[发明专利]模式识别器、模式识别方法以及用于模式识别的程序

权利要求书

1.一种模式识别器，包括：

损失计算装置，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

损失差计算装置，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；

识别字典创建装置，基于损失计算装置针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；以及

模式分类装置，使用识别字典对数据的模式进行分类，

其中，识别字典创建装置基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算装置针对类别而计算的损失总和与损失差计算装置计算的类别之间损失差的总和之和最小化，并且

模式分类装置使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

2.根据权利要求1所述的模式识别器，其中，损失计算装置基于风险的总和来计算每个类别的损失，所述风险的总和对特征向量所属类别的分类误差度加以指示。

3.根据权利要求1或2所述的模式识别器，其中，

损失计算装置使用核函数来计算每个类别的损失，并且

模式分类装置使用基于核函数而创建的识别字典来对数据的模式进行分类。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的模式识别器，还包括：特征向量提取装置，从作为要识别数据输入的数据中提取特征向量，

其中，损失计算装置为每个类别计算特征向量提取装置所提取的特征向量的损失，并且

模式分类装置使用识别字典对特征向量提取装置所提取的特征向量的模式进行分类。

5.一种识别字典创建设备，创建模式识别器所使用的识别字典，模式识别器被配置为识别数据的模式，所述识别字典创建设备包括：

损失计算装置，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

损失差计算装置，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；以及

识别字典创建装置，基于损失计算装置针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；

其中，识别字典创建装置基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算装置针对类别而计算的损失总和与损失差计算装置计算的类别之间损失差的总和之和最小化。

6.根据权利要求5所述的识别字典创建设备，其中，损失计算装置基于风险的总和来计算每个类别的损失，所述风险的总和对特征向量所属类别的分类误差度加以指示。

7.一种模式识别方法，包括以下步骤：

针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；

基于针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；

基于输入特征向量来校正识别字典，以使针对类别而计算的损失总和与类别之间损失差的总和之和最小化；以及

使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

8.一种识别字典创建方法，创建模式识别器所使用的识别字典，模式识别器被配置为识别数据的模式，所述方法包括以下步骤：

针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；

基于针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；以及

基于输入特征向量来校正识别字典，以使针对类别而计算的损失总和与类别之间损失差的总和之和最小化。

9.一种模式识别程序，使计算机执行以下处理，包括：

损失计算处理，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

损失差计算处理，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；

识别字典创建处理，基于损失计算处理中针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；以及

模式分类处理，使用识别字典对数据的模式进行分类，

其中，在识别字典创建处理中，基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算处理中针对类别而计算的损失总和与损失差计算处理中计算的类别之间损失差的总和之和最小化，并且

在模式分类处理中，使用校正后的识别字典来对数据的模式进行分类。

10.一种识别字典创建程序，应用于被配置为创建模式识别器所使用的识别字典的计算机，模式识别器被配置为识别数据的模式，所述程序使计算机执行以下处理，包括：

损失计算处理，针对每个类别计算特征向量的损失，特征向量对属于该类别的数据的特征加以指示；

损失差计算处理，基于针对每个类别而计算的损失，来计算类别之间损失差的总和；以及

识别字典创建处理，基于损失计算处理中针对类别而计算的损失总和以及类别之间损失差的总和，来创建识别字典；

其中，在识别字典创建处理中，基于输入特征向量来校正识别字典，以使损失计算处理中针对类别而计算的损失总和与损失差计算处理中计算的类别之间损失差的总和之和最小化。