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公开(公告)号：CN110276367A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910194056.8
申请日：2019-03-14
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 一种学习分类装置包括数据内存、学习单元和分类单元。数据内存被配置为存储用于学习决策树的训练数据。学习单元被配置为通过单次访问从数据内存读取包括在训练数据中的多个特征量，并基于多个特征量导出节点的数据，以学习决策树。分类单元被配置为基于由学习单元导出的节点的数据，确定从数据内存读取的训练数据从节点分裂到何处。
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公开(公告)号：CN111695693B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202010169673.5
申请日：2020-03-12
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种学习装置，包括：数据存储单元，被配置为存储用于学习决策树的学习数据；以及学习单元，被配置为基于决策树的节点的分支条件，确定将存储在数据存储单元中的学习数据分支到一个节点，或是分支到节点的下层节点中的另一节点；第一缓冲单元和第二缓冲单元，被配置为，分别缓冲由学习单元确定分支到一个节点和另一节点的学习数据到预先确定的容量；第一缓冲器单元和第二缓冲器单元被配置为，响应于缓冲学习数据到预先确定的容量，并针对每个预定块，将学习数据写入数据存储单元的连续地址中。
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公开(公告)号：CN112219211A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201980037327.7
申请日：2019-06-07
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种学习装置，其被配置为通过梯度增强来进行学习，并且包括：数据存储单元，被配置为存储包括特征量的类型的学习数据和对应的梯度信息；梯度输出单元，每个梯度输出单元被配置为从数据存储单元中的相应一个接收特征量的输入和对应的梯度信息，并通过与输入特征量的每个值相对应的输出端口输出梯度信息；加法单元，用于将与相同值的特征量对应的一个或多个梯度信息相加，并输出与所述特征量的各个值对应的梯度信息的相加值；直方图存储单元，其被配置为存储直方图，在作为堆(bin)的情况下，通过对与所述特征量的每个值对应的所述梯度信息的相加值进行积分而得到直方图。
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公开(公告)号：CN106934794A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201611088679.X
申请日：2016-11-30
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/3233 , G06K9/4604 , G06T2207/20081
Abstract: 信息处理装置检查包括检查目标的图像的目标图像。该装置包括预处理器(702)、第一计算器(703)、第二计算器(703)和确定器(704)。预处理器(702)配置为执行用于将目标图像与参考图像或者多个参考图像比较的预处理。第一计算器(703)配置为在目标图像中限定感兴趣区域(ROI)和与ROI相邻的周围区域，并计算ROI的特征值。第二计算器(703)配置为从与参考图像中的对应于ROI和周围区域的图像的特征值的比较来计算离群值。该离群值数字地指示在ROI处的图像的奇异性。确定器(704)配置为基于该离群值提供要用于检查的指示符。
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公开(公告)号：CN112219211B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN201980037327.7
申请日：2019-06-07
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种学习装置，其被配置为通过梯度增强来进行学习，并且包括：数据存储单元，被配置为存储包括特征量的类型的学习数据和对应的梯度信息；梯度输出单元，每个梯度输出单元被配置为从数据存储单元中的相应一个接收特征量的输入和对应的梯度信息，并通过与输入特征量的每个值相对应的输出端口输出梯度信息；加法单元，用于将与相同值的特征量对应的一个或多个梯度信息相加，并输出与所述特征量的各个值对应的梯度信息的相加值；直方图存储单元，其被配置为存储直方图，在作为堆(bin)的情况下，通过对与所述特征量的每个值对应的所述梯度信息的相加值进行积分而得到直方图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276367B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201910194056.8
申请日：2019-03-14
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 一种学习分类装置包括数据内存、学习单元和分类单元。数据内存被配置为存储用于学习决策树的训练数据。学习单元被配置为通过单次访问从数据内存读取包括在训练数据中的多个特征量，并基于多个特征量导出节点的数据，以学习决策树。分类单元被配置为基于由学习单元导出的节点的数据，确定从数据内存读取的训练数据从节点分裂到何处。
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公开(公告)号：CN108335287B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810044736.7
申请日：2018-01-17
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明涉及信息处理装置和信息处理方法。其目的在于对各种对象采用一定基准，进行统一的异常判断。本发明的信息处理装置具备，生成单元(202)，用于对一个输入图像使用多个不同的空间滤波器，生成多个滤波图像；第一计算单元(211)，用于使用与多个滤波图像一一对应、且用多个分别包含一个以上具有表示对象形状的参数的模型的模型组，计算多个滤波图像各自包含的多个像素中的每个像素的分数，该分数表示像素与相应模型组之间的差异所对应的值；第二计算单元(212)，用于计算综合分数，该综合分数表示综合多个滤波图像中所有彼此对应的多个像素各自的分数而得到的结果；判断单元(205)，用于根据综合分数判断输入图像中的异常。
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公开(公告)号：CN111695693A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010169673.5
申请日：2020-03-12
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06N20/00
Abstract: 一种学习装置，包括：数据存储单元，被配置为存储用于学习决策树的学习数据；以及学习单元，被配置为基于决策树的节点的分支条件，确定将存储在数据存储单元中的学习数据分支到一个节点，或是分支到节点的下层节点中的另一节点；第一缓冲单元和第二缓冲单元，被配置为，分别缓冲由学习单元确定分支到一个节点和另一节点的学习数据到预先确定的容量；第一缓冲器单元和第二缓冲器单元被配置为，响应于缓冲学习数据到预先确定的容量，并针对每个预定块，将学习数据写入数据存储单元的连续地址中。
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公开(公告)号：CN108335287A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810044736.7
申请日：2018-01-17
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/6256 , G06T5/20 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明涉及信息处理装置和信息处理方法。其目的在于对各种对象采用一定基准，进行统一的异常判断。本发明的信息处理装置具备，生成单元(202)，用于对一个输入图像使用多个不同的空间滤波器，生成多个滤波图像；第一计算单元(211)，用于使用与多个滤波图像一一对应、且用多个分别包含一个以上具有表示对象形状的参数的模型的模型组，计算多个滤波图像各自包含的多个像素中的每个像素的分数，该分数表示像素与相应模型组之间的差异所对应的值；第二计算单元(212)，用于计算综合分数，该综合分数表示综合多个滤波图像中所有彼此对应的多个像素各自的分数而得到的结果；判断单元(205)，用于根据综合分数判断输入图像中的异常。
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