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pattern recognition device
Vertaling van "pattern recognition device" in Japans
パターン認識装置
Provided are a pattern recognition device for recognizing a pattern with high accuracy by determining a linear transformation matrix in a short time from which a canonical angle appropriate for each category is determined, a method for updating the linear transformation matrix, and a program.
カテゴリ毎に最適な正準角を求める線形変換行列を短時間で求め、高精度なパターン認識を行うことができるパターン認識装置、その線形変換行列の更新方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
A pattern recognition device executing feature selection using a feature selection table wherein high recognition performance can be realized if an n-dimensional feature vector is dimensionally lowered to an m-dimensional feature vector (m<n).
特徴選択表を用いて特徴選択を行うパターン認識装置において、ｎ次元特徴ベクトルをｍ次元特徴ベクトル（ｍ＜ｎ）に低次元化しても、高い認識性能を実現できるようにする。
PATTERN RECOGNITION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM
パターン認識装置、その方法、及びそのプログラム
PATTERN RECOGNITION METHOD AND PATTERN RECOGNITION DEVICE USING THE METHOD
パターン認識方法及び該方法を用いたパターン認識装置
PATTERN RECOGNITION DEVICE, PATTERN RECOGNITION METHOD, IMAGE-PROCESSING DEVICE AND IMAGE-PROCESSING METHOD
パターン認識装置、パターン認識方法、画像処理装置及び画像処理方法
Disclosed are a method for increasing speed and conserving memory for a pattern recognition device used in pattern recognition of images and voices, and a pattern recognition device implementing the method.
画像や音声等のパターン認識に用いられるパターン認識装置の高速化及び省メモリ化の方法、及び該方法を実装したパターン認識装置を提供する。
The pattern recognition device wherein a default autocorrelation matrix (Sdef) of the basis of a subspace generated from a learning input pattern and a metric transformation matrix (U) determined from both the metric matrix (M) generated from a first linear transformation matrix determined using a strict optimization procedure and the default autocorrelation matrix (Sdef) are previously stored, the autocorrelation matrix (Sdic) of the basis of a dictionary subspace using the dictionary subspace including the added and deleted categories is determined if a new category is added and an existing category is deleted, and a new second linear transformation matrix (Tnew) is determined by transforming the weighted (a) sum of the autocorrelation matrix and the default autocorrelation matrix using the metric transformation matrix, and thereby the linear transformation matrix is updated.
【解決手段】 学習用入力パターンから生成された部分空間の基底のデフォルト自己相関行列（Ｓdef）と、厳密な最適化手順により求めた第１の線形変換行列から生成される計量行列（Ｍ）とデフォルト自己相関行列（Ｓdef）とから求められる計量変換行列（Ｕ）とを予め記憶し、新たなカテゴリが追加、削除された場合、追加、削除されたカテゴリを含む辞書部分空間を用いて当該辞書部分空間の基底の自己相関行列（Ｓdic）を求め、当該自己相関行列とデフォルト自己相関行列の重み（a）付き和とを計量変換行列により変換して新たな第２線形変換行列（Ｔnew）を求め、線形変換行列を更新するパターン認識装置。
Synoniemen voor pattern recognition device in het Engels
Woord & uitdrukking van de dag
Afbeelding van de dag
Resultaten: 7. Exact: 7. Verstreken tijd: 18 ms.
