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このページは、メイングループG06V10/00内の「IPC」を全て表示しています。 |
CC:コンコーダンス |
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| イメージまたはビデオの認識または理解のための装置（イメージまたはビデオにおける文字認識Ｇ０６Ｖ３０／１０）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・イメージの入力（文書イメージの走査または伝送Ｈ０４Ｎ１／００；デジタルカメラの制御Ｈ０４Ｎ２３／６０）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・入力装置の細部；その構造上の細部［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・入力を実施する装置の光学特性または，照明装置に関するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・照明の制御［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・異なる波長で読取るものまたは照らすもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・パターン認識に特に適した照明，例．格子を用いるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・センサーの細部，例．センサーレンズ（指紋または掌紋センサーＧ０６Ｖ４０／１３；血管センサーＧ０６Ｖ４０／１４５；アイセンサーＧ０６Ｖ４０／１９）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・イメージの前処理［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターンを含むまたは参照する特定の領域の選択によるもの；検出または認識をガイドするための特定の領域を探し出すまたは処理するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージの整列，中心合わせ，向きの検出または補正［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・関心領域［ＲＯＩ］または関心ボリューム［ＶＯＩ］の決定［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・視野内におけるパターンのセグメンテーション；パターン領域を確立するためのイメージ要素の切断または統合，例．クラスタリングに基づく技術；オクルージョンの検出［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージの量子化，例．背景前景パターンを区別するためのヒストグラムしきい値［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・雑音除去［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターンの大きさの正規化［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターンの平滑化または細線化；形態演算；スケルトン化［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・ローカルオペレータ，すなわち，所与の点の近傍に位置するイメージの点を演算する手段，を適用するもの；非線形ローカルフィルタ演算，例．メディアンフィルタリング［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・イメージまたはビデオの特徴の抽出［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターン全体の分析によるグローバル特徴抽出，例．周波数領域変換または自己相関を用いるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・オブジェクトのパターンまたは形状の構造を表現するためのもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・構文表現，例．アルファベットまたは文法の利用によるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・・グラフィック表現［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターンの部分の分析によるローカル特徴抽出，例．エッジ，輪郭，ループ，コーナー，ストロークまたは交差の検出によるもの；連結性分析，例．連結される要素の分析［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・形状，輪郭のための記述子またはポイント関連記述子，例．スケール不変特徴変換［ＳＩＦＴ］またはバグオブワーズ［ＢｏＷ］；顕著領域特徴（色特徴の抽出Ｇ０６Ｖ１０／５６）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・パターンの特性値をパラメータ空間にマッピングすることによるもの，例．ハフ変換［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージブロック内での演算によるもの；ヒストグラムの利用によるもの，例．勾配方向ヒストグラム［ＨｏＧ］；イメージ強度値の合計によるもの；射影分析［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・スケール空間分析，例．ウェーブレット解析（マルチスケールの境界表現Ｇ０６Ｖ１０／４２）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・テクスチャに関するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・色に関するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・ハイパースペクトルデータに関するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・照明特性に関するもの，例．反射または照明モデルを利用するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・時間的な次元に関するもの，例．時間に基づく特徴抽出；パターントラッキング［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・パターン認識または機械学習を用いるもの（光学的手段によるパターン認識またはそのための電子計算Ｇ０６Ｖ１０／８８）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・データの準備，例．イメージまたはビデオの特徴の統計的前処理［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージまたはビデオのパターンマッチング；特徴空間における近接性の測定［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・マッチングプロセスの構成，例．イメージまたはビデオの特徴の同時または逐次比較；疎密アプローチ，例．マルチスケールアプローチ；コンテキスト分析を用いるもの；辞書の選択 ［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・クラスタリングを用いるもの，例．ソーシャルネットワーク上の似た顔のクラスタリング［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・クラス分類を用いるもの，例．ビデオオブジェクトのクラス分類［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・回帰を用いるもの，例．超平面上への特徴の射影によるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・特徴空間でイメージまたはビデオの特徴を処理するもの；データ統合またはデータ削減を用いるもの，例．主成分分析［ＰＣＡ］，独立成分分析［ＩＣＡ］または自己組織化マップ［ＳＯＭ］；ブラインド信号源分離［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・特徴の選択，例．多次元の特徴空間から代表的な特徴を選択するもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・代表的な参照パターン，例．平均パターンまたは歪みパターンを決定するもの；辞書の生成［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・訓練パターンのセットを生成するもの；ブートストラップ法，例．バギングまたはブースティング［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・検証；性能評価［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・能動的なパターン学習，例．イメージまたはビデオの特徴のオンライン学習 ［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・・融合，すなわちセンサー段階，前処理段階，特徴抽出段階またはクラス分類段階の様々なデータ源から得たデータを組み合わせるもの（マルチモーダル話者同定または識別Ｇ１０Ｌ１７／１０）［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・ニューラルネットワークを用いるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージまたはビデオの特徴に基づく確率グラフィカルモデルを用いるもの，例．マルコフモデルまたはベイジアンネットワーク［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・・イメージまたはビデオのパターンの構文表現または構造表現を用いるもの，例．シンボリック文字列の認識；グラフマッチングを用いるもの［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・光学的手段を用いるイメージまたはビデオの認識，例．参照フィルタ，ホログラフのマスク，周波数領域フィルタまたは空間領域フィルタ［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・イメージまたはビデオの理解に特に適したハードウエアまたはソフトウエアアーキテクチャ［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・イメージまたはビデオの認識タスクの管理［２０２２．０１］ | CC | ||
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| ・エラーの検出または訂正，例．パターンの再走査または人間の介入によるもの；入力されたパターンの質の評価［２０２２．０１］ | CC |