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1. 发明专利

JP2018013886A 認識容易性指標算出装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018013886A
公开(公告)日：2018-01-25
申请号：JP2016141829
申请日：2016-07-19
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 村崎和彦 , 梅田崇之 , 山口光太 , 岡谷貴之
IPC分类号： G06N3/08 , G06T7/00
摘要：【課題】認識が容易なタグを特定する。【解決手段】画像特徴生成部240が、画像から得られる複数の画像特徴の各々に対し、ポジティブセットの画像の画像特徴の分布を表すヒストグラムと、ネガティブセットの画像の画像特徴の分布を表すヒストグラムとを生成する。画像特徴分布比較部242が、複数の画像特徴の各々についての、ポジティブセットのヒストグラムとネガティブセットのヒストグラムとの間の距離を計算する。特徴記述子選択部244が、計算された距離について上位N個の画像特徴を画像特徴記述子として選択する。学習部246が、識別器を学習する。信頼度算出部248が、画像特徴記述子を識別器に入力して、高信頼データを取得する。認識容易性評価用識別学習部が、高信頼データに基づいて、識別器を更新し認識容易性評価用識別器として得る。正解率算出部が、認識容易性評価用識別器に基づいて、タグの認識容易性指標を算出する。【選択図】図2

2. 发明专利

JP6699048B2 特徴選択装置、タグ関連領域抽出装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6699048B2
公开(公告)日：2020-05-27
申请号：JP2016141830
申请日：2016-07-19
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 梅田崇之 , 村崎和彦 , 山口光太 , 岡谷貴之
IPC分类号： G06T7/00

3. 发明专利

JP6573233B2 認識容易性指標算出装置、方法、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6573233B2
公开(公告)日：2019-09-11
申请号：JP2016141829
申请日：2016-07-19
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 村崎和彦 , 梅田崇之 , 山口光太 , 岡谷貴之
IPC分类号： G06N3/08 , G06T7/00

4. 发明专利

JP2019028698A 判定器学習装置、組み合わせの良さ判定装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2019028698A
公开(公告)日：2019-02-21
申请号：JP2017147064
申请日：2017-07-28
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 村崎和彦 , 梅田崇之 , 杵渕哲也 , 山口光太 , 岡谷貴之 , ポンセットタンセン
IPC分类号： G06N20/00 , G06T7/00 , G06Q50/10
摘要：【課題】アイテムのカテゴリの組み合わせ方のバリエーションを許容し、且つ、高精度に組み合わせの良さを判定することができる。【解決手段】組み合わせの良さ判定部130が、入力された服飾アイテムを表す画像の組み合わせに基づいて、組み合わせの良さ判定器を用いて、組み合わせの良さを表すスコアを算出する。このとき、服飾アイテムを表す画像の組み合わせを組み合わせの良さ判定器に入力する際に、服飾アイテムを表す画像の組み合わせに含まれないアイテムカテゴリが存在する場合、当該アイテムカテゴリに対する平均画像を入力とする。【選択図】図3

5. 发明专利

JP2019028484A 属性識別装置、属性識別モデル学習装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2019028484A
公开(公告)日：2019-02-21
申请号：JP2017143408
申请日：2017-07-25
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 村崎和彦 , 梅田崇之 , 杵渕哲也 , 山口光太 , 岡谷貴之
IPC分类号： G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要：【課題】画像の属性を精度よく識別できる。【解決手段】属性識別部230は、属性が未知の画像を入力とし、画像が複数の属性の各々を有する確率を出力する畳み込みニューラルネットワークと、畳み込みニューラルネットワークの出力、及び属性間の相関関係を示すポテンシャル関数を用いて、属性間の相関関係に応じた、複数の属性の各々を有する確率を出力するレイヤとを含む多層ニューラルネットワークモデルに基づいて、画像が有する少なくとも1つの属性を識別する。【選択図】図5

6. 发明专利

JP2018013887A 特徴選択装置、タグ関連領域抽出装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2018013887A
公开(公告)日：2018-01-25
申请号：JP2016141830
申请日：2016-07-19
申请人：日本電信電話株式会社 , 国立大学法人東北大学
发明人：数藤恭子 , 梅田崇之 , 村崎和彦 , 山口光太 , 岡谷貴之
IPC分类号： G06T7/00
摘要：【課題】画像識別に有効な画像特徴を取得することができる。【解決手段】画像特徴生成部24が、ポジティブセット及びネガティブセットに基づいて、画像から得られる複数の画像特徴の各々に対し、ポジティブセットに含まれる画像の各々についての画像特徴の分布を表すヒストグラムと、ネガティブセットに含まれる画像の各々についての画像特徴の分布を表すヒストグラムとを生成する。画像特徴分布比較部26が、複数の画像特徴の各々についての、ポジティブセットのヒストグラムとネガティブセットのヒストグラムとの間の距離を計算する。特徴記述子選択部が、画像特徴分布比較部26によって計算された距離について上位N個の画像特徴を選択する。【選択図】図1

7. 发明专利

JP6553664B2 モデル学習装置、スコア計算装置、方法、データ構造、及びプログラム有权
公开(公告)号：JP6553664B2
公开(公告)日：2019-07-31
申请号：JP2017044172
申请日：2017-03-08
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：梅田崇之 , 入江豪 , 黒住隆行 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06N3/08 , G06F16/56

8. 发明专利

JP2017220019A 画像検索装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2017220019A
公开(公告)日：2017-12-14
申请号：JP2016113702
申请日：2016-06-07
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：梅田崇之 , 数藤恭子 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06F17/30
摘要：【課題】少ないユーザ負荷で嗜好に応じた衣服画像を検索する画像検索装置、画像検索方法及びプログラムを提供する。【解決手段】画像検索装置200は、クエリ衣服画像及びクエリ衣服画像の注目領域の指定の入力を繰り返し受け付ける。クエリ間類似度算出部24が、現在及び過去のクエリ衣服画像を参照し、注目領域、注目領域の各属性、及び注目領域の各画像特徴量に基づいて、衣服の各領域の領域重視度、各属性の属性重視度、及び各画像特徴量の特徴重視度を推定する。クエリ画像間類似度算出部25が、商品データ記憶部12に記憶された、現在のクエリ衣服画と各衣服画像との属性類似度及び特徴類似度と、推定された各領域の領域重視度、各領域の各属性の属性重視度、及び各領域の各画像特徴量の特徴重視度とに基づいて、予め登録された衣服画像の各々について、クエリ衣服画像と衣服画像との類似度を算出し、クエリ衣服画像と類似する衣服画像を出力する。【選択図】図3

9. 发明专利

JP2017097549A 画像処理装置、方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2017097549A
公开(公告)日：2017-06-01
申请号：JP2015227824
申请日：2015-11-20
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：梅田崇之 , 数藤恭子 , 杵渕哲也
IPC分类号： G06F17/30 , G06T1/00 , G06T7/00
摘要：【課題】撮影方向や人物の姿勢によらずに、高速に、画像から人物を同定できる。【解決手段】姿勢類似度算出部32が、入力画像に写る人物の各関節位置座標と、各参照画像に写る人物の各関節位置座標とに基づいて、姿勢類似度を算出し、姿勢類似度に基づいて、人物IDの参照画像のうち尤もらしい参照画像を出力する。人物類似度算出部36が、人物ID毎に、人物特徴抽出部34により抽出された特徴量と、姿勢類似度算出部32によって出力された当該人物IDの尤もらしい参照画像の特徴量と、姿勢類似度算出部32によって当該人物IDの尤もらしい参照画像について算出された姿勢類似度とに基づいて、入力画像に写る人物と当該人物IDの人物との人物類似度を算出し、人物ID毎に算出された人物類似度とに基づいて、人物IDのうち、尤もらしい人物の人物IDを出力部50に出力する。【選択図】図1

10. 发明专利

JP2020098490A モデル学習装置、モデル学習方法、及びプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2020098490A
公开(公告)日：2020-06-25
申请号：JP2018236645
申请日：2018-12-18
申请人：日本電信電話株式会社
发明人：梅田崇之 , 安藤慎吾 , 嵯峨田淳
IPC分类号： G06N20/00 , G06T7/00
摘要：【課題】細部までも正確な画像を生成することができる画像生成モデルを学習することができる。【解決手段】分割部22は、学習用画像I 0 及びセマンティックレイアウト画像S 0 に分割処理をL回行う毎に、分割した複数の領域に応じた画像データを出力する。縮小部26は、セマンティックレイアウト画像S 0 及び複数の領域の画像を所定サイズに縮小する。学習部28は、L−l回(0≦l

0を分割した複数の領域の各々を縮小した画像を1番目の生成器G
2 に入力したときにl+1番目の生成器G
l+1 が、L−l回の分割処理により学習用画像I
0 を分割した複数の領域の各々に対応する画像を生成し、セマンティックレイアウト画像S
0 を縮小した画像を1番目の生成器G
2 に入力したときにL+1番目の生成器G
L+1 が、学習用画像I
0 に対応する画像を生成するように画像生成モデル32の学習を行う。
【選択図】図1

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