[发明专利]信息处理设备、推理方法及计算机可读记录介质

权利要求书

1.一种计算机可读记录介质，存储用于使计算机执行处理的推理程序，所述处理包括：

针对要学习的第一对象的多条第一类训练数据中的每条第一类训练数据进行如下操作，其中，所述第一类训练数据包括相关第一对象的第一图像信息、第一语义信息以及第一类别，

根据所述第一图像信息生成第一图像超维向量，即第一图像HV，

根据所述第一语义信息生成第一语义HV，

通过整合所述第一图像HV和所述第一语义HV生成第一整合HV，以及

将所述第一整合HV与所述第一类别相关联地存储在存储单元中；以及

针对要学习的第二对象的多条第二类训练数据中的每条第二类训练数据进行如下操作，其中，所述第二类训练数据包括相关第二对象的第二语义信息和第二类别而不包括所述相关第二对象的图像信息，

根据所述第二语义信息生成第二语义HV，

基于所述第二语义HV在所述存储单元中进行搜索，

从所述存储单元获得从展现出与所述第二语义HV的最高匹配度的整合HV中选择的预定数量的整合HV，

基于所述预定数量的整合HV生成所述第二类训练数据的第二整合HV，以及

将所述第二整合HV与所述第二类别相关联地存储在所述存储单元中。

2.根据权利要求1所述的计算机可读记录介质，所述处理还包括：

根据要识别的对象的第二图像信息生成第二图像HV；以及

基于所述第二图像HV在所述存储单元中进行搜索以获得与存储在所述存储单元中的整合HV中的展现出与所述第二图像HV的最高匹配度的一个整合HV相关的类别。

3.根据权利要求1或2所述的计算机可读记录介质，其中，

根据所述第一图像信息生成所述第一图像HV包括：

通过使用神经网络来提取指示所述第一图像信息的特征的图像特征，以及

基于所提取的图像特征生成所述第一图像HV，并且

根据所述第一语义信息生成所述第一语义HV包括：

通过使用所述神经网络来提取指示所述语义信息的特征的语义特征，以及

基于所提取的语义特征生成所述第一语义HV。

4.根据权利要求1或2中任一项所述的计算机可读记录介质，其中，

通过整合所述第一图像HV和所述第一语义HV生成所述第一整合HV包括：

通过将所述第一图像HV与图像属性HV相乘生成图像属性空间向量，

通过将所述第一语义HV与语义属性HV相乘生成语义属性空间向量，以及

基于所述图像属性空间向量和所述语义属性空间向量生成所述第一整合HV。

5.根据权利要求1或2中任一项所述的计算机可读记录介质，其中，

根据所述第一图像信息生成所述第一图像HV包括：

通过使用神经网络来提取指示所述第一图像信息的特征的图像特征，

识别从所提取的图像特征到所述第一语义信息的映射矩阵，

通过使用所识别的映射矩阵的伪逆矩阵针对包括在所述第一语义信息中的各个属性生成构造图像，以及

基于针对所述各个属性生成的构造图像生成所述第一图像HV。