[發(fā)明專利]圖像分類以及分類數據制作系統(tǒng)和方法、存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810449629.2 | 申請日: | 2018-05-11 |
| 公開(公告)號: | CN108932523A | 公開(公告)日: | 2018-12-04 |
| 發(fā)明(設計)人: | 木川洋一 | 申請(專利權)人: | 日東電工株式會社 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277 | 代理人: | 劉新宇 |
| 地址: | 日本*** | 國省代碼: | 日本;JP |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像分類 路徑提取單元 分類 存儲介質 分類數據 制作系統(tǒng) 圖像 程序使計算機 關聯 特征量提取 處理路徑 連接處理 圖像數據 網絡 構筑 | ||
1.一種圖像分類系統(tǒng),其用于將所輸入的圖像進行分類,該圖像分類系統(tǒng)具備:
網絡,其構筑為對所輸入的圖像數據執(zhí)行特征量提取處理和全連接處理;
路徑提取單元,其對所述網絡中的處理路徑進行提??;以及
判斷部,其對由所述路徑提取單元提取出的提取路徑和與分類相關聯的預先設定的多個設定路徑進行比較,將與一致的路徑相關聯的分類設為所述所輸入的圖像的分類。
2.根據權利要求1所述的圖像分類系統(tǒng),其特征在于,
所述路徑提取單元是提取以下路徑的單元,該路徑將從通過所述網絡中的所述特征量提取處理得到的多個特征值中選擇的至少一個特征值與從通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
被選擇的所述特征值和被選擇的所述全連接輸出值中的至少一方包含有最大值。
3.根據權利要求1所述的圖像分類系統(tǒng),其特征在于,
所述路徑提取單元是提取以下路徑的單元,該路徑將從包含通過所述特征量提取處理得到的多個特征值的特征值群中選擇的至少一個特征值與從包含通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值的全連接輸出值群中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
從所述特征值群和所述全連接輸出值群中的至少任一方選擇至少兩個值,
該兩個值包含有選擇源的值群所包含的多個值中的最大值。
4.根據權利要求2所述的圖像分類系統(tǒng),其特征在于,
所述路徑提取單元是提取以下路徑的單元,該路徑將從包含通過所述特征量提取處理得到的多個特征值的特征值群中選擇的至少一個特征值與從包含通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值的全連接輸出值群中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
從所述特征值群和所述全連接輸出值群中的至少任一方選擇至少兩個值,
該兩個值包含有選擇源的值群所包含的多個值中的最大值。
5.一種圖像分類方法,其用于將所輸入的圖像進行分類,該圖像分類方法包括以下工序:
網絡處理工序,對所輸入的圖像數據執(zhí)行特征量提取處理和全連接處理;
路徑提取工序,對所述網絡處理工序中的處理路徑進行提取;以及
判斷工序,對通過所述路徑提取工序提取出的提取路徑和與分類相關聯的預先設定的多個設定路徑進行比較,將與一致的路徑相關聯的分類設為所述所輸入的圖像的分類。
6.根據權利要求5所述的圖像分類方法,其特征在于,
所述路徑提取工序是提取以下路徑的工序,該路徑將從通過所述網絡處理工序中的所述特征量提取處理得到的多個特征值中選擇的至少一個特征值與從通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
被選擇的所述特征值和被選擇的所述全連接輸出值中的至少一方包含有最大值。
7.根據權利要求5所述的圖像分類方法,其特征在于,
所述路徑提取工序是提取以下路徑的工序,該路徑將從包含通過所述特征量提取處理得到的多個特征值的特征值群中選擇的至少一個特征值與從包含通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值的全連接輸出值群中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
從所述特征值群和所述全連接輸出值群中的至少任一方選擇至少兩個值,
該兩個值包含有選擇源的值群所包含的多個值中的最大值。
8.根據權利要求6所述的圖像分類方法,其特征在于,
所述路徑提取工序是提取以下路徑的工序,該路徑將從包含通過所述特征量提取處理得到的多個特征值的特征值群中選擇的至少一個特征值與從包含通過所述全連接處理得到的多個全連接輸出值的全連接輸出值群中選擇的至少一個全連接輸出值連接,
從所述特征值群和所述全連接輸出值群中的至少任一方選擇至少兩個值,
該兩個值包含有選擇源的值群所包含的多個值中的最大值。
9.一種存儲介質,其特征在于,存儲有使至少一個計算機作為根據權利要求1~4中的任一項所述的圖像分類系統(tǒng)而發(fā)揮功能的程序。
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