(57)【要約】  画像処理のための方法は、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することを備える。本方法はまた、決定された特徴に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングすることを含む。
2017515189.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理のための方法であって、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングすることと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記複数の記憶された画像のうちの少なくとも１つの画像にラベルを割り当てることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てることをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ラベルが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて割り当てられる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習することをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記グループに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
不特定の名前で前記フォルダに名前を付けることをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２の事前学習された分類器で、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記特定のフォルダ名が、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいてさらに決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新することをさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１６】
既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新することをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートすることをさらに備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項２１】
前記第２のユーザの画像のラベルを作成するために、および前記第２のユーザの分類器を更新するために、クラスタ中心の前記共有されたリストが、前記第２のユーザのクラスタ中心のリストと結合される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
画像処理のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定して、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングする
ように構成される、装置。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数の記憶された画像のうちの少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるようにさらに構成される、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、ラベル付けされている各画像に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習するように構成される、請求項２４に記載の装置。
【請求項２８】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類するように構成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記グループに基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置するように構成される、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、不特定の名前で前記フォルダに名前を付けるように構成される、請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項３０に記載の装置。
【請求項３３】
前記第２の事前学習された分類器が、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記少なくとも１つのプロセッサが、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
前記少なくとも１つのプロセッサが、特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項３０に記載の装置。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新するように構成される、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置するようにさらに構成される、請求項３０に記載の装置。
【請求項３８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項２９に記載の装置。
【請求項３９】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新するように構成される、請求項３８に記載の装置。
【請求項４１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートするように構成される、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項４３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項４２に記載の装置。
【請求項４４】
画像処理のためのコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記プログラムコードがプロセッサによって実行されており、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするためのプログラムコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項４５】
画像処理のための装置であって、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するための手段と、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするための手段と
を備える、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0001]本出願は、２０１４年３月７日に出願された「ＰＨＯＴＯ  ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ」と題する米国仮特許出願第６１／９４９，８５１号の利益を主張し、その開示は、参照によりその全体が本明細書に明示的に組み込まれる。
【０００２】
[0002]本開示のいくつかの態様は、一般にニューラルシステムエンジニアリングに関し、より詳細には、画像のキャプチャされたものの管理を改善するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]人工ニューロン（すなわち、ニューロンモデル）の相互結合されたグループを備え得る人工ニューラルネットワークは、計算デバイスであるか、または計算デバイスによって実行される方法を表す。人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークにおける対応する構造および／または機能を有し得る。しかしながら、人工ニューラルネットワークは、従来の計算技法が厄介、実行不可能または不適切であるいくつかの適用例に革新的で有用な計算技法を提供することができる。人工ニューラルネットワークは観測から関数を推測することができるので、そのようなネットワークは、タスクまたはデータの複雑さが従来の技法による関数の設計を煩わしくする用途において、特に有用である。したがって、画像のキャプチャされたものの管理を改善するために、ニューロモルフィック受信機を提供することが望ましい。
【発明の概要】
【０００４】
[0004]本開示の一態様では、画像処理のための方法が開示される。本方法は、事前学習された（pre-trained）深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することを含む。本方法はまた、決定された特徴に基づいて、記憶された画像の各々をクラスタリングすることを含む。
【０００５】
[0005]本開示の別の態様は、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するための手段を含む装置を対象とする。本装置はまた、決定された特徴に基づいて、記憶された画像の各々をクラスタリングするための手段をさらに含む。
【０００６】
[0006]本開示の別の態様では、画像処理のためのコンピュータプログラム製品が開示される。本コンピュータプログラム製品は、非一時的プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体を有する。本プログラムコードは、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードを含む。本プログラムコードはまた、事前学習された深層畳込みネットワークから、記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードを含む。
【０００７】
[0007]本開示の別の態様は、メモリと、メモリに結合された１つまたは複数のプロセッサとを有する、画像処理のための装置を対象とする。本プロセッサは、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するように構成される。本プロセッサはまた、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するように構成される。
【０００８】
[0008]開示の追加の特徴および利点は、以下で説明される。この開示は、本開示と同じ目的を実行するための他の構造を修正または設計するための基礎として容易に変更され得ることが、当業者によって理解されるべきである。また、添付の特許請求の範囲に記載されるように、そのような等価な構成は本開示の教示から逸脱しないことが、当業者によって理解されるべきである。本開示の特徴と考えられる新規な特徴は、その構成と動作の方法との両方に関して、さらなる目的および利点とともに、添付の図面と関連して考慮されるとき以下の説明からより良く理解されるであろう。しかしながら、図面の各々は単に例示および説明の目的のために提供されているにすぎず、本開示の制限の定義として意図されていないことが、明確には理解されるべきである。
【０００９】
[0009]本開示の特徴、性質、および利点は、同様の参照文字が全体を通して相応して識別する図面を考慮した場合、以下に示される詳細な説明から、より明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】[0010]本開示のいくつかの態様によるニューロンの例示的なネットワークを示す図。
【図２】[0011]本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の処理ユニット（ニューロン）の一例を示す図。
【図３】[0012]本開示のいくつかの態様によるスパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）曲線の一例を示す図。
【図４】[0013]本開示のいくつかの態様による、ニューロンモデルの挙動を定義するための正レジームおよび負レジームの一例を示す図。
【図５Ａ】[0014]本開示の態様による、事前学習された特徴抽出器を使用する自動ソートおよび分類の例の流れ図。
【図５Ｂ】本開示の態様による、事前学習された特徴抽出器を使用する自動ソートおよび分類の例の流れ図。
【図５Ｃ】本開示の態様による、事前学習された特徴抽出器を使用する自動ソートおよび分類の例の流れ図。
【図６】[0015]本開示のある態様による、汎用プロセッサを使用してニューラルネットワークを設計することの例示的な実装形態を示す図。
【図７】[0016]本開示のいくつかの態様による、メモリが個々の分散処理ユニットとインターフェースされ得るニューラルネットワークを設計する例示的な実装形態を示す図。
【図８】[0017]本開示のいくつかの態様による、分散メモリおよび分散処理ユニットに基づいてニューラルネットワークを設計する例示的な実装形態を示す図。
【図９】[0018]本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワークの例示的な実装形態を示す図。
【図１０】[0019]本開示の態様による、画像管理のための方法を示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
[0020]添付の図面に関連して以下に示される詳細な説明は、様々な構成の説明として意図されたものであり、本明細書において説明される概念が実現され得る唯一の構成を表すことを意図されるものではない。詳細な説明は、様々な概念の完全な理解を提供する目的で、具体的な詳細を含む。しかしながら、これらの概念がこれらの具体的な詳細なしで実施され得ることは、当業者にとっては明らかであろう。いくつかの事例では、よく知られている構造および構成要素が、そのような概念を曖昧にするのを避けるために、ブロック図形式で示される。
【００１２】
[0021]本教示に基づいて、本開示の範囲は、本開示の任意の他の態様とは無関係に実装されるにせよ、本開示の任意の他の態様と組み合わされるにせよ、本開示のいかなる態様をもカバーするものであることを、当業者なら諒解されたい。たとえば、記載される態様をいくつ使用しても、装置は実装され得、または方法は実施され得る。さらに、本開示の範囲は、記載される本開示の様々な態様に加えてまたはそれらの態様以外に、他の構造、機能、または構造および機能を使用して実施されるそのような装置または方法をカバーするものとする。開示する本開示のいずれの態様も、請求項の１つまたは複数の要素によって実施され得ることを理解されたい。
【００１３】
[0022]「例示的」という単語は、本明細書では「例、事例、または例示の働きをすること」を意味するために使用される。「例示的」として本明細書で説明するいかなる態様も、必ずしも他の態様よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきであるとは限らない。
【００１４】
[0023]本明細書では特定の態様について説明するが、これらの態様の多くの変形および置換は本開示の範囲内に入る。好ましい態様のいくつかの利益および利点が説明されるが、本開示の範囲は特定の利益、使用、または目的に限定されるものではない。むしろ、本開示の態様は、様々な技術、システム構成、ネットワーク、およびプロトコルに広く適用可能であるものとし、そのうちのいくつかを例として図および好ましい態様についての以下の説明で示す。発明を実施するための形態および図面は、本開示を限定するものではなく説明するものにすぎず、本開示の範囲は添付の特許請求の範囲およびそれの均等物によって定義される。
例示的なニューラルシステム、トレーニングおよび動作
[0024]図１は、本開示のいくつかの態様による、複数のレベルのニューロンをもつ例示的な人工ニューラルシステム１００を示す。ニューラルシステム１００は、シナプス結合のネットワーク１０４（すなわち、フィードフォワード結合）を介してニューロンの別のレベル１０６に結合されたニューロンのあるレベル１０２を有し得る。簡単のために、図１には２つのレベルのニューロンのみが示されているが、ニューラルシステムには、より少ないまたはより多くのレベルのニューロンが存在し得る。ニューロンのいくつかは、ラテラル結合を介して同じ層の他のニューロンに結合し得ることに留意されたい。さらに、ニューロンのいくつかは、フィードバック結合を介して前の層のニューロンに戻る形で結合し得る。
【００１５】
[0025]図１に示すように、レベル１０２における各ニューロンは、前のレベル（図１に図示せず）のニューロンによって生成され得る入力信号１０８を受信し得る。信号１０８は、レベル１０２のニューロンの入力電流を表し得る。この電流は、膜電位を充電するためにニューロン膜上に蓄積され得る。膜電位がそれのしきい値に達すると、ニューロンは、発火し、ニューロンの次のレベル（たとえば、レベル１０６）に転送されるべき出力スパイクを生成し得る。いくつかのモデリング手法では、ニューロンは、信号をニューロンの次のレベルに継続的に転送し得る。この信号は、典型的には膜電位の関数である。そのような挙動は、以下で説明するものなどのアナログおよびデジタル実装形態を含むハードウェアおよび／またはソフトウェアでエミュレートまたはシミュレートされ得る。
【００１６】
[0026]生物学的ニューロンでは、ニューロンが発火するときに生成される出力スパイクは、活動電位と呼ばれる。電気信号は、約１００ｍＶの振幅と約１ｍｓの持続時間とを有する比較的急速で、一時的な神経インパルスである。一連の結合されたニューロンを有するニューラルシステムの特定の実施形態（たとえば、図１におけるあるレベルのニューロンから別のレベルのニューロンへのスパイクの転送）では、あらゆる活動電位が基本的に同じ振幅と持続時間とを有するので、信号における情報は、振幅によってではなく、スパイクの周波数および数、またはスパイクの時間によってのみ表され得る。活動電位によって搬送される情報は、スパイク、スパイクしたニューロン、および他の１つまたは複数のスパイクに対するスパイクの時間によって決定され得る。以下で説明するように、スパイクの重要性は、ニューロン間の接続に適用される重みによって決定され得る。
【００１７】
[0027]図１に示されるように、ニューロンのあるレベルから別のレベルへのスパイクの移動は、シナプス結合（または、単純に「シナプス」）１０４のネットワークを介して達成され得る。シナプス１０４に関して、レベル１０２のニューロンはシナプス前ニューロンと考えられ得、レベル１０６のニューロンはシナプス後ニューロンと考えられ得る。シナプス１０４は、レベル１０２のニューロンから出力信号（すなわち、スパイク）を受信して、調整可能なシナプスの重み
【００１８】
【数１】
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【００１９】
に応じてそれらの信号をスケーリングすることができ、上式で、Ｐはレベル１０２のニューロンとレベル１０６のニューロンとの間のシナプス結合の総数であり、ｉはニューロンレベルの指標である。図１の例では、ｉはニューロンレベル１０２を表し、ｉ＋１は、ニューロンレベル１０６を表す。さらに、スケーリングされた信号は、レベル１０６における各ニューロンの入力信号として合成され得る。レベル１０６におけるあらゆるニューロンは、対応する合成された入力信号に基づいて、出力スパイク１１０を生成し得る。出力スパイク１１０は、シナプス結合の別のネットワーク（図１には図示せず）を使用して、別のレベルのニューロンに転送され得る。
【００２０】
[0028]生物学的シナプスは、シナプス後ニューロンにおける興奮性活動または抑制性（過分極化）活動のいずれかを調停することができ、ニューロン信号を増幅する役目を果たすことができる。興奮性信号は、膜電位を脱分極する（すなわち、静止電位に対して膜電位を増加させる）。しきい値を超えて膜電位を脱分極するために十分な興奮性信号が一定の時間期間内に受信された場合、シナプス後ニューロンに活動電位が生じる。対照的に、抑制性信号は一般に、膜電位を過分極する（すなわち、低下させる）。抑制性信号は、十分に強い場合、興奮性信号のすべてを相殺し、膜電位がしきい値に達するのを防止することができる。シナプス興奮を相殺することに加えて、シナプス抑制は、自然に活発なニューロンに対して強力な制御を行うことができる。自然に活発なニューロンは、たとえば、それのダイナミクスまたはフィードバックに起因するさらなる入力なしにスパイクするニューロンを指す。これらのニューロンにおける活動電位の自然な生成を抑圧することによって、シナプス抑制は、一般にスカルプチャリングと呼ばれる、ニューロンの発火のパターンを形成することができる。様々なシナプス１０４は、望まれる挙動に応じて、興奮性シナプスまたは抑制性シナプスの任意の組合せとして働き得る。
【００２１】
[0029]ニューラルシステム１００は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、またはそれらの任意の組合せによってエミュレートされ得る。ニューラルシステム１００は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御、および似ているなど、かなりの適用範囲において利用され得る。ニューラルシステム１００における各ニューロンは、ニューロン回路として実装され得る。出力スパイクを開始するしきい値まで充電されるニューロン膜は、たとえば、そこを通って流れる電流を積分するキャパシタとして実装され得る。
【００２２】
[0030]一態様では、キャパシタは、ニューロン回路の電流積分デバイスとして除去され得、その代わりにより小さいメモリスタ（memristor）要素が使用され得る。この手法は、ニューロン回路において、ならびにかさばるキャパシタが電流積分器として利用される様々な他の適用例において適用され得る。さらに、シナプス１０４の各々は、メモリスタ要素に基づいて実装され得、シナプス重みの変化は、メモリスタ抵抗の変化に関係し得る。ナノメートルの特徴サイズのメモリスタを用いると、ニューロン回路およびシナプスの面積が大幅に低減され得、それによって、大規模なニューラルシステムハードウェア実装形態の実装がより実用的になり得る。
【００２３】
[0031]ニューラルシステム１００をエミュレートするニューラルプロセッサの機能は、ニューロン間の結合の強さを制御し得る、シナプス結合の重みに依存し得る。シナプス重みは、パワーダウン後にプロセッサの機能を維持するために、不揮発性メモリに記憶され得る。一態様では、シナプス重みメモリは、主たるニューラルプロセッサチップとは別個の外部チップ上に実装され得る。シナプス重みメモリは、交換可能メモリカードとしてニューラルプロセッサチップとは別個にパッケージ化され得る。これは、ニューラルプロセッサに多様な機能を提供することができ、特定の機能は、ニューラルプロセッサに現在取り付けられているメモリカードに記憶されたシナプス重みに基づき得る。
【００２４】
[0032]図２は、本開示のいくつかの態様による、計算ネットワーク（たとえば、ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）の処理ユニット（たとえば、ニューロンまたはニューロン回路）２０２の例示的な図２００を示す。たとえば、ニューロン２０２は、図１のレベル１０２のニューロンおよび１０６のニューロンのうちのいずれかに対応し得る。ニューロン２０２は、ニューラルシステムの外部にある信号、または同じニューラルシステムの他のニューロンによって生成された信号、またはその両方であり得る、複数の入力信号２０４1〜２０４Nを受信し得る。入力信号は、電流、コンダクタンス、電圧、実数値および／または複素数値であり得る。入力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値を備え得る。これらの入力信号は、調整可能なシナプス重み２０６1〜２０６N（ｗ1〜ｗN）に従って信号をスケーリングするシナプス結合を通してニューロン２０２に伝えられ得、Ｎはニューロン２０２の入力接続の総数であり得る。
【００２５】
[0033]ニューロン２０２は、スケーリングされた入力信号を合成し、合成された、スケーリングされた入力を使用して、出力信号２０８（すなわち、信号ｙ）を生成し得る。出力信号２０８は、電流、コンダクタンス、電圧、実数値および／または複素数値であり得る。出力信号は、固定小数点表現または浮動小数点表現をもつ数値であり得る。出力信号２０８は、次いで、同じニューラルシステムの他のニューロンへの入力信号として、または同じニューロン２０２への入力信号として、またはニューラルシステムの出力として伝達され得る。
【００２６】
[0034]処理ユニット（ニューロン）２０２は電気回路によってエミュレートされ得、それの入力接続および出力接続は、シナプス回路をもつ電気接続によってエミュレートされ得る。処理ユニット２０２ならびにそれの入力接続および出力接続はまた、ソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。処理ユニット２０２はまた、電気回路によってエミュレートされ得るが、それの入力接続および出力接続はソフトウェアコードによってエミュレートされ得る。一態様では、計算ネットワーク中の処理ユニット２０２はアナログ電気回路であり得る。別の態様では、処理ユニット２０２はデジタル電気回路であり得る。さらに別の態様では、処理ユニット２０２は、アナログ構成要素とデジタル構成要素の両方をもつ混合信号電気回路であり得る。計算ネットワークは、上述の形態のいずれかにおける処理ユニットを含み得る。そのような処理ユニットを使用した計算ネットワーク（ニューラルシステムまたはニューラルネットワーク）は、たとえば画像およびパターン認識、機械学習、モータ制御など、かなりの適用範囲において利用され得る。
【００２７】
[0035]ニューラルネットワークをトレーニングする過程で、シナプス重み（たとえば、図１の重み
【００２８】
【数２】
2017515189.tif 000004
【００２９】
および／または図２の重み２０６1〜２０６N）がランダム値により初期化され得、学習ルールに従って増加または減少し得る。学習ルールの例は、これに限定されないが、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）学習ルール、Ｈｅｂｂ則、Ｏｊａ則、Ｂｉｅｎｅｎｓｔｏｃｋ−Ｃｏｐｐｅｒ−Ｍｕｎｒｏ（ＢＣＭ）則等を含むことを当業者は理解するだろう。いくつかの態様では、重みは、２つの値のうちの１つに安定または収束し得る（すなわち、重みの双峰分布）。この効果が利用されて、シナプス重みごとのビット数を低減し、シナプス重みを記憶するメモリとの間の読取りおよび書込みの速度を上げ、シナプスメモリの電力および／またはプロセッサ消費量を低減し得る。
シナプスタイプ
[0036]ニューラルネットワークのハードウェアおよびソフトウェアモデルでは、シナプス関係機能の処理がシナプスタイプに基づき得る。シナプスタイプは、非塑性シナプス（non-plastic synapse）（重みおよび遅延の変化がない）、可塑性シナプス（重みが変化し得る）、構造遅延可塑性シナプス（重みおよび遅延が変化し得る）、完全可塑性シナプス（重み、遅延および結合性が変化し得る）、およびそれの変形（たとえば、遅延は変化し得るが、重みまたは結合性の変化はない）であり得る。複数のタイプの利点は、処理が再分割され得ることである。たとえば、非塑性シナプスは、可塑性機能を使用しないで実行される場合がある（またはそのような機能が完了するのを待つ）。同様に、遅延および重み可塑性は、一緒にまたは別々に、順にまたは並列に動作し得る動作に再分割され得る。異なるタイプのシナプスは、適用される異なる可塑性タイプの各々の異なるルックアップテーブルまたは式およびパラメータを有し得る。したがって、本方法は、シナプスのタイプについての関連する表、式、またはパラメータにアクセスする。
【００３０】
[0037]スパイクタイミング依存構造可塑性がシナプス可塑性とは無関係に実行され得るという事実のさらなる含意がある。構造可塑性は、重みの大きさに変化がない場合（たとえば、重みが最小値または最大値に達したか、あるいはそれが何らかの他の理由により変更されない場合）ｓ構造可塑性（すなわち、遅延量の変化）は前後スパイク時間差（pre-post spike time difference）の直接関数であり得ても実行され得る。代替的に、構造可塑性は、重み変化量に応じて、または重みもしくは重み変化の限界に関係する条件に基づいて設定され得る。たとえば、重み変化が生じたとき、または重みが最大値になるのではなく、重みがゼロに達した場合のみ、シナプス遅延が変化し得る。しかしながら、これらのプロセスが並列化され、メモリアクセスの数および重複を低減し得るように、独立した機能を有することが有利であり得る。
シナプス可塑性の決定
[0038]神経可塑性（または単に「可塑性」）は、脳内のニューロンおよびニューラルネットワークがそれらのシナプス結合と挙動とを新しい情報、感覚上の刺激、発展、損傷または機能不全に応答して変える能力である。可塑性は、生物学における学習および記憶にとって、また計算論的神経科学およびニューラルネットワークにとって重要である。（たとえば、Ｈｅｂｂ則理論による）シナプス可塑性、スパイクタイミング依存可塑性（ＳＴＤＰ）、非シナプス可塑性、活性依存可塑性、構造可塑性および恒常的可塑性など、様々な形の可塑性が研究されている。
【００３１】
[0039]ＳＴＤＰは、ニューロン間のシナプス結合の強さを調整する学習プロセスである。結合強度は、特定のニューロンの出力スパイクおよび受信入力スパイク（すなわち、活動電位）の相対的タイミングに基づいて調整される。ＳＴＤＰプロセスの下で、あるニューロンに対する入力スパイクが、平均して、そのニューロンの出力スパイクの直前に生じる傾向がある場合、長期増強（ＬＴＰ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか強くなる。一方、入力スパイクが、平均して、出力スパイクの直後に生じる傾向がある場合、長期抑圧（ＬＴＤ）が生じ得る。その場合、その特定の入力はいくらか弱くなるので、「スパイクタイミング依存可塑性」と呼ばれる。したがって、シナプス後ニューロンの興奮の原因であり得る入力は、将来的に寄与する可能性がさらに高くなる一方、シナプス後スパイクの原因ではない入力は、将来的に寄与する可能性が低くなる。結合の初期セットのサブセットが残る一方で、その他の部分の影響がわずかなレベルまで低減されるまで、このプロセスは続く。
【００３２】
[0040]ニューロンは一般に出力スパイクを、それの入力の多くが短い期間内に生じる（すなわち、出力をもたらすのに十分な累積がある）ときに生成するので、通常残っている入力のサブセットは、時間的に相関する傾向のあった入力を含む。さらに、出力スパイクの前に生じる入力は強化されるので、最も早い十分に累積的な相関指示を提供する入力は結局、ニューロンへの最終入力となる。
【００３３】
[0041]ＳＴＤＰ学習ルールは、シナプス前ニューロンのスパイク時間ｔpreとシナプス後ニューロンのスパイク時間ｔpostとの間の時間差（すなわち、ｔ＝ｔpost−ｔpre）に応じて、シナプス前ニューロンをシナプス後ニューロンに結合するシナプスのシナプス重みを効果的に適合させ得る。ＳＴＤＰの通常の公式化は、時間差が正である（シナプス前ニューロンがシナプス後ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを増加させ（すなわち、シナプスを増強し）、時間差が負である（シナプス後ニューロンがシナプス前ニューロンの前に発火する）場合にシナプス重みを減少させる（すなわち、シナプスを抑制する）ことである。
【００３４】
[0042]ＳＴＤＰプロセスでは、経時的なシナプス重みの変化は通常、以下の式によって与えられるように、指数関数的減衰を使用して達成され得る。
【００３５】
【数３】
2017515189.tif 000005
【００３６】
ここで、ｋ+およびｋ-τsign(Δt)はそれぞれ、正の時間差および負の時間差の時間定数であり、ａ+およびａ-は対応するスケーリングの大きさであり、μは正の時間差および／または負の時間差に適用され得るオフセットである。
【００３７】
[0043]図３は、ＳＴＤＰによる、シナプス前スパイクおよびシナプス後スパイクの相対的タイミングに応じたシナプス重み変化の例示的な図３００を示す。シナプス前ニューロンがシナプス後ニューロンの前に発火する場合、グラフ３００の部分３０２に示すように、対応するシナプス重みは増加し得る。この重み増加は、シナプスのＬＴＰと呼ばれ得る。グラフ部分３０２から、シナプス前スパイク時間とシナプス後スパイク時間との間の時間差に応じて、ＬＴＰの量がほぼ指数関数的に減少し得ることが観測され得る。グラフ３００の部分３０４に示すように、発火の逆の順序は、シナプス重みを減少させ、シナプスのＬＴＤをもたらし得る。
【００３８】
[0044]図３のグラフ３００に示すように、ＳＴＤＰグラフのＬＴＰ（原因）部分３０２に負のオフセットμが適用され得る。ｘ軸の交差３０６のポイント（ｙ＝０）は、層ｉ−１からの原因入力の相関を考慮して、最大タイムラグと一致するように構成され得る。フレームベースの入力（すなわち、スパイクまたはパルスを備える特定の持続時間のフレームの形態である入力）の場合、オフセット値μは、フレーム境界を反映するように計算され得る。直接的にシナプス後電位によってモデル化されるように、またはニューラル状態に対する影響の点で、フレームにおける第１の入力スパイク（パルス）が経時的に減衰することが考慮され得る。フレームにおける第２の入力スパイク（パルス）が特定の時間フレームの相関したまたは関連したものと考えられる場合、フレームの前および後の関連する時間は、その時間フレーム境界で分離され、関連する時間の値が異なり得る（たとえば、１つのフレームよりも大きい場合は負、１つのフレームよりも小さい場合は正）ように、ＳＴＤＰ曲線の１つまたは複数の部分をオフセットすることによって、可塑性の点で別様に扱われ得る。たとえば、曲線が、フレーム時間よりも大きい前後の時間で実際にゼロよりも下になり、結果的にＬＴＰの代わりにＬＴＤの一部であるようにＬＴＰをオフセットするために負のオフセットμが設定され得る。
ニューロンモデルおよび演算
[0045]有用なスパイキングニューロンモデルを設計するための一般的原理がいくつかある。良いニューロンモデルは、２つの計算レジーム、すなわち、一致検出および関数計算の点で豊かな潜在的挙動を有し得る。その上、良いニューロンモデルは、時間コーディングを可能にするための２つの要素を有する必要がある：入力の到着時間は出力時間に影響を与え、一致検出は狭い時間ウィンドウを有し得る。最終的に、計算上魅力的であるために、良いニューロンモデルは、連続時間に閉形式解と、ニアアトラクター（near attractor）と鞍点とを含む安定した挙動とを有し得る。言い換えれば、有用なニューロンモデルは、実用的なニューロンモデルであり、豊かで、現実的で、生物学的に一貫した挙動をモデル化するために使用され得、神経回路のエンジニアリングとリバースエンジニアリングの両方を行うために使用され得るニューロンモデルである。
【００３９】
[0046]ニューロンモデルは事象、たとえば入力の到着、出力スパイク、または内部的であるか外部的であるかを問わず他の事象に依存し得る。豊かな挙動レパートリーを実現するために、複雑な挙動を示すことができる状態機械が望まれ得る。入力寄与（ある場合）とは別個の事象の発生自体が状態機械に影響を与え、事象の後のダイナミクスを制限し得る場合、システムの将来の状態は、単なる状態および入力の関数ではなく、むしろ状態、事象および入力の関数である。
【００４０】
[0047]一態様では、ニューロンｎは、下記のダイナミクスによって決定される膜電圧ｖn（ｔ）によるスパイキングリーキー積分発火ニューロンとしてモデル化され得る。
【００４１】
【数４】
2017515189.tif 000006
【００４２】
ここでαおよびβは、パラメータであり、ｗm,nは、シナプス前ニューロンｍをシナプス後ニューロンｎに結合するシナプスのシナプス重みであり、ｙm（ｔ）は、ニューロンｎの細胞体に到着するまでΔｔm,nに従って樹状遅延または軸索遅延によって遅延し得るニューロンｍのスパイキング出力である。
【００４３】
[0048]シナプス後ニューロンへの十分な入力が達成された時間からシナプス後ニューロンが実際に発火する時間までの遅延があることに留意されたい。イジケヴィッチの単純モデルなど、動的スパイキングニューロンモデルでは、脱分極しきい値ｖtとピークスパイク電圧ｖpeakとの間に差がある場合、時間遅延が生じ得る。たとえば、単純モデルでは、電圧および復元のための１対の微分方程式、すなわち、
【００４４】
【数５】
2017515189.tif 000007
【００４５】
【数６】
2017515189.tif 000008
【００４６】
によってニューロン細胞体ダイナミクス（neuron soma dynamics）が決定され得る。ここでｖは膜電位であり、ｕは、膜復元変数であり、ｋは、膜電位ｖの時間スケールを記述するパラメータであり、ａは、復元変数ｕの時間スケールを記述するパラメータであり、ｂは、膜電位ｖのしきい値下変動に対する復元変数ｕの感度を記述するパラメータであり、ｖrは、膜静止電位であり、Ｉは、シナプス電流であり、Ｃは、膜のキャパシタンスである。このモデルによれば、ニューロンはｖ＞ｖpeakのときにスパイクすると定義される。
Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ  Ｃｏｌｄモデル
[0049]Ｈｕｎｚｉｎｇｅｒ  Ｃｏｌｄニューロンモデルは、豊かな様々な神経挙動を再生し得る最小二重レジームスパイキング線形動的モデルである。モデルの１次元または２次元の線形ダイナミクスは２つのレジームを有することができ、時間定数（および結合）はレジームに依存し得る。しきい値下レジームでは、時間定数は、慣例により負であり、一般に生物学的に一貫した線形方式で静止状態に細胞を戻す役目を果たすリーキーチャネルダイナミクスを表す。しきい値上レジームにおける時間定数は、慣例により正であり、一般にスパイク生成のレイテンシを生じさせる一方でスパイク状態に細胞を駆り立てる反リーキーチャネルダイナミクスを反映する。
【００４７】
[0050]図４に示すように、モデル４００のダイナミクスは２つの（またはそれよりも多くの）レジームに分割され得る。これらのレジームは、負のレジーム（ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｒｅｇｉｍｅ）４０２（ｌｅａｋｙ−ｉｎｔｅｇｒａｔｅ−ａｎｄ−ｆｉｒｅ（ＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように、交換可能にＬＩＦレジームとも呼ばれる）、および正のレジーム（ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒｅｇｉｍｅ）４０４（ａｎｔｉ−ｌｅａｋｙ−ｉｎｔｅｇｒａｔｅ−ａｎｄ−ｆｉｒｅ（ＡＬＩＦ）ニューロンモデルと混同されないように、交換可能にＡＬＩＦレジームとも呼ばれる）と呼ばれ得る。負レジーム４０２では、状態は将来の事象の時点における静止（ｖ-）の傾向がある。この負レジームでは、モデルは一般に、時間的入力検出特性と他のしきい値下挙動とを示す。正レジーム４０４では、状態はスパイキング事象（ｖs）の傾向がある。この正レジームでは、モデルは、後続の入力事象に応じてスパイクにレイテンシを生じさせるなどの計算特性を示す。事象の点からのダイナミクスの公式化およびこれら２つのレジームへのダイナミクスの分離は、モデルの基本的特性である。
【００４８】
[0051]線形二重レジーム２次元ダイナミクス（状態ｖおよびｕの場合）は、慣例により次のように定義され得る。
【００４９】
【数７】
2017515189.tif 000009
【００５０】
【数８】
2017515189.tif 000010
【００５１】
ここでｑρおよびｒは、結合のための線形変換変数である。
【００５２】
[0052]シンボルρは、ダイナミクスレジームを示すためにここで使用され、特定のレジームの関係を論述または表現するときに、それぞれ負レジームおよび正レジームについて符号「−」または「＋」にシンボルρを置き換える慣例がある。
【００５３】
[0053]モデル状態は、膜電位（電圧）ｖおよび復元電流ｕによって定義される。基本形態では、レジームは基本的にモデル状態によって決定される。正確で一般的な定義の微妙だが重要な側面があるが、差し当たり、モデルが、電圧ｖがしきい値（ｖ+）を上回る場合に正レジーム４０４にあり、そうでない場合に負レジーム４０２にあると考える。
【００５４】
[0054]レジーム依存時間定数は、負レジーム時間定数であるτ-と正レジーム時間定数であるτ+とを含む。復元電流時間定数τuは通常、レジームから独立している。便宜上、τuと同様に、指数およびτ+が一般に正となる正レジームの場合に、電圧発展（voltage evolution）に関する同じ表現が使用され得るように、減衰を反映するために負の量として負レジーム時間定数τ-が一般に指定される。
【００５５】
[0055]２つの状態要素のダイナミクスは、事象において、ヌルクラインから状態をオフセットする変換によって結合され得、ここで変換変数は、
【００５６】
【数９】
2017515189.tif 000011
【００５７】
【数１０】
2017515189.tif 000012
【００５８】
であり、δ、ε、βおよびｖ-、ｖ+はパラメータである。ｖρのための２つの値は、２つのレジームのための参照電圧のベースである。パラメータｖ-は、負レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、負レジームにおいてｖ-に減衰する。パラメータｖ+は、正レジームのためのベース電圧であり、膜電位は一般に、正レジームにおいてｖ+から離れる傾向となる。
【００５９】
[0056]ｖおよびｕのためのヌルクラインは、それぞれ変換変数ｑρおよびｒの負によって与えられる。パラメータδは，ｕヌルクラインの傾きを制御するスケール係数である。パラメータεは通常、−ｖ-に等しく設定される。パラメータβは、両方のレジームにおいてｖヌルクラインの傾きを制御する抵抗値である。τρ時間定数パラメータは、指数関数的減衰だけでなく、各レジームにおいて別個にヌルクラインの傾きを制御する。
【００６０】
[0057]モデルは、電圧ｖが値ｖsに達したときにスパイクするように定義され得る。続いて、状態は（スパイク事象と同じ１つのものであり得る）リセット事象でリセットされ得る。
【００６１】
【数１１】
2017515189.tif 000013
【００６２】
【数１２】
2017515189.tif 000014
【００６３】
ここで、
【００６４】
【数１３】
2017515189.tif 000015
【００６５】
およびΔｕはパラメータである。リセット電圧
【００６６】
【数１４】
2017515189.tif 000016
【００６７】
は通常、ｖ-にセットされる。
【００６８】
[0058]瞬時結合（momentary coupling）の原理によって、状態について（また、単一の指数項による）だけではなく、特定の状態に到達するまでの時間についても、閉形式解が可能である。近い形式状態解は、次のとおりである。
【００６９】
【数１５】
2017515189.tif 000017
【００７０】
【数１６】
2017515189.tif 000018
【００７１】
[0059]したがって、モデル状態は、入力（シナプス前スパイク）または出力（シナプス後スパイク）などの事象に伴ってのみ更新され得る。また、演算が（入力があるか、出力があるかを問わず）任意の特定の時間に実行され得る。
【００７２】
[0060]その上、瞬時結合原理によって、反復的技法または数値解法（たとえば、オイラー数値解法）なしに、特定の状態に到達する時間が事前に決定され得るように、シナプス後スパイクの時間が予想され得る。前の電圧状態ｖ0を踏まえ、電圧状態ｖfに到達するまでの時間遅延は、次の式によって与えられる。
【００７３】
【数１７】
2017515189.tif 000019
【００７４】
[0061]スパイクが、電圧状態ｖがｖsに到達する時間に生じると定義される場合、電圧が所与の状態ｖにある時間から測定されたスパイクが生じるまでの時間量、または相対的遅延に関する閉形式解は、次のとおりである。
【００７５】
【数１８】
2017515189.tif 000020
【００７６】
ここで、
【００７７】
【数１９】
2017515189.tif 000021
【００７８】
は通常、パラメータｖ+にセットされるが、他の変形も可能であり得る。
【００７９】
[0062]モデルダイナミクスの上記の定義は、モデルが正レジームにあるか、それとも負レジームにあるかに依存する。上述のように、結合およびレジームρは、事象に伴って計算され得る。状態の伝搬のために、レジームおよび結合（変換）変数は、最後の（前の）事象の時間における状態に基づいて定義され得る。続いてスパイク出力時間を予想するために、レジームおよび結合変数は、次の（最新の）事象の時間における状態に基づいて定義され得る。
【００８０】
[0063]Ｃｏｌｄモデルの、適時にシミュレーション、エミュレーションまたはモデルを実行するいくつかの可能な実装形態がある。これは、たとえば、事象更新モード、ステップ事象更新モード、およびステップ更新モードを含む。事象更新は、（特定の瞬間における）事象または「事象更新」に基づいて状態が更新される更新である。ステップ更新は、間隔（たとえば、１ｍｓ）をおいてモデルが更新される更新である。これは必ずしも、反復的技法または数値解法を利用するとは限らない。また、事象がステップもしくはステップ間で生じる場合または「ステップ事象」更新によってモデルを更新するのみによって、ステップベースのシミュレータにおいて限られた時間分解能で事象ベースの実装形態が可能である。
画像管理
[0064]カメラ付き電話およびデジタルカメラの出現により、ユーザは増加した数の画像をキャプチャすることができる。たとえば、カメラ付き電話は、休暇中、またはコンサートなどのイベントで、増加した数の画像をキャプチャすることができる。さらに、バーストモードなどのカメラ機能もまた、キャプチャされる画像の数を増加する。したがって、改善された画像管理システムを提供する必要がある。
【００８１】
[0065]従来の画像管理システムは、検出された顔、ならびに／あるいは、画像がキャプチャされた時間、画像がキャプチャされた場所、ファイルサイズ、メディアタイプ（たとえば、ｊｐｇ、ｂｍｐ、またはｐｎｇ）、写真レーティング、写真タグ、および／または画像ビューの数などの利用可能なメタデータに基づいて画像をソートする。本開示のある態様は、画像の特性に基づいて画像をソートすることによる画像管理を改善するために、深層畳込みニューラルネットワーク（ＤＣＮ）学習モジュールを対象とする。ソートされた画像は、割り当てられたクラスタから決定されたラベルに基づいて特定のフォルダ内に配置され得る。
【００８２】
[0066]本開示の一態様は、深層畳込みネットワーク特徴抽出器などの学習された深層ニューラルネットワーク特徴抽出器と、多層パーセプトロンなどの学習されたニューラルネットワーク分類器とを対象とする。一構成では、深層畳込みネットワークは、バックプロパゲーション（back propagation）を使用して様々なクラスラベルを含む画像で指定および事前学習される。さらに、分類器を形成する最上層は、画像ごとの特徴ベクトルを取得するために除去される。すなわち、特徴ベクトルは、深層畳込みネットワークの層から出力される。より具体的には、層は深層畳込みネットワークの最上層の前にある。
【００８３】
[0067]一構成では、特徴抽出器ネットワークは、１つまたは複数の画像セット上で事前学習される。さらに、本構成では、特徴抽出器ネットワークは、デバイスに記憶された画像から関連する特徴を抽出する。一構成では、画像ごとに特徴ベクトルの１つのセットが抽出される。
【００８４】
[0068]さらに、ｋ平均法クラスタリングを使用する、またはｇ平均法クラスタリングを使用するなど、クラスタリングシステムを使用して特徴ベクトルがクラスタリングされる。ｋ平均法クラスタリングでは、所望のクラスタの数が指定される。ｇ平均法クラスタリングでは、データ入力に基づいてクラスタの数が決定される。この構成では、特徴ベクトルがクラスタに割り当てられる。したがって、クラスタ中心のセットは画像のセットに対応するように形成され得る。画像は、上述のクラスタ値を含むように更新されたメタタグを有し得る。特徴ベクトルのセットに基づいて実行されるクラスタリングは、教師なしクラスタリングと呼ばれ得る。
【００８５】
[0069]したがって、本開示の態様によれば、記憶された画像は、特徴抽出器ネットワークを介して識別されたカテゴリに基づいてクラスタに分類される。より具体的には、各画像は、識別された特徴に基づいて特定のクラスタに関連付けられる。一構成では、各画像は１つのクラスタに関連付けられる。もちろん、態様はまた、複数のクラスタに関連付けられるべき画像のためにも企図される。さらに、特徴抽出器ネットワークは、デバイス上にあってもよく、クラウドベースでもよく、および／または外部デバイス上にあってもよい。
【００８６】
[0070]さらに、特徴ベクトルのクラスタの中心への距離に基づいて、画像ごとにラベルが割り当てられる。すなわち、クラスタ中心のセットを形成した後、最も近いクラスタ中心に基づいて画像がラベル付けされ得る。たとえば、クラスタ中心から一定の距離内の画像は、特定のラベルを与えられ得る。たとえば、距離が無限遠である場合、クラスタに対応するすべての画像は特定のラベルを与えられることになる。代替的に、または追加で、クラスタに関連付けられる画像の一定の割合は、特定のラベルを割り当てられ得る。すなわち、一定の割合などのしきい値までのいくつかの画像は、特定のラベルを割り当てられ得る。
【００８７】
[0071]さらに、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）分類器または多層パーセプトロンなどの分類器は、新しい分類境界を決定するために割り当てられたラベルを使用するように指定され得る。たとえば、分類器は、第１のクラスタを建物クラスタとして、第２のクラスタを動物クラスタとして、第３のクラスタを夕日クラスタとしてラベル付けし得る。別の構成では、特徴抽出器ネットワークは、必要に応じて、クラスタと、クラスタのユーザラベルとを生成する。
【００８８】
[0072]画像は、新しい分類境界に応じて再ソートされる。具体的には、ラベル付けされた画像が、学習された分類器に基づいて、深層畳込みネットワーク特徴ベクトルに基づいて分類される。学習された分類器で画像を分類した後、画像はフォルダにソートされ得るので、分類あたり１つのフォルダがある。一構成では、画像は分類器に基づいてグループに割り当てられ得、また画像はグループに基づいてフォルダ内に配置され得る。
【００８９】
[0073]一構成では、第２の学習された分類器は、クラスラベルのセットの特徴ベクトルのセット上で、オフラインで学習される。具体的には、各フォルダに初期ラベルが与えられるように、第２の学習された分類器にクラスタ中心が入力され得る。
【００９０】
[0074]さらに、ユーザは、フォルダ内の画像に基づいて、デフォルトまたは初期フォルダの名前を変更し得る。さらに、画像がクラスタ中心からのしきい値距離を超えている場合がある、および／または、ラベル付けされるために選択された画像の指定された割合内にない場合があるので、いくつかの画像はラベル付けされ得ない。したがって、ユーザはまた、ラベル付けされていない画像を特定のフォルダ内に配置し得る。追加で、または代替的に、ユーザは、ラベル付けされていない画像に基づいて特定のフォルダに再ラベル付けし得る。したがって、学習された分類器に基づいて実行されるラベル付けおよび分類は、教師ありクラスタリングと呼ばれ得る。
【００９１】
[0075]一態様では、教師あり学習では、クラスタ内のすべての画像がラベル付けされるとは限らない。むしろ、指定された距離ｄ内の画像だけ、またはｎ個の最も近いだけ、あるいはｐパーセントの最も近いものだけがラベル付けされる。次いで、これらの画像は教師あり分類器学習のために使用される。そのような画像は「強い（strong）」ラベルと呼ばれ得る。
【００９２】
[0076]すなわち、一構成では、ユーザはクラスタ内の画像を閲覧して、花の画像などの第１のタイプの画像が第１のクラスタ内にあり、人々の画像などの第２のタイプの画像が第２のクラスタ内にあり建物の画像などの第３のタイプの画像が第３のクラスタ内にあると決定し得る。画像のクラスタは、記憶された画像のタイプにカスタマイズされて、ユーザの嗜好に対応する。依然として、ユーザはクラスタにラベル付けする、および／またはクラスタの内容を修正することができる。
【００９３】
[0077]たとえば、建物の画像を含むクラスタはまた、人々の画像を含み得る。ユーザは、人の画像は人々の画像のためのクラスタ内に属するべきであると決定し得、続いて画像を建物クラスタから人々クラスタに移動し得る。一構成では、画像の再分類に基づいて、深層畳込みネットワークはユーザの嗜好を学習する。すなわち、ｋ平均法クラスタリングが微調整され得る。より具体的には、多層パーセプトロン分類器またはサポートベクトルマシン分類器などの分類器は、移動された画像だけに再ラベル付けするために実行され得る。
【００９４】
[0078]さらに、ユーザは、ユーザの嗜好に基づいて、画像を事前に割り当てられたクラスタから別のクラスタに移動し得る。すなわち、ユーザは画像を再分類し得、再分類は類似の画像カテゴリを含む他のクラスタを修正し得る。具体的には、クラスタは、ニューラルネットワーク分類器のリアルタイム学習に基づいて修正され得る。
【００９５】
[0079]たとえば、画像が識別されたカテゴリに基づいてクラスタリングされた後、ユーザは、花の画像が第１のクラスタ内にあり、人々の画像が第２のクラスタ内にあり、建物の画像が第３のクラスタ内にあると決定し得る。３つのクラスタは、ユーザによってキャプチャされた画像のタイプにカスタムであってもよく、および／またはユーザの嗜好に基づいてもよい。さらに、ユーザは、カテゴリまたはユーザ嗜好に基づいてクラスタにラベル付けし得る。さらに、この例では、ユーザは、人々のクラスタなどの１つのクラスタ内の１つまたは複数の画像は、建物のクラスタなどの別のクラスタの方により適合し得ることに気づき得る。したがって、ユーザは、１つまたは複数の画像をあるクラスタから別のクラスタに移動し得る。
【００９６】
[0080]したがって、一構成では、この例に基づいて、ニューラルネットワークは、あるクラスタから別のクラスタへの１つまたは複数の画像の移動に基づいてユーザ嗜好を学習する。学習された嗜好は、後続のカテゴリ化および／またはクラスタリングのために使用され得る。さらに、学習された嗜好はまた、様々なクラスタ内にすでに配置された画像を再ソートするために使用され得る。
【００９７】
[0081]別の構成では、ユーザは、ユーザが指定したカテゴリに応じて画像が再ソートされるように、１つまたは複数の新しいカテゴリを指定する、および／または既存のカテゴリを修正する。さらに、ユーザは、既存のカテゴリを修正した後、再分類されるべき画像のうちの１つまたは複数を選択し得る。この構成では、カテゴリ化された画像は、ニューラルネットワーク分類器のリアルタイム学習に基づいて再ソートされる。
【００９８】
[0082]前の例に基づいて、花の画像は第１のフォルダ内にあり、人々の画像は第２のフォルダ内にあり、建物の画像は第３のフォルダ内にある。この例では、ユーザは夕日の画像のための第４のフォルダを作成し得、また夕日の画像のうちの１つまたは複数を他のフォルダから第４のフォルダに移動し得る。この構成では、ニューラルネットワークは、新たに生成されたフォルダ、および／またはあるフォルダから新たに作成されたフォルダへの１つまたは複数の画像の移動に基づいて、ユーザ嗜好を学習する。さらに、学習された嗜好は、後続のカテゴリ化および／またはクラスタリングのために使用され得る。学習された嗜好はまた、様々なフォルダ内にすでに配置された画像を再ソートするために使用され得る。
【００９９】
[0083]別の例として、ユーザは、フォルダのうちの１つまたは複数に再ラベル付けし得る。たとえば、ユーザは、花フォルダは花、公園、川、および／または他のタイプの葉の画像を含むと決定し得る。したがって、この例では、ユーザは第１のフォルダのラベルを花から自然などの別のラベルに変更し得る。さらに、ユーザは１つまたは複数の画像を他のフォルダから自然フォルダに移動し得る。追加で、または代替的に、ユーザはまた、１つまたは複数の画像を自然フォルダから別のフォルダに移動し得る。この構成では、ニューラルネットワークは、フォルダの再ラベル付け、および／またはあるフォルダから再ラベル付けされたフォルダへの１つまたは複数の画像の移動に基づいて、ユーザ嗜好を学習する。さらに、学習された嗜好は、後続のカテゴリ化および／またはクラスタリングのために使用され得る。学習された嗜好はまた、様々なフォルダ内にすでに配置された画像を再ソートするために使用され得る。
【０１００】
[0084]別の構成では、ユーザは、ユーザが指定した画像カテゴリを他のユーザと共有し得る。したがって、他のユーザの画像は、共有されるユーザが指定した画像カテゴリに基づいて、元のユーザと同じ方法でソートされ得る。ユーザはプライマリユーザと呼ばれ得、他のユーザはセカンダリユーザと呼ばれ得る。
【０１０１】
[0085]たとえば、前述のように、プライマリユーザは夕日のための第４のラベルを作成し得る。追加で、または代替的に、前の例では、プライマリユーザは花カテゴリを自然カテゴリとして再ラベル付けし得る。さらに、この構成では、プライマリユーザは新しいカテゴリおよび／または再ラベル付けされたカテゴリを１人または複数のセカンダリユーザと共有する。さらに、この構成では、セカンダリユーザに関連付けられる各ニューラルネットワークは、新しいフォルダおよび／または再ラベル付けされたフォルダについてのプライマリユーザの嗜好を学習し得る。追加で、または代替的に、セカンダリユーザに関連付けられる各ニューラルネットワークはまた、新しいフォルダの作成および／またはフォルダの再ラベル付けの後、あるフォルダから別のフォルダへの画像の移動に基づいてプライマリユーザの嗜好を学習し得る。さらに、学習された嗜好は、第２のユーザの画像のための後続のカテゴリ化および／またはクラスタリングのために使用され得る。学習された嗜好はまた、第２のユーザの様々なフォルダ内にすでに配置された画像を再ソートするために使用され得る。
【０１０２】
[0086]前述のように、本開示の態様は、記憶された画像の管理を改善することを対象とする。すなわち、記憶された画像が、識別されたカテゴリに基づいてフォルダのセットに自動的にソートされる。例として、ユーザは画像のグループを選択して、画像をソートするためにボタンまたはキーを選択し得る。
【０１０３】
[0087]図５Ａは、本開示のある態様による、事前学習された特徴抽出器を使用する自動ソートおよび分類の例の流れ図を示す。図５Ａに示されるように、ブロック５０２で、初期画像のセットが特徴抽出器を備えた事前学習された深層畳込みネットワークに入力される。前述のように、深層畳込みネットワークは、バックプロパゲーションを使用して様々なクラスラベルを含む画像で事前学習される。さらに、分類器を形成する最上層は、画像ごとの特徴ベクトルを取得するために除去される。したがって、図５Ａに示されるように、ブロック５０４で、深層畳込みネットワークの層から特徴ベクトルのセットが出力される。具体的には、画像ごとに１つの特徴ベクトルが出力され得る。
【０１０４】
[0088]さらに、図５Ａに示されるように、ブロック５０６で、ｋ平均法クラスタリングを使用する、またはｇ平均法クラスタリングを使用するなど、クラスタリングシステムを使用して特徴ベクトルがクラスタリングされる。クラスタリングシステムは、クラスタ中心と対応する画像とのセットを出力する。さらに、ブロック５０８で、クラスタ中心からの距離（ｄ）および／または割合（ｐ）に基づいて、画像がラベル付けされる。すなわち、クラスタ中心の特定の距離（ｄ）内の画像は、特定のラベルを与えられ得る。追加で、または代替的に、クラスタ中心に対応する画像の割合（ｐ）は、特定のラベルを与えられ得る。さらに、一構成では、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）分類器または多層パーセプトロンなどの分類器は、ラベル付けされた特徴ベクトル上で学習され得る。
【０１０５】
[0089]さらに、図５Ａに示されるように、ブロック５１０で、学習された分類器を使用して特徴ベクトルに基づいて画像が分類される。分類された画像はフォルダにソートされ得るので、分類ごとに１つのフォルダがある。任意のステップでは、ブロック５１２で、ラベルをフォルダに割り当てるために、第２の学習された分類器が指定され得る。さらに、ブロック５１４で、ユーザは、ユーザ嗜好および／またはフォルダ内の画像に基づいて、初期フォルダの名前を変更し得る。さらに、ユーザは、ブロック５０８で、ラベラによってラベル付けされていない画像にラベル付し得る。
【０１０６】
[0090]図５Ｂは、本開示の態様による、事前学習された特徴抽出器を使用する、新しい画像の自動ソートおよび分類の例の流れ図を示す。図５Ｂに示されるように、ブロック５２０で、新しい画像が特徴抽出器を備えた事前学習された深層畳込みネットワークに入力される。新しい画像は、図５Ａに示される初期画像のセットとは異なる画像である。さらに、ブロック５２２で、特徴抽出器が新しい画像の特徴ベクトルを出力する。さらに、ブロック５２４で、特徴ベクトルが学習された分類器に入力される。最後に、ブロック５２６で、学習された分類器が、分類に基づいて画像をフォルダ内に配置し得る。図５Ｂの特徴抽出器を備えた学習された分類器と事前学習された深層畳込みネットワークとは、図５Ａで指定された特徴抽出器を備えた学習された分類器と事前学習された深層畳込みネットワークと同じであり得る。
【０１０７】
[0091]図５Ｃは、本開示のある態様による、学習を改良するための流れ図を示す。図５Ｃに示されるように、ブロック５３０で、ユーザは画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動する。別の構成では、ユーザはラベル付けされていない画像にラベル付けして、画像をフォルダ内に配置し得る。別の構成では、ユーザはフォルダに再ラベル付けし得る。さらに、ブロック５３２で、第２のフォルダ内の画像のラベルが、移動された画像および／または再ラベル付けに基づいて更新され得る。さらに、ブロック５３４で、学習された分類器が更新されたラベルに基づいて再学習される。最後に、ブロック５３６で、分類器の再学習に基づいて、フォルダ内で画像が再ソートされる。
【０１０８】
[0092]図６は、本開示のいくつかの態様による、汎用プロセッサ６０２を使用する、上述の画像カテゴリ化システムの例示的な実装形態６００を示す。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）、遅延、および周波数ビン情報に関連付けられる、変数（ニューラル信号）、シナプス重み、システムパラメータは、メモリブロック６０４に記憶され得、汎用プロセッサ６０２で実行される命令はプログラムメモリ６０６からロードされ得る。本開示のある態様では、汎用プロセッサ６０２にロードされた命令は、複数の記憶された画像の属性を決定する、および／または、決定された属性に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をカテゴリ化するためのコードを備え得る。
【０１０９】
[0093]図７は、本開示のいくつかの態様による、メモリ７０２が相互接続ネットワーク７０４を介して計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の個々の（分散型）処理ユニット（ニューラルプロセッサ）７０７とインターフェースされ得る、上述の画像カテゴリ化システムの例示的な実装形態７００を示している。計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）遅延、周波数ビン情報、特徴ベクトル、および／またはカテゴリに関連付けられる、変数（ニューラル信号）、シナプス重み、システムパラメータは、メモリ７０２に記憶され得、また相互接続ネットワーク７０４の接続を介してメモリ７０２から各処理ユニット（ニューラルプロセッサ）７０７にロードされ得る。本開示のある態様では、処理ユニット７０７は、複数の記憶された画像の属性を決定する、および／または、決定された属性に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をカテゴリ化するように構成され得る。
【０１１０】
[0094]図８は、上述の画像カテゴリ化システムの例示的な実装形態８００を示している。図８に示されるように、１つのメモリバンク８０２は、計算ネットワーク（ニューラルネットワーク）の１つの処理ユニット８０４に直接インターフェースされ得る。各メモリバンク８０２は、対応する処理ユニット（ニューラルプロセッサ）８０４遅延、周波数ビン情報、特徴ベクトル、および／またはカテゴリに関連付けられる、変数（ニューラル信号）、シナプス重み、および／またはシステムパラメータを記憶し得る。本開示のある態様では、処理ユニット８０４は、複数の記憶された画像の属性を決定する、および／または、決定された属性に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をカテゴリ化するように構成され得る。
【０１１１】
[0095]図９は、本開示のいくつかの態様による、ニューラルネットワーク９００の例示的な実装形態を示す。図９に示すように、ニューラルネットワーク９００は、上記で説明した方法の様々な動作を実行し得る複数のローカル処理ユニット９０２を有することができる。各ローカル処理ユニット９０２は、ニューラルネットワークのパラメータを記憶する、ローカルステートメモリ９０４およびローカルパラメータメモリ９０６を備え得る。また、ローカル処理ユニット９０２は、ローカルモデルプログラムを記憶するためのローカル（ニューロン）モデルプログラム（ＬＭＰ）メモリ９０９、ローカル学習プログラムを記憶するためのローカル学習プログラム（ＬＬＰ）メモリ９１０、およびローカル接続メモリ９１２を有し得る。さらに、図９に示されるように、各ローカル処理ユニット９０２は、ローカル処理ユニットのローカルメモリの構成を提供するための構成プロセッサユニット９１４と、またローカル処理ユニット９０２間のルーティングを提供するルーティング接続処理ユニット９１６とインターフェースされ得る。
【０１１２】
[0096]一構成では、ニューロンモデルは、複数の記憶された画像の属性を決定する、および／または、決定された属性に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をカテゴリ化するために構成される。ニューロンモデルは、決定手段とクラスタリング手段とを含む。一態様では、決定手段とクラスタリング手段とは、記載される機能を実行するように構成された汎用プロセッサ６０２、プログラムメモリ６０６、メモリブロック６０４、メモリ７０２、相互接続ネットワーク７０４、処理ユニット７０７、処理ユニット８０４、ローカル処理ユニット９０２、およびまたはルーティング接続処理ユニット９１６であり得る。別の構成では、上述の手段は、上記の手段によって記載された機能を実行するように構成された任意のモジュールまたは任意の装置であり得る。
【０１１３】
[0097]本開示のいくつかの態様によれば、各ローカル処理ユニット８０２は、ニューラルネットワークの所望の１つまたは複数の機能的特徴に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを決定して、決定されたパラメータがさらに適応され、同調され、更新されるにつれて、所望の機能的特徴に向けて１つまたは複数の機能的特徴を開発するように構成され得る。
【０１１４】
[0098]図１０は、本開示の態様による、画像処理のためのブロック図１０００を示す。ブロック１００２で、ニューロンモデルは、事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の属性を決定する。さらに、ブロック１００４で、ニューロンモデルは、決定された属性に基づいて、複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングする。
【０１１５】
[0099]上述した方法の様々な動作は、対応する機能を実行することが可能な任意の好適な手段によって実行され得る。それらの手段は、限定はしないが、回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプロセッサを含む、様々なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素および／またはモジュールを含み得る。概して、図に示されている動作がある場合、それらの動作は、同様の番号をもつ対応するカウンターパートのミーンズプラスファンクション構成要素を有し得る。
【０１１６】
[00100]本明細書で使用する「決定」という用語は、多種多様なアクションを包含する。たとえば、「決定」は、計算すること、算出すること、処理すること、導出すること、調査すること、ルックアップすること（たとえば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造においてルックアップすること）、確認することなどを含み得る。さらに、「決定」は、受信すること（たとえば、情報を受信すること）、アクセスすること（たとえば、メモリ中のデータにアクセスすること）などを含み得る。さらに、「決定」は、解決すること、選択すること、選定すること、確立することなどを含み得る。
【０１１７】
[00101]本明細書で使用する、項目のリスト「のうちの少なくとも１つ」を指す句は、単一のメンバーを含む、それらの項目の任意の組合せを指す。一例として、「ａ、ｂ、またはｃのうちの少なくとも１つ」は、ａ、ｂ、ｃ、ａ−ｂ、ａ−ｃ、ｂ−ｃ、およびａ−ｂ−ｃを包含するものとする。
【０１１８】
[00102]本開示に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ信号（ＦＰＧＡ）または他のプログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、個別ゲートまたはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装または実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の市販のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたは状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ（たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成）として実装され得る。
【０１１９】
[00103]本開示に関連して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接実施されるか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで実施されるか、またはその２つの組合せで実施され得る。ソフトウェアモジュールは、当技術分野で知られている任意の形式の記憶媒体で存在し得る。使用され得る記憶媒体のいくつかの例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを含む。ソフトウェアモジュールは、単一の命令、または多数の命令を備えることができ、いくつかの異なるコードセグメント上で、異なるプログラム間で、複数の記憶媒体にわたって分散され得る。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取ることができ、その記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合され得る。代替として、記憶媒体はプロセッサと一体化され得る。
【０１２０】
[00104]本明細書で開示する方法は、説明した方法を達成するための１つまたは複数のステップまたはアクションを備える。本方法のステップおよび／またはアクションは、特許請求の範囲から逸脱することなく互いに交換され得る。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の順序が指定されない限り、特定のステップおよび／またはアクションの順序および／または使用は、特許請求の範囲から逸脱することなく変更され得る。
【０１２１】
[00105]説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ハードウェアで実装される場合、例示的なハードウェア構成はデバイス中に処理システムを備え得る。処理システムは、バスアーキテクチャを用いて実装され得る。バスは、処理システムの特定の適用例および全体的な設計制約に応じて、任意の数の相互接続バスとブリッジとを含み得る。バスは、プロセッサと、機械可読媒体と、バスインターフェースとを含む様々な回路を互いにリンクし得る。バスインターフェースは、ネットワークアダプタを、特に、バスを介して処理システムに接続するために使用され得る。ネットワークアダプタは、信号処理機能を実装するために使用され得る。いくつかの態様では、ユーザインターフェース（たとえば、キーパッド、ディスプレイ、マウス、ジョイスティックなど）もバスに接続され得る。バスはまた、タイミングソース、周辺機器、電圧調整器、電力管理回路などの様々な他の回路にリンクし得るが、それらは当技術分野でよく知られており、したがってこれ以上は説明されない。
【０１２２】
[00106]プロセッサは、機械可読媒体に記憶されたソフトウェアの実行を含む、バスおよび一般的な処理を管理することを担当し得る。プロセッサは、１つまたは複数の汎用および／または専用プロセッサを用いて実装され得る。例としては、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、ＤＳＰプロセッサ、およびソフトウェアを実行し得る他の回路を含む。ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語などの名称にかかわらず、命令、データ、またはそれらの任意の組合せを意味すると広く解釈されたい。機械可読媒体は、一例として、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、または他の任意の適切な記憶媒体、あるいはそれらの任意の組合せを含み得る。機械可読媒体はコンピュータプログラム製品において実施され得る。コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を備え得る。
【０１２３】
[00107]ハードウェア実装形態では、機械可読媒体は、プロセッサとは別個の処理システムの一部であり得る。しかしながら、当業者なら容易に理解するように、機械可読媒体またはその任意の部分は処理システムの外部にあり得る。例として、機械可読媒体は、すべてバスインターフェースを介してプロセッサによってアクセスされ得る、伝送線路、データによって変調された搬送波、および／またはデバイスとは別個のコンピュータ製品を含み得る。代替的に、または追加で、機械可読媒体またはその任意の部分は、キャッシュおよび／または汎用レジスタファイルがそうであり得るように、プロセッサに統合され得る。論じた様々な構成要素は、ローカル構成要素などの特定の位置を有するものとして説明され得るが、それらはまた、分散コンピューティングシステムの一部として構成されているいくつかの構成要素などの様々な方法で構成され得る。
【０１２４】
[00108]処理システムは、すべて外部バスアーキテクチャを介して他のサポート回路と互いにリンクされる、プロセッサ機能を提供する１つまたは複数のマイクロプロセッサと、機械可読媒体の少なくとも一部分を提供する外部メモリとをもつ汎用処理システムとして構成され得る。あるいは、処理システムは、本明細書に記載のニューロンモデルとニューラルシステムのモデルとを実装するための１つまたは複数のニューロモルフィックプロセッサを備え得る。別の代替として、処理システムは、プロセッサを有する特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）と、バスインターフェースと、ユーザインターフェースと、サポート回路と、単一のチップに統合された機械可読媒体の少なくとも一部とを用いて、あるいは１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、状態機械、ゲート論理、個別ハードウェア構成要素、または他の任意の適切な回路、あるいは本開示全体を通じて説明した様々な機能を実行し得る回路の任意の組合せを用いて実装され得る。当業者なら、特定の適用例と、全体的なシステムに課される全体的な設計制約とに応じて、どのようにしたら処理システムについて説明した機能を最も良く実装し得るかを理解されよう。
【０１２５】
[00109]機械可読媒体はいくつかのソフトウェアモジュールを備え得る。ソフトウェアモジュールは、プロセッサによって実行されたときに、処理システムに様々な機能を実行させる命令を含む。ソフトウェアモジュールは、送信モジュールと受信モジュールとを含み得る。各ソフトウェアモジュールは、単一の記憶デバイス中に常駐するか、または複数の記憶デバイスにわたって分散され得る。例として、トリガイベントが発生したとき、ソフトウェアモジュールがハードドライブからＲＡＭにロードされ得る。ソフトウェアモジュールの実行中、プロセッサは、アクセス速度を高めるために、命令のいくつかをキャッシュにロードし得る。次いで、１つまたは複数のキャッシュラインが、プロセッサによる実行のために汎用レジスタファイルにロードされ得る。以下でソフトウェアモジュールの機能に言及する場合、そのような機能は、そのソフトウェアモジュールからの命令を実行したときにプロセッサによって実装されることが理解されよう。
【０１２６】
[00110]ソフトウェアで実装される場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備えることができる。さらに、いかなる接続もコンピュータ可読媒体を適切に名づけられる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線（ＩＲ）、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）、およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。したがって、いくつかの態様では、コンピュータ可読媒体は非一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、有形媒体）を備え得る。さらに、他の態様では、コンピュータ可読媒体は一時的コンピュータ可読媒体（たとえば、信号）を備え得る。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０１２７】
[00111]したがって、いくつかの態様は、本明細書で提示する動作を実行するためのコンピュータプログラム製品を備え得る。たとえば、そのようなコンピュータプログラム製品は、本明細書で説明する動作を実行するために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能である命令を記憶した（および／または符号化した）コンピュータ可読媒体を備え得る。いくつかの態様では、コンピュータプログラム製品はパッケージング材料を含み得る。
【０１２８】
[00112]さらに、本明細書で説明した方法および技法を実行するためのモジュールおよび／または他の適切な手段は、適用可能な場合にユーザ端末および／または基地局によってダウンロードされ、および／または他の方法で取得され得ることを諒解されたい。たとえば、そのようなデバイスは、本明細書で説明した方法を実施するための手段の転送を可能にするためにサーバに結合され得る。代替的に、本明細書で説明した様々な方法は、ユーザ端末および／または基地局が記憶手段をデバイスに結合または提供すると様々な方法を得ることができるように、記憶手段（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはフロッピーディスクなどの物理記憶媒体など）によって提供され得る。その上、本明細書で説明した方法および技法をデバイスに与えるための任意の他の好適な技法が利用され得る。
【０１２９】
[00113]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
【図１】
2017515189.tif 000022
【図２】
2017515189.tif 000023
【図３】
2017515189.tif 000024
【図４】
2017515189.tif 000025
【図５Ａ】
2017515189.tif 000026
【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
2017515189.tif 000028
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年11月21日(2016.11.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理のための方法であって、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像を複数のクラスタのうちの少なくとも１つのクラスタに関連付けることと、
各クラスタ内の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てることと、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させることと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ラベルが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて割り当てられる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記グループに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
不特定の名前で前記フォルダに名前を付けることをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の事前学習された分類器で、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特定のフォルダ名が、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいてさらに決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１４】
既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新することをさらに備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートすることをさらに備える、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２のユーザの画像のラベルを作成するために、および前記第２のユーザの分類器を更新するために、クラスタ中心の前記共有されたリストが、前記第２のユーザのクラスタ中心のリストと結合される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
画像処理のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定して、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像を複数のクラスタのうちの少なくとも１つのクラスタに関連付けて、
各クラスタ内の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てて、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させる
ように構成される、装置。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項２１に記載の装置。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記グループに基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置するように構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、不特定の名前で前記フォルダに名前を付けるように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項２９】
前記第２の事前学習された分類器が、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新するように構成される、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置するようにさらに構成される、請求項２６に記載の装置。
【請求項３４】
前記少なくとも１つのプロセッサが、既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項３５】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項３４に記載の装置。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新するように構成される、請求項３４に記載の装置。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートするように構成される、請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項３９】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
画像処理のためのコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記プログラムコードがプロセッサによって実行されており、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像を複数のクラスタのうちの少なくとも１つのクラスタに関連付けるためのプログラムコードと、
各クラスタ内の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるためのプログラムコードと、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させるためのプログラムコードと、
を備える、コンピュータプログラム製品。
【請求項４１】
画像処理のための装置であって、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するための手段と、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像を複数のクラスタのうちの少なくとも１つのクラスタに関連付けるための手段と、
各クラスタ内の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるための手段と、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させるための手段と、
を備える、装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２９】
[00113]特許請求の範囲は、上記で示した厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。上記で説明した方法および装置の構成、動作および詳細において、特許請求の範囲から逸脱することなく、様々な改変、変更および変形が行われ得る。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
画像処理のための方法であって、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングすることと、
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記複数の記憶された画像のうちの少なくとも１つの画像にラベルを割り当てることをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てることをさらに備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記ラベルが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて割り当てられる、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習することをさらに備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ７］
前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類することをさらに備える、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ８］
前記グループに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ９］
不特定の名前で前記フォルダに名前を付けることをさらに備える、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１０］
第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記第２の事前学習された分類器で、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記特定のフォルダ名が、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいてさらに決定される、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１４］
クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新することをさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、Ｃ８に記載の方法。
［Ｃ１６］
既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、Ｃ１６に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新することをさらに備える、Ｃ１６に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートすることをさらに備える、Ｃ１８に記載の方法。
［Ｃ２０］
少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有することをさらに備える、Ｃ５に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記第２のユーザの画像のラベルを作成するために、および前記第２のユーザの分類器を更新するために、クラスタ中心の前記共有されたリストが、前記第２のユーザのクラスタ中心のリストと結合される、Ｃ２０に記載の方法。
［Ｃ２２］
クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有することをさらに備える、Ｃ２０に記載の方法。
［Ｃ２３］
画像処理のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定して、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングする
ように構成される、装置。
［Ｃ２４］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数の記憶された画像のうちの少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるようにさらに構成される、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てるように構成される、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて前記ラベルを割り当てるように構成される、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記少なくとも１つのプロセッサが、ラベル付けされている各画像に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習するように構成される、Ｃ２４に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類するように構成される、Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記グループに基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置するように構成される、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３１］
前記少なくとも１つのプロセッサが、不特定の名前で前記フォルダに名前を付けるように構成される、Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３２］
前記少なくとも１つのプロセッサが、第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定するように構成される、Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３３］
前記第２の事前学習された分類器が、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、Ｃ３２に記載の装置。
［Ｃ３４］
前記少なくとも１つのプロセッサが、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、Ｃ３３に記載の装置。
［Ｃ３５］
前記少なくとも１つのプロセッサが、特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３６］
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新するように構成される、Ｃ３５に記載の装置。
［Ｃ３７］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置するようにさらに構成される、Ｃ３０に記載の装置。
［Ｃ３８］
前記少なくとも１つのプロセッサが、既存のラベルを修正するために、または前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、Ｃ２９に記載の装置。
［Ｃ３９］
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、Ｃ３８に記載の装置。
［Ｃ４０］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記修正された既存のラベル、または前記新しいラベルに少なくとも部分的に基づいて、前記分類器を更新するように構成される、Ｃ３８に記載の装置。
［Ｃ４１］
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートするように構成される、Ｃ４０に記載の装置。
［Ｃ４２］
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有するようにさらに構成される、Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ４３］
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有するようにさらに構成される、Ｃ４２に記載の装置。
［Ｃ４４］
画像処理のためのコンピュータプログラム製品であって、
プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体を備え、前記プログラムコードがプロセッサによって実行されており、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするためのプログラムコードと
を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ４５］
画像処理のための装置であって、
事前学習された深層畳込みネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するための手段と、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするための手段と
を備える、装置。
【手続補正書】
【提出日】平成28年11月22日(2016.11.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理のための方法であって、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定することと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングすることと、
前記複数の記憶された画像の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てることと、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させることと、
既存のラベルが修正されたとき、または新しいラベルが前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に割り当てられたときに、前記分類器を更新することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ラベルが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて割り当てられる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記グループに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
不特定の名前で前記フォルダに名前を付けることをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の事前学習された分類器で、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特定のフォルダ名が、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいてさらに決定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１２】
クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置することをさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１４】
前記既存のラベルを修正するために、または前記新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信することをさらに備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートすることをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記第２のユーザの画像のラベルを作成するために、および前記第２のユーザの分類器を更新するために、クラスタ中心の共有されたリストが、前記第２のユーザのクラスタ中心のリストと結合される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有することをさらに備える、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
画像処理のための装置であって、
メモリユニットと、
前記メモリユニットに結合された少なくとも１つのプロセッサとを備え、前記少なくとも１つのプロセッサが、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定して、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングして、
前記複数の記憶された画像の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てて、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習して、
既存のラベルが修正されたとき、または新しいラベルが前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に割り当てられたときに、前記分類器を更新する
ように構成される、装置。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの画像のクラスタ中心への距離、最も近いクラスタ中心に関連付けられるあらかじめ定められた数の画像、および／または前記最も近いクラスタ中心に関連付けられる画像の割合に少なくとも部分的に基づいて、前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記距離の最大しきい値に少なくとも部分的に基づいて前記ラベルを割り当てるように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記分類器がサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、ロジスティック回帰、最近傍、または多層パーセプトロン（ＭＬＰ）である、請求項２０に記載の装置。
【請求項２４】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像をグループに分類するように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項２５】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記グループに基づいて、前記複数の記憶された画像をフォルダ内に配置するように構成される、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、不特定の名前で前記フォルダに名前を付けるように構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、第２の事前学習された分類器で特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項２８】
前記第２の事前学習された分類器が、関連グループのラベルに関連付けられるクラスタ中心の分類に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのプロセッサが、所与のフォルダのラベル付けされた画像の多数決原理に少なくとも部分的に基づいて、前記特定のフォルダ名を決定するように構成される、請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記少なくとも１つのプロセッサが、特定のフォルダ名を修正するために、または新しい特定のフォルダ名を割り当てるために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項３１】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスタ中心または少なくとも１つのラベル付けされた画像特徴ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、前記修正された特定のフォルダ名、または前記新しい特定のフォルダ名を含むために、第２の事前学習された分類器を更新するように構成される、請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記新しい画像の特徴ベクトルを決定することと、前記新しい画像のグループを決定するために前記分類器を適用することとに少なくとも部分的に基づいて、新しい画像をフォルダ内に配置するようにさらに構成される、請求項２５に記載の装置。
【請求項３３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記既存のラベルを修正するために、または前記新しいラベルを追加するために、ユーザ入力を受信するようにさらに構成される、請求項２４に記載の装置。
【請求項３４】
前記少なくとも１つの特定の画像を第１のフォルダから第２のフォルダに移動するために、ユーザ入力に少なくとも部分的に基づいて、前記既存のラベルが修正される、または前記新しいラベルが追加される、請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記更新された分類器に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の画像を再ソートするように構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの分類器、またはクラスタ中心のリストを、第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項２０に記載の装置。
【請求項３７】
前記少なくとも１つのプロセッサが、クラスまたはクラスタのユーザ定義カテゴリを前記第２のユーザと共有するようにさらに構成される、請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
画像処理のためのプログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードがプロセッサによって実行されており、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するためのプログラムコードと、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするためのプログラムコードと、
前記複数の記憶された画像の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるためのプログラムコードと、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させるためのプログラムコードと、
既存のラベルが修正されたとき、または新しいラベルが前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に割り当てられたときに、前記分類器を更新するためのプログラムコードと、
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
画像処理のための装置であって、
事前学習された深層畳込みニューラルネットワークから、複数の記憶された画像の特徴を決定するための手段と、
前記決定された特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記複数の記憶された画像の各画像をクラスタリングするための手段と、
前記複数の記憶された画像の少なくとも１つの画像にラベルを割り当てるための手段と、
ラベル付けされている画像の少なくとも一部に関連付けられる前記ラベルおよび前記特徴を使用して分類器を学習させるための手段と、
既存のラベルが修正されたとき、または新しいラベルが前記複数の画像の少なくとも１つの特定の画像に割り当てられたときに、前記分類器を更新するための手段と、
を備える、装置。
【国際調査報告】
2017515189.tif 000034
2017515189.tif 000035