JP2012064204A - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 情報処理装置は、複数のクエリーにより構成されるクエリー列を作成する作成部と、カレントノードの階層に応じて、クエリー列から階層に対応したクエリーの読み込みを行う読み込み部と、読み込まれた階層に対応したクエリーに従って、カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成する生成部と、生成された木構造のノードのうち、クエリー列の長さに対応する階層までのノードについて、各階層のノードを共通化したノードとしてまとめることにより、木構造を変更する変更部と、を備える。
【選択図】 図1
Description
前記クエリー列からカレントノードの階層に対応したクエリーの読み込みを行う読み込み手段と、
読み込まれた前記階層に対応したクエリーに従って、前記カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記木構造のノードのうち、前記クエリー列の長さに対応する階層までのノードについて、各階層のノードを共通化したノードとしてまとめることにより、前記木構造を変更する変更手段と、を備えることを特徴とする。
前記第1のテーブル生成手段によって生成されたテーブルを用いて分割された学習パターン集合を複数のクエリー列に従って更に分割することによってテーブルを生成する第2のテーブル生成手段と、
前記第1のテーブル生成手段で生成されたテーブルと前記第2のテーブル生成手段で生成されたテーブルとを組み合わせることでパターンを判別する判別器を作成する判別器作成手段と、を備えることを特徴とする。
図2(a)−(c)の参照により、本発明の実施形態にかかる情報処理装置の概略的な構成を説明する。情報処理装置は、中央処理装置(CPU)202、メモリ203、入出力装置204を有し、中央処理装置(CPU)202は不図示のインタフェースを介して、外部記憶装置201との間でデータの送受信が可能である。外部記憶装置201は、本発明の実施形態にかかるパターン認識方法をコンピュータに実行させるためのプログラムや、学習パターン、学習パターンを用いて作成された辞書等を保持することが可能である。また、新たに導かれた新規パターンの認識結果を保持することが可能である。中央処理装置(CPU)202はパターン認識方法のプログラムの実行を司り、情報処理装置の全体的な制御を行う。メモリ203は中央処理装置(CPU)202が使用するプログラム、及びサブルーチンやデータを一時的に格納するワークエリアとして機能する。また、本発明の実施形態により導かれた新規パターンの認識結果を保持することも可能である。
次に、図4(a)の参照により第2の実施形態における学習過程の処理の流れを説明し、図4(b)の参照により第2の実施形態における認識過程の処理の流れを説明する。第1の実施形態では、1つの木構造の判別器を作成する方法、および、1つの木構造の判別器を用いてパターンを解析する方法を説明した。これに対して、第2の実施形態では複数の木構造の判別器を生成する方法、および、複数の木構造の判別器を用いてパターンを解析する方法を説明する。木構造の判別器の個数をL個とする。通常、Lは10〜100ぐらいの数になるが、2つ以上の任意の定数となる。Lを大きくすると辞書サイズが大きくなり、認識率は向上する。一方、判別器の個数Lを小さくすると辞書はコンパクトになるが、認識率は低下する。
第3の実施形態では第1の実施形態で説明した木構造の判別器を全部テーブル化する。そのために、まず図1(a)のステップS101におけるクエリー列の長さTを十分大きくする必要がある。第1の実施形態の説明では、例示的にクエリー列の長さをT=2として説明したが、例えば、本実施形態では、T=100と設定することが可能である。図2(b)で説明した学習結果である木構造は、T=2の条件で作成したものである。しかし、結果的に第3階層(ルートノードが1階層だとして)のノードは、ノード214を除いた全部(3つ)がターミナルノードになっている。よって、例えば、Tが3以上に設定したとしても図2(b)の形式の木構造が生成されることになる。以下、図2(b)は十分大きなTを設定して、図1(a)、(b)のフローチャートに従って作成された木構造だと仮定して説明する。
図8(a)、(b)の参照により、パターンとして画像を扱う場合を説明する。本実施形態では、1枚の学習画像からM枚の部分画像が抽出される。これを部分画像集合と呼ぶ。この部分画像集合を構成する部分画像同士は重なりがなくても良いが、重なりがあるように網羅的に元の学習画像から抽出されることが望ましい。
第1の実施形態ではテーブルとツリーを組み合わせることによって高速、高精度なパターン認識を実現した。また、第3の実施形態では1つの大きなテーブルを用いて高速、高精度なパターン認識を実現した。第1の実施形態と第3の実施形態を比べると、第1の実施形態の方が速度を犠牲にして、よりコンパクトな辞書を作成することができるという利点がある。これに対して、第3の実施形態は、第1の実施形態と比べるとコンパクト性を犠牲にして、より高速な判別器を実現できるという利点ある。本実施形態では、異なるテーブル生成プロセスにより生成された複数のテーブルを組み合わせることによって、第1の実施形態と第3の実施形態の良い点を備える判別器を作成する構成を提供する。
これまで説明してきた実施形態では、まずツリーを作成しておいてからそれに対応するテーブルを作成した。この方法によって性能を保ったままより高速なパターン認識アルゴリズムが実現できる。これに対して、本実施形態では最初から直接テーブルを作成し、次にそれを変換したテーブルを作成する。この方法によって高速性を保ったままより高性能なパターン認識アルゴリズムを実現する。
これまで説明してきた実施形態を実現する装置の概略構成を図15(a)、(b)を用いて説明する。図15(a)に判別器の作成装置(判別器作成装置)の構成例を示し、図15(b)に認識装置の構成例を示す。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (9)
- 複数のクエリーにより構成されるクエリー列を作成する作成手段と、
前記クエリー列からカレントノードの階層に対応したクエリーの読み込みを行う読み込み手段と、
読み込まれた前記階層に対応したクエリーに従って、前記カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された前記木構造のノードのうち、前記クエリー列の長さに対応する階層までのノードについて、各階層のノードを共通化したノードとしてまとめることにより、前記木構造を変更する変更手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記クエリー列を構成するクエリーの読み込みを行うクエリー先き読み手段と、
前記クエリー先き読み手段により読み込まれた前記クエリーと、前記変更手段により変更された前記木構造と、を用いてパターンの認識処理を行う認識手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記階層に対応したクエリーの読み込みに成功したか否かを判定する判定手段を更に備え、
前記生成手段は、前記判定手段により前記階層に対応したクエリーの読み込みに成功したと判定された場合、読み込まれた前記階層に対応したクエリーに従って、前記カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記生成手段で生成された前記木構造のノードを新たなカレントノードとして、
前記読み込み手段は、前記新たなカレントノードの階層に応じて、前記クエリー列から前記階層に対応したクエリーの読み込みを行い、
前記生成手段は、読み込まれたクエリーに従って、前記新たなカレントノードに設定されている学習パターンを分割して、新たなノードを生成することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記作成手段は、前記判定手段の判定により、前記階層に対応したクエリーの読み込みに失敗したと判定された場合、前記学習パターンに対応した新たなクエリーを作成することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 複数のクエリー列に従って学習パターンを分割することによってテーブルを生成する第1のテーブル生成手段と、
前記第1のテーブル生成手段によって生成されたテーブルを用いて分割された学習パターン集合を複数のクエリー列に従って更に分割することによってテーブルを生成する第2のテーブル生成手段と、
前記第1のテーブル生成手段で生成されたテーブルと前記第2のテーブル生成手段で生成されたテーブルとを組み合わせることでパターンを判別する判別器を作成する判別器作成手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置の作成手段が、複数のクエリーにより構成されるクエリー列を作成する作成工程と、
前記情報処理装置の読み込み手段が、カレントノードの階層に応じて、前記クエリー列から前記階層に対応したクエリーの読み込みを行う読み込み工程と、
前記情報処理装置の生成手段が、読み込まれた前記階層に対応したクエリーに従って、前記カレントノードに設定されている学習パターンを分割して、木構造のノードを生成する生成工程と、
前記情報処理装置の変更手段が、前記生成工程で生成された前記木構造のノードのうち、前記クエリー列の長さに対応する階層までのノードについて、各階層のノードを共通化したノードとしてまとめることにより、前記木構造を変更する変更工程と、
前記情報処理装置のクエリー先き読み手段が、前記クエリー列を構成するクエリーの読み込みを行うクエリー先き読み工程と、
前記情報処理装置の認識手段が、前記クエリー先き読み工程で読み込まれた前記クエリーと、変更された前記木構造と、を用いてパターンの認識処理を行う認識工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。 - 情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
前記情報処理装置の第1のテーブル生成手段が、複数のクエリー列に従って学習パターンを分割することによってテーブルを生成する第1のテーブル生成工程と、
前記情報処理装置の第2のテーブル生成手段が、前記第1のテーブル生成工程で生成されたテーブルを用いて分割された学習パターンの集合を複数のクエリー列に従って更に分割することによってテーブルを生成する第2のテーブル生成工程と、
前記情報処理装置の判別器作成手段が、前記第1のテーブル生成工程で生成されたテーブルと前記第2のテーブル生成工程で生成されたテーブルとを組み合わせることでパターンを判別する判別器を作成する判別器作成工程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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