G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/62 (2006.01)
Patent
CA 2109916
In a method of recognizing an input pattern represented by a time sequence of input feature vectors (a(t)) as a recognized pattern selected from a plurality of reference patterns which represent categories of recognition objects, respectively, each of the reference patterns is defined by a sequence of state models, successively supplied with the time sequence of the input feature vectors and with a sequence of preceding state vectors (h(t, s, n)), the sequence of the state models produces a time sequence of predicted feature vectors (A(t+l, s, n)) and a sequence of new state vectors (h(t+l, s, n)). The recognized pattern is selected from one of the reference patterns that minimizes a prediction error between the time sequence of the input feature vectors and the time sequence of the predicted feature vectors. The prediction error is calculated by using a dynamic programming algorithm. Training of the reference pattern is carried out by a gradient descent method such as back-propagation technique.
L'invention est une méthode de reconnaissance de configurations représentées par des suites temporelles de vecteurs de caractéristiques (a(t)) sous la forme de configurations connues sélectionnées parmi une pluralité de configurations de référence qui représentent des catégories d'objets respectivement, chacune de ces configurations de référence étant définie par une suite de modèles à états et chacune étant fournie successivement avec une suite temporelle de vecteurs de caractéristiques et une suite de vecteurs d'état antérieurs (h(t, s, n); dans cette méthode, la suite des modèles à états produit une suite temporelle de vecteurs de caractéristiques prévus (A(t + 1, s, n)) et une suite de nouveaux vecteurs d'état (h(t + 1, s, n)). La configuration reconnue est la configuration de référence qui minimise l'erreur de prédiction entre la suite temporelle des vecteurs de caractéristiques introduits et la suite temporelle des vecteurs de caractéristiques prévus. L'erreur de prédiction est calculée à l'aide d'un algorithme dynamique. L'apprentissage de la configuration de référence est effectué à l'aide d'une méthode de descente telle que la méthode de rétropropagation.
Corporation Nec
Smart & Biggar
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1870015