JP2016076073A - データ処理装置、データ処理方法、及び、コンピュータ・プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 データ処理装置は、時系列データから特定タイミングにおけるデータである教師データ候補を抽出するデータ抽出部と、上記教師データ候補を分類可能なラベルと、上記教師データ候補とに基づいて、教師データを生成する教師データ生成部と、特定の上記教師データ候補と、当該特定の上記教師データ候補よりも上記時系列において前のタイミングにおける他の上記教師データ候補との間の変化の程度に基づいて、該特定の上記教師データ候補と当該他の上記教師データ候補との間に存在する上記時系列データから、教師データ候補を更に抽出する教師データ補完部と、を備え、上記教師データ作成部は、上記抽出された教師データ候補に対してラベルを付与し、そのデータを上記教師データに追加する。
【選択図】 図13
Description
本願発明の第1の実施形態に係るデータ処理装置100について、図1を参照して説明する。
次に、上記第1の実施形態の変形例について説明する。本変形例におけるデータ処理装置100の構成は、上記第1の実施形態と同様としてもよい。
次に、本願発明の第2の実施形態について、図5を参照して説明する。以下においては、本実施形態における特徴的な構成について説明する。上記第1の実施形態と同様の構成については、同様の参照符号を付し、詳細な説明を省略する。
(A)動画データにおける特定の区間全体の映像の変化量が背景画像変化閾値(第3の基準値、図2における符号205)より小さい、
(B)そのような特定の区間が、背景画像時間閾値(図2における符号206)が示す時間以上連続している。
次に、上記説明した第2の実施形態に対する変形例について説明する。本変形例におけるデータ処理装置100の構成は、上記第2の実施形態と同様としてよい。
次に、本願発明の第3の実施形態について、図7を参照して説明する。以下においては、本実施形態における特徴的な構成について説明する。上記第1及び第2の実施形態と同様の構成については、同様の参照符号を付し、詳細な説明を省略する。
次に、上記第3の実施形態の変形例について説明する。本変形例におけるデータ処理装置100の構成は、上記第3の実施形態と同様としてよい。本変形例においては、映像解析部106の動作が、上記第3の実施形態と一部異なる。以下、係る相違点について説明する。
次に、本願発明の第4の実施形態について、図10を参照して説明する。以下においては、本実施形態における特徴的な構成について説明する。上記各実施形態と同様の構成については、同様の参照符号を付し、詳細な説明を省略する。
次に、上記第4の実施形態に対する第1の変形例について説明する。本変形例におけるデータ処理装置100の構成は、上記第4の実施形態と同様としてよい。
次に、上記第4の実施形態に対する第1の変形例について説明する。本変形例におけるデータ処理装置100の構成は、上記第4の実施形態と同様としてよい。
次に、本願発明の第5の実施形態について、図13を参照して説明する。
次に、上記説明した各実施形態を実現可能なハードウェア及びソフトウェア・プログラムの構成について説明する。以下においては、データ処理装置(100、1300)をまとめて「データ処理装置」と称する場合がある。
101 画像データ抽出部
102 教師データ作成部
103 教師データ補完部
104 設定情報テーブル
105 動画データ記憶部
106 映像解析部
107 教師データ記憶部
108 モデルデータ記憶部
109 解析結果記憶部
110 提示部
1300 データ処理装置
1301 データ抽出部
1302 教師データ作成部
1303 教師データ補完部
1401 演算装置
1402 記憶装置
1403 不揮発性記憶装置
1404 ドライブ装置
1405 外部記録媒体
1406 ネットワークインタフェース
1407 入出力インタフェース
Claims (14)
- 時系列データから、特定タイミングにおける一部のデータである教師データ候補を抽出するデータ抽出手段と、
前記教師データ候補を分類可能なラベルと、当該ラベルが付与される前記教師データ候補とに基づいて、教師データを生成する教師データ生成手段と、
特定の前記教師データ候補と、前記時系列において当該特定の前記教師データ候補と異なるタイミングにおける他の前記教師データ候補との間の変化の程度に基づいて、当該特定の前記教師データ候補と当該他の前記教師データ候補との間に存在する前記時系列データから、前記教師データ候補を抽出する教師データ補完手段と、を備え、
前記教師データ生成手段は、前記変化の程度が第1の基準よりも小さい場合に、当該特定の前記教師データ候補と当該他の前記教師データ候補との間に存在する前記時系列データから抽出された前記教師データ候補に対して、特定の前記教師データ候補又は他の前記教師データ候補のいずれかに付与された前記ラベルを付与し、当該ラベルが付与された前記データを前記教師データに追加する
データ処理装置。 - 前記データ抽出手段は、前記時系列データから所定の時間間隔で前記教師データ候補を抽出する
請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記データ抽出手段は、前記時系列データの特定タイミングにおける第1の前記教師データ候補と、時系列において第1の前記教師データ候補より前記所定の時間間隔だけ異なるタイミングにおける第2の前記教師データ候補との間の変化の程度が第2の基準を超える場合、当該第1の前記教師データ候補と当該第2の前記教師データ候補との間に存在する前記時系列データから、所定数の前記教師データ候補を更に抽出する
請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記時系列データが動画像データである場合、特定の期間において前記動画像データに記録された描写内容の変化の程度が所定の背景画像変化基準よりも小さい背景画像を抽出する、背景画像抽出手段を更に備え、
前記データ抽出手段は、
特定タイミングにおける前記動画像データから抽出した画像データと、前記背景画像との間の差異の程度に基づいて、当該画像データを前記教師データ候補として抽出するか否かを判定する
請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記教師データを用いて機械学習システムにおける学習処理を実行した結果であるモデルデータを記憶するモデルデータ記憶手段と、
前記モデルデータを用いて前記時系列データを解析することにより、前記時系列データに含まれるデータに対して、当該データに付与する前記ラベルを判定するとともに、当該判定の確からしさを表す信頼度を生成する時系列データ解析手段と、
を更に備え、
前記教師データ作成手段は、前記時系列データのうち、前記教師データ候補として抽出されたデータに対して生成された前記信頼度が所定の信頼度基準よりも高い場合には当該教師データ候補を前記教師データの作成に用いない
請求項1乃至請求項4のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記教師データを記憶する教師データ記憶手段を更に有し、
前記時系列データ解析手段は、
前記教師データ記憶手段に所定量を以上の前記教師データが記憶された際に、当該記憶された前記教師データを用いて前記機械学習システムの学習処理を実行することにより前記モデルデータを作成するよう制御し、
当該作成したモデルデータを、前記モデルデータ記憶手段に対して記憶するよう制御する
請求項5に記載のデータ処理装置。 - 前記教師データ作成手段は、
前記教師データ候補をユーザに提示し、
当該提示した前記教師データ候補に対して前記ユーザが付与した前記ラベルを受け付け、
当該受け付けた前記ラベルと、そのラベルが付与される前記教師データ候補と、に基づいて教師データを作成する
請求項1乃至請求項6のいずれかに記載のデータ処理装置。 - 前記教師データ作成手段は、
前記教師データ候補をユーザに提示し、当該提示した前記教師データ候補に対して前記ユーザが付与した前記ラベルを受け付けるとともに、
前記時系列データに含まれる前記教師データ候補として抽出されたデータに対して前記時系列データ解析手段によって判定された前記ラベルと、当該教師データ候補に対して前記ユーザによって付与された前記ラベルと、を比較した結果に基づいて、前記時系列データ解析手段によって判定された前記ラベルの正解率を算出し、当該算出した正解率を提示する、
ユーザ・インタフェースを含む、
請求項6に記載のデータ処理装置。 - 情報処理装置が、
時系列データに含まれる特定タイミングにおける一部のデータである特定の教師データ候補と、前記時系列データに含まれる前記特定タイミグとは異なるタイミングにおける一部のデータである他の前記教師データ候補との間の変化の程度に基づいて、当該特定の前記教師データ候補と当該他の前記教師データ候補との間に存在する前記時系列データから、前記教師データ候補を抽出し、
前記変化の程度が第1の基準値よりも小さい場合に、当該抽出された前記教師データ候補に対して、特定の前記教師データ候補又は他の前記教師データ候補のいずれかに付与された前記教師データ候補を分類可能なラベルを付与し、
当該ラベルが付与された前記データに基づいて前記教師データを生成する、
データ処理方法。 - コンピュータに、
時系列データに含まれる特定タイミングにおける一部のデータである特定の教師データ候補と、前記時系列データに含まれる前記特定タイミグとは異なるタイミングにおける一部のデータである他の前記教師データ候補との間の変化の程度に基づいて、当該特定の前記教師データ候補と当該他の前記教師データ候補との間に存在する前記時系列データから、前記教師データ候補を抽出する処理と、
前記変化の程度が第1の基準値よりも小さい場合に、当該抽出された前記教師データ候補に対して特定の前記教師データ候補又は他の前記教師データ候補のいずれかに付与された前記教師データ候補を分類可能なラベルを付与する処理と、
当該ラベルが付与された前記データに基づいて前記教師データを生成する処理と、を実行させる
コンピュータ・プログラム。 - 情報処理装置が、
時系列データに含まれる特定タイミングにおける一部のデータである第1の教師データ候補と、前記時系列データに含まれる前記特定タイミングと異なるタイミングにおける一部のデータであり、前記第1の教師データ候補との間の変化の程度が特定の基準を超える第2の教師データ候補とをユーザに対して提示し、
前記ユーザに対して提示された前記各教師データ候補の少なくともいずれと、当該教師データ候補対して前記ユーザにより付与された当該教師データ候補を分類可能なラベルと、に基づいて教師データを生成する
データ処理方法。 - 情報処理装置が、
時系列データに含まれる特定タイミングにおける一部のデータである第1の教師データ候補と、前記時系列データに含まれる前記特定タイミングと異なるタイミングにおける一部のデータである第2の教師データ候補とをユーザに対して提示し、
前記第1の教師データ候補と、前記第2の教師データ候補との間の変化の程度が特定の基準を超える場合には、前記時系列データにおいて前記第1の教師データ候補と前記第1の教師データ候補と間に存在する1以上のデータを教師データ候補として前記ユーザに対して提示し、
前記ユーザに対して提示された前記各教師データ候補の少なくともいずれと、前記ユーザにより当該教師データ候補対して付与された当該教師データ候補を分類可能なラベルと、に基づいて教師データを生成する
データ処理方法。 - 前記第2の教師データ候補は、前記特定タイミングから所定の時間間隔だけ異なるタイミングにおける当該時系列データの一部のデータである
請求項12に記載のデータ処理方法。 - 時系列データに含まれる特定タイミングにおける一部のデータである第1の教師データ候補と、前記時系列データに含まれる前記特定タイミングと異なるタイミングにおける一部のデータである第2の教師データ候補とをユーザに対して提示し、
前記第1の教師データ候補と、前記第2の教師データ候補との間の変化の程度が特定の基準を超える場合には、前記時系列データにおいて前記第1の教師データ候補と前記第2の教師データ候補と間に存在する1以上のデータを教師データ候補として前記ユーザに対して提示する
ユーザ・インタフェース提示手段と、
前記ユーザに対して提示された前記各教師データ候補の少なくともいずれと、前記ユーザにより当該教師データ候補対して付与された当該教師データ候補を分類可能なラベルと、に基づいて教師データを生成する
教師データ生成手段と、を備える
データ処理装置。
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