[發明專利]用于識別對象的方法和設備

在審

• 申請號: 201710544947.2
• 申請日: 2017-07-06
• 公開（公告）號: CN108121995A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發明（設計）人: 張現盛;司空棟勛;孫旼廷;鄭景夫;成映勛
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 姜長星;張川緒

公開一種用于識別對象的方法和設備。一種識別對象的方法包括：驅使處理器以：將輸入圖像施加到包括多個層的特征提取器；基于由包括在特征提取器中的第一層輸出的輸入圖像的多個第一特征向量和由包括在特征提取器中的第二層輸出的輸入圖像的多個第二特征向量，確定第三特征向量；基于第三特征向量，識別輸入圖像中的對象。

本申請要求于2016年11月28日提交到韓國知識產權局的第10-2016-0159536號韓國專利申請的權益，所述韓國專利申請的全部公開出于所有目的通過引用包含于此。

技術領域

以下描述涉及一種用于識別對象的方法和設備。

背景技術

為了解決未知問題，正在開展對將方法(采用與人類識別的相似之處的方法)應用到裝置的研究。例如，正在開展對涉及對生物人類神經細胞進行建模的神經網絡的方法的研究。神經網絡可使用算法的選擇，其中，所述算法可具有表現為與人類學習能力相似的突現行為。神經網絡通過學習執行輸入模式與每個輸出模式之間的映射。此外，基于先前學習的結果，神經網絡可具有用于基于未用于學習的輸入模式產生相對正確或足夠好的近似輸出的泛化能力。

發明內容

提供本發明內容以用簡化的形式介紹對在下面的具體實施方式中進一步描述的構思的選擇。本發明內容不是旨在確定所要求保護主題的關鍵特征或必要特征，也不是意圖被用作幫助確定所要求保護主題的范圍。

在一個總體方面，一種識別對象的方法包括：驅使處理器以：將輸入圖像施加到包括多個層的特征提取器；基于由包括在特征提取器中的第一層輸出的輸入圖像的多個第一特征向量和由包括在特征提取器中的第二層輸出的輸入圖像的多個第二特征向量，確定第三特征向量；基于第三特征向量，識別輸入圖像中的對象。

確定第三特征向量的步驟可包括：通過針對所述多個第一特征向量和所述多個第二特征向量中的每個執行池化操作，確定第三特征向量。

確定第三特征向量的步驟可包括：通過對應于基于第一層的核函數的卷積操作的結果針對所述多個第一特征向量中的每個第一特征向量執行池化操作，來獲得第一池化向量；通過對應于基于第二層的核函數的卷積操作的結果針對所述多個第二特征向量中的每個第二特征向量執行池化操作，來獲得第二池化向量；基于第一池化向量和第二池化向量，確定第三特征向量。

確定第三特征向量的步驟還可包括：減輕第一池化向量和第二池化向量。可基于主成分分析(PCA)來減輕第一池化向量和第二池化向量。

獲得第一池化向量的步驟可包括：通過基于所述多個第一特征向量和用于使與目標種類對應的對象通過的掩膜向量執行預定池化操作，來獲得第一池化向量。所述方法還可包括：將輸入圖像施加到對象分離器；獲得指示包括在輸入圖像中的至少一個對象的種類的掩膜圖像；基于掩膜圖像和所述多個第一特征向量中的每個第一特征向量的大小，獲得掩膜向量。

獲得第一池化向量的步驟可包括：通過基于所述多個第一特征向量和用于使對象的每個目標部分通過的多個掩膜向量執行預定池化操作，來獲得第一池化向量。

確定第三特征向量的步驟可包括：基于在所述多個第一特征向量中具有基本相同的偏移的對應點，確定列向量和行向量；基于列向量和行向量的乘積，獲得多個向量；基于所述多個向量的乘積，確定與第一層相關聯的特征向量；基于與第一層相關聯的特征向量，確定第三特征向量。

識別對象的步驟可包括：將第三特征向量施加到包括多個層的非線性分類器；基于非線性分類器的輸出，識別輸入圖像中的對象。非線性分類器的輸出可指示包括在預定種類中的多個特定種類之中的與輸入圖像中的對象對應的特定種類。

一種非暫時性計算機可讀存儲介質可存儲當被處理器執行時使得所述處理器執行所述方法的指令。