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JP3545624B2 - IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE IMPROVING METHOD, DEVICE, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE PROGRAM - Google Patents
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JP3545624B2 - IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE IMPROVING METHOD, DEVICE, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE PROGRAM - Google Patents

IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE IMPROVING METHOD, DEVICE, AND RECORDING MEDIUM CONTAINING IMAGE RECOGNITION SYSTEM PERFORMANCE PROGRAM Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理対象に対して処理を行ってその結果を出力し、かつ処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有するシステムの性能を向上させる方法および装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
この種のシステムとして、アーク光の溶接ロボットにおける溶接点認識システム、不良品を認識する部品検査システム、人物を認識する自動監視カメラシステム、指紋識別システム、声紋識別システム、文字認識システム等が挙げられる。
【0003】
この種のシステムは、認識パラメータ群の値を解析解として計算困難であるシステムと、認識パラメータ群の値を解析解として計算可能であるシステムの2種類がある。
【0004】
これら2種類のシステムの導入・運用に際しては、その性能向上のために、認識パラメータ群の値の調整が必要不可欠である。従来は性能評価関数を最小化する解析解として認識パラメータ群の値を計算困難であるシステムに対しては、システム管理者が認識パラメータ群の値の調整を経験に基づき手動で行っていた。また、性能評価関数を最小化する解析解として認識パラメータ群の値を計算可能であるシステムに対しては解析解を基に認識パラメータ群の値を調整していた。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では以下のような2つの問題点があった。
【0006】
1.動作する環境に最適な認識パラメータ群の値を解析解として計算困難であるシステムの調整は、十分な経験を要するのが一般的である。そのため、人間の思うようにシステムが動作しないといった不具合が生じた場合、十分な経験を有するシステム管理者が現場に赴き、膨大な情報を収集・解析して認識パラメータ群の値を調整する必要があり、人的・時間的コストが高い。
【0007】
2.何らかの入力に対して処理を行って結果を出力し、かつ、前記処理に対して調整可能な認識パラメータ群を有するシステムにおいて、性能評価関数を構成する変数が系内の状態変数に限られているため、最適化されたシステムの動作が必ずしも人間の意図に沿うとは限らない。
【0008】
本発明の目的は、認識パラメータ群を自動で調整することで、人的・時間的コストを大幅に削減する、画像認識システム性能向上方法、装置、および画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0009】
本発明の他の目的は、システムを人間の意図に沿った動作を行うように調整できる画像認識システム性能向上方法、装置、および画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明の第1の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、パラメータ改善部が、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する。
【0011】
したがって、人間の意図に沿った動作を行うようにシステムを調整することができる。
【0012】
本発明の第2の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する。
【0013】
したがって、人間の意図に沿って動作を行うようにシステムを調整することができ、また、調整に必要な時間的コスト、人的コストを大幅に削減することができる。
【0014】
本発明の第3の態様によれば、画像認識システム性能向上方法は、
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する
【0015】
したがって、システムを調整するのに必要な時間的コスト、人的コストを大幅に削減することができる。
【0016】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【0017】
図1は本発明を、パラメータ群の値が解析解として計算困難である数字認識システムに適用した例であり、本発明のシステム性能向上装置と数字認識システムと動作条件と処理対象の相互関係を示す。その関係は形式A(図1(1))と形式B(図1(2))があり、形式Aはシステム性能向上装置2が数字認識システム1から独立して存在する形式であり、形式Bはシステム性能向上装置2が数字認識システム1に組み込まれている形式である。以下の形式Aについて説明するが、形式Bも同様である。
【0018】
(第1の実施の形態)
数字認識システム1は処理対象5をセンシングし、その数字を認識する機能を持つ。すなわち数字認識システム1内の認識処理装置4は数字モデルI1,I2,・・・,I9と処理対象5との一致度を計算し、一致度の高い数字モデルを求めることで数字を認識する。認識の精度は認識パラメータ群によって左右される。システム性能向上装置2は認識結果または一致度、処理対象5に対する正解、処理時間等を考慮したシステムの性能評価値を利用して、最良の性能を引き出す認識パラメータ群を決定する。動作条件3は数字認識システム1が動作する条件であり、温度、照明条件、処理対象5に対する正解を含む。温度、照明等の条件により、処理対象5のセンシング結果および認識結果は影響を受ける。
【0019】
図9は数字認識システム1が扱う処理対象5の例を示している。処理対象A,Bは動作条件3に影響されてノイズが入り、数字認識システム1への入力画像6はそれぞれa,bのようになる。入力画像6に対する正解はaに対して「9」と判定、bに対して「0」と判定するものとする。
【0020】
図2は数字認識システム1の処理の流れを示している。
【0021】
まず、入力画像6の各画素値と、その周囲の画素Sとの差分の和が認識パラメータT(A)よりも小さい画素を抽出したノイズ除去画像を作成する(ステップ11)。次に、ノイズ除去画像に対し、画素値Gが認識パラメータ(B)よりも小さい画素を抽出して2値画像を作成する(ステップ12)。次に、作成された2値画像と数字0〜9までの数字モデルI0〜I9との一致度M(0)〜M(9)を計算する。最後に、一致度M(0)〜M(9)の中で最大の一致度Max=M(x)を求め、これが認識パラメータT(C)よりも大きければXを認識結果として出力する。また、処理時間Tおよび最大の一致度Maxを同時に出力する。
【0022】
入力画像6がa(図9)である場合、ステップ11でノイズ除去画像a’が得られ、ステップ12で2値画像a”が得られる。
【0023】
入力画像aと数字0から数字9までの数字モデルI0〜I9との一致度をそれぞれMa(0)〜Ma(9)、また入力画像bと数字0〜数字9までの数字モデルI0〜I9との一致度をそれぞれMb(0)〜Mb(9)とすると、処理対象5に対する正解どおりの認識が達成されるための認識パラメータの必要条件は、xを0〜9の変数として、Ma(9)>T(C)かつMa(9)≧Ma(x)かつMb(0)>T(C)かつMb(0)≧Mb(x)となる。
【0024】
認識パラメータ群が調整されていないと、ノイズが多い条件下では上記の必要条件が満たされず、例えばMa(9)<T(C)またはMb(0)<Mb(8)となる可能性があり、間違った認識を行うことになる。そのため、パラメータ群を調整する必要がある。
【0025】
図3は、認識パラメータ群を調整し、システム性能を向上させるシステム性能向上装置2の構成図、図4はその処理の流れを示すフローチャートである。
【0026】
システム性能向上装置2は初期認識パラメータ決定部21と正解入力部22と通信部23と性能評価値計算部24と判定部25と出力部26とパラメータ改善部27で構成されている。
【0027】
初期認識パラメータ決定部21は初期認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)を決定する(ステップ31)。正解入力部22は初期認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)と認識対象5に対する正解Yを入力し、通信部23に出力する(ステップ32)。通信部23は数字認識システム1に認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)を送信する(ステップ33)。数字認識システム1は認識パラメータ群を設定し直し、動作条件3における入力画像6に対して認識を行い、最大の一致度Maxを計算し、認識結果Xおよび最大の一致度Maxおよび認識処理時間Tを送信し、通信部23はこれらを受信し、認識パラメータ群T(A),T(B),T(C),正解Yとともに性能評価値計算部24に出力する(ステップ34)。性能評価値計算部24は認識パラメータ群に対する性能評価値=Max/(|X−Y|+T)を計算し、認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)とともに判定部25に出力する(ステップ35)。判定部25は性能評価値が閾値以上かどうか判定し、閾値以上ならば出力部27へ、閾値未満ならばパラメータ改善部27へ処理を移し、認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)を出力する(ステップ36)。パラメータ改善部26は、認識対象5に対する性能評価値が大きくなるように、認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)を、例えばT(A)=Y(A)+0.01,T(B)=T(B)+0.01,T(C)=T(C)+0.01のように改善し、通信部23に出力する(ステップ37)。出力部27は認識パラメータ群が動作条件3に適応した値に設定されているとして認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)を数字認識システム1に出力する(ステップ38)。
【0028】
以上の説明は、1つのパラメータ群に対する処理を例としているが、複数のパラメータ群を同時に処理してもよい。また、性能評価関数を(|X−Y|+T)/Maxとしてもよい。その場合、判定部25は性能評価値がある閾値以下になっているかどうかを判定することになる。本処理の終了条件を、認識対象5に対する性能評価値の閾値との大小判定により決定しているため、出力された認識パラメータ群による性能評価値が最大値または最小値であることが保証されず、パラメータ改善部26により認識パラメータを変化させた範囲内での最大値または最小値(局所最大値または局所最小値)である可能性がある。しかし、性能評価値は大きいまたは小さいことが重要であり、実用上問題はない。
【0029】
本実施形態によれば、図9の場合において処理対象5に対する正解Yおよび認識結果を利用して認識パラメータ群を調整することにより、最終的に入力画像aに対して「9」と認識し、入力画像bに対して「0」と認識する認識パラメータ群T(A),T(B),T(C)が得られる。
【0030】
(第2の実施の形態)
次に、本発明の第2の実施形態として、性能評価値を最小化または最大化する認識パラメータを計算して出力する手法に遺伝的アルゴリズムを用いる例を説明する。
【0031】
図5は本発明の第2の実施形態におけるシステム性能向上装置の構成図、図6はその処理の流れを示すフローチャートである。
【0032】
システム性能向上装置2は初期認識パラメータ決定部41と正解入力部42と通信部43と性能評価値計算部44と判定部45と遺伝的アルゴリズムによるパラメータ改善部46と出力部47で構成されている。パラメータ改善部46は染色体変換部46aと選択部46bと交配部46cと変異部46dとパラメータ変換部46eで構成されている。
【0033】
初期認識パラメータ決定部41は、複数(m個)の初期認識パラメータ群T(A),T1(B),T1(C),T2(A),T2(B),T2(C),・・・,Tm(A),Tm(B),Tm(C)を決定する(ステップ61)。正解入力部42は上記初期認識パラメータ群とともに処理対象5に対する正解Yを入力し、これらを通信部43に出力し、さらにポインタjを初期化する(ステップ62)。通信部43はj番目の認識パラメータ部Tj(A),Tj(B),Tj(C)を数字認識システム1に送信する(ステップ63)。数字認識システム1は送信された認識パラメータ群を設定し直し、処理対象5に対して認識を行い、最大の一致度Maxを計算し、最大の一致度Max、認識結果X、処理時間Tを通信部43に送信する。通信部43は最大の一致度Max、認識結果X、処理時間Tを受信し、これらを認識パラメータ群とともに性能評価値計算部44に出力する(ステップ64)。性能評価値計算部44はj番目の認識パラメータ群に対応する性能評価値を、例えばMax/(|X−Y|+T)と計算)し(ステップ65)、jをmと比較し(ステップ66)、jがmより小さければjを+1して通信部43へ認識パラメータ群を出力し、通信部43へ認識パラメータ群を出力し、通信部43の処理へ戻る。jがm以上であれば、判定部45は、認識パラメータ群を性能評価値計算部44から入力するとともに、m個の性能評価値を基に適応度(例えば適応度=性能評価値)を計算し、m個の適応度のうち最大のものがある閾値以上になっているかどうか判定する(ステップ67)。最大の性能評価値が閾値未満であれば、パラメータ改善部46が認識パラメータ群を入力し、染色体変換部46aが図7に示すように各認識パラメータ群T1(A)〜T1(C),T2(A)〜T2(C),・・・,Tm(A)〜Tm(C)を2進数で表現し、それらを接続することによりm個の染色体T1,T2,・・・,Tmを作成する(ステップ68a)。次に、選択部46bが図8に示すように、m個の適応度を基に各染色体に対して選択操作を行い、2N(<m)個の染色体t11,t12,・・・,tN1,tN2,・・・,tN1,tN2を選択する(ステップ68b)。次に、交配部46cが選択された染色体t11〜tN2に対し交配操作を行い、中間染色体U1〜U を得る(ステップ68c)。次に、変異部46dが全ての染色体に対して突然変異操作を行い、新染色体T1’〜T’mを得る(ステップ68d)。次に、パラメータ変換部46eが各染色体を図7とは逆の手順で各認識パラメータ群に変換し、すなわち、染色体を接合したところを切り離し(この例では3つに分解し)、各2進数を10進数に変換し、認識パラメータ群を通信部43へ出力し、通信部43の処理へ戻る(ステップ72)。出力部47はm個の性能評価値のうち最大のものがある閾値以上になっていれば、その性能評価値に対する認識パラメータ群を、動作条件3に適応した値に設定されているとして数字認識システム1に出力する(ステップ69)。
【0034】
(第3の実施形態)
ただし、処理対象5に対する正解Yを用いずに認識パラメータ群の値を求めてもよい。その場合、ステップ62の処理を行わないため、正解入力部42は不要になる。その場合の性能評価関数としてMax/T、適応度として適応度=性能評価値などが考えられる。
【0035】
本実施形態についても、第1の実施形態にて説明した効果が同様に得られ、かつ、最適なパラメータを得る時間を短縮できる。
【0036】
図10は以上述べたシステム性能向上装置2をパーソナルコンピュータ実現したブロック図である。このシステム性能向上装置は入力装置71と記憶装置72,73と出力装置74と記録媒体75とデータ処理装置76で構成されている。入力装置71は正解Yと、数字認識システム1から一致度Max、認識結果X、処理時間Tを入力するためのものである。記憶装置72は入力データや途中の計算結果を記憶するためのものである。記憶装置73はハードディスクである。出力装置74は認識パラメータ群および動作条件に適応した認識パラメータ群を数字認識システム1に出力するためのものである。記録媒体75は図4または図6に示した処理からなるシステム性能向上プログラムを記録した、FD(フロッピィ・ディスク)、CD−ROM、MO(光磁気ディスク)等の記録媒体である。データ処理装置76は記録媒体75からシステム性能向上プログラムを記憶装置73に読み込んで、これを実行するCPUである。
【0037】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、システム導入時、システムの不具合発生時等、システムの調整が必要になった際、照明条件、温度等のシステムが動作する条件を基に自動で認識パラメータ群を決定することにより、人的・時間的コストの大幅削減を達成できる。また、処理結果に対する教示データを基に自動で認識パラメータを決定することにより、システムを人間の意図に沿った動作を行うように調整できる。さらに、教示データを基に遺伝的アルゴリズムを用いて自動で認識パラメータ群を決定することにより、人間の意図に沿った動作を行うようにシステムを調整し、人的・時間的コストの大幅削減を達成できる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施形態のシステム構成図である。
【図2】認識処理装置4の処理の流れを示す図である。
【図3】システム性能向上装置2の構成図である。
【図4】本発明の第1の実施形態の処理の流れ図である。
【図5】システム性能向上装置2の他の構成図である。
【図6】本発明の第2の実施形態の処理の流れ図である。
【図7】パラメータ群から染色体への変換方法の説明図である。
【図8】染色体に対する操作の説明図である。
【図9】図1中の数字認識システム1が扱う処理対象の例を示す図である。
【図10】システム性能向上装置2の他の実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
1 数字認識システム
2 システム性能向上装置
3 動作条件
4 認識処理装置
5 処理対象
6 入力画像
11〜12 ステップ
21 初期認識パラメータ決定部
22 正解入力部
23 通信部
24 性能評価値計算部
25 判定部
26 パラメータ改善部
27 出力部
31〜38 ステップ
41 初期認識パラメータ決定部
42 正解入力部
43 通信部
44 性能評価値計算部
45 判定部
46 パラメータ改善部
46a 染色体変換部
46b 選択部
46c 交配部
46d 変異部
46e パラメータ変換部
47 出力部
61〜69 ステップ
71 入力装置
72,73 記憶装置
74 出力装置
75 記録媒体
76 データ処理装置
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method and apparatus for performing processing on a processing target, outputting the result, and improving the performance of a system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the processing.
[0002]
[Prior art]
Examples of this type of system include a welding point recognition system for an arc light welding robot, a component inspection system for recognizing a defective product, an automatic surveillance camera system for recognizing a person, a fingerprint identification system, a voice print identification system, and a character recognition system. .
[0003]
This type of system includes two types, a system in which it is difficult to calculate the value of the recognition parameter group as an analytical solution, and a system in which the value of the recognition parameter group can be calculated as an analytical solution.
[0004]
When introducing and operating these two types of systems, it is essential to adjust the values of the recognition parameter group in order to improve the performance. Conventionally, for a system in which it is difficult to calculate the value of the recognition parameter group as an analytical solution that minimizes the performance evaluation function, the system administrator has manually adjusted the value of the recognition parameter group based on experience. Also, for a system that can calculate the value of a recognition parameter group as an analytical solution that minimizes the performance evaluation function, the value of the recognition parameter group is adjusted based on the analytical solution.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional method has the following two problems.
[0006]
1. Adjustment of a system in which it is difficult to calculate a value of a group of recognition parameters optimal for an operating environment as an analytical solution generally requires sufficient experience. Therefore, in the event of a malfunction that the system does not operate as expected by humans, it is necessary for a system administrator with sufficient experience to go to the site and collect and analyze vast amounts of information to adjust the values of the recognition parameter group. There are high human and time costs.
[0007]
2. In a system that performs a process on some input and outputs a result, and has a recognition parameter group that can be adjusted for the process, variables constituting a performance evaluation function are limited to state variables in the system. Therefore, the operation of the optimized system does not always follow the intention of the human.
[0008]
An object of the present invention is to provide a method and apparatus for improving the performance of an image recognition system and a recording medium on which a program for improving the performance of an image recognition system is recorded. Is to provide.
[0009]
Another object of the present invention is to provide an image recognition system performance improvement method and apparatus capable of adjusting the system so as to perform an operation in accordance with human intention, and a recording medium storing an image recognition system performance improvement program. .
[0010]
[Means for Solving the Problems]
According to a first aspect of the present invention, an image recognition system performance improvement method comprises:
A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improvement apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
A step of inputting a correct answer to the recognition target image,
A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, as a result of the recognition processing, a maximum match between the recognition target image and the plurality of models; Receiving the processing time of the image recognition system;
A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer, the result of the recognition processing, the maximum matching degree, and the processing time;
A determining unit for determining whether the performance evaluation value has reached a predetermined criterion;
When the performance evaluation value does not reach a predetermined criterion, a parameter improving unit changes the recognition parameter group so that the performance evaluation value is improved, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group.
When the performance evaluation value reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a recognition parameter group that realizes the performance evaluation value to the image recognition system.
Having.
[0011]
Therefore, the system can be adjusted to perform the operation according to human intention.
[0012]
According to a second aspect of the present invention, an image recognition system performance improvement method comprises:
A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improvement apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
A step of inputting a correct answer to the recognition target image,
A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, as a result of the recognition processing, a maximum match between the recognition target image and the plurality of models; Receiving the processing time of the image recognition system;
A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer, the result of the recognition processing, the maximum matching degree, and the processing time;
A determining unit that calculates a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, and determines whether the fitness has reached a predetermined criterion;
When the fitness does not reach a predetermined criterion, a chromosome conversion unit converts the value of the recognition parameter group into a chromosome of a genetic algorithm,
The selecting unit, the step of selecting the chromosome based on the fitness,
Mating section, performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
Mutant, a step of obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
A parameter conversion unit converts the new chromosome to a recognition parameter group, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group.
When the fitness reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a value of a recognition parameter group that realizes the fitness to the image recognition system.
Having.
[0013]
Therefore, it is possible to adjust the system so that the operation is performed according to human intention, and it is possible to significantly reduce the time cost and the human cost required for the adjustment.
[0014]
According to a third aspect of the present invention, an image recognition system performance improvement method comprises:
A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improvement apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and the image Receiving the processing time of the recognition system;
A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the maximum matching degree and the processing time;
A determining unit that calculates a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, and determines whether the fitness has reached a predetermined criterion;
When the fitness does not reach a predetermined criterion, a chromosome conversion unit converts the value of the recognition parameter group into a chromosome of a genetic algorithm,
The selecting unit, the step of selecting the chromosome based on the fitness,
Mating section, performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
Mutant, a step of obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
A parameter conversion unit converts the chromosome into a recognition parameter group, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group.
When the fitness reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a value of a recognition parameter group that realizes the fitness to the image recognition system.
Having .
[0015]
Therefore, the time cost and human cost required for adjusting the system can be significantly reduced.
[0016]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0017]
FIG. 1 shows an example in which the present invention is applied to a digit recognition system in which the value of a parameter group is difficult to calculate as an analytical solution. The correlation between the system performance improvement device, the digit recognition system, the operating conditions, and the processing target of the present invention is shown. Show. The relationship includes a format A (FIG. 1 (1)) and a format B (FIG. 1 (2)). The format A is a format in which the system performance improvement device 2 exists independently of the digit recognition system 1, and the format B Is a format in which the system performance improving device 2 is incorporated in the numeral recognition system 1. The following describes the format A, but the same applies to the format B.
[0018]
(First Embodiment)
The number recognition system 1 has a function of sensing the processing target 5 and recognizing the number. That is, the recognition processing device 4 in the numeral recognition system 1 calculates the degree of coincidence between the numeral models I1, I2,..., I9 and the processing target 5, and recognizes the numeral by obtaining a numeral model with a high degree of coincidence. The accuracy of recognition depends on the group of recognition parameters. The system performance improvement device 2 determines a recognition parameter group that derives the best performance by using the performance evaluation value of the system in consideration of the recognition result or the degree of coincidence, the correct answer for the processing target 5, the processing time, and the like. The operation condition 3 is a condition under which the numeral recognition system 1 operates, and includes a temperature, an illumination condition, and a correct answer for the processing target 5. The sensing result and the recognition result of the processing target 5 are affected by conditions such as temperature and lighting.
[0019]
FIG. 9 shows an example of the processing target 5 handled by the numeral recognition system 1. The processing targets A and B are affected by the operating condition 3 and are affected by noise, and the input images 6 to the digit recognition system 1 are as shown by a and b, respectively. The correct answer for the input image 6 is “9” for “a” and “0” for b.
[0020]
FIG. 2 shows a processing flow of the numeral recognition system 1.
[0021]
First, a noise-removed image is created by extracting pixels in which the sum of the difference between each pixel value of the input image 6 and the surrounding pixels S is smaller than the recognition parameter T (A) (step 11). Next, a binary image is created by extracting pixels having a pixel value G smaller than the recognition parameter (B) from the noise-removed image (step 12). Next, the degree of coincidence M (0) to M (9) between the created binary image and the numeral models I0 to I9 of the numerals 0 to 9 is calculated. Finally, the maximum matching degree Max = M (x) is obtained from the matching degrees M (0) to M (9), and if this is larger than the recognition parameter T (C), X is output as a recognition result. Further, the processing time T and the maximum coincidence Max are simultaneously output.
[0022]
If the input image 6 is a (FIG. 9), a noise-removed image a ′ is obtained in step 11, and a binary image a ″ is obtained in step 12.
[0023]
The degree of coincidence between the input image a and the numerical models I0 to I9 of the numerals 0 to 9 is represented by Ma (0) to Ma (9), respectively, and the input image b is represented by the numerical models I0 to I9 of the numerals 0 to 9 respectively. Are respectively Mb (0) to Mb (9), the necessary condition of the recognition parameter for achieving the correct recognition for the processing target 5 is Ma (9) with x being a variable of 0 to 9. )> T (C) and Ma (9) ≧ Ma (x) and Mb (0)> T (C) and Mb (0) ≧ Mb (x).
[0024]
If the recognition parameter group is not adjusted, the above-mentioned necessary condition may not be satisfied under a noisy condition, and for example, Ma (9) <T (C) or Mb (0) <Mb (8) may be satisfied. Would make a wrong recognition. Therefore, it is necessary to adjust the parameter group.
[0025]
FIG. 3 is a configuration diagram of a system performance improvement device 2 that adjusts a recognition parameter group to improve system performance, and FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of the process.
[0026]
The system performance improvement device 2 includes an initial recognition parameter determination unit 21, a correct answer input unit 22, a communication unit 23, a performance evaluation value calculation unit 24, a determination unit 25, an output unit 26, and a parameter improvement unit 27.
[0027]
The initial recognition parameter determination unit 21 determines an initial recognition parameter group T (A), T (B), T (C) (Step 31). The correct answer input unit 22 inputs the initial recognition parameter groups T (A), T (B), T (C) and the correct answer Y for the recognition target 5 and outputs them to the communication unit 23 (Step 32). The communication unit 23 transmits the recognition parameter groups T (A), T (B), and T (C) to the number recognition system 1 (Step 33). The digit recognition system 1 resets the recognition parameter group, performs recognition on the input image 6 under the operating condition 3, calculates the maximum coincidence Max, recognizes the recognition result X, the maximum coincidence Max, and the recognition processing time T. The communication unit 23 receives these and outputs them to the performance evaluation value calculation unit 24 together with the recognition parameter groups T (A), T (B), T (C), and the correct answer Y (step 34). The performance evaluation value calculation unit 24 calculates a performance evaluation value = Max / (| X−Y | + T) for the recognition parameter group, and together with the recognition parameter groups T (A), T (B), and T (C), determines the judgment unit 25. (Step 35). The determination unit 25 determines whether or not the performance evaluation value is equal to or greater than the threshold. If the performance evaluation value is equal to or greater than the threshold, the process proceeds to the output unit 27. If the performance evaluation value is less than the threshold, the process proceeds to the parameter improvement unit 27. T (C) is output (step 36). The parameter improving unit 26 sets the recognition parameter groups T (A), T (B), and T (C) to, for example, T (A) = Y (A) +0. 01, T (B) = T (B) +0.01, T (C) = T (C) +0.01, and outputs the result to the communication unit 23 (step 37). The output unit 27 outputs the recognition parameter groups T (A), T (B), and T (C) to the number recognition system 1 assuming that the recognition parameter group is set to a value adapted to the operating condition 3 (step 38). .
[0028]
In the above description, the processing for one parameter group is described as an example, but a plurality of parameter groups may be processed simultaneously. Further, the performance evaluation function may be (| XY- + T) / Max. In that case, the determination unit 25 determines whether the performance evaluation value is equal to or less than a certain threshold. Since the end condition of this processing is determined by determining the size of the performance evaluation value for the recognition target 5 with respect to the threshold value, it is not guaranteed that the performance evaluation value based on the output recognition parameter group is the maximum value or the minimum value. There is a possibility that the maximum value or the minimum value (local maximum value or local minimum value) within the range in which the recognition parameter is changed by the parameter improving unit 26. However, it is important that the performance evaluation value is large or small, and there is no practical problem.
[0029]
According to the present embodiment, in the case of FIG. 9, by adjusting the recognition parameter group using the correct answer Y and the recognition result for the processing target 5, the input image a is finally recognized as “9”, A recognition parameter group T (A), T (B), T (C) that recognizes "0" for the input image b is obtained.
[0030]
(Second embodiment)
Next, as a second embodiment of the present invention, an example will be described in which a genetic algorithm is used as a method for calculating and outputting a recognition parameter for minimizing or maximizing a performance evaluation value.
[0031]
FIG. 5 is a configuration diagram of a system performance improvement device according to the second embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the processing.
[0032]
The system performance improvement device 2 includes an initial recognition parameter determination unit 41, a correct answer input unit 42, a communication unit 43, a performance evaluation value calculation unit 44, a determination unit 45, a parameter improvement unit 46 using a genetic algorithm, and an output unit 47. . The parameter improving unit 46 includes a chromosome converting unit 46a, a selecting unit 46b, a mating unit 46c, a mutating unit 46d, and a parameter converting unit 46e.
[0033]
The initial recognition parameter determination unit 41 includes a plurality (m) of initial recognition parameter groups T 1 (A), T 1 (B), T 1 (C), T 2 (A), T 2 (B), T 2 (C),. .., Tm (A), Tm (B), Tm (C) are determined (step 61). The correct answer input unit 42 inputs the correct answer Y for the processing target 5 together with the initial recognition parameter group, outputs these to the communication unit 43, and further initializes the pointer j (step 62). The communication unit 43 transmits the j-th recognition parameter unit Tj (A), Tj (B), Tj (C) to the numeral recognition system 1 (Step 63). The numeral recognition system 1 resets the transmitted recognition parameter group, performs recognition on the processing target 5, calculates the maximum coincidence Max, and communicates the maximum coincidence Max, the recognition result X, and the processing time T. It is transmitted to the unit 43. The communication unit 43 receives the maximum coincidence Max, the recognition result X, and the processing time T, and outputs them to the performance evaluation value calculation unit 44 together with the recognition parameter group (step 64). The performance evaluation value calculation unit 44 calculates the performance evaluation value corresponding to the j-th recognition parameter group, for example, as Max / (| X−Y | + T) (step 65), and compares j with m (step 66). ), If j is smaller than m, j is incremented by 1 to output a recognition parameter group to the communication unit 43, a recognition parameter group is output to the communication unit 43, and the process returns to the communication unit 43. If j is equal to or greater than m, the determination unit 45 inputs the recognition parameter group from the performance evaluation value calculation unit 44 and calculates the fitness (for example, fitness = performance evaluation value) based on the m performance evaluation values. Then, it is determined whether or not the maximum fitness value among the m fitness values is equal to or greater than a certain threshold value (step 67). If the maximum performance evaluation value is less than the threshold value, the parameter improving unit 46 inputs the recognition parameter group, and the chromosome conversion unit 46a outputs the recognition parameter groups T1 (A) to T1 (C), T2 as shown in FIG. (A) to T2 (C),..., Tm (A) to Tm (C) are represented by binary numbers, and by connecting them, m chromosomes T1, T2,. (Step 68a). Then, as the selection unit 46b is shown in FIG. 8, performs a selection operation on each chromosome based on the m fitness, 2N (<m) pieces of chromosomes t 11, t 12, · · ·, tN1 , tN2 ,..., tN1 , tN2 are selected (step 68b). Next, the mating operation on chromosome t 11 ~t N2 for mating portion 46c is selected to obtain an intermediate chromosome U1~U m (step 68c). Next, the mutation section 46d performs a mutation operation on all chromosomes to obtain new chromosomes T1 'to T'm (step 68d). Next, the parameter conversion unit 46e converts each chromosome into each recognition parameter group in a procedure reverse to that of FIG. 7, that is, separates the joined chromosomes (in this example, decomposes them into three), and Is converted to a decimal number, the recognition parameter group is output to the communication unit 43, and the process returns to the communication unit 43 (step 72). If the largest one of the m performance evaluation values is equal to or greater than a certain threshold, the output unit 47 determines that the recognition parameter group for the performance evaluation value is set to a value adapted to the operation condition 3 and performs numeric recognition. Output to the system 1 (step 69).
[0034]
(Third embodiment)
However, the value of the recognition parameter group may be obtained without using the correct answer Y for the processing target 5. In that case, since the process of step 62 is not performed, the correct answer input unit 42 becomes unnecessary. In this case, Max / T can be considered as the performance evaluation function, and fitness = performance evaluation value can be considered as the fitness.
[0035]
Also in the present embodiment, the effects described in the first embodiment can be obtained in the same manner, and the time for obtaining the optimal parameters can be shortened.
[0036]
FIG. 10 is a block diagram in which the system performance improving device 2 described above is realized by a personal computer. This system performance improving device includes an input device 71, storage devices 72 and 73, an output device 74, a recording medium 75, and a data processing device 76. The input device 71 is for inputting the correct answer Y, the degree of coincidence Max, the recognition result X, and the processing time T from the number recognition system 1. The storage device 72 is for storing input data and intermediate calculation results. The storage device 73 is a hard disk. The output device 74 is for outputting a recognition parameter group and a recognition parameter group adapted to the operation condition to the numeral recognition system 1. The recording medium 75 is a recording medium such as an FD (floppy disk), CD-ROM, or MO (magneto-optical disk) on which a system performance improvement program including the processing shown in FIG. 4 or FIG. 6 is recorded. The data processing device 76 is a CPU that reads the system performance improvement program from the recording medium 75 into the storage device 73 and executes the program.
[0037]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when the system needs to be adjusted, such as when the system is introduced or when a system malfunction occurs, the recognition parameters are automatically set based on the conditions under which the system operates such as lighting conditions and temperature. By determining the group, significant reductions in human and time costs can be achieved. In addition, by automatically determining the recognition parameters based on the teaching data for the processing result, the system can be adjusted to perform an operation according to human intention. Furthermore, by automatically determining the recognition parameter group using a genetic algorithm based on the teaching data, the system is adjusted to perform the operation according to the human intention, and human and time costs are significantly reduced. Can be achieved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system configuration diagram of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a processing flow of a recognition processing device 4;
FIG. 3 is a configuration diagram of a system performance improvement device 2.
FIG. 4 is a flowchart of a process according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is another configuration diagram of the system performance improvement device 2.
FIG. 6 is a flowchart of a process according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 7 is an explanatory diagram of a method of converting a parameter group into a chromosome.
FIG. 8 is an explanatory diagram of an operation on a chromosome.
FIG. 9 is a diagram showing an example of a processing target handled by the numeral recognition system 1 in FIG. 1;
FIG. 10 is a block diagram showing another embodiment of the system performance improving device 2.
[Explanation of symbols]
REFERENCE SIGNS LIST 1 numeral recognition system 2 system performance improvement device 3 operating condition 4 recognition processing device 5 processing target 6 input image 11 to 12 step 21 initial recognition parameter determination unit 22 correct answer input unit 23 communication unit 24 performance evaluation value calculation unit 25 determination unit 26 parameter Improvement unit 27 Output units 31 to 38 Step 41 Initial recognition parameter determination unit 42 Correct answer input unit 43 Communication unit 44 Performance evaluation value calculation unit 45 Judgment unit 46 Parameter improvement unit 46a Chromosome conversion unit 46b Selection unit 46c Mating unit 46d Mutation unit 46e Parameter Conversion unit 47 Output units 61 to 69 Step 71 Input devices 72, 73 Storage device 74 Output device 75 Recording medium 76 Data processing device

Claims (9)

画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improving apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、A step of inputting a correct answer to the recognition target image,
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, as a result of the recognition processing, a maximum match between the recognition target image and the plurality of models; Receiving the processing time of the image recognition system;
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer, the result of the recognition processing, the maximum matching degree, and the processing time;
判定部が、前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、A determining unit for determining whether the performance evaluation value has reached a predetermined criterion;
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合に、パラメータ改善部が、前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、When the performance evaluation value does not reach a predetermined criterion, a parameter improving unit changes the recognition parameter group so that the performance evaluation value is improved, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group.
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力するステップとWhen the performance evaluation value reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a recognition parameter group that realizes the performance evaluation value to the image recognition system.
を有する画像認識システム性能向上方法。A method for improving the performance of an image recognition system having:
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improving apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
正解入力部が、前記認識対象画像に対する正解を入力するステップと、A step of inputting a correct answer to the recognition target image,
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, as a result of the recognition processing, a maximum match between the recognition target image and the plurality of models; Receiving the processing time of the image recognition system;
性能評価値計算部が、前記正解、前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer, the result of the recognition processing, the maximum matching degree, and the processing time;
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、A determining unit that calculates a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, and determines whether the fitness has reached a predetermined criterion;
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、When the fitness does not reach a predetermined criterion, a chromosome conversion unit converts the value of the recognition parameter group into a chromosome of a genetic algorithm,
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、The selecting unit, the step of selecting the chromosome based on the fitness,
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、Mating unit, performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、Mutant, a step of obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
パラメータ変換部が、前記新染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、A parameter conversion unit converts the new chromosome into a recognition parameter group, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group;
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップとWhen the fitness reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a value of a recognition parameter group that realizes the fitness to the image recognition system.
を有する画像認識システム性能向上方法。A method for improving the performance of an image recognition system having:
画像認識システム性能向上装置が、認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる方法であって、
初期認識パラメータ決定部が、前記認識パラメータ群の初期値を決定するステップと、
通信部が、前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するステップと、
通信部が、前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信するステップと、
性能評価値計算部が、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算するステップと、
判定部が、前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定するステップと、
前記適応度が所定の基準に達していない場合に、染色体変換部が、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換するステップと、
選択部が、前記適応度を基に前記染色体を選択するステップと、
交配部が、前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得るステップと、
変異部が、前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得るステップと、
パラメータ変換部が、前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信するステップに戻るステップと、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、出力部が、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力するステップと
を有する画像認識システム性能向上方法
A method for improving the performance of an image recognition system in which an image recognition system performance improvement apparatus performs a recognition process on an image to be recognized and outputs the result, and has an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process And
An initial recognition parameter determining unit that determines an initial value of the recognition parameter group;
A communication unit for transmitting a recognition parameter group to the image recognition system;
A communication unit, when the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and the image Receiving the processing time of the recognition system;
A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the maximum matching degree and the processing time;
A determining unit that calculates a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, and determines whether the fitness has reached a predetermined criterion;
When the fitness does not reach a predetermined criterion, a chromosome conversion unit converts the value of the recognition parameter group into a chromosome of a genetic algorithm,
The selecting unit, the step of selecting the chromosome based on the fitness,
Mating section, performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
Mutant, a step of obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
A parameter conversion unit converts the chromosome into a recognition parameter group, and returns to the step of transmitting the recognition parameter group.
When the fitness reaches a predetermined criterion, an output unit outputs a value of a recognition parameter group that realizes the fitness to the image recognition system.
A method for improving the performance of an image recognition system having:
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する正解入力部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記正解前記認識処理結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計算部と、
前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記通信部に出力するパラメータ改善部と、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
An image recognition system performance improvement device for performing a recognition process on a recognition target image and outputting a result thereof, and improving the performance of an image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process. ,
An initial recognition parameter determination unit that determines an initial value of the recognition parameter group,
A correct answer input unit for inputting a correct answer for the recognition target image ,
It transmits the recognition parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs a recognition process on the recognition target image based on the recognition parameter group, a result of the recognition process, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and A communication unit for receiving the processing time of the image recognition system ;
The correct answer , the result of the recognition process , the maximum degree of coincidence, and based on the processing time, a performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group ,
A determining unit that determines whether the performance evaluation value has reached a predetermined criterion,
When said performance evaluation value does not reach the predetermined criterion, the recognition parameter group varied as said performance evaluation value is improved, and the parameter correction part for outputting to the communication unit,
When said performance evaluation value has reached a predetermined standard, the image recognition system performance improvement device having <br/> an output unit for outputting a recognition parameter group for realizing the performance evaluation value on the image recognition system.
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する正解入力部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記正解前記認識処理結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計 算部と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する染色体変換部と
前記適応度を基に前記染色体を選択する選択部と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る交配部と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る変異部と、
前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記通信部に出力するパラメータ変換部と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
An image recognition system performance improvement device for performing a recognition process on a recognition target image and outputting a result thereof, and improving the performance of an image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process. ,
An initial recognition parameter determination unit that determines an initial value of the recognition parameter group,
A correct answer input unit for inputting a correct answer for the recognition target image ,
It transmits the recognition parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs a recognition process on the recognition target image based on the recognition parameter group, a result of the recognition process, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and A communication unit for receiving the processing time of the image recognition system ;
Said correct answer, the recognition result of the process, the maximum degree of coincidence, and based on said processing time, the calculating the performance evaluation value of the image recognition system for recognizing parameter group performance evaluation value calculations unit,
Calculating a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, a determination unit to determine whether the fitness has reached a predetermined criterion,
If the fitness has not reached a predetermined reference, and chromosomal converter for converting the value of the recognition parameter group into the chromosome of the genetic algorithm,
A selection unit that selects the chromosome based on the fitness,
A mating unit that performs a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
A mutated portion that performs a mutation operation on the intermediate chromosome to obtain a new chromosome,
A parameter conversion unit that converts the new chromosome into a recognition parameter group and outputs the data to the communication unit ,
If the fitness has reached a predetermined standard, the image recognition system performance improvement device having <br/> an output section for outputting a value of the recognition parameter group to realize the adaptability to the image recognition system.
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上装置であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する初期認識パラメータ決定部と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信するとともに
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する通信部と、
前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する性能評価値計算部と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する判定部と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する染色体変換部と
前記適応度を基に前記染色体を選択する選択部と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る交配部と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る変異部と、
前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記通信部に出力するパラメータ変換部と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する出力部と
を有する画像認識システム性能向上装置。
An image recognition system performance improvement device for performing a recognition process on a recognition target image and outputting a result thereof, and improving the performance of an image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process. ,
An initial recognition parameter determination unit that determines an initial value of the recognition parameter group,
It transmits the recognition parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and processing of the image recognition system. A communication unit for receiving time ;
A performance evaluation value calculation unit that calculates a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the maximum matching degree and the processing time ,
Calculating a fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, a determination unit to determine whether the fitness has reached a predetermined criterion,
If the fitness has not reached a predetermined reference, and chromosomal converter for converting the value of the recognition parameter group into the chromosome of the genetic algorithm,
A selection unit that selects the chromosome based on the fitness,
A mating unit that performs a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
A mutated portion that performs a mutation operation on the intermediate chromosome to obtain a new chromosome,
A parameter conversion unit that converts the new chromosome into a recognition parameter group and outputs the data to the communication unit ,
If the fitness has reached a predetermined standard, the image recognition system performance improvement device having <br/> an output section for outputting a value of the recognition parameter group to realize the adaptability to the image recognition system.
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記正解前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達していない場合前記性能評価値が向上するように前記認識パラメータ群を変化させ、前記認識パラメータ群を送信する処理に戻る処理と、
前記性能評価値が所定の基準に達した場合に、当該性能評価値を実現する認識パラメータ群を前記画像認識システムに出力する処理
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
An image recognition system performance improvement program for performing the recognition process on the recognition target image and outputting the result, and improving the performance of the image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process is recorded. A recording medium,
A process of determining an initial value of the recognition parameter group;
A process of inputting a correct answer to the recognition target image ;
A process of transmitting the recognized parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs a recognition process on the recognition target image based on the recognition parameter group, a result of the recognition process, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and a process of receiving the processing time of the image recognition system,
A process of calculating a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer , the result of the recognition process , the maximum degree of coincidence, and the processing time ;
Processing for determining whether the performance evaluation value has reached a predetermined criterion,
When said performance evaluation value does not reach a predetermined reference, and the said recognition parameter group varied as performance evaluation value is improved, the flow returns to the process of transmitting the recognition parameter group processing,
When said performance evaluation value has reached a predetermined standard, were recorded image recognition system upgrade program for executing a process of outputting a recognition parameter group for realizing the performance evaluation value on the image recognition system to the computer recoding media.
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記認識対象画像に対する正解を入力する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、認識処理の結果、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記正解前記認識処理の結果、前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する処理と
前記適応度を基に前記染色体を選択する処理と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る処理と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る処理と、
前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信する処理戻る処理と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する処理と
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
An image recognition system performance improvement program for performing the recognition process on the recognition target image and outputting the result, and improving the performance of the image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process is recorded. A recording medium,
A process of determining an initial value of the recognition parameter group;
A process of inputting a correct answer to the recognition target image ;
A process of transmitting the recognized parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs a recognition process on the recognition target image based on the recognition parameter group, a result of the recognition process, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and a process of receiving the processing time of the image recognition system,
A process of calculating a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the correct answer , the result of the recognition process , the maximum degree of coincidence, and the processing time ;
Calculating the fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, processing to determine whether the fitness has reached a predetermined criterion,
If the fitness has not reached the predetermined reference, the process of converting the value of the recognition parameter group into the chromosome of the genetic algorithm,
Processing to select the chromosome based on the fitness,
A process of performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
A process for obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
A process of converting the new chromosome into a recognition parameter group and returning to a process of transmitting the recognition parameter group,
If the fitness has reached a predetermined standard, the image recognition system performance improvement for executing <br/> and processing of outputting the value of the recognition parameter group to realize the adaptability to the image recognition system to the computer A recording medium on which a program is recorded.
認識対象画像に対し認識処理を行ってその結果を出力し、かつ前記認識処理の性能を決定する調整可能な認識パラメータ群を有する画像認識システムの性能を向上させる画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体であって、
前記認識パラメータ群の初期値を決定する処理と、
前記画像認識システムに認識パラメータ群を送信する処理と、
前記画像認識システムが前記認識パラメータ群に基づいて前記認識対象画像に対して認識処理を行った際の、前記認識対象画像と複数のモデルの間の最大の一致度、および前記画像認識システムの処理時間を受信する処理と、
前記最大の一致度、および前記処理時間に基づき、前記認識パラメータ群に対する前記画像認識システムの性能評価値を計算する処理と、
前記性能評価値を基に遺伝的アルゴリズムにおける適応度を計算し、該適応度が所定の基準に達しているかどうか判定する処理と、
前記適応度が所定の基準に達していない場合、前記認識パラメータ群の値を遺伝的アルゴリズムの染色体に変換する処理と
前記適応度を基に前記染色体を選択する処理と、
前記選択された染色体に対し交配操作を行い中間染色体を得る処理と、
前記中間染色体に対して突然変異操作を行い新染色体を得る処理と、
前記染色体を認識パラメータ群に変換し、前記認識パラメータ群を送信する処理戻る処理と、
前記適応度が所定の基準に達した場合に、当該適応度を実現する認識パラメータ群の値を前記画像認識システムに出力する処理と
をコンピュータに実行させるための画像認識システム性能向上プログラムを記録した記録媒体。
An image recognition system performance improvement program for performing the recognition process on the recognition target image and outputting the result, and improving the performance of the image recognition system having an adjustable recognition parameter group that determines the performance of the recognition process is recorded. A recording medium,
A process of determining an initial value of the recognition parameter group;
A process of transmitting the recognized parameter group to the image recognition system,
When the image recognition system performs recognition processing on the recognition target image based on the recognition parameter group, a maximum matching degree between the recognition target image and a plurality of models, and processing of the image recognition system. Processing to receive time ;
A process of calculating a performance evaluation value of the image recognition system for the recognition parameter group based on the maximum matching degree and the processing time ;
Calculating the fitness in the genetic algorithm based on the performance evaluation value, processing to determine whether the fitness has reached a predetermined criterion,
If the fitness has not reached the predetermined reference, the process of converting the value of the recognition parameter group into the chromosome of the genetic algorithm,
Processing to select the chromosome based on the fitness,
A process of performing a mating operation on the selected chromosome to obtain an intermediate chromosome,
A process for obtaining a new chromosome by performing a mutation operation on the intermediate chromosome,
A process of converting the chromosome into a recognition parameter group and returning to a process of transmitting the recognition parameter group,
If the fitness has reached a predetermined standard, the image recognition system performance improvement for executing <br/> and processing of outputting the value of the recognition parameter group to realize the adaptability to the image recognition system to the computer A recording medium on which a program is recorded.
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