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51. 发明专利

JP2018081491A 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：JP2018081491A
公开(公告)日：2018-05-24
申请号：JP2016223326
申请日：2016-11-16
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を効率よく認識するための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、該訓練画像と該テスト画像とに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。評価値算出部32が、算出された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、該訓練画像と同一の被写体を撮影したテスト画像を正しく認識する度合いと、該訓練画像と異なる被写体を撮影したテスト画像を誤認識する度合いとから、該訓練画像の前記テスト画像群の認識に対する評価値を算出する。訓練画像選択部が、算出された訓練画像の各々の評価値に基づいて、訓練画像群から評価値が高い訓練画像を選択する。終了条件判定部が、予め定められた終了条件を満たすまで、評価、及び選択を繰り返す。評価値算出部32は、評価値の算出において、テスト画像の各々についての、選択済の訓練画像のうち、テスト画像を正しく認識する訓練画像の数を更に考慮して算出する。【選択図】図1

52. 发明专利

JP6317715B2 画像認識装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6317715B2
公开(公告)日：2018-04-25
申请号：JP2015179873
申请日：2015-09-11
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：渡邉之人 , 田良島周平 , 入江豪 , 島村潤 , 黒住隆行 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06T7/00 , G06F17/30

53. 发明专利

JP6283308B2 画像辞書構成方法、画像表現方法、装置、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6283308B2
公开(公告)日：2018-02-21
申请号：JP2014261008
申请日：2014-12-24
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： G06T7/00 , G06F17/30

54. 发明专利

JP2018022390A 検証装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018022390A
公开(公告)日：2018-02-08
申请号：JP2016153959
申请日：2016-08-04
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：入江豪 , 渡邉之人 , 五十嵐勇 , 黒住隆行 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06F17/30 , G06T7/00
摘要：【課題】高精度かつ高効率に画像間の照合を可能にする。【解決手段】特徴量符号化部11が、参照画像に規定された各々の部分領域に関連づけられた特徴量ベクトルを、一つ以上の離散値に量子化した特徴量符号を求める。対応候補計算部12が、求めたある特徴量符号と、クエリ画像に規定された各々の部分領域に関連づけられた特徴量ベクトルとの距離を求め、当該距離に基づいて、特徴量符号に対応する参照画像に規定された部分領域と、クエリ画像に規定された部分領域との対応候補を求める。判定部13が、対応候補である参照画像に規定された部分領域に関連づけられた幾何情報と、クエリ画像に規定された部分領域に関連づけられた幾何情報との幾何的関係に基づいて、当該対応候補が適当であるか否かを判定し、適当である場合にはこれを対応とする。【選択図】図1

55. 发明专利

JP6194260B2 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
公开(公告)号：JP6194260B2
公开(公告)日：2017-09-06
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

56. 发明专利

JP2017054438A 画像認識装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP2017054438A
公开(公告)日：2017-03-16
申请号：JP2015179873
申请日：2015-09-11
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：渡邉之人 , 田良島周平 , 入江豪 , 島村潤 , 黒住隆行 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06T7/00 , G06F17/30
摘要：【課題】入力画像に類似する参照画像の情報を、精度よく、かつ、高速に得ることができる。【解決手段】特徴量抽出部30が、参照画像の各々、及び検索キー画像から特徴量を抽出する。量子化器作成部32が、量子化器を作成し、量子化部36が、特徴量に対してVWを割り当てることにより量子化する。第一重要度算出部38が、VWの各々の出現頻度から、第一重要度を算出する。第二重要度算出部40が、参照画像と同一の参照ラベルが付与された参照画像間におけるVWの各々の出現頻度、及び参照画像とは異なる参照ラベルが付与され、かつ、類似する参照画像間におけるVWの各々の出現頻度から、第二重要度を算出する。正規化係数算出部52が、正規化係数を算出し、検索ランキング部54が、検索キー画像に割り当てられたVWと、参照画像毎に割り当てられたVWと、第二重要度と、正規化係数とに基づいて、検索キー画像に類似する参照画像を検索する。【選択図】図1

57. 发明专利

JP2016197375A 写像学習方法、情報圧縮方法、装置、及びプログラム有权
标题翻译：映射学习方法，信息压缩方法，设备和程序
公开(公告)号：JP2016197375A
公开(公告)日：2016-11-24
申请号：JP2015077868
申请日：2015-04-06
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： G06N99/00 , G06F17/30
摘要：【課題】異なる種別のメディアコンテンツを考慮して低次元特徴量に変換する写像を学習することができる。異なる種別のメディアコンテンツを考慮して低次元特徴量に変換することができる。【解決手段】特徴抽出部が、コンテンツのメディア種別毎に、コンテンツからメディア種別に応じた特徴量を抽出するステップと、写像学習部が、特徴量に基づいて、メディア種別毎に、メディア種別に応じた特徴量が存在する空間である特徴量空間において、メディア種別に応じた特徴量の近傍に存在する他のコンテンツのメディア種別に応じた特徴量との相対的幾何関係を計算するステップと、写像学習部が、特徴量と、コンテンツのメディア種別毎に前記メディア種別のコンテンツの各々について計算された相対的幾何関係と、コンテンツの各々のグループ識別子とに基づいて、コンテンツのメディア種別毎の特徴量を低次元特徴量に変換するための写像を学習するステップと、を含む。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：在考虑各种类型的媒体内容的情况下，学习将每种媒体类型的内容的特征值转换为低维特征值的映射，并且将每个媒体类型的内容的特征值转换为低维在各种媒体内容的考虑下的特征值。解决方案：特征提取部分包括从内容的每个媒体类型的内容中提取与媒体类型相对应的特征值的步骤。映射学习部分包括以下步骤：计算内容的每个媒体类型的特征值与对应于与媒体类型对应的特征值附近的其他内容的媒体类型相对应的特征值之间的相对几何关系特征值空间作为其中基于特征值针对每种媒体类型存在对应于媒体类型的特征值的空间; 以及用于基于特征值将内容的每种媒体类型的特征值转换为低维特征值的学习映射，关于针对每个媒体类型的内容的媒体类型的每个内容计算的相对几何关系以及每个内容的组标识符。选择图：图1

58. 发明专利

JP2015215804A 被写体領域抽出方法、装置、及びプログラム审中-公开
标题翻译：主题领域提取方法，设备和程序
公开(公告)号：JP2015215804A
公开(公告)日：2015-12-03
申请号：JP2014098959
申请日：2014-05-12
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： G06T7/00
摘要：【課題】被写体の見えの変化に頑健に、かつ、高精度に被写体領域を抽出することができる。【解決手段】画像内グラフ構築部24により、入力された画像の各々について、グラフ構造を構築し、画像領域分割部26により、画像の各々について、構築されたグラフ構造についてクラスタリングを行い、クラスタに分類し、クラスタに分類された部分領域を分割領域とし、領域特徴量抽出部27により、画像の各々に対し、画像の分割領域の各々について、領域特徴量を抽出し、領域クラスタリング部28により、抽出された領域特徴量に基づいて、分割領域の各々をクラスタに分類し、クラスタ決定部30により、分類されたクラスタの各々から、被写体領域が属するクラスタを決定し、被写体領域抽出部32により、画像の各々について、決定されたクラスタに属する、画像の分割領域を集約した画像領域を、画像の被写体領域として抽出する。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：精确地，鲁棒地提取对象区域以改变对象的视觉表现。解决方案：图像内构图部分24为每个输入图像构建图形构造，并且图像区域划分部分26执行聚类关于每个图像的构造的图形构造，将图像区域分类成簇，将分类为簇的部分区域设置为分割区域。区域特征量提取部分27针对每个图像提取图像的每个分割区域的区域特征量，并且区域聚类部分28基于提取的区域特征量将每个分割区域分类为聚类。群决定部30从各分类群确定主题区所属的群，并且被摄体区域提取部32将属于确定的群的图像的分割区域的图像区域提取为被摄体区域的图像，为每个图像。

59. 发明专利

JP6935868B2 画像認識装置、画像認識方法、およびプログラム有权
公开(公告)号：JP6935868B2
公开(公告)日：2021-09-15
申请号：JP2018091882
申请日：2018-05-11
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 , 相澤清晴 , 竹木章人 , 伊神大貴
IPC分类号： G06N3/04 , G06T7/00

60. 发明专利

JP2020198098A 予測装置、予測方法、訓練装置、訓練方法及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020198098A
公开(公告)日：2020-12-10
申请号：JP2020094539
申请日：2020-05-29
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：オンカークリシュナ , 入江豪 , 川西隆仁 , 柏野邦夫 , 相澤清晴
IPC分类号： G06T7/11 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要：【課題】ニューラルネットワークを利用して所望のグループに対応するFoAマップを予測するためのFoAマップ予測装置を提供する。【解決手段】予測装置100は、入力されたビデオフレーム系列から第1のグループの第1のFoA(Focus of Attention)を予測する予測ニューラルネットワークと、訓練済み変換ニューラルネットワークを利用して、第1のグループの第1のFoAマップを第2のグループの第2のFoAマップに変換する変換ニューラルネットワークと、を有する。【選択図】図1

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