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公开(公告)号：CN107317951A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710152851.1
申请日：2017-03-15
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝解决方案株式会社
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/00456 , G06K9/00463 , G06K9/00469 , G06K9/2054 , G06K9/344 , G06K2209/01 , H04N1/387 , G06K9/4633 , G06T11/60 , H04N1/00002 , H04N1/00005
Abstract: 本发明涉及图像处理系统、图像处理装置以及图像处理方法。图像处理系统是将对文书的图像进行识别的图像处理装置与具备输入部及显示部的终端装置通过网络进行连接而构成的。图像处理装置具备：识别部，对图像进行字符识别处理；隐秘信息检测部，从识别部的识别结果检测隐秘信息；以及加工部，基于隐秘信息，制作将图像中的隐秘信息部分碎片化而得到的第1加工图像。终端装置具备：显示部，显示第1加工图像；以及输入部，输入第1加工图像的修改数据。
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公开(公告)号：CN103875018B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201280002972.3
申请日：2012-09-12
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝解决方案株式会社
Inventor： 小野聪一郎
IPC: G06T1/00
CPC classification number: H04N1/00681 , H04N1/387 , H04N1/3873
Abstract: 实施方式的信息处理装置（10）具备输入部11）、检测部（12）、生成部（13）和输出部（14）。输入部（11）输入原图像（Im1）。检测部（12）从所述原图像（Im1）中检测写入追加信息的写入区域。生成部（13）生成位置确定图像（Im2），所述位置确定图像（Im2）是附加在所述原图像（Im1）的预先设定的区域中的图像，是用于确定所述原图像Im1）中的所述写入区域的位置的图像。输出部14）输出所述位置确定图像（Im2）。
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公开(公告)号：CN107317951B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710152851.1
申请日：2017-03-15
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝解决方案株式会社
Abstract: 本发明涉及图像处理系统、图像处理装置以及图像处理方法。图像处理系统是将对文书的图像进行识别的图像处理装置与具备输入部及显示部的终端装置通过网络进行连接而构成的。图像处理装置具备：识别部，对图像进行字符识别处理；隐秘信息检测部，从识别部的识别结果检测隐秘信息；以及加工部，基于隐秘信息，制作将图像中的隐秘信息部分碎片化而得到的第1加工图像。终端装置具备：显示部，显示第1加工图像；以及输入部，输入第1加工图像的修改数据。
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公开(公告)号：CN103875018A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201280002972.3
申请日：2012-09-12
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝解决方案株式会社
Inventor： 小野聪一郎
IPC: G06T1/00
CPC classification number: H04N1/00681 , H04N1/387 , H04N1/3873
Abstract: 实施方式的信息处理装置（10）具备输入部（11）、检测部（12）、生成部（13）和输出部（14）。输入部（11）输入原图像（Im1）。检测部（12）从所述原图像（Im1）中检测写入追加信息的写入区域。生成部（13）生成位置确定图像（Im2），所述位置确定图像（Im2）是附加在所述原图像（Im1）的预先设定的区域中的图像，是用于确定所述原图像（Im1）中的所述写入区域的位置的图像。输出部（13）输出所述位置确定图像（Im2）。
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公开(公告)号：CN107533671B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201580078044.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
IPC: G06K9/34 , G06K9/62 , G10L25/45 , G06K9/46 , G10L25/03 , G06K9/48 , G06N7/00 , G10L25/27 , G06N20/00
Abstract: 将被输入的信号分割成多个要素，将各要素转换成特征向量来生成特征向量的集合，使用识别字典来评价特征向量的集合。识别字典包括与各个类对应的模型，各模型具有与应被分类为对应于该模型的类的信号能取得的分割模式对应的子模型，子模型具有与用对应于该子模型的分割模式被分割出的各要素对应的状态，该状态是通过特征向量以及表示该状态的标签的函数来表现的状态。识别部将标签或者标签的集合作为识别结果输出，该标签表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型，该标签的集合表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型的集合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107533671A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201580078044.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
Abstract: 将被输入的信号分割成多个要素，将各要素转换成特征向量来生成特征向量的集合，使用识别字典来评价特征向量的集合。识别字典包括与各个类对应的模型，各模型具有与应被分类为对应于该模型的类的信号能取得的分割模式对应的子模型，子模型具有与用对应于该子模型的分割模式被分割出的各要素对应的状态，该状态是通过特征向量以及表示该状态的标签的函数来表现的状态。识别部将标签或者标签的集合作为识别结果输出，该标签表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型，该标签的集合表现具有与特征向量的集合符合的子模型的模型的集合。
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公开(公告)号：CN107533672B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201580078069.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
Inventor： 小野聪一郎
Abstract: 实施方式的模式识别装置，将所输入的信号变换为特征向量，并将该特征向量与识别词典进行比对，从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现特征向量的空间的部分空间即词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3)，该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度，通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。
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公开(公告)号：CN108027816A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201580083082.3
申请日：2015-10-28
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30324 , G06F17/30002 , G06F17/30315 , G06F17/30327 , G06F17/3033 , G06F17/3069
Abstract: 实施方式的数据管理系统具备索引构筑器(200)和检索器(300)。索引构筑器(200)生成与事例矢量类似的周边矢量，且构筑用于根据周边矢量确定事例矢量的索引信息(40)，所述事例矢量是所积蓄的数据的特征矢量。检索器(300)按照指定了作为任意的特征矢量的查询矢量的检索请求，使用索引信息(40)，确定与查询矢量完全一致的周边矢量所对应的事例矢量，输出基于所确定的事例矢量的检索结果数据集(60)。
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公开(公告)号：CN108027816B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201580083082.3
申请日：2015-10-28
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
IPC: G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 实施方式的数据管理系统具备索引构筑器(200)和检索器(300)。索引构筑器(200)生成与事例矢量类似的周边矢量，且构筑用于根据周边矢量确定事例矢量的索引信息(40)，所述事例矢量是所积蓄的数据的特征矢量。检索器(300)按照指定了作为任意的特征矢量的查询矢量的检索请求，使用索引信息(40)，确定与查询矢量完全一致的周边矢量所对应的事例矢量，输出基于所确定的事例矢量的检索结果数据集(60)。
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公开(公告)号：CN107533672A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201580078069.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 株式会社东芝 , 东芝数字解决方案株式会社
Inventor： 小野聪一郎
Abstract: 实施方式的模式识别装置，将所输入的信号变换为特征向量，并将该特征向量与识别词典进行比对，从而进行所输入的信号的模式识别。识别词典(10)具有表现比特征向量的维数少的维的词典部分空间的词典部分空间基向量、和用于将根据特征向量和词典部分空间计算的类似度变换为似然度的多个概率化参数。模式识别装置具有识别部(3)，该识别部(3)通过特征向量和词典部分空间基向量的内积的值的二次多项式计算类似度，通过该类似度与概率化参数的线性和的指数函数计算似然度。识别词典(10)通过利用了多个概率化参数间的限制条件的期望最大化法来学习。
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