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21. 发明专利

JP2005275556A Divisive clustering device and division data count decision method 有权
标题翻译： DIVISIVE CLUSTERING DEVICE AND DIVISION DATA COUNT决策方法
公开(公告)号：JP2005275556A
公开(公告)日：2005-10-06
申请号：JP2004084711
申请日：2004-03-23
申请人： Toshiba Corp , Toshiba Solutions Corp , 東芝ソリューション株式会社 , 株式会社東芝
发明人： KOBAYASHI TOSHIHIKO , TANAKA AKIRA
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06K9/6219
摘要： PROBLEM TO BE SOLVED: To realize divisive clustering considering features of raw data.
SOLUTION: A division data count decision processing part 14 clusters (sample clustering) sample data that are part of a set of data stored in a document DB 11. The division data count decision processing part 14 also evaluates the sample clustering results and decides a division data count from the evaluation results. A data division part 15 divides the set of data into the division data count decided by the division data count decision processing part 14. A clustering execution part 16 clusters each set of data divided by the data division part 15.
COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI
摘要翻译：要解决的问题：考虑原始数据的特征，实现分裂聚类。解决方案：分割数据计数确定处理部分14将作为存储在文档DB 11中的一组数据的一部分的样本数据聚类（样本聚类）。分割数据计数确定处理部分14还评估样本聚类结果和从评估结果决定分割数据计数。数据分割部分15将该组数据划分为由分割数据计数判定处理部分14确定的分割数据计数。聚类执行部分16对由数据分割部分15分割的每组数据进行聚类。 C）2006，JPO＆NCIPI

22. 发明专利

JP2004164087A Monitor selection support system, method and program for the same 审中-公开
公开(公告)号：JP2004164087A
公开(公告)日：2004-06-10
申请号：JP2002326779
申请日：2002-11-11
申请人： Seiko Epson Corp , セイコーエプソン株式会社
发明人： NOMOTO YASUHIRO
IPC分类号： G06Q10/00 , G06Q30/02 , G06Q50/00 , G06Q50/10 , G06F17/60
CPC分类号： G06K9/6254 , G06K9/6219
摘要： PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a monitor selection support system capable of selecting monitors by taking reflection of a will of a side for selecting monitors and useful to select monitors appropriate for concept of a product. SOLUTION: An operator PC reads out a collection table of results of questionnaire (collection of results of questionnaire about character/thinking way of testee) appointed by an operator, and performs factor analysis (S120), and displays a result of the analysis as a factor load quantity line and row (S130). When the operator analyzes each of factors on the basis of the factor load quantity and selects two factors proper for a product to be monitored this time, the operator PC performs cluster analysis on the basis of factor points of the two factors (S160), and forms groups of the testee on the basis of the obtained dendrogram (S180), and selects one group among them as a group of monitor candidates (S190). COPYRIGHT: (C)2004,JPO

23. 发明专利

JP6203077B2 学習装置、密度計測装置、学習方法、学習プログラム、及び密度計測システム有权
公开(公告)号：JP6203077B2
公开(公告)日：2017-09-27
申请号：JP2014031847
申请日：2014-02-21
申请人：株式会社東芝
发明人：ファンヴェトクォク
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/6259 , G06K9/6219 , G06K9/6226

24. 发明专利

JP2016167150A 画像処理装置及び画像処理方法有权
标题翻译：图像处理设备和图像处理方法
公开(公告)号：JP2016167150A
公开(公告)日：2016-09-15
申请号：JP2015046343
申请日：2015-03-09
申请人：キヤノン株式会社
发明人：橋口賀保
IPC分类号： G06T7/20 , H04N5/225 , H04N5/232 , G06T7/00
CPC分类号： G06K9/6219 , G06K9/209 , G06T7/11 , G06T7/187
摘要：【課題】時間的に連続する画像ごとに複数の領域に分割する際に、領域分割の精度の低下を抑制する。【解決手段】クラスタリング処理部113は、時間的に連続する画像について、画像ごとに、初回のクラスタリングに用いる代表データを設定し、代表データに基づき画素のクラスタリングを繰り返す。代表データ更新部114は、クラスタリングの繰り返しごとに代表データを更新する。画像ごとの初回のクラスタリングに用いる代表データとしては、所定の入力情報に基づいて、初期値または一つ前の画像の最後のクラスタリングに使用された代表データを設定する。所定の入力情報とは例えば、画像を撮影する撮像手段に対する操作情報である。これにより、画像変化に伴いデッドクラスタの発生が予測される場合には、代表データに初期値を設定することで、デッドクラスタの蓄積を制限し、領域分割の精度低下が抑制できる。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：为了对每个时间连续的图像执行划分到多个区域时，抑制区域划分的精度的降低。解决方案：聚类处理部分113设置用于每个时间连续图像的第一聚类中使用的代表性数据，基于代表性数据连续图像并重复像素聚类。代表性数据更新部分114更新聚类重复的代表数据。基于针对每个图像的第一聚类中使用的代表数据的规定的输入信息来设置在紧接在先图像的最后聚类中使用的初始值或代表数据。规定的输入信息例如是关于拍摄图像的摄像单元的动作信息。因此，当预测到图像变化之后出现死亡簇时，将初始值设置为代表性数据，可以抑制死区的积累，并且可以抑制区域划分的精度降低。图1

25. 发明专利

JP2016095640A 密度計測装置、密度計測方法、およびプログラム审中-公开
标题翻译：密度测量装置，密度测量方法和程序
公开(公告)号：JP2016095640A
公开(公告)日：2016-05-26
申请号：JP2014230886
申请日：2014-11-13
申请人：株式会社東芝
发明人：ファンヴェトクォク
IPC分类号： G08G1/04 , G06T7/60
CPC分类号： G06K9/4642 , G06K9/00771 , G06K9/469 , G06K9/6219 , G06K9/6282
摘要：【課題】画像に含まれる物体の種類ごとの密度を精度良く算出する。【解決手段】密度計測装置10は、第1算出部15と、第2算出部16と、第1生成部17と、を備える。第1算出部15は、予め定めた規則に従って分類された複数種類の物体を含む画像から、画像を複数の領域に分割した領域ごとに、領域に含まれる物体の種類ごとの密度を算出する。第2算出部16は、算出された領域の各々の物体の種類ごとの密度から、領域の各々における物体の種類の尤度を算出する。第1生成部17は、画像における領域の各々に対応する位置に、対応する領域の物体の種類ごとに算出された尤度の内、最も低い尤度より少なくとも高い尤度の物体の種類の密度を割当てた、密度データを生成する。【選択図】図1
摘要翻译：要解决的问题：精确地计算包括在图像中的每种物体的密度。解决方案：密度测量装置10包括第一计算单元15，第二计算单元16和第一生成单元17.第一计算对于根据预定规则分类的包括多种物体的图像，对于通过将图像分割为多个区域而获得的多个区域的每个区域，单元15计算包括在区域中的每种物体的浓度。第二计算单元16基于每个区域的每种物体的计算密度来计算每种物体的可能性。第一代单元17生成密度数据，其中，对于每个区域的对应位置，针对每种类型的对象的对象计算出的可能性高于至少最低似然度的对象的种类的密度的图片。选择图：图1

26. 发明专利

JP2016505298A 空間コンテキストに基づく三次元イメージにおける多物体の自動的なセグメンテーション有权
标题翻译：所述三维图像中的基于所述空间上下文所述多目标自动分割
公开(公告)号：JP2016505298A
公开(公告)日：2016-02-25
申请号：JP2015545879
申请日：2013-12-06
申请人：シーメンスプロダクトライフサイクルマネージメントソフトウェアーインコーポレイテッドSiemens Product Lifecycle Management Software Inc. , シーメンスプロダクトライフサイクルマネージメントソフトウェアーインコーポレイテッドSiemens Product Lifecycle Management Software Inc.
发明人：ワンチュアン , ワンチュアン , ウーディジア , ウーディジア , リウメイジュー , リウメイジュー , ルールゥァ , ルールゥァ , ケヴィンジョウシャオフア , ケヴィンジョウシャオフア
IPC分类号： A61B5/055 , G06T7/00 , G06T7/60
CPC分类号： G06K9/00362 , G06K9/6219 , G06K9/6282 , G06K2209/055 , G06T7/12 , G06T7/149 , G06T2207/10088 , G06T2207/30008
摘要：人体および動物体の内部構造のイメージの自動分類方法および自動分類システム。本発明による方法には、磁気共鳴(MR)イメージ検査モデルを受け取るステップ(405)と、検査モデルにおいて骨または軟骨として分類すべきエリアを含む検査モデルのボリュームを決定するステップが含まれる。この方法には、検査ボリュームが動的形状モデルの平均形状および形状変動スペースと一致するように、検査モデルを変更するステップと、検査ボリュームを平均形状および形状変動スペースにフィットさせることによって、検査ボリュームの初期分類を形成するステップが含まれる。さらにこの方法には、動的形状モデルに関して検査ボリュームの境界を精密化して、検査ボリュームの、骨エリアと軟骨エリアへの精密化分類を形成するステップ(425)と、骨エリアと軟骨エリアに対応する種々のエリアにMRイメージ検査ボリュームをセグメンテーションするステップが含まれる。
摘要翻译：自动分类方法和人体和动物体的内部结构的自动分类系统的图像。根据本发明的方法中，用于接收的磁共振（MR）图像中的测试模型中的步骤（405），包括确定所述测试模型的体积，包括被归类为在测试模型中的骨或软骨的区域的步骤。作为检查体积的方法，所述平均形状和动态形状模型的形状变化的空间，并改变测试模型相匹配，通过拟合平均形状和形状变化空间检查体积，检查体积它包括形成初始分类的步骤。该方法进一步提供测试容积的精确的边界相对于所述动态形状模型，检查体积中，步骤（425），以形成骨面积和软骨的区域的细化分类，对应于骨面积和软骨区域它包括在分割的各个区域中的MR图像检查体积为的步骤。

27. 发明专利

JP5795443B2 Adaboost学習アルゴリズムを使用して顔特徴点の位置を検出するための方法、装置、およびコンピュータ可読記録媒体有权
标题翻译：用于检测使用Adaboost算法学习算法，装置中的人脸特征点的位置的方法，和计算机可读记录介质
公开(公告)号：JP5795443B2
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：JP2014531736
申请日：2012-09-27
申请人：インテル・コーポレーション
发明人：チェオン、ヨンジャエ , パーク、ヨンチャン
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06K9/6257 , G06K9/00221 , G06K9/00228 , G06K9/00281 , G06K9/00288 , G06K9/3233 , G06K9/6202 , G06K9/6219 , G06K9/6227 , G06K9/6232 , G06K9/6262 , G06K9/6221

28. 发明专利

JP5404908B2 Clustering of video depending on the location 有权
标题翻译：空值
公开(公告)号：JP5404908B2
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：JP2012503726
申请日：2010-04-01
申请人：マイクロソフトコーポレーション
发明人：ベーカー，サイモン・ジェイ , ジトニック，ザ・サード，チャールズ・ローレンス , シュロフ，ゲルハルト・フロリアン
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06K9/00718 , G06F17/30781 , G06F17/3082 , G06K9/6219 , Y02D10/45
摘要： Described is a technology in which video shots are clustered based upon the location at which the shots were captured. A global energy function is optimized, including a first term that computes clusters so as to be reasonably dense and well connected, to match the possible shots that are captured at a location, e.g., based on similarity scores between pairs of shots. A second term is a temporal prior that encourages subsequent shots to be placed in the same cluster. The shots may be represented as nodes of a minimum spanning tree having edges with weights that are based on the similarity score between the shots represented by their respective nodes. Agglomerative clustering is performed by selecting pairs of available clusters, merging the pairs and keeping the pair with the lowest cost. Clusters are iteratively merged until a stopping criterion or criteria is met (e.g., only a single cluster remains).
摘要翻译：描述了一种基于拍摄拍摄位置来进行视频拍摄的技术。优化了全局能量函数，包括计算集群以便相当密集和良好连接的第一项，以匹配在某个位置捕获的可能的拍摄，例如，基于拍摄对之间的相似性得分。第二个术语是时间先前，鼓励后续的镜头被放置在同一个集群中。拍摄可以被表示为具有基于由它们各自的节点表示的拍摄之间的相似性得分的权重的边缘的最小生成树的节点。通过选择成对的可用集群，合并对并保持成本最低的组合来执行集群聚类。集群被迭代合并，直到满足停止标准或条件（例如，仅剩下一个集群）。

29. 发明专利

JP2014013601A Hierarchical organization for data using partial least square analysis(pls-tree) 审中-公开
标题翻译：使用部分最小均方分析（PLS-TREE）的数据分层组织
公开(公告)号：JP2014013601A
公开(公告)日：2014-01-23
申请号：JP2013190084
申请日：2013-09-13
申请人： Mks Instruments Inc , エムケーエスインストルメンツインコーポレーテッドMks Instruments,Incorporated
发明人： SVANTE BJARNE WOLD , TRYGG JOHAN , LENNART ERIKSSON
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F17/18 , G06K9/6219 , G06K9/6247
摘要： PROBLEM TO BE SOLVED: To perform clustering of large amounts of data in a relatively short processing time.SOLUTION: A method includes supplying a first data matrix and a second data matrix, each of the first and second data matrixes including one or more variables and a plurality of data points. Also, this method includes: determining a first score from the first data matrix by using partial least square (PLS) analysis or orthogonal PLS(OPLS) analysis; and clustering the first and second data matrixes into a first group and a second group (by, for example, in line unit), the clustering being executed on the basis of the distribution of the first and second groups related to the sorted first score, the distribution of the first data matrix and the distribution of the first and second data matrixes.
摘要翻译：要解决的问题：在相对短的处理时间内执行大量数据的聚类。解决方案：一种方法包括提供第一数据矩阵和第二数据矩阵，第一和第二数据矩阵中的每一个包括一个或多个变量，以及多个数据点。此外，该方法包括：通过使用偏最小二乘法（PLS）分析或正交PLS（OPLS）分析从第一数据矩阵确定第一分数; 并且将第一和第二数据矩阵聚类成第一组和第二组（通过例如以行单元），基于与排序的第一分数相关的第一组和第二组的分布来执行聚类，第一数据矩阵的分布和第一和第二数据矩阵的分布。

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