JP2016167304A - 分類器の分類結果を改善する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 分類器の分類結果を改善する方法であって、
複数の分類の1つとして前記分類器により分類された複数の要素の分類結果を受信するステップと、
複数のノード及び複数のラベルを有するグラフを構築するステップであって、各ノードは前記要素の1つに対応し、各ラベルは前記分類の1つに対応する、ステップと、
関連する要素に対応するノード間にエッジを加えるステップと、
各ノードと各ラベルとの間にエッジを加えるステップと、
前記ノード及び前記関連する要素に対応する要素の前記分類結果を入力として用いるグラフカットアルゴリズムを用いて、前記エッジを前記ノードにカットし、前記グラフを分類に区分するステップと、を含む方法。 - 前記分類器は、3又はそれ以上の分類の1つとして前記要素を分類するために適用されたマルチクラス分類器である請求項1に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、前記グラフを3又はそれ以上の分類に区分するためのマルチクラスグラフカットアルゴリズムである請求項1または2に記載の方法。
- 前記分類器は、ブースト分類器である請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記分類結果は、前記要素の前記分類の信頼性を示す各要素の信頼値を含み、前記グラフカットアルゴリズムは、さらに、前記ノードに対応する要素の前記分類の前記信頼値を入力として用いる請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、さらに、前記関連する要素の前記分類の前記信頼値を入力として用いる請求項5に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、さらに、関連する要素が同一の分類を有する尤度を入力として用いる請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、アルファ拡張処理を含む請求項3に記載の方法。
- 各要素は、画像のピクセルである請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記関連する要素は、前記画像内の隣接するピクセルである請求項9に記載の方法。
- 前記関連する要素は、8つの隣接するピクセルである請求項10に記載の方法。
- 前記関連する要素は、4つの隣接するピクセルである請求項10に記載の方法。
- 各要素は、画像の連続的な領域である1から8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記関連する要素は、前記画像内の隣接する連続的な領域である請求項13に記載の方法。
- 請求項5に従属する場合に、各連続的な領域は、同一の分類を有するピクセルと、閾値を超える信頼値と、を含む請求項13又は14に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、さらに、前記画像内の物体の期待されるサイズを入力として用いる9から15のいずれか一項に記載の方法。
- 前記グラフカットアルゴリズムは、さらに、隣接するピクセルに関する所定のルールを入力として用いる9から14のいずれか一項に記載の方法。
- プロセッサ及びソフトウェアを記憶するメモリを含むコンピュータにより用いるソフトウェアであって、前記ソフトウェアは、請求項1から17のいずれか一項に記載の方法を実行するために前記プロセッサにより実行可能な一連の命令を含む、ソフトウェア。
- 請求項18に記載のソフトウェアを含むコンピュータ可読媒体。
- プロセッサと、
メモリと、
前記プロセッサにアクセス可能な前記メモリに常駐するソフトウェアと、を備える装置であって、
前記ソフトウェアは、請求項1から17のいずれか一項に記載の方法を実行するために前記プロセッサにより実行可能な一連の命令を含む、装置。
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