[發(fā)明專利]分類方法及分類設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510040744.0
• 申請日: 2015-01-27
• 公開（公告）號: CN104899901B
• 公開（公告）日: 2018-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 野間唯;此島真喜子
• 申請（專利權(quán)）人: 富士通株式會社
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T3/00;G06F21/32
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11227
• 代理人: 朱勝,陳煒

技術(shù)領(lǐng)域

本文中所討論的實(shí)施方式涉及例如用于分類的方法。

背景技術(shù)

例如，為了認(rèn)證用戶，許多系統(tǒng)獲取每個用戶的生物信息，并且確定預(yù)先注冊的數(shù)據(jù)庫中是否存在與所獲取的生物信息相一致的生物信息。認(rèn)證時所獲取的生物信息很少與注冊時所獲取的生物信息完全一致，因此相似性搜索是有效的。

如下技術(shù)已經(jīng)得到了發(fā)展，其中，當(dāng)執(zhí)行相似性搜索時，生物信息的特征值被轉(zhuǎn)換成作為相似度的一種表達(dá)的散列向量，并且當(dāng)生物信息的散列向量之間的漢明距離較小時，生物信息被識別為相似的生物信息。

一些現(xiàn)有技術(shù)利用使用超平面將特征值轉(zhuǎn)換為散列向量的處理，而其他現(xiàn)有技術(shù)利用使用超球面將特征值轉(zhuǎn)換為散列向量的處理，使用超球面比使用超平面更有可能提高精度。

例如，在下面的專利文獻(xiàn)中描述了傳統(tǒng)技術(shù)：

日本早期公開專利公布No.10-247243；以及

日本早期公開專利公布No.2009-133798。

例如，在下面的非專利文獻(xiàn)中描述了一些其他現(xiàn)有技術(shù)：

M.Datar,N.Immorlica,P.Indyk,V.S.Mirrokni,"Locality-Sensitive Hashing Scheme Basedon p-Stable Distributions",Proceedings of the Twentieth Annual Symposium on Computational Geometry,SCG 2004；

Jae-Pil Heo,Youngwoon Lee,Junfeng He,Shih-Fu Chang,and Sung-Eui Yoon,"SphericalHashing",In CVPR,pp.2957-2964,2012；以及

Kengo Terasawa and Yuzuru Tanaka,"SphericalLSH for Approximate Nearest Neighbor Search on Unit Hypersphere",In Frank K.H.A.Dehne,Jorg-Rudiger Sack,and Norbert Zeh,editors,WADS,Vol.4619of Lecture Notes in Computer Science,pp.27-38,Springer,2007。

然而，難以使用特征值向量精確地執(zhí)行相似性搜索，這是一個問題。

假定調(diào)整投影點(diǎn)的位置以逆立體地將特征值數(shù)據(jù)僅投影到超球面S的朝向特征值空間的一側(cè)的表面上。調(diào)整后，可以輸入特征值數(shù)據(jù)。在這樣的情況下，特征值數(shù)據(jù)也可以逆立體地被投影到超球面S的、穿過超球面S的與特征值空間相對的一側(cè)的表面上，使得已經(jīng)被逆立體投影的特征值數(shù)據(jù)之間可以出現(xiàn)無限遠(yuǎn)處的點(diǎn)的捷徑。

圖29是用于解釋無限遠(yuǎn)處的點(diǎn)的捷徑的圖。特征值空間V中無限遠(yuǎn)處的點(diǎn)被投影到超球面S的北極上的一個點(diǎn)。因此，例如，特征值空間V中離點(diǎn)X_o足夠遠(yuǎn)的點(diǎn)p的逆立體投影使點(diǎn)p與超球面S上的點(diǎn)p'相關(guān)聯(lián)；以及特征值空間V中的點(diǎn)q的逆立體投影使點(diǎn)q與超球面S上的q'相關(guān)聯(lián)。這樣的逆立體投影導(dǎo)致出現(xiàn)捷徑。例如，在一些情況下，經(jīng)過無限遠(yuǎn)點(diǎn)附近的路徑10b比經(jīng)過特征值空間V的原點(diǎn)附近的路徑10a要短。這樣的情況可以使得特征空間V中以距離10c彼此遠(yuǎn)離的點(diǎn)之間的距離比超球面S上的要小，并且因此可以減小點(diǎn)p與點(diǎn)q的位串之間的漢明距離。

因此，本發(fā)明的實(shí)施方式的一個方面的目的是提供一種能夠使用特征值向量精確地執(zhí)行相似性搜索的用于分類的方法、設(shè)備和程序。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)實(shí)施方式的一方面，一種分類方法包括：基于關(guān)于特征值空間的定義域的信息設(shè)置投影點(diǎn)的位置；以及通過使用所設(shè)置的投影點(diǎn)的位置，將特征值空間中存在的向量投影到維度比特征值空間的維度高至少一個維度的空間中存在的球面，其中，所述設(shè)置包括：當(dāng)特征值空間的定義域包含在橢圓區(qū)域中時，將投影點(diǎn)設(shè)置在球面外部的、穿過球面的與特征值空間相對的一側(cè)的位置中，以及當(dāng)特征值空間的定義域包含在通過用一個平面劃分特征值空間而獲得的區(qū)域中時，將投影點(diǎn)設(shè)置在球面的表面上。