G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/66 (2006.01) G06F 15/80 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01)
Patent
CA 2311752
A pattern recognition device having modifiable feature detectors (28) which respond to a transduced input signal (26) and communicate a feature activity signal (30) to allow classification and an appropriate output action (70). A memory (40) stores a set of comparison patterns, and is used by an assigner (66) to find likely features, or parts, in the current input signal (26). Each part is assigned to a feature detector (28[m]) judged to be responsible for it. An updater (42) modifies each responsible feature detector (28[m]) so as to make its preferred feature more similar to its assigned part. The modification embodies a strong constraint on the feature learning process, in particular an assumption that the ideal features for describing the pattern domain occur independently. This constraint allows improved learning speed and potentially improved scaling properties. A first preferred embodiment uses a group of noisy-OR type neural networks (50) to implement the feature detectors (28) and memory (40), and to obtain the parts by a soft segmentation of the current input signal (26). A second preferred embodiment maintains a lossless memory (40) separate from the feature detectors (28), and the parts consist of differences between the current input signal (26) and comparison patterns stored in the memory (40).
Dispositif de reconnaissance de formes comportant des détecteurs (28) de caractéristiques modifiables, qui réagissent à un signal d'entrée (26) transduit et communiquent un signal d'activité de caractéristique (30), de façon à permettre la classification et une action de sortie (70) appropriée. Une mémoire (40) stockant une série de motifs de comparaison est utilisée par un dispositif d'affectation (66) pour trouver les caractéristiques ou parties vraisemblables dans le signal d'entrée actif (26). Chaque partie est affectée à un détecteur (28[m]) de caractéristiques estimé en être responsable. Un actualisateur (42) modifie chaque détecteur (28[m]) responsable de façon qu'il rende sa caractéristique préférée plus semblable à la partie qui lui est affectée. La modification comporte un forte contrainte sur le processus d'apprentissage des caractéristiques, notamment le postulat selon lequel les caractéristiques idéales pour décrire le domaine du motif se produisent indépendamment. Cette contrainte permet d'accroître la vitesse d'apprentissage et potentiellement d'améliorer les propriétés de variation d'échelle. Un premier mode de réalisation préféré utilise un groupe de réseaux neuronaux (50) de type OU bruités pour implémenter les détecteurs (28) de caractéristiques et la mémoire (40), ainsi que pour obtenir les parties par une segmentation provisoire du signal d'entrée actif (26). Dans un second mode de réalisation préféré, une mémoire sans perte (40) est maintenue séparée des détecteurs (28), et les parties sont constituées des différences entre le signal d'entrée actif (26) et les motifs de comparaison stockés dans la mémoire (40).
Kortge Chris Alan
Mcfadden Fincham
LandOfFree
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