[發明專利]圖像判定裝置、圖像判定方法及圖像判定程序在審
| 申請號: | 201980052353.7 | 申請日: | 2019-11-14 |
| 公開(公告)號: | CN112534472A | 公開(公告)日: | 2021-03-19 |
| 發明(設計)人: | 土屋直樹;井尻善久;丸山裕;大川洋平;林剣之介;山元左近 | 申請(專利權)人: | 歐姆龍株式會社 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 楊貝貝;臧建明 |
| 地址: | 日本京都府京都市下京區鹽小路通堀川東*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 判定 裝置 方法 程序 | ||
1.一種圖像判定裝置,包括:
一個或多個特征提取器,分別基于檢查對象的圖像而輸出表示所述圖像的特定特征的特征數據;
第一判定器,基于從所述一個或多個特征提取器輸出的所述特征數據,輸出表示與所述圖像有關的判定結果的第一輸出數據;
第二判定器,基于從所述一個或多個特征提取器輸出的所述特征數據,輸出表示與所述圖像有關的判定結果的第二輸出數據;
第一學習部,使用包含第一學習圖像及第一標簽數據的學習數據,使所述第一判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第一學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第一特征數據,輸出表示與所述第一學習圖像關聯的所述第一標簽數據的所述第一輸出數據;
第二學習部,在追加了包含第二學習圖像及第二標簽數據的新的學習數據的情況下,使所述第二判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第二學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第二特征數據,輸出表示與所述第二學習圖像關聯的所述第二標簽數據的第二輸出數據;以及
輸出部,基于所述第一輸出數據及所述第二輸出數據,輸出表示與所述圖像有關的綜合判定結果的輸出數據,所述第一輸出數據是由所述第一判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出,所述第二輸出數據是由所述第二判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出。
2.根據權利要求1所述的圖像判定裝置,其中,
所述輸出部根據所述特征數據與所述第二特征數據的類似度,使所述第一輸出數據及所述第二輸出數據的相對加權變化。
3.根據權利要求2所述的圖像判定裝置,其中,
特征空間中的所述特征數據與所述第二特征數據的距離越小,則所述輸出部越增大所述第二輸出數據的相對加權。
4.根據權利要求2或3所述的圖像判定裝置,還包括:
識別器,識別所述特征數據類似于所述第一特征數據及所述第二特征數據的哪一個,
所述輸出部基于所述識別器的識別結果,使所述第一輸出數據及所述第二輸出數據的相對加權變化。
5.一種圖像判定方法,包括:
使用包含第一學習圖像及第一標簽數據的學習數據,使第一判定器進行學習,所述第一判定器基于從一個或多個特征提取器輸出的特征數據,輸出表示與圖像有關的判定結果的第一輸出數據,所述一個或多個特征提取器基于檢查對象的所述圖像而輸出表示所述圖像的特定特征的所述特征數據,并且使所述判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第一學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第一特征數據,而輸出表示與所述第一學習圖像關聯的所述第一標簽數據的所述第一輸出數據;
在追加了包含第二學習圖像及第二標簽數據的新的學習數據的情況下,使第二判定器進行學習,所述第二判定器基于從所述一個或多個特征提取器輸出的所述特征數據,輸出表示與所述圖像有關的判定結果的第二輸出數據,并且使所述第二判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第二學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第二特征數據,而輸出表示與所述第二學習圖像關聯的所述第二標簽數據的第二輸出數據;以及
基于所述第一輸出數據及所述第二輸出數據,輸出表示與所述圖像有關的綜合判定結果的輸出數據,所述第一輸出數據是由所述第一判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出,所述第二輸出數據是由所述第二判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出。
6.一種圖像判定程序,使圖像判定裝置所包括的運算部作為下述部分發揮功能:
一個或多個特征提取器,分別基于檢查對象的圖像而輸出表示所述圖像的特定特征的特征數據;
第一判定器,基于從所述一個或多個特征提取器輸出的所述特征數據,輸出表示與所述圖像有關的判定結果的第一輸出數據;
第二判定器,基于從所述一個或多個特征提取器輸出的所述特征數據,輸出表示與所述圖像有關的判定結果的第二輸出數據;
第一學習部,使用包含第一學習圖像及第一標簽數據的學習數據,使所述第一判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第一學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第一特征數據,輸出表示與所述第一學習圖像關聯的所述第一標簽數據的所述第一輸出數據;
第二學習部,在追加了包含第二學習圖像及第二標簽數據的新的學習數據的情況下,使第二判定器以下述方式進行學習,即,基于將所述第二學習圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的第二特征數據,輸出表示與所述第二學習圖像關聯的所述第二標簽數據的第二輸出數據;以及
輸出部,基于所述第一輸出數據及所述第二輸出數據,輸出表示與所述圖像有關的綜合判定結果的輸出數據,所述第一輸出數據是由所述第一判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出,所述第二輸出數據是由所述第二判定器基于將所述圖像輸入至所述一個或多個特征提取器時輸出的所述特征數據而輸出。
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