JP6810232B2 - 画像処理装置及び方法 - Google Patents
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Description
音声信号と処理対象画像を受信するための受信モジュールと、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と前記処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するための変換モジュールと、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するための処理モジュールと、を備える画像処理装置を提供する。
音声認識技術によって前記音声信号をテキスト情報に変換し、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
音声認識技術、語義理解技術及び前記目標音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
前記テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するための記憶モジュールをさらに備える。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記記憶モジュールからM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するために用いられる。
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するために用いられる。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するために用いられる。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられる。
音声命令変換モデルに基づいて上記音声信号を予測命令に変換し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するための訓練モジュールをさらに備える。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するために用いられる。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
音声信号及び処理対象画像を受信するステップと、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と前記処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するステップと、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するステップと、を含む画像処理方法を提供する。
音声認識技術によって前記音声信号をテキスト情報に変換するステップと、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
音声認識技術、語義理解技術及び前記音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
前記画像処理命令における語義領域の粒度に基づいて、前記処理対象画像を、粒度の同じM個の領域に分割するステップと、
前記画像処理命令に応じて、前記M個の領域から前記目標領域を取得するステップと、を含む。
前記テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するステップをさらに含む。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記記憶モジュールからM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含む。
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含む。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップをさらに含む。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップと、を含む。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するステップをさらに含む。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するステップと、を含む。
ユーザーの入力した音声信号を収集するための音声収集装置と、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するための命令変換装置と、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するための画像処理機と、を備える画像処理装置を提供する。
前記音声認識技術によって音声信号をテキスト情報に変換するための第1の音声認識装置と、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによってテキスト情報を前記画像処理命令に変換するための音声テキスト変換装置と、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するための第1の画像認識装置と、を備える。
前記音声認識技術、語義理解技術及び前記目標音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換するための第2の音声認識装置と、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するための第2の画像認識装置と、を備える。
前記テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するためのメモリをさらに備える。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記メモリからM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するための命令取得モジュールと、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するための処理モジュールと、を備える。
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理する。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するために用いられる。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられる。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するための訓練装置をさらに備える。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するために用いられる。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
ユーザーの入力した音声信号を収集するステップと、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するステップと、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するステップと、を含む画像処理方法を提供する。
音声認識技術によって前記音声信号をテキスト情報に変換するステップと、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
音声認識技術、語義理解技術及び前記音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
前記テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するステップをさらに含む。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記メモリからM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含む。
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含む。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップをさらに含む。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップと、を含む。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するステップをさらに含む。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するステップと、を含む。
上記連携チップは、本発明の実施例の第1の態様に記載の装置を備え、上記メインチップは上記連携チップに起動信号を与え、処理対象画像と画像処理命令が上記連携チップに伝送されるように制御するためのものである。
音声信号と処理対象画像を入力するための入出力手段と、
前記音声信号と前記処理対象画像を記憶するための記憶手段と、
前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換し、前記画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得し、前記処理対象画像を前記記憶手段に記憶するための画像処理手段と、を備え、
前記入出力手段は、前記処理後の画像を出力するためにも用いられる画像処理装置を提供する。
前記ニューロン記憶手段が前記音声信号と前記処理対象画像を記憶するために用いられ、且つ、前記重みキャッシュ手段が目標音声命令変換モデルと目標画像処理モデルを記憶するために用いられる場合、前記ニューラルネットワーク演算サブ手段は前記目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を前記画像処理命令と前記目標領域に変換するために用いられ、
前記ニューラルネットワーク演算サブ手段は、前記目標画像処理モデルと前記画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するためにも用いられ、
前記ニューラルネットワーク演算サブ手段は、前記処理後の画像を前記ニューロン記憶手段に記憶するためにも用いられる。
前記汎用データキャッシュ手段が前記音声信号と前記処理対象画像を受信するために用いられる場合、前記汎用演算サブ手段は前記音声信号を前記画像処理命令と前記目標領域に変換するために用いられ、
前記汎用演算サブ手段は、前記画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するためにも用いられ、
前記汎用演算サブ手段は、前記処理後の画像を前記汎用データ記憶手段に記憶するためにも用いられる。
音声認識技術に基づいて前記音声信号をテキスト情報に変換し、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルに基づいて前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
音声認識技術、語義理解技術及び前記目標音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
音声認識技術に基づいて前記音声信号をテキスト情報に変換し、
自然言語処理技術に基づいて前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
音声認識技術と語義理解技術に基づいて前記音声信号を前記画像処理命令に変換し、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するために用いられる。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記ニューロン記憶手段からM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するために用いられる。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記汎用データキャッシュ手段からM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記N個の画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するために用いられる。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられる。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられる。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられる。
ニューラルネットワーク演算命令と汎用演算命令を含む実行されるべき命令を記憶するための命令キャッシュ手段と、
前記ニューラルネットワーク演算命令を前記ニューラルネットワーク演算サブ手段に伝送し、前記汎用演算命令を前記汎用演算サブ手段に伝送するための命令処理手段と、をさらに備える。
音声信号と処理対象画像を入力するステップと、
前記音声信号と前記処理対象画像を記憶するステップと、
前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換し、前記画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得し、前記処理対象画像を前記記憶手段に記憶するステップと、
前記処理後の画像を出力するステップと、を含む画像処理方法を提供する。
音声認識技術によって前記音声信号をテキスト情報に変換するステップと、
自然言語処理技術と目標音声命令変換モデルに基づいて前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
音声認識技術、語義理解技術及び目標音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
音声認識技術に基づいて前記音声信号をテキスト情報に変換するステップと、
自然言語処理技術に基づいて前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
音声認識技術と語義理解技術に基づいて前記音声信号を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含む。
前記画像処理命令と前記目標領域を記憶するステップをさらに含む。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記ニューロン記憶手段からM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記N個の画像処理命令と目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するステップと、を含む。
予め設定された時間ウィンドウ内で前記汎用データキャッシュ手段からM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記N個の画像処理命令に応じて前記目標領域を処理して、処理後の画像を取得するステップと、を含む。
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップをさらに含む。
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップと、を含む。
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するステップをさらに含む。
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するステップと、を含む。
上記連携チップは、本発明の実施例の第1の態様に記載の装置を備え、上記メインチップは上記連携チップに起動信号を与え、処理対象画像と画像処理命令が上記連携チップに伝送されるように制御するためのものである。
音声信号と処理対象画像を受信するための受信モジュール101を備える。
音声認識技術によって前記音声信号をテキスト情報に変換するための第1の音声認識手段1021と、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するための語義理解手段1022と、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するための第1の画像認識手段1023と、を備える。
音声認識技術、自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルに基づいて上記音声信号を直接に上記画像処理命令に変換し、当該画像処理命令を第1の記憶モジュールに保存するための音声認識手段1025と、
上記画像処理命令における上記処理対象画像を操作する語義領域の粒度に基づいて、当該処理対象画像を当該語義領域の粒度に従って分割し、上記処理対象画像を処理する領域である目標領域を取得し、分割後の結果及び上記目標領域を第2の記憶モジュールに記憶する第2の画像認識手段1026と、を備えてもよい。
Claims (17)
- ユーザーの入力した音声信号を収集するための音声収集装置と、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するための命令変換装置と、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するための画像処理機と、
テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するためのメモリと、を備え、
前記命令変換装置は、
音声認識技術、語義理解技術及び前記目標音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換するための第2の音声認識装置と、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するための第2の画像認識装置と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記命令変換装置は、
前記音声認識技術によって音声信号を前記テキスト情報に変換するための第1の音声認識装置と、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するための音声テキスト変換装置と、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するための第1の画像認識装置と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理機は、
予め設定された時間ウィンドウ内で前記メモリからM個の画像処理命令を取得するための命令取得モジュールと、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するための処理モジュールと、を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記処理モジュールは、
前記M(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得し、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記命令変換装置は、音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するために用いられ、
前記命令変換装置は、
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理装置は、前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するための訓練装置をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像処理機は、画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するために用いられ、
前記画像処理機は、
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記訓練装置は、
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するためにも用いられることを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記音声信号と処理対象画像を受信する前に、前記画像処理装置は、
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するためにも用いられ、
前記画像処理装置は、具体的に、
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定し、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するために用いられることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像処理装置は、画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するために用いられ、
前記画像処理装置は、具体的に、
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定し、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するために用いられることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - ユーザーの入力した音声信号を収集するステップと、
目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と処理対象画像の処理領域である目標領域に変換するステップと、
前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するステップと、を含み、
前記目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と目標領域に変換するステップは、
音声認識技術、語義理解技術及び前記音声命令変換モデルによって前記音声信号を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含み、
テキスト情報又は前記画像処理命令又は前記目標領域を記憶するステップをさらに含むことを特徴とする画像処理方法。 - 前記目標音声命令変換モデルに従って前記音声信号を画像処理命令と目標領域に変換するステップは、
音声認識技術によって前記音声信号を前記テキスト情報に変換するステップと、
自然言語処理技術と前記目標音声命令変換モデルによって前記テキスト情報を前記画像処理命令に変換するステップと、
前記画像処理命令における語義領域の粒度と画像認識技術に基づいて前記処理対象画像を領域分割し、前記目標領域を取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。 - 前記画像処理命令と目標画像処理モデルに従って前記目標領域を処理するステップは、
予め設定された時間ウィンドウ内で前記メモリからM(Mは1より大きい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含むことを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。 - 前記M個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップは、
前記M個の画像処理命令のうち同じ機能を有する画像処理命令を削除して、N(Nは前記Mよりも小さい整数)個の画像処理命令を取得するステップと、
前記N個の画像処理命令と前記目標画像処理モデルに基づいて前記目標領域を処理するステップと、を含むことを特徴とする請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記音声信号と処理対象画像を受信するステップの前に、前記方法は、
音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップをさらに含み、
前記音声命令変換モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップは、
前記音声命令変換モデルに基づいて前記音声信号を予測命令に変換するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数を確定するステップと、
前記予測命令及びその対応する命令セットの相関係数に従って前記音声命令変換モデルを最適化して、前記目標音声命令変換モデルを取得するステップと、を含むことを特徴と
する請求項13に記載の画像処理方法。 - 前記音声信号と処理対象画像を受信するステップの前に、前記方法は、
画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するステップをさらに含み、
前記画像処理モデルに対して自己適応訓練を行って、前記目標画像処理モデルを取得するステップは、
前記処理対象画像に対する前記画像処理モデルの処理によって予測画像を取得するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数を確定するステップと、
前記予測画像及びその対応する目標画像の相関係数に従って前記画像処理モデルを最適化して、前記目標画像処理モデルを取得するステップと、を含むことを特徴とする請求項11に記載の画像処理方法。 - 請求項1又は2に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする電子機器。
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