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1. (WO1994012951) PROCEDE ET APPAREIL DE TRI D'UN ARTICLE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/1994/012951    N° de la demande internationale :    PCT/GB1993/002468
Date de publication : 09.06.1994 Date de dépôt international : 30.11.1993
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    21.06.1994    
CIB :
G06K 9/66 (2006.01), G07D 7/04 (2006.01), G07D 7/12 (2006.01), G07D 7/20 (2006.01)
Déposants : MARS INCORPORATED [US/US]; 6885 Elm Street, McLean, VA 22101-3883 (US) (Tous Sauf US).
GASTON, Baudat [CH/CH]; (CH) (US Seulement)
Inventeurs : GASTON, Baudat; (CH)
Mandataire : R.G.C. JENKINS & CO.; 26 Caxton Street, London SW1H 0RJ (GB)
Données relatives à la priorité :
3657/92-1 30.11.1992 CH
Titre (EN) METHOD AND APPARATUS FOR THE CLASSIFICATION OF AN ARTICLE
(FR) PROCEDE ET APPAREIL DE TRI D'UN ARTICLE
Abrégé : front page image
(EN)In a process for the classification of an article such as a banknote described by of a k-dimensional feature vector (AGF) which is prepared by a preliminary processing system (7), a test specimen is either assigned to one of n target classes or classified as a counterfeit. For the n target classes n recognition units (15.1 to 15.n) are used, exactly one of the n target classes being recognisable by one recognition unit (15.j) using a respective feature vector (AGF¿j?) prepared for that class. A recognised target class is transmitted by an output unit (14) to a service system (11). There are assigned to a target class in a learning phase several k-dimensional target vectors which are compared with the feature vector during the classification. The recognition unit (15.j) is advantageously a neural network, one neuron comparing the feature vector (AGF¿j?) with one of the target vectors.
(FR)Dans un procédé destiné à effectuer le tri d'un article tel qu'un billet de banque décrit par un vecteur caractéristique à K dimensions (AGF) qui est préparé par un système de traitement préliminaire (7), un spécimen de test est affecté à une catégorie cible parmi n catégories cibles ou désigné comme faux. On utilise n unités de reconnaissance (15.1 à 15.n) pour les n catégories cibles. L'une des n catégories cibles est précisement reconnue par une unité de reconnaissance (15.j) à l'aide d'un vecteur caractéristique correspondant (AGF¿j?) préparé pour cette catégorie. Une catégorie cible reconnue est transmise par une unité de sortie (14) à un système d'exploitation (11). Plusieurs vecteurs cibles à k dimensions sont affectés à une catégorie cible pendant la phase de reconnaissance et comparés au vecteur caractéristique lors du tri. L'unité de reconnaissance (15.j) est avantageusement constituée d'un réseau neuronal, l'un des neurones comparant le vecteur caractéristique (AGF) à l'un des vecteurs cibles.
États désignés : AU, JP, KR, US.
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)