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公开(公告)号：CN101452529A
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200810182768.X
申请日：2008-12-04
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/6289
Abstract: 本发明提供一种信息处理设备和信息处理方法与计算机程序，包括：多个信息输入单元，用于输入真实空间中的观测信息；事件检测单元，通过分析输入信息来产生包括关于在真实空间中存在的用户的估计位置信息和估计识别信息的事件信息；以及信息综合处理单元，通过基于事件信息的假设更新和分选来设定与关于用户位置和用户识别信息相关联的假设概率分布数据，并且产生包括关于在真实空间中存在的用户的位置信息的分析信息；其中，事件检测单元从自图像信息输入单元输入的图像帧检测面部区域，从检测到的面部区域提取面部属性信息，计算并且向信息综合处理单元输出对应于所提取的面部属性信息的面部属性分数；信息综合处理单元应用面部属性分数以计算目标面部属性期望值。
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公开(公告)号：CN101354569A
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200810134719.9
申请日：2008-07-23
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 泽田务
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6293
Abstract: 本发明涉及信息处理装置、信息处理方法和计算机程序。信息处理装置包括：多个信息输入单元，该信息输入单元输入包括实际空间中的图像信息或声音信息在内的信息；事件检测单元，该事件检测单元通过分析从所述信息输入单元输入的所述信息来产生包括所述实际空间中存在的用户的估计位置信息和估计识别信息在内的事件信息；和信息集成处理单元，该信息集成处理单元设置与所述用户的位置和识别信息相关的假设的概率分布数据，并且通过基于所述事件信息更新并选择所述假设来执行包括所述实际空间中存在的所述用户的用户位置信息和用户识别信息在内的分析信息的产生。
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公开(公告)号：CN1983308A
公开(公告)日：2007-06-20
申请号：CN200610063917.1
申请日：2006-10-31
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 泽田务
Abstract: 一种基于学习数据建立贝叶斯网络的网络结构的学习设备。在贝叶斯网络中，通过有向图来表示在多个节点之间的起因与结果之间的关系。学习设备包括存储学习数据的存储部分和基于学习数据建立网络结构的学习部分。学习部分准备由每个具有其中规定了节点间次序以及起因和结果之间的关系的基因型的个体形成的初期个体群，基于遗传算法在初期个体群中重复执行交叉处理和/或突变处理，基于学习数据计算每个个体的估计值，寻找个体中的最佳一个，并且将最佳个体的表现型作为网络结构。
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公开(公告)号：CN1758991A
公开(公告)日：2006-04-12
申请号：CN200480006583.3
申请日：2004-03-09
Applicant: 索尼株式会社
IPC: B25J13/00
Abstract: 一种行为选择控制系统(100)包括：多个要素行为，用于当被选择时输出行为；行为值计算部分(120)，用于根据来自内部状态管理部分(91)和外部刺激识别部分(80)的信息通过参考数据库来计算每个要素行为的行为值AL；以及行为选择部分(130)，用于选择具有最大行为值AL的要素行为作为待执行的行为。每个行为与预定的内部状态和外部刺激相关。行为值计算部分(120)根据与输入的内部状态相应的对行为的期望值以及基于预期的内部状态变化的预期的满意度变化来计算每个行为的行为值AL，该预期的内部状态变化预期将根据输入的外部刺激而变化。
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公开(公告)号：CN101354569B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200810134719.9
申请日：2008-07-23
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 泽田务
CPC classification number: G06K9/00362 , G06K9/6293
Abstract: 本发明涉及信息处理装置、信息处理方法。信息处理装置包括：多个信息输入单元，该信息输入单元输入包括实际空间中的图像信息或声音信息在内的信息；事件检测单元，该事件检测单元通过分析从所述信息输入单元输入的所述包括实际空间中的图像信息或声音信息在内的信息来产生包括所述实际空间中存在的用户的估计位置信息和估计识别信息在内的事件信息；和信息集成处理单元，该信息集成处理单元设置与用户的位置和识别信息相关的假设的概率分布数据，并且通过基于所述事件信息更新并选择所述假设的概率分布数据来执行包括所述实际空间中存在的所述用户的用户位置信息和用户识别信息在内的分析信息的产生，其中所述信息集成处理单元输入由所述事件检测单元产生的所述事件信息，执行应用了设置有对应于虚拟用户的多个目标的多个粒子的粒子滤波处理，并产生包括所述实际空间中存在的所述用户的用户位置信息和用户识别信息在内的分析信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101452529B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN200810182768.X
申请日：2008-12-04
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/6289
Abstract: 本发明提供一种信息处理设备，包括：多个信息输入单元，用于输入真实空间中的观测信息；事件检测单元，通过分析输入信息来产生包括关于在真实空间中存在的用户的估计位置信息和估计识别信息的事件信息；以及信息综合处理单元，通过基于事件信息的假设更新和分选来设定与关于用户位置和用户识别信息相关联的假设概率分布数据，并且产生包括关于在真实空间中存在的用户的位置信息的分析信息；其中，事件检测单元从自图像信息输入单元输入的图像帧检测面部区域，从检测到的面部区域提取面部属性信息，计算并且向信息综合处理单元输出对应于所提取的面部属性信息的面部属性分数；信息综合处理单元应用面部属性分数以计算目标面部属性期望值。
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公开(公告)号：CN101625675B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN200910158846.7
申请日：2009-07-08
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: G10L17/10 , G06T7/277 , G06T2207/10016 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明公开了一种信息处理装置、信息处理方法和计算机程序。一种信息处理装置包括信息输入单元、事件检测单元和信息合成处理单元。基于来自信息输入单元如摄像机和麦克风的图像和声音信息，获得包括用户标识数据的观察值。对设置有多个用户置信度的目标数据进行更新，然后进行用户标识。观察值中的用户标识信息用于更新用来让目标与相应用户对应的候选数据的同时发生概率。这样的概率的更新值用于计算与目标对应的用户置信度。
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公开(公告)号：CN101059844A
公开(公告)日：2007-10-24
申请号：CN200710097110.4
申请日：2007-04-17
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 泽田务
Abstract: 一种基于学习数据构筑贝叶斯网络的网络结构的学习装置。学习部分通过二维基因型来表现贝叶斯网络的网络结构。将按照节点之间的顺序在行方向上配置的多个节点作为亲节点，同时将按照相同的顺序在列方向上配置的多个节点作为子节点，通过每个亲节点和每个子节点对应的每个基因座中的对立基因，规定对应的节点之间有无连接。而且，学习部分以具有二维基因型的多个个体作为初期个体群，使用遗传算法从该初期个体群中搜索最佳的个体，将该个体的表现型作为准最佳的网络结构。其中，为了保证网络结构的非循环，对角成分以下的基因不显现特性。
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公开(公告)号：CN101625675A
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200910158846.7
申请日：2009-07-08
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: G10L17/10 , G06T7/277 , G06T2207/10016 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明公开了一种信息处理装置、信息处理方法和计算机程序。一种信息处理装置包括信息输入单元、事件检测单元和信息合成处理单元。基于来自信息输入单元如摄像机和麦克风的图像和声音信息，获得包括用户标识数据的观察值。对设置有多个用户置信度的目标数据进行更新，然后进行用户标识。观察值中的用户标识信息用于更新用来让目标与相应用户对应的候选数据的同时发生概率。这样的概率的更新值用于计算与目标对应的用户置信度。
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公开(公告)号：CN100364731C
公开(公告)日：2008-01-30
申请号：CN200480006583.3
申请日：2004-03-09
Applicant: 索尼株式会社
IPC: B25J13/00
Abstract: 一种行为选择控制系统(100)包括：多个要素行为，用于当被选择时输出行为；行为值计算部分(120)，用于根据来自内部状态管理部分(91)和外部刺激识别部分(80)的信息通过参考数据库来计算每个要素行为的行为值AL；以及行为选择部分(130)，用于选择具有最大行为值AL的要素行为作为待执行的行为。每个行为与预定的内部状态和外部刺激相关。行为值计算部分(120)根据与输入的内部状态相应的对行为的期望值以及基于预期的内部状态变化的预期的满意度变化来计算每个行为的行为值AL，该预期的内部状态变化预期将根据输入的外部刺激而变化。
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