识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序

    公开(公告)号:CN113256549A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202010285002.5

    申请日:2020-04-13

    Abstract: 本发明提供识别装置、识别器学习方法、识别方法以及程序。与以往相比进一步实现识别精度的提高。识别装置(100)具备:白色光图像数据获取部(11),其获取接受第一接受光并进行拍摄而得到的白色光图像数据,第一接受光是从照射了包括白色光的第一照射光的皮肤或者粘膜所包含的患部反射的反射光;紫外光图像数据获取部(12),其获取接受第二接受光并进行拍摄而得到的紫外光图像数据,第二接受光是包括通过照射了第二照射光的患部的荧光反应而产生的光的光,第二照射光包括紫外光;以及第一最终识别部(15),其基于白色光图像数据以及紫外光图像数据,对患部进行识别。

    诊断支援装置、诊断支援装置的图像处理方法、以及存储程序的存储介质

    公开(公告)号:CN107798673B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201710610753.8

    申请日:2017-07-25

    Inventor: 松永和久

    Abstract: 本发明提供能够容易地掌握疾病部的差异、并进行高精度的诊断支援的诊断支援装置、诊断支援装置的图像处理方法、以及存储程序的存储介质。用于根据摄影图像诊断病变的诊断支援装置的图像处理方法为,与涉及病变的已知的第一摄影图像对应的参考图像被登记于数据库,在通过将与涉及病变的未知的第二摄影图像对应的查询图像与数据库的参考图像进行对比来进行诊断支援时,根据参考图像来制作实施了几何变形的参考图像、或者根据查询图像来制作实施了几何变形的查询图像。

    状态推定装置、状态推定方法以及存储介质

    公开(公告)号:CN112617747A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202010964313.4

    申请日:2020-09-14

    Abstract: 本发明提供一种状态推定装置、状态推定方法以及存储介质,提取适合于推定对象的状态的生物体信号的特征量,此外,基于这样被提取出的特征量来高精度地推定对象的状态。状态推定装置具备:生物体信号获取部(110),获取对象的生物体信号;时间窗设定部(120),在生物体信号被获取的某个期间内,将彼此不同的时间长的多个时间窗设定为多个提取用时间窗;特征量提取部(130),提取多个提取用时间窗各自中的生物体信号的特征量;以及推定部(140),基于被提取的特征量来推定对象的状态。

    机器学习装置和方法、分类装置和方法以及记录介质

    公开(公告)号:CN105574536B

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201510590503.3

    申请日:2015-09-16

    Inventor: 松永和久

    Abstract: 本发明提供一种机器学习装置、机器学习方法、分类装置、分类方法。机器学习装置(100)的图像获取部(121)获取n个(n为2以上的自然数)用于种类划分的带标签的学习用图像。特征向量获取部(122)从n个学习用图像之中分别获取表示特征的特征向量。向量变换部(123)基于学习用图像彼此的类似度而将n个学习用图像各自的特征向量变换为类似特征向量。分类条件学习部(125)基于由向量变换部(123)变换后的类似特征向量和n个学习用图像各自所附带的标签,来学习用于对该n个学习用图像进行种类划分的分类条件。分类部(126)按照分类条件学习部(125)学习到的分类条件,对未附带标签的试验用图像进行种类划分。

    类似图像显示控制装置、系统及方法、显示控制装置、系统及方法、以及记录介质

    公开(公告)号:CN110867241A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201910785443.9

    申请日:2019-08-23

    Abstract: 本发明的类似图像显示控制装置更清楚地显示类似图像之间的关系。类似图像显示装置具备:类似图像获取部,其获取根据对查询图像进行类似图像检索的结果而得到的类似图像;类别设定部,其设定对由类似图像获取部获取的类似图像进行分类的多个类别;位置决定部,其按照上述维数的种类属性来决定表示类别区域的位置的坐标,该类别区域为两个以上的预定维数的维度空间中的表示由类别设定部设定的各类别的区域;分类部,其将由类似图像获取部获取的类似图像分类为由类别设定部设定的多个类别中的任一种;以及图像显示控制部,其将由分类部分类为各类别的类似图像配置于位于由位置决定部所决定的坐标示出的位置处的类别区域的内部并显示于显示部。

    机器学习装置、机器学习方法、分类装置、分类方法

    公开(公告)号:CN105574536A

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201510590503.3

    申请日:2015-09-16

    Inventor: 松永和久

    Abstract: 本发明提供一种机器学习装置、机器学习方法、分类装置、分类方法。机器学习装置(100)的图像获取部(121)获取n个(n为2以上的自然数)用于种类划分的带标签的学习用图像。特征向量获取部(122)从n个学习用图像之中分别获取表示特征的特征向量。向量变换部(123)基于学习用图像彼此的类似度而将n个学习用图像各自的特征向量变换为类似特征向量。分类条件学习部(125)基于由向量变换部(123)变换后的类似特征向量和n个学习用图像各自所附带的标签,来学习用于对该n个学习用图像进行种类划分的分类条件。分类部(126)按照分类条件学习部(125)学习到的分类条件,对未附带标签的试验用图像进行种类划分。

    多分类识别器、数据识别装置、多分类识别方法及数据识别方法

    公开(公告)号:CN103793714A

    公开(公告)日:2014-05-14

    申请号:CN201310491528.9

    申请日:2013-10-18

    CPC classification number: G06K9/6281 G06K9/6234 G06K9/6256 G06K9/6292

    Abstract: 多分类识别器识别数据所表征的特征是属于多个分类中的哪个分类,具备:第1阶层识别器生成单元,其生成进行1对N的识别的多个第1阶层识别器;和第2阶层识别器生成单元,其通过将多个第1阶层识别器分别输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,输入该第2阶层特征向量来生成进行1对N的识别的多个第2阶层识别器,多分类识别器将通过使数据输入到多个第1阶层识别器而由该多个第1阶层识别器输出的各计分值进行连结来生成第2阶层特征向量,将与通过使该第2阶层特征向量输入到多个第2阶层识别器而输出了最大的计分值的第2阶层识别器相对应的分类,识别为所输入的数据所表征的特征所属的分类。

    摄像装置和摄像方法
    40.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102065224B

    公开(公告)日:2013-05-22

    申请号:CN201010623831.6

    申请日:2010-11-10

    Inventor: 松永和久

    CPC classification number: H04N5/2354 H04N5/232 H04N5/23232

    Abstract: 一种摄像装置,其包括摄像单元;发光单元;第1摄像控制器,其按照在第1定时,拍摄多个图像的方式对上述摄像单元进行控制;第2摄像控制器,其按照下述方式对上述摄像组件进行控制,该方式为:在紧挨着上述第1定时的之前或之后的第2定时,在由上述发光单元照明的摄影环境下拍摄图像;加法运算合成部,其针对在上述第1摄像控制器的控制下拍摄的上述多个图像,进行对位,并进行加法运算合成,来生成合成图像;合成部,其将通过上述加法运算合成部形成的合成图像和在上述第2摄像控制器的控制下拍摄的上述图像予以合成。

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