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1. (WO2002009026) SYSTEME ET PROCEDE D'IDENTIFICATION D'UN OBJET
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2002/009026 N° de la demande internationale : PCT/US2001/022852
Date de publication : 31.01.2002 Date de dépôt international : 20.07.2001
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 : 19.02.2002
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
Déposants : STARZYK, Janus, A.[--/US]; US (UsOnly)
NELSON, Dale, E.[US/US]; US (UsOnly)
OHIO UNIVERSITY[US/US]; Technology Transfer Office Suite 190 20 East Circle Drive Athens, OH 45701-3751, US (AllExceptUS)
Inventeurs : STARZYK, Janus, A.; US
NELSON, Dale, E.; US
Mandataire : GUTT, Ronald, D.; Calfee, Halter & Griswold LLP Suite 1400 800 Superior Avenue Cleveland, OH 44114, US
LONGMUIR, Jeanne, E.; Calfee, Halter & Griswold LLP Suite 1400 800 Superior Avenue Cleveland, OH 44114, US
Données relatives à la priorité :
60/220,76821.07.2000US
Titre (EN) SYSTEM AND METHOD FOR IDENTIFYING AN OBJECT
(FR) SYSTEME ET PROCEDE D'IDENTIFICATION D'UN OBJET
Abrégé : front page image
(EN) A system and method for determining the classification of a signal, or the identification of an object is provided. Based on rough set theory, or data mining, a training data set (105) is partitioned (105) and labeled (125) with a multi-class entropy method. Reducts (145) are calculated from a subset of the best-performing columns (130) of the partitioned and labeled training set data. These reducts are applied to test signals and combined for each signal classification. The present system and method produces a more accurate, robust and efficient classification result.
(FR) L'invention concerne un système et un procédé de classification d'un signal ou d'identification d'un objet. Sur la base de la théorie des ensembles bruts ou de l'exploration en profondeur de données, un fichier de données d'apprentissage (105) est partitionné (105) et étiqueté (125) par une technique d'entropie polyvalente. Des réductions (145) sont calculées à partir d'un sous-ensemble des colonnes les plus performantes (130) du fichier de données d'apprentissage partitionné et étiqueté. Ces réductions sont appliquées à des signaux d'essai et combinées pour chaque classification de signaux. Le système et le procédé de l'invention produisent un résultat de classification plus précis, plus solide et plus efficient.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)