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1. 发明专利

JP6973024B2 画像処理装置及び画像処理方法有权
公开(公告)号：JP6973024B2
公开(公告)日：2021-11-24
申请号：JP2017243363
申请日：2017-12-20
申请人：富士通株式会社
发明人：王梦蛟 , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06T7/00 , A61B6/03

2. 发明专利

JP2021082269A 分類モデルを訓練する方法及び装置並びに分類方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021082269A
公开(公告)日：2021-05-27
申请号：JP2020174159
申请日：2020-10-15
申请人：富士通株式会社
发明人：ジャン・モン , 李斐 , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06F16/906 , G06N20/00
摘要：【課題】本発明は分類モデルを訓練する方法及び装置並びに分類方法を提供する。【解決手段】分類モデル訓練方法は、第一及び第二サンプル集合を用いて分類モデルを訓練し、分類モデルの分類損失を計算し;第一及び第二サンプル集合における各サンプルの重みベクトル及び特徴ベクトルを抽出し;第一サンプル集合におけるすべてのサンプルの重みベクトルの平均重みベクトル及び第一サンプル集合におけるすべてのサンプルの特徴ベクトルの平均特徴ベクトルを計算し;第二サンプル集合における各サンプルの重みベクトルと、平均重みベクトルとの間の差に基づいて重み損失を計算し、第二サンプル集合における各サンプルの特徴ベクトルと、平均特徴ベクトルとの間の差に基づいて特徴損失を計算し;特徴損失及び重み損失のうちの少なくとも1つと、分類損失とに基づいて分類モデルの総損失を計算し;及び、総損失に基づいて、分類モデルのパラメータを、所定条件が満足されるまで調整し、分類モデルを得ることを含む。【選択図】図1

3. 发明专利

JP2021064365A 情報処理装置及び情報処理方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021064365A
公开(公告)日：2021-04-22
申请号：JP2020166842
申请日：2020-10-01
申请人：富士通株式会社
发明人：夏迎炬 , マ・ジュヌ , ヤン・ミン , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N20/00
摘要：【課題】本発明は、情報処理装置及び情報処理方法を提供する。【解決手段】情報処理装置は、第一データ分割ユニットを用いて対象の履歴特性データシーケンスのうちから複数の変化点を検出する変化点検出部であって、複数の変化点のうちの第一変化点の特性の、第一データ分割ユニットにおけるデータの統計特性に対する第一の変化の度合いが、複数の変化点のうちの第二変化点の特性の、第一データ分割ユニットにおけるデータの統計特性に対する第二の変化の度合いよりも大きい変化点検出部;検出された第一変化点及び第二変化点に基づいて、履歴特性データシーケンスを複数のデータセグメントに分割する履歴特性データシーケンス分割部;及び、複数のデータセグメントに基づいて対象の予測器を訓練する訓練部であって、予測器が、対象が時間の経過とともに変化する特性データを予測するために用いられる訓練部を含む。【選択図】図1

4. 发明专利

JP2018134389A 画像処理装置及び画像処理方法审中-公开
公开(公告)号：JP2018134389A
公开(公告)日：2018-08-30
申请号：JP2017243363
申请日：2017-12-20
申请人：富士通株式会社
发明人：王梦蛟 , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06T7/00 , A61B6/03
CPC分类号： G06T7/0012 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061
摘要：【課題】本発明は、画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】該画像処理装置は、所定の順に並び替えられた複数のスライス画像を取得する取得部と、該複数のスライス画像に対して検出を順次行い、参考スライス画像及び該参考スライス画像における参考気管領域を決定する選択部と、気管と気管支との分岐点の所在する分岐点スライス画像を決定するまで、該参考気管領域をシード領域とし、領域成長法を用いて該参考スライス画像の後のスライス画像の気管領域を順次決定し、該参考スライス画像の後のスライス画像の気管領域の連結性を順次決定する分岐点決定部と、を含み、該分岐点スライス画像の気管領域は、連結していない2つの領域を含む。本発明の画像処理装置及び画像処理方法によれば、人間の介在を低減でき、分岐点の位置をより正確に決定できる。【選択図】図1

5. 发明专利

JP6252133B2 三次元モデル中の一体空間の確定方法、装置及び画像処理システム有权
公开(公告)号：JP6252133B2
公开(公告)日：2017-12-27
申请号：JP2013244713
申请日：2013-11-27
申请人：富士通株式会社
发明人：ワン・ユエホォン , リィウ・ルゥジエ , 遠藤　進 , 進遠藤 , 馬場　孝之 , 孝之馬場 , 上原　祐介 , 祐介上原
IPC分类号： G06F17/50

6. 发明专利

JP6102401B2 画像のラベル付け方法及び装置有权
公开(公告)号：JP6102401B2
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：JP2013064274
申请日：2013-03-26
申请人：富士通株式会社
发明人：リィウ・ルゥジエ , 中村秋吾 , 上原祐介
IPC分类号： G06F17/30

7. 发明专利

JP6015504B2 ビデオ処理装置、ビデオ処理方法及び設備有权
标题翻译：视频处理设备，视频处理方法和装置
公开(公告)号：JP6015504B2
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：JP2013053509
申请日：2013-03-15
申请人：富士通株式会社
发明人：李斐 , リィウ・ルゥジエ , 石原正樹 , 上原祐介
IPC分类号： G06F17/30

8. 发明专利

JP2021068431A 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体审中-公开
公开(公告)号：JP2021068431A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：JP2020158414
申请日：2020-09-23
申请人：富士通株式会社
发明人：リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06F17/18
摘要：【課題】情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。【解決手段】該情報処理装置は、リソースに関する履歴データを取得する履歴データ取得部と、履歴データに基づいてユーザタイプ毎に少なくとも1つのパラメータ予測モデルを構築するモデル構築部と、各ユーザタイプに属するリソースを既に使用した回数がM回よりも少ないユーザについての、リソースをM回目に使用する際に使用されるリソースに含まれる部分のうちの対応部分の推定数を計算する計算部と、履歴データ及び対応するパラメータ予測モデル用いて、ユーザが該リソースを後で1回以上使用する際のパラメータの値を予測するパラメータ予測部と、計算部の計算結果及びパラメータ予測部の予測結果を用いて、所定パラメータ範囲について、リソースの使用される部分のうちの対応部分の数を予測する予測部と、を含む。【選択図】図1

9. 发明专利

JP2020177647A 画像処理装置及びその訓練装置と訓練方法审中-公开
公开(公告)号：JP2020177647A
公开(公告)日：2020-10-29
申请号：JP2020005610
申请日：2020-01-17
申请人：富士通株式会社
发明人：シェヌ・ウエイ , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】本発明は、画像処理装置及び該画像処理装置を訓練するための訓練装置と訓練方法を提供する。【解決手段】該訓練装置は、サポート画像及びクエリ画像の特徴マップを抽出する特徴マップ抽出ユニット;各サポート画像について、特徴マップに基づいてマッチング特徴ベクトルを確定する具現化ユニット;及び、訓練画像をクエリ画像として用いてジョイント訓練を行うことで、新しいクエリ画像についてマッチングサポート画像及びマッチング位置を確定し得るようにさせるジョイント訓練ユニットを含む。訓練画像は、特定のサポート画像にマッチしている。【選択図】図1

10. 发明专利

JP2020135859A 分類モデルの訓練装置及び方法、並びに分類モデルを用いる分類装置审中-公开
公开(公告)号：JP2020135859A
公开(公告)日：2020-08-31
申请号：JP2019236449
申请日：2019-12-26
申请人：富士通株式会社
发明人：ジャン・モン , リィウ・ルゥジエ
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】分類モデルの訓練装置及び方法、並びに分類モデルを用いる分類装置を提供する。【解決手段】分類モデルの訓練装置は、サンプル画像の大域領域の一部である所定局所領域を取得する局所領域取得部と、各サンプル画像について、大域領域及び各所定局所領域について対応する数の特徴抽出層をそれぞれ設定し、大域領域の大域特徴及び各所定局所領域の局所特徴をそれぞれ抽出する特徴抽出部であって、大域領域及び所定数の所定局所領域は、大域領域及び各所定局所領域についてそれぞれ設定された特徴抽出層のうちの少なくとも1つの層を共有し、共有された少なくとも1つの層において大域特徴と各局所特徴とを結合する、特徴抽出部と、損失決定層を用いて、各サンプル画像の結合後の特徴に基づいて該サンプル画像の損失関数を計算し、損失関数に基づいて分類モデルを訓練する損失決定部と、を含む。【選択図】図1

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