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公开(公告)号：CN112651539A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910967985.8
申请日：2019-10-12
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种信息处理装置和信息处理方法。其中，信息处理装置包括：变化点检测单元，被配置成使用第一数据划分单元从对象的历史特性数据序列中检测多个变化点，其中，多个变化点中第一变化点的特性相对于第一数据划分单元中的数据的统计特性的第一变化程度大于多个变化点中第二变化点的特性相对于第一数据划分单元中的数据的统计特性的第二变化程度；历史特性数据序列分割单元，被配置成基于所检测到的第一变化点和第二变化点，将历史特性数据序列分割为多个数据分段；以及训练单元，被配置成基于多个数据分段来训练对象的预测器，其中，预测器用于预测对象的随时间变化的特性数据。
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公开(公告)号：CN112561551A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910918057.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 富士通株式会社
Inventor： 刘汝杰
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本申请公开了一种用于优化对象预测的方法和设备以及存储介质。该方法包括：对多个对象进行分组，其中每组对象具有相似的特性；针对每组对象分别构建预测器库；基于每个对象的固定长度的历史特性数据，在每组对象的预测器库中确定每个对象初始的对应预测器；和利用与每个对象相关的随时间变化的特性数据来分别动态更新用于每个对象的对应预测器，其中，更新后的所述对应预测器对于所述与每个对象相关的随时间变化的特性数据的预测性能为最优。
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公开(公告)号：CN112447187A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910822623.X
申请日：2019-09-02
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了一种声音事件的识别装置，包括：编码器，其配置成将其中含有多个声音事件的声音信号转换为低维空间中的特征；以及检测器，其配置成将所述特征映射为每个声音事件的后验概率，其中，所述检测器对所述特征执行多次空洞卷积运算。根据本公开的识别装置通过端到端方式来更有效地进行自动声音事件检测。
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公开(公告)号：CN111832584A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910304695.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及图像处理装置以及用于训练该图像处理装置的训练装置和训练方法。该训练装置包括：特征图提取单元，提取支持图像和查询图像的特征图；细化单元，针对每个支持图像，基于特征图确定匹配特征向量；以及联合训练单元，使用训练图像作为查询图像对执行联合训练，使得能够针对新的查询图像确定匹配支持图像和匹配位置，其中训练图像与特定的支持图像匹配。通过上述训练技术训练的图像处理装置能够同时确定分别属于不同类别的多个支持图像中的与查询图像匹配的匹配支持图像并且确定查询图像与匹配支持图像的匹配位置。
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公开(公告)号：CN110866533A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201810981422.X
申请日：2018-08-27
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 公开了一种训练分类模型的装置和方法、以及分类装置和方法，其中，训练分类模型的装置包括：选取训练样本单元，针对从训练集中选取的每个类别随机选取预定数量的样本；选取支持样本单元，在所选取的样本中，随机选取预定数量的样本作为支持样本，并且将除了支持样本之外的样本作为查询样本；获得特征单元，获得支持样本和查询样本的特征；获得原型表示单元，获得类别的原型表示；校正单元，对每个查询样本的特征与每个原型表示之间的距离进行校正，使得每个查询样本的特征与该查询样本所属的类别的原型表示之间的校正后的距离在预定范围内，并且基于校正后的距离计算类间损失；以及训练单元，基于类间损失来训练分类模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110633604A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201810662632.2
申请日：2018-06-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开涉及信息处理方法和信息处理装置。根据本公开的信息处理方法使用多个训练样本对分类模型进行训练，并且包括如下步骤：基于多个训练样本中的典型样本来调整多个训练样本的特征向量在特征空间中的分布；以及使用经调整的多个训练样本的特征向量对分类模型进行训练。通过根据本公开的技术，可以通过在训练之前对训练样本进行预先调整，使得能够在训练过程中减小属于同一类别的训练样本之间的区分性并且增加属于不同类别的训练样本之间的区分性。经过这样训练的分类模型能够对在极端条件下取得的样本进行准确的分类。
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公开(公告)号：CN110188338A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201810155360.7
申请日：2018-02-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种文本相关的说话人确认方法和设备。该方法包括：利用识别模型，根据输入音频数据，得到表明说话人和文本都正确的第一概率和表明说话人和文本中的至少一个不正确的第二概率；当第一概率与第二概率的差异大于预定阈值时，确认说话人身份，否则拒识说话人；其中，识别模型基于至少包括说话人视角和文本视角的多视角向量，所述多视角向量包括如下分量：多视角向量的总体均值μ、说话人视角的分量u、文本视角的分量v、以及噪声∈。
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公开(公告)号：CN108630207A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710179026.0
申请日：2017-03-23
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种说话人确认方法和说话人确认设备。该说话人确认方法用于验证是否由特定说话人进行特定发言，该方法包括：从输入语音中提取与任何文本内容无关的说话人特征，并将所提取的说话人特征与所存储的特定说话人特征进行比较，以确定是否是特定说话人在说话；基于输入语音帧序列的频域特征，从输入语音帧序列中提取分别与彼此不同文本内容对应的多个模板构成的模板串；以及将所得到的模板串与所存储的特定说话人的特定内容模板串进行比较，以确定是否进行了特定发言。
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公开(公告)号：CN108470331A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201710099564.9
申请日：2017-02-23
Applicant: 富士通株式会社
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/187 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061
Abstract: 本发明涉及图像处理装置和图像处理方法。根据本发明的图像处理装置包括：获取单元，用于获取按序排列的多个切片图像；选择单元，用于依次对所述多个切片图像进行检测，以确定参考切片图像以及所述参考切片图像中的参考气管区域；以及分叉点确定单元，用于将所述参考气管区域作为种子区域，利用区域生长法依次确定所述参考切片图像后面的切片图像的气管区域，并依次确定所述参考切片图像后面的切片图像的气管区域的连通性，直到确定气管与支气管的分叉点所在的分叉点切片图像为止，其中，所述分叉点切片图像的气管区域包括两个不连通的区域。使用根据本发明的图像处理装置和图像处理方法，可以减少人工干预，并更加准确地确定分叉点的位置。
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公开(公告)号：CN108319988A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201710038008.0
申请日：2017-01-18
Abstract: 本发明公开了一种用于手写汉字识别的深度神经网络的加速方法，包括步骤：构建并训练出一个针对脱机手写汉字识别卷积神经网络；根据所需加速的倍数，计算低秩分解后第一个卷积层输出特征图的数目；针对逐层分解的卷积层进行训练；对所述用于手写汉字识别的深度神经网络进行重新训练，从而进行微调；编写所述用于手写汉字识别的深度神经网络的前向代码。本发明破除了传统的基于改进二次判别函数(MQDF)的分类器文字识别方法，采用深度卷积神经网络针对手写文字识别，并且将Batch Normalization和PReLU引入到网络设计之中，显著提高网络的识别率；加速网络收敛，增加网络的拟合能力。
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