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1. (WO2018004980) TECHNOLOGIES FOR CLASSIFICATION USING SPARSE CODING IN REAL TIME
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Pub. No.:    WO/2018/004980    International Application No.:    PCT/US2017/035462
Publication Date: 04.01.2018 International Filing Date: 01.06.2017
IPC:
G06F 9/30 (2018.01)
Applicants: INTEL CORPORATION [US/US]; 2200 Mission College Boulevard Santa Clara, California 95054 (US)
Inventors: JAIN, Nilesh K.; (US).
LEE, Soonam; (US)
Agent: KELLETT, Glen M.; (US)
Priority Data:
15/200,069 01.07.2016 US
Title (EN) TECHNOLOGIES FOR CLASSIFICATION USING SPARSE CODING IN REAL TIME
(FR) TECHNOLOGIES DE CLASSIFICATION AU MOYEN D'UN CODAGE PARCIMONIEUX EN TEMPS RÉEL
Abstract: front page image
(EN)Technologies for classification using sparse coding are disclosed. A compute device may include a pattern-matching accelerator, which may be able to determine the distance between an input vector (such as an image) and several basis vectors of an overcomplete dictionary stored in the pattern-matching accelerator. The pattern matching accelerator may be able to determine each of the distances simultaneously and in a fixed amount of time (i.e., with no dependence on the number of basis vectors to which the input vector is being compared). The pattern-matching accelerator may be used to determine a set of sparse coding coefficients corresponding to a subset of the overcomplete basis vectors. The sparse coding coefficients can then be used to classify the input vector.
(FR)L'invention concerne des technologies de classification au moyen d'un codage parcimonieux. Un dispositif de calcul peut comprendre un accélérateur d'appariement de formes, qui peut être capable de déterminer la distance entre un vecteur d'entrée (tel qu'une image) et plusieurs vecteurs de base d'un dictionnaire redondant stocké dans l'accélérateur d'appariement de formes. L'accélérateur d'appariement de formes peut être capable de déterminer chacune des distances simultanément et en une durée fixe (c'est-à-dire sans dépendre du nombre de vecteurs de base auxquels le vecteur d'entrée est comparé). L'accélérateur d'appariement de formes peut être utilisé pour déterminer un ensemble de coefficients de codage parcimonieux correspondant à un sous-ensemble des vecteurs de base redondants. Les coefficients de codage parcimonieux peuvent ensuite être utilisés pour classer le vecteur d'entrée.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)