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1. (WO2007049560) PROCEDE DE DETERMINATION DE COEFFICIENT, PROCEDE, SYSTEME ET PROGRAMME D’EXTRACTION D’ATTRIBUT, ET PROCEDE, SYSTEME ET PROGRAMME DE CONTROLE DE FORME
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2007/049560    N° de la demande internationale :    PCT/JP2006/321068
Date de publication : 03.05.2007 Date de dépôt international : 23.10.2006
CIB :
G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : NEC CORPORATION [JP/JP]; 7-1, Shiba 5-chome, Minato-ku, Tokyo 1088001 (JP) (Tous Sauf US).
IMAOKA, Hitoshi [JP/JP]; (JP) (US Seulement)
Inventeurs : IMAOKA, Hitoshi; (JP)
Mandataire : TAKAHASHI, Isamu; 7th Floor, Shinoda Bldg., 10-7, Higashi Kanda 1-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1010031 (JP)
Données relatives à la priorité :
2005-309017 24.10.2005 JP
Titre (EN) COEFFICIENT DETERMINING METHOD, FEATURE EXTRACTING METHOD, SYSTEM, AND PROGRAM , AND PATTERN CHECKING METHOD, SYSTEM, AND PROGRAM
(FR) PROCEDE DE DETERMINATION DE COEFFICIENT, PROCEDE, SYSTEME ET PROGRAMME D’EXTRACTION D’ATTRIBUT, ET PROCEDE, SYSTEME ET PROGRAMME DE CONTROLE DE FORME
(JA) 係数決定方法、特徴抽出方法、システム及びプログラム、並びにパタン照合方法、システム及びプログラム
Abrégé : front page image
(EN)[PROBLEMS] To provide a feature extracting method for quickly extracting a feature while preventing lowering of the identification performance of the kernel judgment analysis, a feature extracting system, and a feature extracting program. [MEANS FOR SOLVING PROBLEMS] Judgment feature extracting means (104) computes an interclass covariance matrix SB and an intraclass covariance matrix SW about a learning face image prepared in advance, determines optimum vectors &eegr;, ϝ which maximizes the ratio of the interclass covariance to the intraclass covariance, derives a conversion formula for converting an inputted frequency feature vector x into a frequency feature vector y in a judgment space, and extracts judgment features of a face image for record and a face image for check by using a restructured conversion formula. Similarity computing means (105) computes the similarity by comparing the judgment features. Check judging means judges whether or not the persons are the same by comparing the similarity with a threshold.
(FR)Le problème à résoudre dans le cadre de cette invention concerne un procédé d’extraction d’attribut permettant d’extraire rapidement un attribut sans nuire à l’efficacité d’identification de l’analyse d’évaluation de noyau, ainsi qu’un système et un programme d’extraction d’attribut. La solution proposée consiste en un moyen d’extraction d’attribut d’évaluation (104) qui calcule une matrice de covariance interclasse SB et une matrice de covariance intraclasse SW pour une image de visage d’acquisition préparée au préalable, détermine des vecteurs optimaux &eegr;, ϝ qui optimisent le rapport de la covariance interclasse à la covariance intraclasse, calcule une formule de conversion destinée à convertir un vecteur d’attribut de fréquence entré x en un vecteur d’attribut de fréquence y dans un espace d’évaluation, et extrait des attributs d’évaluation d’une image de visage à enregistrer et d’une image de visage à contrôler à l’aide d’une formule de conversion restructurée. Un moyen de calcul de similitude (105) calcule la similitude par comparaison des attributs d’évaluation. Un moyen d’évaluation de contrôle détermine si les personnes sont identiques par comparaison de la similitude avec un seuil.
(JA)【課題】カーネル判別分析における識別性能の低下を抑え、高速に特徴抽出を行うことができる特徴抽出方法、特徴抽出システム及び特徴抽出プログラムを提供する。 【解決手段】判別特徴抽出手段104は、あらかじめ備えられた学習用顔画像に対し、クラス間共分散行列SBおよびクラス内共分散行列SWを計算し、クラス間/クラス内分散比が最大となる最適ベクトルηおよびγを求め、入力された周波数特徴ベクトルxを判別空間における周波数特徴ベクトルyに変換する変換式を算出する。判別特徴抽出手段104は、再構築した変換式を用いて、登録用顔画像および照合用顔画像の判別特徴を抽出する。類似度算出手段105は、判別特徴を比較して類似度を計算し、照合判定手段は、類似度を所定の閾値と比較することにより、同一人物か否かを判定する。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, LY, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, 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 : japonais (JA)
Langue de dépôt : japonais (JA)