JP2005115525A - 識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置、プログラムならびにプログラムを記録した記録媒体、および特定内容のデータを選別する装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 特徴量の種類と識別条件を決定する装置10の識別器作成部16が、サンプルデータ群に基づいて、識別処理に用いられ得る複数の特徴量の各々について、対応する識別器を作成する。特徴量特定部18および識別器群規定部20が、識別精度の高い識別器を順次選択し、複数の識別器群を規定する。識別器群選択部22が、規定された複数の識別器群の中から、識別器群全体としての複合識別精度が高いものを選択する。選択された識別器群を構成する識別器に基づいて、識別条件決定部24が、識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する。
【選択図】 図1
Description
Claims (20)
- 対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも1つの特徴量の種類と、該特徴量の各々に対応する識別条件とを決定する装置であって、
前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量から、各々少なくとも1つの特徴量からなる複数の特徴量群を規定する特徴量群規定手段と、
前記複数の特徴量群に対応する複数の識別器群であって、該複数の識別器群を構成する各識別器が、前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなる第1のサンプルデータ群に基づいて作成されたものである、複数の識別器群を規定する識別器群規定手段と、
前記第1のサンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する複合識別精度が最も高い1つの識別器群を選択する識別器群選択手段と、
所定数の識別器群もしくは複合識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器群が選択されるまで、または選択された識別器群の正答率が所定の基準を超えるまで、前記識別器群選択手段を繰返し動作させる手段と、
前記識別器群選択手段により選択されたすべての前記識別器群に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも1つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段とを備えていることを特徴とする装置。 - 前記第1のサンプルデータ群が、該第1のサンプルデータ群をなすデータの各々に重みが与えられた重み付きサンプルデータ群であり、
前記識別器群選択手段が、各動作ごとに、前記重みを加味した前記複合識別精度が最も高い前記1つの識別器群を選択するものであり、
前記識別器群選択手段の2回目以降の各動作に先立って、直前の該識別器群選択手段の動作により選択された前記1つの識別器群によっては正しく識別されない各データの重みが該データの現在の重みよりも高くなり、かつ/または該1つの識別器群によって正しく識別される各データの重みが該データの現在の重みよりも低くなるように、前記第1のサンプルデータ群をなす各データの前記重みを更新する重み更新手段をさらに備えていることを特徴とする請求項1項記載の装置。 - 前記識別器群選択手段の2回目以降の各動作に先立って、前記重み更新手段により更新された各データの前記重みが、前記複数の識別器群の各々をなす各識別器に加味されるように、各識別器を更新する手段をさらに備えていることを特徴とする請求項2記載の装置。
- 前記識別器群選択手段の2回目以降の各動作に先立って、該識別器群選択手段の直前の動作により選択された前記1つの識別器群を以降の選択対象から除外する手段をさらに備えていることを特徴とする請求項1から3いずれか1項記載の装置。
- 前記特徴量群規定手段が、
前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなる第2のサンプルデータ群に基づいて、前記複数の特徴量の各々について、対応する識別器を作成する識別器作成手段と、
前記第2のサンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する識別精度が最も高い1つの識別器を選択する動作を、所定数の識別器もしくは識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器が選択されるまで、または選択された識別器の正答率が所定の基準を超えるまで、繰返し行なうことにより選択された各識別器に対応する特徴量を、1つの特徴量群を構成する特徴量として特定する特徴量特定手段とを備え、
前記特徴量特定手段を複数回動作させることにより、前記複数の特徴量群の各々を構成する特徴量を特定するものであることを特徴とする請求項1から4いずれか1項記載の装置。 - 前記第2のサンプルデータ群が、該第2のサンプルデータ群をなすデータの各々に重みが与えられた重み付きサンプルデータ群であり、
前記特徴量特定手段が、
前記選択する動作ごとに、前記重みを加味した前記識別精度が最も高い前記1つの識別器を選択するものであり、
2回目以降の前記選択する動作に先立って、直前の前記選択する動作により選択された前記1つの識別器によっては正しく識別されない各データの重みが該データの現在の重みよりも高くなり、かつ/または該1つの識別器によって正しく識別される各データの重みが該データの現在の重みよりも低くなるように、前記第2のサンプルデータ群をなす各データの前記重みを更新するものであることを特徴とする請求項5記載の装置。 - 前記特徴量特定手段が、2回目以降の前記選択する動作に先立って、前記第2のサンプルデータ群をなすデータの各々に割り当てられた更新された前記重みが、前記識別器作成手段が作成した各識別器に加味されるように、各識別器を更新するものであることを特徴とする請求項6記載の装置。
- 前記特徴量特定手段が、2回目以降の前記選択する動作に先立って、直前の前記選択する動作により選択された前記1つの識別器を以降の選択対象から除外するものであることを特徴とする請求項5から7いずれか1項記載の装置。
- 前記特徴量特定手段の2回目以降の各動作に先立って、該特徴量特定手段の直前の動作により前記1つの特徴量群を構成する特徴量として規定された特徴量に対応するすべての識別器を、以降の選択対象から除外する手段をさらに備えていることを特徴とする請求項5から7いずれか1項記載の装置。
- 前記特徴量群規定手段が、
前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなる第2のサンプルデータ群に基づいて、前記複数の特徴量の各々について、対応する識別器を作成する識別器作成手段と、
前記識別器作成手段が作成した前記識別器を対応する特徴量に応じて複数のカテゴリーに分け、前記複数のカテゴリーごとに、前記第2のサンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する識別精度が最も高い1つの識別器を選択する動作を、所定数の識別器もしくは識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器が選択されるまで、または選択された識別器の正答率が所定の基準を超えるまで、繰返し行なうことにより選択された各識別器に対応する特徴量を、1つの特徴量群を構成する特徴量として特定する特徴量特定手段とを備えていることを特徴とする請求項1から4いずれか1項記載の装置。 - 前記第2のサンプルデータ群が、該第2のサンプルデータ群をなすデータの各々に重みが与えられた重み付きサンプルデータ群であり、
前記特徴量特定手段が、
各選択する動作ごとに、前記重みを加味した前記識別精度が最も高い前記1つの識別器を選択し、
前記複数のカテゴリーごとの2回目以降の前記選択する動作に先立って、直前の前記選択する動作により選択された前記1つの識別器によっては正しく識別されない各データの重みが該データの現在の重みよりも高くなり、かつ/または該1つの識別器によって正しく識別される各データの重みが該データの現在の重みよりも低くなるように、前記第2のサンプルデータ群をなす各データの前記重みを更新するものであることを特徴とする請求項10項記載の装置。 - 前記特徴量特定手段が、前記複数のカテゴリーごとの2回目以降の前記選択する動作に先立って、前記第2のサンプルデータ群をなすデータの各々に割り当てられた更新された前記重みが、該カテゴリーをなす各識別器に加味されるように、該カテゴリーをなす各識別器を更新するものであることを特徴とする請求項11記載の装置。
- 前記特徴量特定手段が、前記複数のカテゴリーごとの2回目以降の前記選択する動作に先立って、直前の前記選択する動作により選択された前記1つの識別器を以降の選択対象から除外するものであることを特徴とする請求項10から12いずれか1項記載の装置。
- 前記複数の識別器群をなす識別器の各々が、前記第1のサンプルデータ群をなすデータのうち、前記特定内容のデータであることが分かっている前記複数のデータが示す該識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値と、前記特定内容のデータでないことが分かっている前記複数のデータが示す該識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値との、比または差分を表したヒストグラムであることを特徴とする請求項1から13いずれか1項記載の装置。
- 前記対象データおよび前記第1のサンプルデータ群をなす各データが画像データであり、
前記特定内容が、該対象データが示し得る特定シーンであることを特徴とする請求項1から14いずれか1項記載の装置。 - 対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも1つの特徴量の種類と、該特徴量の各々に対応する識別条件とを決定するためのプログラムであって、コンピュータを、
前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量から、各々少なくとも1つの特徴量からなる複数の特徴量群を規定する特徴量群規定手段、
前記複数の特徴量群に対応する複数の識別器群であって、該複数の識別器群を構成する各識別器が、前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなるサンプルデータ群に基づいて作成されたものである、複数の識別器群を規定する識別器群規定手段、
前記サンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する複合識別精度が最も高い1つの識別器群を選択する識別器群選択手段、
所定数の識別器群もしくは複合識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器群が選択されるまで、または選択された識別器群の正答率が所定の基準を超えるまで、前記識別器群選択手段を繰返し動作させる手段、および
前記識別器群選択手段により選択されたすべての前記識別器群に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも1つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段として機能させることを特徴とするプログラム。 - 対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも1つの特徴量の種類と、該特徴量の各々に対応する識別条件とを決定するためのプログラムであって、コンピュータを、
前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量から、各々少なくとも1つの特徴量からなる複数の特徴量群を規定する特徴量群規定手段、
前記複数の特徴量群に対応する複数の識別器群であって、該複数の識別器群を構成する各識別器が、前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなるサンプルデータ群に基づいて作成されたものである、複数の識別器群を規定する識別器群規定手段、
前記サンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する複合識別精度が最も高い1つの識別器群を選択する識別器群選択手段、
所定数の識別器群もしくは複合識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器群が選択されるまで、または選択された識別器群の正答率が所定の基準を超えるまで、前記識別器群選択手段を繰返し動作させる手段、および
前記識別器群選択手段により選択されたすべての前記識別器群に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも1つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。 - データの所望の特定内容の指定を受け付けるデータ内容指定受付手段と、
選別対象である対象データの入力を受け付ける対象データ入力受付手段と、
前記特定内容として指定され得る複数の内容ごとに、前記対象データが該内容のデータであるか否かの識別に用いる少なくとも1つの特徴量の種類と、該少なくとも1つの特徴量の各々に対応する識別条件とを予め規定した参照データを、前記データ内容指定受付手段において指定された前記特定内容に基づいて参照して、前記対象データから、該特定内容のデータであるか否かの識別に用いる前記少なくとも1つの特徴量を導出する特徴量導出手段と、
前記特徴量導出手段により導出された前記少なくとも1つの特徴量の各々に基づいて、前記参照データが規定する前記対応する識別条件を参照し、前記対象データが前記データ内容指定受付手段において指定された前記特定内容のデータであるか否かを識別する識別手段とを備えてなり、
前記参照データが、前記複数の内容の各々について、該内容のデータであることが分かっている複数のデータと、該内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなるサンプルデータ群を、予め学習することにより決定されたものであって、前記複数の内容の各々についての前記学習が、
前記識別手段による識別処理に用いられ得る複数の特徴量から、各々少なくとも1つの特徴量からなる複数の特徴量群を規定する工程と、
前記複数の特徴量群に対応する複数の識別器群であって、該複数の識別器群を構成する各識別器が前記サンプルデータ群に基づいて作成されたものである、複数の識別器群を規定する工程と、
前記サンプルデータ群をなすデータの全部または一部に対する複合識別精度が最も高い1つの識別器群を選択する工程と、
所定数の識別器群もしくは複合識別精度が所定の基準を超えるすべての識別器群が選択されるまで、または選択された識別器群の正答率が所定の基準を超えるまで、前記識別器群を選択する工程を繰り返す工程と、
前記選択する工程において選択されたすべての識別器群に基づいて、現在の学習内容のデータであるか否かの識別に用いる前記少なくとも1つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する工程を含む方法によるものであることを特徴とする、特定内容のデータを選別する装置。 - 前記識別手段により正しい識別結果が得られなかった対象データについて、該対象データが示す正しい内容の指定を受け付ける正解受付手段と、
前記正しい内容の指定が受け付けられた前記対象データを学習することにより、前記参照データを更新する追加学習手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項18記載の特定内容のデータを選別する装置。 - 前記対象データおよび前記サンプルデータ群をなす各データが画像データであり、
前記特定内容が、前記対象データが示し得る特定シーンであることを特徴とする請求項18または19記載の特定内容のデータを選別する装置。
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