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21. 发明专利

JP2018010592A 検証装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018010592A
公开(公告)日：2018-01-18
申请号：JP2016140706
申请日：2016-07-15
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東京大学
发明人：入江豪 , 黒住隆行 , 杵渕哲也 , 相澤清晴
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】自由撮影される画像に輝度変化の空間分布によって特徴づけが容易ではないような物体が撮影されているような状況においても、誤った認識結果を精度よく棄却できることができる。【解決手段】特徴抽出部11が、第一の画像と第二の画像の各々について、一つ以上の連結かつ均質な領域を求め、当該領域、および回転させた領域のそれぞれについて、畳み込みネットワークの出力を特徴量として抽出する。対応計算部12が、特徴量間の距離に基づいて、第二の画像から抽出された領域のそれぞれについて、第一の画像から抽出された領域との対応を求める。変換計算部13が、第一の画像上の座標から第二の画像上の座標へと変換する線形変換を求める。判定部14が、線形変換を用いて、当該対応が物体上に存在する領域同士の対応であるような有効な対応であるか否かを判定し、有効な対応の数に基づいて、第一の画像と第二の画像に写る物体の同一性を判定する。【選択図】図1

22. 发明专利

JP6220737B2 被写体領域抽出装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6220737B2
公开(公告)日：2017-10-25
申请号：JP2014123525
申请日：2014-06-16
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：田良島周平 , 入江豪 , 新井啓之 , 谷口行信
IPC分类号： G06F17/30 , G06T7/00

23. 发明专利

JP2017187918A 訓練画像選択装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2017187918A
公开(公告)日：2017-10-12
申请号：JP2016076071
申请日：2016-04-05
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：五十嵐勇 , 黒住隆行 , 渡邉之人 , 入江豪 , 田良島周平 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】テスト画像に写った被写体の認識に適した訓練画像を選出することができる。【解決手段】被写体認識部30が、訓練画像の各々と、テスト画像の各々との組み合わせに対し、共通の被写体が含まれる確からしさを表すスコアを算出する。寄与率算出部32が、組み合わせの各々のスコアに基づいて、訓練画像の各々について、テスト画像群の認識に寄与する度合いを表す寄与率を算出する。訓練画像選択部34が、算出された訓練画像の各々の寄与率に基づいて、訓練画像群から寄与率が高い訓練画像群を選択する。【選択図】図1

25. 发明专利

JP6104209B2 ハッシュ関数生成方法、ハッシュ値生成方法、装置、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6104209B2
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：JP2014079577
申请日：2014-04-08
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：入江豪 , 新井啓之 , 谷口行信
IPC分类号： G06F17/30

26. 发明专利

JP2016091051A 画像処理装置及びプログラム审中-公开
标题翻译：图像处理设备和程序
公开(公告)号：JP2016091051A
公开(公告)日：2016-05-23
申请号：JP2014220616
申请日：2014-10-29
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：梅田崇之 , 入江豪 , 新井啓之 , 谷口行信
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】検出対象が物体のパーツや要素のように画像上での領域が小さい場合でも、検出対象を精度良く検出する。【解決手段】検出器DB32には、検出対象であるアトリビュートを含む複数の学習画像の各々から抽出された特徴とアトリビュートの種類とを対応付けて学習した検出器が格納され、事前分布DB33には、複数の学習画像の各々におけるアトリビュートの出現位置を学習したアトリビュートの種類毎の事前分布が格納される。検出処理部43は、特徴抽出部42により入力画像36から抽出された特徴と、アトリビュートの種類毎の検出器とに基づいて、入力画像36から検出候補を検出する。事前分布反映部44は、アトリビュートの出現位置についての事前分布を反映させて、検出候補から最終的な検出対象を特定する。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：即使当检测对象在诸如对象的组件或元素的图像上具有小的区域时，也可以高精度地检测检测对象。解决方案：检测器DB 32存储执行学习的检测器将从包括作为检测对象的属性的多个学习图像中的每一个提取的特征与属性的种类相关联，先前分布DB 33存储已经学习了每个属性的属性的出现位置的每种属性的先前分布多个学习图像。检测处理部43基于通过特征提取部42从输入图像36提取的特征和各种属性的检测器，检测来自输入图像36的检测候选。先验分布反射部分44反映关于检测候选上的属性的出现位置的先前分布，并且从检测候选中指定最终检测对象。选择图：图1

27. 发明专利

JP2015158739A 画像分類装置、画像分類方法及び画像分類プログラム有权
标题翻译：图像分类设备，图像分类方法和图像分类程序
公开(公告)号：JP2015158739A
公开(公告)日：2015-09-03
申请号：JP2014032197
申请日：2014-02-21
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：渡邉之人 , 入江豪 , 新井啓之 , 谷口行信
IPC分类号： G06F17/30
摘要：【課題】教師データがなくとも画像に写る被写体の部分的な差異を自動検出し、検出した部分的な差異に基づく精細な画像カテゴリ分類を実現する画像分類装置を提供する。【解決手段】画像の分類を行う画像分類装置であって、分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出手段と、部分領域を分類対象画像を走査することにより部分領域の有無情報を取得する部分領域検出手段と、入力画像と部分領域をグループ化することにより入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類手段とを備える。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：提供一种图像分类装置，即使没有教师数据也能自动检测图像中拍摄的被摄体的偏差，并且基于检测到的偏差来实现详细的图像分类。解决方案：图像分类装置其对图像进行分类，包括：从区分对象的输入图像计算子区域的子区域计算单元; 子区域检测装置，通过扫描分类对象图像来获取该次区域的存在信息; 以及分类装置，用于通过对输入的图像和子区域进行分组来检测输入图像的类别。

28. 发明专利

JP2015079101A ハッシュ関数生成方法、ハッシュ値生成方法、ハッシュ関数生成装置、ハッシュ値生成装置、ハッシュ関数生成プログラム及びハッシュ値生成プログラム有权
标题翻译： HASH函数生成方法，HASH值生成方法，HASH函数生成装置，HASH值生成装置，HASH函数生成程序和HASH值生成程序
公开(公告)号：JP2015079101A
公开(公告)日：2015-04-23
申请号：JP2013215723
申请日：2013-10-16
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：入江豪 , 新井啓之 , 谷口行信
IPC分类号： G09C1/00
摘要：【課題】膨大なメディアコンテンツから、類似するコンテンツを発見する際に用いるハッシュ関数とハッシュ値を、高精度でありながら、高速、さらに省メモリで生成する。【解決手段】デジタルデータをバイナリ値に変換するハッシュ関数生成方法であって、デジタルデータをD(D>0)次元実数値ベクトルによって表現した特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量について、その近傍の相対的幾何関係を求める幾何関係算出ステップと、相対的幾何関係に基づいて、ハッシュ関数を表現するためのパラメータを決定してハッシュ関数を生成するステップとを有する。ハッシュ値生成方法は、デジタルデータに対応するD(D>0)次元実数値ベクトルたる特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記ハッシュ関数生成方法により生成された1つ以上のハッシュ関数を用いて、前記特徴量を1つ以上のバイナリ値に変換する変換ステップとを有する。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：产生散列函数和从庞大的媒体内容中发现类似内容时使用的散列值，具有高精度，高速度和存储器保存。解决方案：将数字数据转换为二进制值的散列函数生成方法包括：特征量提取步骤，用于通过D（D> 0）维实数矢量提取表示数字数据的特征量; 计算特征量附近的相对几何关系的步骤的几何关系计算; 以及散列函数生成步骤，其基于所述相对几何关系确定表示所述散列函数的参数，以生成所述散列函数。散列值生成方法包括：特征量提取步骤，用于提取与数字数据对应的D（D> 0）维实数矢量的特征量; 以及转换步骤，其通过使用由散列函数生成方法生成的一个或多个散列函数将特征量转换成一个或多个二进制值。

29. 发明专利

JP2020135637A 姿勢推定装置、学習装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020135637A
公开(公告)日：2020-08-31
申请号：JP2019030703
申请日：2019-02-22
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人鳥取大学
发明人：入江豪 , 西山正志 , 岩井儀雄 , 上野高貴
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/70
摘要：【課題】低コストで収集可能な学習用データのみに基づいて、画像に撮像された被写体の姿勢を精度良く推定することができる。【解決手段】姿勢推定装置150は、第一の画像に撮像された所定の被写体の、基準姿勢に対する相対的な姿勢を推定する。姿勢推定装置150は、第一の画像に対して所定の処理を行うことで相対的な姿勢を推定する推定部64を有し、所定の処理は、基準姿勢の前記所定の被写体が撮像されている第二の画像に、第一の画像を幾何変換するよう最適化された処理の一部に基づいている。【選択図】図6

30. 发明专利

JP2020017135A クラスタリング装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020017135A
公开(公告)日：2020-01-30
申请号：JP2018140532
申请日：2018-07-26
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：山口正隆 , 入江豪 , 平松薫 , 柏野邦夫
IPC分类号： G06F17/16 , G06F16/00
摘要：【課題】ノイズの影響を抑えた自己表現行列を用いて、クラスタリングをすることができる。【解決手段】予め定められた行列集合に含まれる行列のうち、データ集合におけるデータの各点を、各点の線形結合で表現する際の線形重みを要素とする自己表現行列を求めるための目的関数であって、データ集合におけるデータの各点と、自己表現行列を用いた各点の線形結合で表現されたデータの各点との残差を求める項と、所定の重みをかけた、自己表現行列においてユークリッドノルムの大きなデータの各点の線形重みを小さくするための第1正則化項と、自己表現行列に関する第2正則化項とによって表される目的関数を最小化するような自己表現行列を算出し、算出された自己表現行列で定義される類似度行列を計算し、類似度行列に基づいてデータ集合をクラスタリングしたクラスタリング結果を得る。【選択図】図6

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