IMAGE RECOGNITION SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM, AND PARAMETER-LEARNING SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM

• Main Authors: SENDA Yuzo, TOIZUMI Takahiro
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 27.06.2019
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

A label feature extraction means 71 extracts, from reference information, a label feature that is a vector that represents the feature of the reference information. A label feature dimension reduction means 72 reduces the dimensions of the label feature. An image feature extraction means 73 extracts an image feature from a target image in which an object to be identified is captured. A feature conversion means 74 performs feature conversion on the image feature so that the image feature becomes comparable with the label feature after the reduction of dimensions. A class identification means 75 compares the image feature after the feature conversion with the label feature after the reduction of dimensions and thereby identifies the class of the object to be identified. Selon l'invention, un moyen d'extraction de caractéristique d'étiquette 71 extrait, à partir d'informations de référence, une caractéristique d'étiquette qui est un vecteur qui représente la caractéristique des informations de référence. Un moyen de réduction de dimensions de caractéristique d'étiquette 72 réduit les dimensions de la caractéristique d'étiquette. Un moyen d'extraction de caractéristique d'image 73 extrait une caractéristique d'image à partir d'une image cible dans laquelle un objet à identifier est capturé. Un moyen de conversion de caractéristique 74 effectue une conversion de caractéristique sur la caractéristique d'image de telle sorte que la caractéristique d'image devient comparable à la caractéristique d'étiquette après la réduction de dimensions. Un moyen d'identification de classe 75 compare la caractéristique d'image après la conversion de caractéristique à la caractéristique d'étiquette après la réduction de dimensions et identifie ainsi la classe de l'objet à identifier. ラベル特徴抽出手段７１は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出する。ラベル特徴次元削減手段７２は、そのラベル特徴の次元削減を行う。画像特徴抽出手段７３は、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する。特徴変換手段７４は、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う。クラス識別手段７５は、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別する。