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1. (WO2007055359) SYSTEME DE REGROUPEMENT ET SYSTEME DE TRAITEMENT D’IMAGE L’UTILISANT
Note: Texte fondé sur des processus automatiques de reconnaissance optique de caractères. Seule la version PDF a une valeur juridique

請求の範囲

[1] クラスタの中心値及び当該中心値と要素との距離を算出し、中心値からの距離に応 じて要素をいずれかのクラスタに分類する分類処理を複数回行うことにより、複数の 要素をクラスタリングするクラスタリングシステムであり、

当該複数回の分類処理の間のいずれか一回又は複数回のタイミングで、各要素のク ラスタが確定か不確定かを判断する判断手段を備え、

当該判断手段の判断よりも後に行う分類処理では、当該判断によりクラスタが不確定 と判断された要素のみを分類することを特徴とするクラスタリングシステム。

[2] 前記判断手段による一回の判断、又は、複数回の判断のうちの最終の判断よりも前 に行われる分類処理は C Means法に基づく分類処理であり、後に行われる分類処 理は FCM法に基づく分類処理であることを特徴とする請求項 1に記載のクラスタリン グシステム。

[3] 前記 C- Means法に基づく最初の分類処理において、前記要素をクラスタ内分散と クラスタ間分散の比が最大となるようにクラスタ分けし、各クラスタの要素の平均値を 各クラスタの中心値とすることを特徴とする請求項 2に記載のクラスタリングシステム。

[4] 前記判断手段は、その判断よりも前に行われた複数回の分類処理において、同一ク ラスタに閾値回数以上分類された要素はそのクラスタに確定と判断し、その他の要素 はクラスタが不確定と判断することを特徴とする請求項 1乃至請求項 3のいずれか 1 項に記載のクラスタリングシステム。

[5] 前記複数回の分類処理ごとに、前回の分類処理と同一クラスタに分類された要素 の数をカウントするカウント手段を備え、前記判断手段は、当該カウント手段による数 に変化がないか又は減少したタイミングにおいて、前回の分類処理と同一クラスタに 分類された要素をそのクラスタに確定と判断し、その他の要素をクラスタが不確定と 判断することを特徴とする請求項 1乃至請求項 3のいずれか 1項に記載のクラスタリン グシステム。

[6] 前記要素は画像を構成する画素であり、各クラスタを別領域として画像を領域分割 することを特徴とする請求項 1乃至請求項 5のいずれか 1項に記載のクラスタリングシ ステムを備える画像処理システム。

[7] 前記領域分割の後、各領域にぉ、て画素が所定数以上連続して配列して、な!/、部 分は、その部分を当該領域から除外することを特徴とする請求項 6に記載の画像処 理システム。

[8] 前記画像は空間的又は時間的に順序を有する複数の画像であり、画像ごとに前記 領域分割を行った後、各領域にぉヽて画像間で対応する画素が所定数以上連続し ていない場合は、その画素を当該領域力も除外することを特徴とする請求項 6または 請求項 7に記載の画像処理システム。