JP6345203B2 - 対象物の類似度判定のためのプログラム、システム、及び方法 - Google Patents
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Description
20 通信網
30 端末装置
41 情報記憶部
42 画像情報制御部
51 情報記憶部
52 端末側制御部
100 コンボリューション第1層
110 コンボリューション第2層
120 コンボリューション第3層
130 コンボリューション第4層
140 コンボリューション第5層
150 全結合層
160 シグモイド層
170 近似・距離比較層
Claims (13)
- 1又は複数のコンボリューション層及び全結合層を含むコンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を用いて複数の対象物間の類似度を判定する方法であって、
1又は複数のコンピュータ上で実行されることに応じて、当該1又は複数のコンピュータに、
複数の対象物の各々から複数の特徴量を抽出するステップと、
該複数の対象物の各々からの該複数の特徴量に基づき、前記コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)の1又は複数のコンボリューション層の後の全結合層の出力値を抽出するステップと、
該全結合層の出力値を所定範囲内の値域とする変換処理を行い変換出力値を抽出するステップと、
該変換出力値に基づき、類似度を判別するステップと、を実行させる、
類似度判定方法。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)は、複数のコンボリューション層を備え、その後の全結合層の出力値を、前記出力値とすることを含む、
方法。 - 請求項1又は2に記載の方法であって、
前記コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)は、5層のコンボリューション層を備え、その後の全結合層の出力値を、前記出力値とすることを含む、
方法。 - 請求項1から3までのいずれか1項に記載の方法であって、
前記コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)は、5層のコンボリューション層及び1層の全結合層を備え、該全結合層の出力値を、前記出力値とすることを含む、
方法。 - 請求項1から4までのいずれか1項に記載の方法であって、
前記全結合層の出力値を所定範囲内の値域とする前記変換処理は、シグモイド関数を用いて行うことを含む、
方法。 - 請求項1から5までのいずれか1項に記載の方法であって、
前記全結合層の出力値を所定範囲内の値域とする前記変換処理は、シグモイド関数を用いて、出力値の値域が0から1の範囲となるよう行うことを含む、
方法。 - 請求項1から6までのいずれか1項に記載の方法であって、
該変換出力値に基づく類似画像を判別するステップは、前記変換処理後の出力値の各々を近似し、該近似値を比較することにより行うことを含む、
方法。 - 請求項1から6までのいずれか1項に記載の方法であって、
該変換出力値に基づく類似画像を判別するステップは、前記変換処理後の出力値の各々をLSHにより近似し、該近似値を比較することにより行うことを含む、
方法。 - 請求項1から6までのいずれか1項に記載の方法であって、
該変換出力値に基づく類似画像を判別するステップは、前記変換処理後の出力値の各々のユークリッド距離、コサイン距離又はハミング距離による距離尺度を求め、該距離尺度を比較することにより行うことを含む、
方法。 - ネットワークを介してユーザに商品画像を提示する方法であって、ユーザが検索した商品画像の提示に併せて、請求項1から9までのいずれか1項に記載の方法を用いて抽出された類似商品の画像をユーザに提示する方法。
- ネットワークを介してユーザにコンテンツを配信する方法であって、ユーザが視聴するコンテンツの配信に併せて、請求項1から9までのいずれか1項に記載の方法を用いて抽出された類似コンテンツをユーザに提示する方法。
- 1又は複数のコンボリューション層及び全結合層を含むコンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を用いて複数の対象物間の類似度を判定するシステムであって、
1又は複数のコンピュータ上で実行されることに応じて、当該1又は複数のコンピュータに、
複数の対象物の各々から複数の特徴量を抽出するステップと、
該複数の対象物の各々からの該複数の特徴量に基づき、コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)の1又は複数のコンボリューション層の後の全結合層の出力値を抽出するステップと、
該全結合層の出力値を所定範囲内の値域とする変換処理を行い変換出力値を抽出するステップと、
該変換出力値に基づき、対象物の類似度を判別するステップと、を実行させる、
類似度判定システム。 - 1又は複数のコンボリューション層及び全結合層を含むコンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を用いて複数の対象物間の類似度を判定するプログラムであって、
1又は複数のコンピュータ上で実行されることに応じて、当該1又は複数のコンピュータに、
複数の対象物の各々から複数の特徴量を抽出するステップと、
該複数の対象物の各々からの該複数の特徴量に基づき、コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)の1又は複数のコンボリューション層の後の全結合層の出力値を抽出するステップと、
該全結合層の出力値を所定範囲内の値域とする変換処理を行い変換出力値を抽出するステップと、
該変換出力値に基づき、対象物の類似度を判別するステップと、を実行させる、
類似度判定を行うプログラム。
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