公开(公告)号：CN1653486A

公开(公告)日：2005-08-10

申请号：CN03804780.2

申请日：2003-02-27

Applicant: 日本电气株式会社

Inventor： 冈岛健治 ,  今冈仁 ,  宫下真信

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06K9/623

Abstract: 特征决定单元(303)使用学习模式存储单元(301)中存储的各学习模式，从特征生成单元(302)生成的大量的候选特征中，决定适合模式识别的特征的组。这时，特征决定单元(303)，一边向学习模式中加入有效的噪声，一边在已决定的特征为已知的条件下，按照信息量最大化的基准，决定顺次特征，一边将学习模式在N个集合中适时结合，一边近似地，高速地进行信息量的计算。其结果，可以不需要庞大的学习，而自动生成适合高性能的模式识别的特征组。另外，通过记录集合间的迁移的迁移表(305)，高效地进行模式的判定。

公开(公告)号：CN1653486B

公开(公告)日：2013-01-02

申请号：CN03804780.2

申请日：2003-02-27

Applicant: 日本电气株式会社

Inventor： 冈岛健治 ,  今冈仁 ,  宫下真信

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06K9/623

Abstract: 特征决定单元(303)使用学习模式存储单元(301)中存储的各学习模式，从特征生成单元(302)生成的大量的候选特征中，决定适合模式识别的特征的组。这时，特征决定单元(303)，一边向学习模式中加入有效的噪声，一边在已决定的特征为已知的条件下，按照信息量最大化的基准，决定顺次特征，一边将学习模式在N个集合中适时结合，一边近似地，高速地进行信息量的计算。其结果，可以不需要庞大的学习，而自动生成适合高性能的模式识别的特征组。另外，通过记录集合间的迁移的迁移表(305)，高效地进行模式的判定。