| 出願番号 |
特願2017-170806 |
| 出願日 |
2017/9/6 |
| 出願人 |
日本放送協会 |
| 公開番号 |
特開2019-046334 |
| 公開日 |
2019/3/22 |
| 登録番号 |
特許第6951913号 |
| 特許権者 |
日本放送協会 |
| 発明の名称 |
分類モデル生成装置、画像データ分類装置およびそれらのプログラム |
| 技術分野 |
情報・通信 |
| 機能 |
機械・部品の製造 |
| 適用製品 |
分類モデル生成装置、分類モデルにより画像データを分類する画像データ分類装置およびそれらのプログラム |
| 目的 |
１つの方向のオブジェクトの画像データからＣＮＮ（分類モデル）を学習するだけで、画像データ内のオブジェクトの向きに関わらず同一のオブジェクトとして認識し、画像データを分類することが可能な分類モデルを生成する分類モデル生成装置、その分類モデルを用いて画像データを分類する画像データ分類装置およびそれらのプログラムを提供する。 |
| 効果 |
１つの方向のオブジェクトの画像データを学習データとして用いて分類モデルを学習すればよく、学習データの量と学習に要する時間を抑えることができる。また、画像データ内のオブジェクトが傾いているか否かに関わらず同一のオブジェクトとして認識し、画像データを分類することができる。 |
技術概要
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分類が既知の複数の画像データから、分類が未知の画像データを分類するための畳み込みニューラルネットワークである分類モデルを生成する分類モデル生成装置であって、
前記分類が既知の画像データから、前記畳み込みニューラルネットワークの最初の畳み込み層の畳み込みフィルタを適用するフィルタ領域ごとに、画像のエッジ成分の主方向を推定する領域別主方向推定手段と、
前記分類が既知の画像データと分類内容を示す教師データとから、前記畳み込みニューラルネットワークを学習し前記分類モデルを生成する分類モデル学習手段と、を備え、
前記分類モデル学習手段は、最初の畳み込み層において、前記フィルタ領域ごとに、前記フィルタ領域の予め定めた基準の向きが、前記領域別主方向推定手段で推定されたエッジ成分の主方向に対して一定方向となるようにフィルタ領域を回転させて、畳み込み演算を行うことを特徴とする分類モデル生成装置。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
)