JP2012226607A5 - 情報処理方法及び装置、パターン識別方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、データ中の複数の特徴からパターン識別に有用な特徴を選択する情報処理方法及び装置に関する。また、そのような情報処理方法及び装置によって選択された特徴を用いて、入力された複数の特徴からなる識別対象データを所定のクラスに分類するパターン識別方法及び装置に関する。

本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであり、検定データが充分に存在しないような場合でも、データ中に含まれている特徴からパターン識別に適した特徴を、少ない処理コストで選択できる情報処理方法及び装置を提供することを目的とする。また、そのような情報処理方法及び装置により選択された特徴を用いて、識別対象データを所定のクラスに分類するパターン識別方法及び装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するための本発明の一態様による情報処理方法は、
抽出手段が、学習用のデータから複数の部分データを抽出する抽出工程と、
第１の取得手段が、前記複数の部分データそれぞれから特徴量を取得する第１の取得工程と、
第２の取得手段が、前記取得された特徴量に基づいて、前記抽出工程で抽出された前記複数の部分データの各々を識別器によって処理させることにより、識別度を取得する第２の取得工程と、
評価手段が、前記第２の取得工程で取得された前記識別度に基づいて、前記部分データを評価する評価工程と、
選択手段が、前記評価工程における評価の結果に基づいて、前記複数の部分データから、前記識別器の学習に用いるべき部分データを選択する選択工程と、を有する。

本発明によれば、検定データが充分に存在しないような場合でも、データ中に含まれている特徴からパターン識別に適した特徴を、少ない処理コストで選択することができる。また、そのように選択された特徴を用いて、識別対象データを所定のクラスに分類することにより、適切な部分的な特徴を用いたパターン識別を行うことが可能になる。

Claims (12)

1. 抽出手段が、学習用のデータから複数の部分データを抽出する抽出工程と、
   第１の取得手段が、前記複数の部分データそれぞれから特徴量を取得する第１の取得工程と、
   第２の取得手段が、前記取得された特徴量に基づいて、前記抽出工程で抽出された前記複数の部分データの各々を識別器によって処理させることにより、識別度を取得する第２の取得工程と、
   評価手段が、前記第２の取得工程で取得された前記識別度に基づいて、前記部分データを評価する評価工程と、
   選択手段が、前記評価工程における評価の結果に基づいて、前記複数の部分データから、前記識別器の学習に用いるべき部分データを選択する選択工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。
2. 生成手段が、識別器に異なる識別規則を設定することで複数の識別器を生成する生成工程を更に有し、
   前記第１の取得工程では、前記複数の識別器の各々で用いるべき特徴量が取得される、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
3. 識別器選択手段が、前記複数の識別器の各々を識別器によって得られた識別度に基づいて評価し、前記複数の識別器から評価の高い順に、所定数の識別器を選択する識別器選択工程を更に有する、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理方法。
4. 前記識別器は、各々が識別値を出力する複数の要素識別器を有し、
   前記第２の取得工程では、前記識別器により、前記複数の要素識別器が出力した複数の識別値が並ぶ識別結果列をさらに取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
5. 前記第２の取得工程では、前記複数の識別値のそれぞれの確からしさを示す複数の識別度を、前記複数の要素識別器の各々が定義する識別空間を用いて算出し、
   前記評価工程では、前記複数の識別度の総和に基づいて前記部分データを評価することを特徴とする請求項４に記載の情報処理方法。
6. 前記評価工程では、前記識別度と、前記識別度の特異性とに基づいて前記特徴を評価する、ことを特徴とする請求項４または５に記載の情報処理方法。
7. 前記評価工程では、前記識別器により定義される識別空間における、識別値が変化する境界と前記部分データについて得られた特徴の位置との距離に基づいて前記識別度を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
8. 前記識別器は、前記部分データに所定の処理を行って中間処理結果を求め、前記中間処理結果に基づいて前記部分データの識別値を出力し、
   前記識別器により定義される識別空間とは、前記中間処理結果を表現する空間であることを特徴とする請求項７に記載の情報処理方法。
9. 前記識別器は、基底ベクトルと前記部分から生成される入力ベクトルとの内積に基づいて識別値を出力する線形二値識別器であり、
   前記第１の取得工程では、前記複数の部分データの各々に前記識別器を適用して得られた複数の内積値の平均値に基づいて決定された識別値を前記特徴量として取得し、
   前記第２の取得工程では、前記複数の内積値の分布を前記識別器により定義される識別空間において推定し、前記識別空間における識別値が変化する境界と前記平均値との関係を前記推定した分布に基づいて求めることにより、前記識別度を取得することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
10. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載された情報処理方法により選択された部分データを用いて学習された識別器を用いてデータ中の識別対象を識別するパターン識別方法であって、
    識別手段が、前記データから取得された複数の部分データについて前記識別器を適用して識別値を取得する取得工程と、
    分類手段が、取得された識別値に基づいて前記データを所定のクラスに分類する工程と、を有することを特徴とするパターン識別方法。
11. 学習用のデータから複数の部分データを抽出する抽出手段と、
    前記複数の部分データそれぞれから特徴量を取得する第１の取得手段と、
    前記取得された特徴量に基づいて、前記抽出手段により抽出された前記複数の部分データの各々を識別器によって処理させることにより、識別度を取得する第２の取得手段と、
    前記第２の取得手段によって取得された前記識別度に基づいて、前記部分データを評する評価手段と、
    前記評価手段による評価の結果に基づいて、前記複数の部分データから、前記識別器の学習に用いるべき部分データを選択する選択手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
12. 請求項１１に記載された特徴選択装置により選択された部分データを用いて学習された識別器を用いてデータ中の識別対象を識別するパターン識別装置であって、
    前記データから取得された複数の部分データについて前記識別器を適用して識別値を取得する識別手段と、
    取得された識別値に基づいて前記データを所定のクラスに分類する分類手段と、を備えることを特徴とするパターン識別装置。