[发明专利]信息处理系统和学习方法

权利要求书

1.一种信息处理系统，包括：

操作量数据获取单元，获取物体的操作量数据；

图像数据获取单元，获取由安装在所述物体上的成像装置捕获的图像数据；

差分表达式提取单元，基于在所述物体的操作之前和之后捕获的两条图像数据，提取表示关于所述两条图像数据之间的差异的特征信息的差分表达式；以及

镜面区域识别单元，基于所述差分表达式与所述操作量数据之间的相关性，识别镜面区域。

2.根据权利要求1所述的信息处理系统，还包括：

差分编码器，从所述两条图像数据提取扩展的差分表达式，所述扩展的差分表达式包括由所述物体的运动引起的所述两条图像数据之间的差异的特征信息以及不是由所述物体的运动引起的所述两条图像数据之间的差异的特征信息，其中，

所述差分表达式提取单元从所述扩展的差分表达式中选择性地提取表示由所述物体的运动引起的所述两条图像数据之间的所述差异的所述特征信息的所述差分表达式。

3.根据权利要求2所述的信息处理系统，其中，

所述操作量数据获取单元在从时间t₁到时间t_T的多个时间处获取操作量数据，其中，T是2或更大的整数，

所述图像数据获取单元在所述多个时间处获取图像数据，

所述差分编码器从时间t_k处的图像数据以及紧接在所述时间t_k之前的时间t_k-1处的图像数据的恢复表达式中提取在所述时间t_k处的扩展的差分表达式，其中，k是2至T的整数，

所述差分表达式提取单元从所述时间t_k处的所述扩展的差分表达式中提取在所述时间t_k处的差分表达式，所述差分表达式表示由所述物体的运动引起的特征信息，并且

所述镜面区域识别单元基于在所述多个时间处的差分表达式与在所述多个时间处的操作量数据之间的相关性，识别所述镜面区域。

4.根据权利要求3所述的信息处理系统，其中，

所述差分编码器是其中通过机器学习优化权重的神经网络，

所述机器学习包括使用在多个时间处的静止物体的学习图像数据的学习过程，

所述学习过程包括：

生成在所述时间t₁处的学习图像数据的恢复表达式，

将在时间t_q处的学习图像数据以及紧接在所述时间t_q之前的时间t_q-1处的学习图像数据的恢复表达式输入到所述差分编码器，以提取在所述时间t_q处的扩展的差分表达式，其中，q是2或更大的整数；

将在所述时间t_q处的所述扩展的差分表达式输入到校正单元，以执行校正，以将表示在所述时间t_q处的所述扩展的差分表达式的张量的部分重写为零，

将在所述时间t_q-1处的所述学习图像数据的恢复表达式和噪声加到所述校正之后的所述时间t_q处的所述扩展的差分表达式以生成在所述时间t_q处的学习图像数据的恢复表达式，

通过图像解码器解码在所述时间t_q处的所述学习图像数据的恢复表达式，以生成在所述时间t_q处的恢复图像数据，

计算在所述时间t_q处的所述恢复图像数据与在所述时间t_q处的所述学习图像数据之间的恢复误差，以及

重复调整表示图像编码器、所述差分编码器、所述校正单元和所述图像解码器的神经网络的权重，直到所述恢复误差满足预定标准，并且

所述差分表达式提取单元提取表示所述扩展的差分表达式的张量的由所述校正单元重写为零的部分作为所述差分表达式。