【課題】人間の感性というのが本来、個々人によって異なるものであることを考慮し、ユーザに複雑な色補正パラメータを入力させることなく、所望のカラー画像を、簡単な感覚的な言語の重み付けによって出力する。
【解決手段】複数の色補正パラメータの組合せを指定した際に、出力画像の印象を複数の感覚言語で重み付けとともに定義した色心理パラメータを入力、前記色補正パラメータの組合せを出力とする学習データによって学習するニューラルネットワーク３０２を有する。ユーザが原稿から画像を出力しようとする際に、ユーザに、所望する出力画像の印象を複数の感覚言語で重み付けとともに定義させる。次に、定義結果である色心理パラメータを、ニューラルネットワーク２０２に入力する。出力された色補正パラメータの組合せを用いて出力画像を形成する。 （もっと読む）

【課題】電磁波を用いて撮像された透視画像から被撮像体に生じたひび割れを高い精度で検知することを課題とする。
【解決手段】電磁波を用いて撮像された構造物の透視画像の各画素にそれぞれ対応し、ニューロン間の相互作用を対称とする２次元のニューロン配列を備え、各ニューロンにおいて、エッジ度算出部１３ａにより対応画素のエッジ度を算出し、画素連結度算出部１３ｂにより周辺画素に対する対応画素の連結度を算出し、エネルギー値算出部１３ｃによりエッジ度と連結度とに基づいてニューロンのエネルギー値を算出し、エネルギー値更新部１３ｄにより既存のエネルギー値を更新して、更新後のエネルギー値が、同一列における他ニューロンのエネルギー値以上の場合には、ニューロン値を１に更新し、他ニューロンのエネルギー値未満の場合には、０に更新する。 （もっと読む）

【課題】遺伝的処理において、より安定した進化的計算によって変換器を生成する。
【解決手段】入力データを出力データに変換する少なくとも１つの前世代の変換器から、遺伝的処理により現世代の変換器を生成する生成部と、前世代以前の重みデータを、現世代の重みデータに更新する重み生成部と、それぞれの現世代の変換器について、学習用入力データを変換した変換済データと学習用目標データとを現世代の重みデータにより重み付けして比較した結果に応じた現世代適合度、および、変換済データと学習用目標データとを前世代以前の重みデータにより重み付けして比較した結果に応じた旧世代適合度を算出する適合度算出部と、を備える遺伝的処理装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】遺伝的処理において、変換適合度がより高い変換器を生成する。
【解決手段】入力データを処理して処理結果を出力データとして出力する複数の処理部品を含む少なくとも１つの前世代の変換器から遺伝的処理により現世代の変換器を生成する生成部と、それぞれの現世代の変換器について学習用入力データから学習用目標データへの変換に対する適合度を算出する適合度算出部と、世代間での適合度の増分が基準値より大きい場合又は世代間での前記適合度の増分が他の世代と比較して相対的に大きい場合に、対応する世代に関する情報を収集する収集部と、を備える遺伝的処理装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】回帰関数により得られた学習量の信頼度を算出し得るデータ処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】データを入力する入力部１４と、入力されたデータを記憶する記憶部１５と、制御部１１と、を備え、制御部１１は、過去に入力されて現在は記憶されている過去データ及び最新の入力データに基づいて、最新の入力データの第1推定値を算出し、当該算出された第1推定値の信頼度を過去データのデータ量又は前記過去データの特徴量に基づいて算出するデータ処理装置１０とする。 （もっと読む）

【課題】並列度における評価を用いて、変換器の遺伝的処理を高速化する。
【解決手段】入力データを処理して処理結果を出力データとして出力する複数の処理部品を含む少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する生成部と、それぞれの前記変換器について、並列処理可能な度合を示す並列度を算出する並列度算出部と、それぞれの前記変換器についての前記並列度に基づいて、それぞれの前記変換器の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値に基づいて、前記変換器を選定する選定部を備える遺伝的処理装置、並びに当該遺伝的処理装置に関する遺伝的処理方法および遺伝的処理プログラムを提供する。 （もっと読む）

【課題】進化的計算によって生成された変換器の修正を容易にする。
【解決手段】入力データを処理して処理結果を出力データとして出力する複数の処理部品を組み合わせて、与えられた学習用入力データを学習用目標データにより近いデータに変換する変換器を生成する生成部と、変換器に対して実入力データを入力して各処理部品の処理を実行させて、変換器の実出力データを求める処理部と、実出力データを修正するための修正指示を受けたことに応じて、変換器を修正する修正部と、を備えるデータ処理装置を提供する。 （もっと読む）

【課題】高ダイナミックレンジ画像生成方法および同方法を用いる電子デバイスを提供すること。
【解決手段】この方法は、ニューラルネットワークアルゴリズムによって生成された輝度調整モデルをロードするステップと、オリジナル画像を得るステップと、オリジナル画像の画素固有値、第１の方向の第１の固有値、および第２の方向の第２の固有値を取得するステップと、オリジナル画像の画素固有値、第１の固有値、および第２の固有値に従って輝度調整モデルによってＨＤＲ画像を生成するステップとを含む。この電子デバイスは、輝度調整モデル、固有値取得ユニット、および輝度調整プロシージャを含む。この電子デバイスは、固有値取得ユニットによってオリジナル画像の画素固有値、第１の固有値、および第２の固有値を取得し、輝度調整モデルによってオリジナル画像からＨＤＲ画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】ニューラルネットワーク分類器（ＮＮＣ）を用いた赤目検出方法を提供すること
。
【解決手段】まず画像において特定された赤目オブジェクト候補のセットが受信され、次
に赤目オブジェクト候補から特徴点が抽出され、複数の分類器を用いて偽の赤目オブジェ
クトが抽出された特徴点に基づき赤目オブジェクト候補のセットから除去される。複数の
分類器の内第１および第２のものは各々抽出された特徴点の第１および第２のものを用い
て第１範囲のサイズにオブジェクトを分類し、複数の分類器の内第３および第４のものも
各々抽出された特徴点の第１および第２のものを用いて第２範囲サイズにオブジェクトを
分類する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、対象体の第１の映像を第２の映像に対応する映像に変換して変換映像を形成し、変換映像と第２の映像間で映像整合を行うシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】本発明による映像整合システムは、対象体の第１の映像を提供する第１の映像提供部と、前記対象体の第２の映像を提供する第２の映像提供部と、前記第１の映像提供部および前記第２の映像提供部に連結され、前記第１の映像のピクセルを入力に設定し、前記第２の映像のピクセルを出力に設定し、前記第１の映像を前記第２の映像に対応する映像に変換するための映像変換パラメータを検出し、前記映像変換パラメータを用いて前記第１の映像に映像変換を行って変換映像を形成し、前記変換映像と前記第２の映像との間で映像整合を行うプロセッサとを備える。 （もっと読む）