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公开(公告)号：CN106844381B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201510886288.1
申请日：2015-12-04
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F16/583
Abstract: 提供了一种图像处理装置及方法。图像处理装置包括：提取单元，提取未分组图像的、表征未分组图像的局部特征的特征点；特征点匹配单元，将输入的未分组图像的特征点与其他未分组图像的特征点匹配，并且基于匹配的特征点的数量，确定其他未分组图像中与输入未分组图像相匹配的图像，作为匹配图像集合；分组生成单元，在输入的未分组图像与其他未分组图像匹配的数量大于等于第一预定数量，并且匹配的特征点中的分组特征点的数量大于等于阈值数量的情况下，基于匹配图像集合来生成新的图像分组，其中分组特征点是位于图像标识区域的特征点。根据本发明实施例的方法和装置，可以自动、准确地对图像进行分组。
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公开(公告)号：CN105096348B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201410183248.6
申请日：2014-04-30
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: G06T7/168 , G06K9/4604 , G06K9/4652 , G06K9/4671 , G06K2009/4657 , G06T5/007 , G06T7/11 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06T2200/12 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/20048 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明实施例提供一种检测图像中的色彩板的装置和方法，其中，所述装置包括：提取单元，其使用预定滑窗从输入图像上提取多个位置的滑窗的滑窗特征；选择单元，其使用预定的多个滑窗模板，从所述多个位置的滑窗中寻找与每一个滑窗模板距离最小的滑窗，作为所述滑窗模板的匹配滑窗；确定单元，其根据每一个滑窗模板的匹配结果，确定所述输入图像上的色彩板的色块的分割线。通过本发明实施例的方法和装置，基于单独RGB通道特征以及色彩板几何结构即可自动检测出图像中的色彩板，与其它方法相比，具有更快的速度和更好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108140144A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201680061886.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/08
Abstract: 一种对神经网络模型进行训练的方法、装置和电子设备。该方法包括：提取神经网络模型的一部分，以形成神经网络子模型；对所述神经网络子模型进行训练，以形成优化的神经网络子模型；根据所述优化的神经网络子模型中的各权值，初始化所述神经网络模型中的各权值，以形成初始化神经网络模型，并且，所述初始化神经网络模型与所述优化的神经网络子模型具有相同的输出特性；基于已知训练集，对所述初始化神经网络模型中的各权值进行调整。根据该方法，能够缩短大规模神经网络的训练时间并避免过拟合问题。
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公开(公告)号：CN108133224A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201611095611.4
申请日：2016-12-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06N99/005 , G06N7/00
Abstract: 本申请公开了一种用于评估分类任务复杂度的装置和方法，该装置包括：相似度计算单元，被配置为针对分类任务的至少一部分训练样本中的每一个样本，分别计算该样本与各个类别之间的相似度；以及分数计算单元，被配置为基于相似度来计算分类任务的复杂度分数。
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公开(公告)号：CN106844381A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510886288.1
申请日：2015-12-04
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06F17/30
Abstract: 提供了一种图像处理装置及方法。图像处理装置包括：提取单元，提取未分组图像的、表征未分组图像的局部特征的特征点；特征点匹配单元，将输入的未分组图像的特征点与其他未分组图像的特征点匹配，并且基于匹配的特征点的数量，确定其他未分组图像中与输入未分组图像相匹配的图像，作为匹配图像集合；分组生成单元，在输入的未分组图像与其他未分组图像匹配的数量大于等于第一预定数量，并且匹配的特征点中的分组特征点的数量大于等于阈值数量的情况下，基于匹配图像集合来生成新的图像分组，其中分组特征点是位于图像标识区域的特征点。根据本发明实施例的方法和装置，可以自动、准确地对图像进行分组。
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公开(公告)号：CN105989375A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510050185.1
申请日：2015-01-30
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明实施例提供一种对手写字符图像进行分类的分类器、分类装置和分类方法，该分类器包括：训练部，其根据训练样本的分类输出与所述训练样本类别的误差，以及所述训练样本的特征提取输出或重构输出与所述训练样本所对应的标准字符图像的误差，来确定特征提取参数和分类参数；分类部，其根据所述训练部所确定的所述特征提取参数和分类参数，对输入的手写字符图像进行分类。根据本发明的实施例，在确定特征提取参数和分类参数时，考虑到了训练样本所对应的标准字符图像的特性，因此，能够得到进一步优化的特征提取参数和分类参数，提高了分类的准确性。
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公开(公告)号：CN105654176A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410647710.3
申请日：2014-11-14
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种神经网络系统及神经网络系统的训练装置和方法。该神经网络系统包括：二值神经网络，二值神经网络被配置为当输入数据是二值数据时，将其直接输入二值神经网络，其中对于二值神经网络的每一层，通过对该层的节点的值和其对应的权重进行二值运算来得到下一层的节点，其中二值神经网络每层节点的值和其对应的权重都是二值数据。根据本发明的神经网络系统及其训练装置和方法，处理速度更快，占用存储空间更小。
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