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1. WO2021061341 - PROCÉDÉ ET SYSTÈME POUR FACILITER UN ENTRAÎNEMENT AMÉLIORÉ D'UN PROCESSUS SUPERVISÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Numéro de publication WO/2021/061341
Date de publication 01.04.2021
N° de la demande internationale PCT/US2020/048410
Date du dépôt international 28.08.2020
CIB
G06K 9/62 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
62Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
G06K 9/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
CPC
G06K 9/00711
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
00624Recognising scenes, i.e. recognition of a whole field of perception; recognising scene-specific objects
00711Recognising video content, e.g. extracting audiovisual features from movies, extracting representative key-frames, discriminating news vs. sport content
G06K 9/6215
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6201Matching; Proximity measures
6215Proximity measures, i.e. similarity or distance measures
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06K 9/6263
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6262Validation, performance evaluation or active pattern learning techniques
6263based on the feedback of a supervisor
G06K 9/6271
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6268relating to the classification paradigm, e.g. parametric or non-parametric approaches
627based on distances between the pattern to be recognised and training or reference patterns
6271based on distances to prototypes
G06K 9/6282
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6279relating to the number of classes
628Multiple classes
6281Piecewise classification, i.e. whereby each classification requires several discriminant rules
6282Tree-organised sequential classifiers
Déposants
  • MOTOROLA SOLUTIONS, INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • ANANTHA, Aravind
  • SAPTHARISHI, Mahesh
  • HU, Yanyan
Mandataires
  • BESTOR, Daniel R.
  • PAGAR, Preetam B.,
  • DOUTRE, Barbara R.,
  • MACINTYRE, John B.,
  • KUMARESAN, Raguraman,
  • HAAS, Kenneth A.,
  • NESHEIWAT, Michael,
  • HAMMOND, Daniel A.,
Données relatives à la priorité
16/581,11024.09.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR FACILITATING IMPROVED TRAINING OF A SUPERVISED MACHINE LEARNING PROCESS
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME POUR FACILITER UN ENTRAÎNEMENT AMÉLIORÉ D'UN PROCESSUS SUPERVISÉ D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé
(EN)
Methods, systems, and techniques for facilitating improved training of a supervised machine learning process, such as a decision tree. First and second object detections of an object depicted in a video are respectively generated using first and second object detectors, with the second object detector requiring more computational resources than the first object detector to detect the object. Whether a similarity and a difference between the first and second object detections respectively satisfy a similarity threshold and a difference threshold is determined. When the similarity threshold is satisfied, the first object detection is stored as a positive example for the machine learning training. When the difference threshold is satisfied, the first object detection is stored as a negative example for the machine learning training.
(FR)
La présente invention concerne des procédés, des systèmes et des techniques pour faciliter un entraînement amélioré d'un processus supervisé d'apprentissage automatique, tel qu'un arbre de décision. Des première et seconde détections d'un objet représenté dans une vidéo sont respectivement générées à l'aide de premier et second détecteurs d'objet, le second détecteur d'objet nécessitant pour détecter l'objet plus de ressources informatiques que le premier détecteur d'objet. Il est déterminé si une similarité et une différence entre les première et seconde détections d'objet satisfont respectivement un seuil de similarité et un seuil de différence. Lorsque le seuil de similarité est satisfait, la première détection d'objet est stockée en tant qu'exemple positif pour l'entraînement du processus d'apprentissage automatique. Lorsque le seuil de différence est satisfait, la première détection d'objet est stockée en tant qu'exemple négatif pour l'entraînement du processus d'apprentissage automatique.
Également publié en tant que
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