JP2011141740A - 目的変数算出装置、目的変数算出方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 評価環境情報取得手段114と、評価環境モデル作成手段115と、評価データ取得手段111と、目的変数算出手段112とを有し、前記評価環境情報取得手段114により、評価環境情報を取得し、前記評価環境モデル作成手段115により、前記評価環境情報に基づき、所定の説明変数xを目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データ141から評価環境モデルが作成され、前記評価データ取得手段111により、評価環境の評価データが取得され、前記目的変数算出手段112により、前記評価環境モデルを用いて、前記評価データの目的変数yを算出することを特徴とする。
【選択図】 図1
Description
評価環境情報取得手段と、評価環境モデル作成手段と、評価データ取得手段と、目的変数算出手段とを有し、
前記評価環境情報取得手段により、評価環境情報を取得し、
前記評価環境モデル作成手段により、前記評価環境情報に基づき、所定の説明変数xを目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データから評価環境モデルが作成され、
前記評価データ取得手段により、評価環境の評価データが取得され、
前記目的変数算出手段により、前記評価環境モデルを用いて、前記評価データの目的変数yを算出することを特徴とする。
評価環境情報取得工程と、評価環境モデル作成工程と、評価データ取得工程と、目的変数算出工程とを有し、
前記評価環境情報取得工程において、評価環境情報を取得し、
前記評価環境モデル作成工程において、前記評価環境情報に基づき、所定の説明変数xを目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データから評価環境モデルを作成し、
前記評価データ取得工程において、評価環境の評価データが取得され、
前記目的変数算出工程において、前記評価環境モデルを用いて、前記評価データの目的変数yを算出することを特徴とする。
図1に、本実施形態における目的変数算出装置のブロック図を示す。図1に示すとおり、本実施形態の目的変数算出装置は、記憶手段140、評価データ取得手段111、目的変数算出手段112、出力手段113、評価環境情報取得手段114および評価環境モデル作成手段115を主要な構成部材として含む。前記記憶手段140には、所定の説明変数xを、目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データ141と、評価環境モデル142とが格納されている。また、前記記憶手段140には、後述するように、評価環境で取得したテストデータを含んでいてもよい。前記目的変数算出手段112は、前記評価環境モデル142と接続している。前記評価データ取得手段111としては、例えば、CCD(Charge Coupled Device)カメラ、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)カメラ、イメージスキャナ等の画像取得手段があげられる。前記評価環境モデル作成手段115および前記目的変数算出手段112としては、例えば、中央処理装置(CPU)等の演算手段等があげられる。前記評価環境情取得手段114としては、例えば、キーボード、マウス等の入力装置、インターネット等の通信回線網と接続するためのインターフェイス、先に述べた画像取得手段等がある。また、前記出力手段113としては、例えば、映像により出力するモニター(例えば、液晶ディスプレイ(LCD)、ブラウン管(CRT)ディスプレイ等の各種画像表示装置等)、印刷により出力するプリンター、音声により出力するスピーカー等があげられる。前記出力手段113は、任意の構成部材であり、本発明の目的変数算出装置に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。前記記憶手段140としては、例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)、ハードディスク(HD)、光ディスク、フロッピー(登録商標)ディスク(FD)等があげられる。前記記憶手段140は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。
図3に、本発明の目的変数算出装置の別の構成を示す。図示のとおり、この目的変数算出装置は、X、YおよびZの各場所に、評価データ取得手段111a、111b、111cと、評価環境情報取得手段114a、114b、114cと、評価環境モデル作成手段115a、115b、115cと、出力手段113a、113b、113cと、通信インターフェイス150a、150b、150cと、サーバ170とを備える。X、YおよびZの各場所において、評価環境情報取得手段114a、114b、114cは評価環境モデル作成手段115a、115b、115cに接続し、評価データ取得手段111a、111b、111c、評価環境モデル作成手段115a、115b、115c、および出力手段113a、113b、113cが、通信インターフェイス150a、150b、150cに接続している。そして、X、YおよびZの各場所の通信インターフェイス150a、150b、150cと、前記サーバ170とが、装置外の通信回線網160を介して接続されている。
図4に、本実施形態の目的変数算出装置の構成を示すブロック図を示し、図5に、本実施形態の目的変数算出方法の処理の流れを示すフローチャートを示す。図4および図5において、図1から図3と同一部分には同一符号を付している。
図6に、本実施形態における目的変数算出装置のブロック図を示す。本実施形態の目的変数算出装置では、評価環境モデルを、重み付けを用いて作成する。図6に示すとおり、本実施形態の目的変数算出装置は、評価環境情報取得手段として重み付け情報取得手段214を有する点、評価環境モデル作成手段として重要度重み付きモデル作成手段215を有する点、および記憶手段240に、評価環境モデルとして重要度重み付きモデル242が格納されている点を除き、図1に示した目的変数算出装置と同様の構成である。図6において、211は、評価データ取得手段を、212は、目的変数算出手段を、213は、出力手段を、241は、ラベル付き教師データを示す。
本実施形態は、重要度重み付けモデルを用い、顔画像から推定年齢を算出した例である。まず、重み関数として、図9(A)および(B)を用いた。図9(A)は、女性の各年齢において、顔画像を人間が見て年齢を推定した場合の誤差の標準偏差であり、図9(B)は、男性の各年齢において、顔画像を人間が見て年齢を推定した場合の誤差の標準偏差である。これらの重み関数では、低年齢層および高年齢層で重みを重くしている。これらの重み関数を用い、前述の実施形態4と同様にして重要度重み付きモデルを作成した。そして、得られた重要度重み付きモデルを使用して年齢を推定した結果を、図10に示す。図10(A)は女性の結果であり、図10(B)は男性の結果である。また、重み付けをしなかった場合も合わせて示している。評価は、推定年齢の重みを付けていない絶対誤差(MAE:Mean Absolute Error)(縦軸)により行った。MAEは、下記式で求めた。
本実施形態は、前述とは別の重要度重み付けモデルを用い、顔画像から推定年齢を算出した例である。まず、重み関数として、図11を用いた。図11は、各年齢において、顔画像を人間が見て年齢を推定した場合の誤差の標準偏差であり、40歳をピークとして、年齢が若くなるほど、かつ年齢が多くなるほど、標準偏差の値を小さくして重みを重くしたものである。図11の重み関数を用い、前述の実施形態4と同様にして重要度重み付きモデルを作成した。そして、得られた重要度重み付きモデルを使用して年齢を推定した結果を、図12に示す。図12(A)は女性の結果であり、図12(B)は男性の結果である。また、重み付けをしなかった場合も合わせて示している。評価は、前述と同様のMAEにより行った。図12に示すように、重み付けを行った場合は、重み付けをしなかった場合に比べて、低年齢層および高年齢層で、推定年齢の精度が向上したことが分かる。
112、212 目的変数算出手段
113、213 出力手段
114 評価環境情報取得手段
115 評価環境モデル作成手段
116 照合データ取得手段
117 照合手段
118 照合結果出力手段
140、240 記憶手段
141、241 ラベル付き教師データ
142 評価環境モデル
150 通信インターフェイス
160 通信回線網
170 サーバ
214 重み付け情報取得手段
215 重要度重み付きモデル作成手段
242 重要度重み付きモデル
Claims (20)
- 評価環境情報取得手段と、評価環境モデル作成手段と、評価データ取得手段と、目的変数算出手段とを有し、
前記評価環境情報取得手段により、評価環境情報を取得し、
前記評価環境モデル作成手段により、前記評価環境情報に基づき、所定の説明変数xを目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データから評価環境モデルが作成され、
前記評価データ取得手段により、評価環境の評価データが取得され、
前記目的変数算出手段により、前記評価環境モデルを用いて、前記評価データの目的変数yを算出することを特徴とする目的変数算出装置。 - 前記評価環境モデルが、損失関数、重み付けおよび正則化からなる群から選択される少なくとも一つを用いて作成されることを特徴とする請求項1記載の目的変数算出装置。
- 前記重み付けを、最小二乗法を用いて行うことを特徴とする請求項2記載の目的変数算出装置。
- 前記重み付けが、重み関数を用いて行われ、前記重み関数が、前記所定の説明変数xおよび前記目的変数yの少なくとも一方を含む関数であることを特徴とする請求項2または3記載の目的変数算出装置。
- 前記評価環境モデルが、評価環境で取得したテストデータを用いたモデルであることを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。
- 前記評価環境モデルが、評価環境で取得した目的変数の正解データを用いたモデルであることを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。
- 前記損失関数が、算出した目的変数と正解値との誤差の方向性を加味した関数であることを特徴とする請求項2から6のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。
- さらに、照合情報取得手段と、照合手段とを有し、
前記照合情報取得手段により、照合情報を取得し、
前記照合手段により、前記照合情報と、算出された目的変数とを照合し、照合結果を出力することを特徴とする請求項1から7のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。 - 前記評価データおよび前記ラベル付き教師データが、顔画像であり、前記目的変数yが推定年齢であることを特徴とする請求項1から8のいずれか一項に記載の目的変数算出装置。
- 評価環境情報取得工程と、評価環境モデル作成工程と、評価データ取得工程と、目的変数算出工程とを有し、
前記評価環境情報取得工程において、評価環境情報を取得し、
前記評価環境モデル作成工程において、前記評価環境情報に基づき、所定の説明変数xを目的変数yでラベル付けしたラベル付き教師データから評価環境モデルを作成し、
前記評価データ取得工程において、評価環境の評価データが取得され、
前記目的変数算出工程において、前記評価環境モデルを用いて、前記評価データの目的変数yを算出することを特徴とする目的変数算出方法。 - 前記評価環境モデルが、損失関数、重み付けおよび正則化からなる群から選択される少なくとも一つを用いて作成されることを特徴とする請求項10記載の目的変数算出方法。
- 前記重み付けを、最小二乗法を用いて行うことを特徴とする請求項11記載の目的変数算出方法。
- 前記重み付けが、重み関数を用いて行われ、前記重み関数が、前記所定の説明変数xおよび前記目的変数yの少なくとも一方を含む関数であることを特徴とする請求項11または12記載の目的変数算出方法。
- 前記評価環境モデルが、評価環境で取得したテストデータを用いたモデルであることを特徴とする請求項10から13のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。
- 前記評価環境モデルが、評価環境で取得した目的変数の正解データを用いたモデルであることを特徴とする請求項10から13のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。
- 前記損失関数が、算出した目的変数と正解値との誤差の方向性を加味した関数であることを特徴とする請求項11から15のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。
- さらに、照合情報取得工程と、照合工程とを有し、
前記照合情報取得工程において、照合情報を取得し、
前記照合工程において、前記照合情報と、算出された目的変数とを照合し、照合結果を出力することを特徴とする請求項10から16のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。 - 前記評価データおよび前記ラベル付き教師データが、顔画像であり、前記目的変数yが推定年齢であることを特徴とする請求項10から17のいずれか一項に記載の目的変数算出方法。
- 請求項10から18のいずれか一項に記載の目的変数算出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
- 請求項19記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
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