing map learning device and method, non-transitory computer readable medium storing self-organizing map learning program and state determination device | |
Chandar et al. | Enhancing cluster compactness using genetic algorithm initialized K-means |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20161102 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170919 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20170926 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171108 |
|
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: 20171205 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20171218 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6269186 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |