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LEARNING DEVICE, DENSITY MEASUREMENT DEVICE, LEARNING METHOD, LEARNING PROGRAM, AND DENSITY MEASUREMENT SYSTEM

机译:学习设备,密度测量设备,学习方法,学习程序和密度测量系统

摘要

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide data for performing density calculation with high accuracy and low memory.SOLUTION: A first extraction unit 10 extracts a plurality of first portion images from a learning image. A first calculation unit 11 calculates a feature quantity of the first portion image. A search unit 12 searches for an object included in the first portion image and applies a vector representing a relative position between a first position in the first portion image and each of all of the objects included in the first portion image to the feature quantity as a label. A voting unit 13 generates a voting histogram for each of the plurality of first portion images. A learning unit 14 learns a regression model showing a relation between the feature quantity of the first portion image and a relative position of the object included in the first portion image by dividing the feature quantity corresponding to each of the plurality of first portion images to a plurality of clusters so that variation of a corresponding voting histogram is decreased. A first prediction unit 15 predicts, for each of a plurality of clusters, a representative label from labels applied to the feature quantity belonging to the cluster.
机译:解决的问题:提供用于以高精度和低存储量执行密度计算的数据。解决方案:第一提取单元10从学习图像中提取多个第一部分图像。第一计算单元11计算第一部分图像的特征量。搜索单元12搜索包括在第一部分图像中的对象,并将表示第一部分图像中的第一位置与包括在第一部分图像中的所有对象中的每个对象之间的相对位置的矢量应用于特征量,作为标签。投票单元13为多个第一部分图像中的每个生成投票直方图。学习单元14通过将与多个第一部分图像中的每一个相对应的特征量除以a,来学习回归模型,该回归模型示出了第一部分图像的特征量与包括在第一部分图像中的对象的相对位置之间的关系。多个簇,从而减小了相应投票直方图的变化。第一预测单元15针对多个聚类中的每一个从应用于属于聚类的特征量的标签中预测代表标签。

著录项

  • 公开/公告号JP2015158712A

    专利类型

  • 公开/公告日2015-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TOSHIBA CORP;

    申请/专利号JP20140031847

  • 发明设计人 PHAM VIET QUOC;

    申请日2014-02-21

  • 分类号G06T7;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-21 15:34:27

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