JP2017107422A - 画像分類方法および画像分類装置 - Google Patents
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Images
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Abstract
Description
wik=pik/Σipik
33 分類器構築部
81 教師データセット
82 対象画像データ
321 対象画像記憶部
322 分類制御部
324 サブ分類器
331 教師データ記憶部
332 データ選択部
333 サブ分類器構築部
334 サブ分類器制御部
335 繰返制御部
S11〜S16,S21〜S23 ステップ
Claims (8)
- 画像を分類する画像分類方法であって、
a)複数の教師画像のそれぞれが複数のクラスのいずれかに割り振られており、それぞれが一の教師画像と、前記教師画像に割り振られたクラスを教示結果として示す情報とを含む複数の教師データセットを準備する工程と、
b)前記複数の教師データセットから学習用の教師データセット群を選択する工程と、
c)前記教師データセット群を用いて学習を行うことによりサブ分類器を構築する工程と、
d)前記サブ分類器を用いて前記複数の教師画像を分類する工程と、
e)前記サブ分類器による分類結果が前記教示結果と相違する教師画像を誤分類画像として、前記複数の教師画像の一部を含み、かつ、半分以上が誤分類画像である選択画像群をそれぞれ含む新たな教師データセット群を前記b)工程にて選択しつつ、前記b)ないしd)工程を所定回数だけ繰り返す工程と、
f)分類対象の対象画像を準備する工程と、
g)前記c)工程にて構築された複数のサブ分類器を用いて前記対象画像を分類する工程と、
h)前記複数のサブ分類器による複数の分類結果に基づいて前記対象画像のクラスを決定する工程と、
を備えることを特徴とする画像分類方法。 - 請求項1に記載の画像分類方法であって、
前記d)工程において、前記サブ分類器のクラス毎の正答率が算出され、
前記h)工程において、前記複数の分類結果を用いて、各サブ分類器の前記クラス毎の正答率に基づく重み付け投票が行われることにより、前記対象画像のクラスが決定されることを特徴とする画像分類方法。 - 請求項1または2に記載の画像分類方法であって、
前記e)工程により繰り返される前記b)工程おいて、各クラスを前記教示結果とする誤分類画像の数が確認され、所定数以上の誤分類画像が存在するクラスに関して前記所定数以上の誤分類画像のみが前記選択画像群に含められ、前記所定数以上の誤分類画像が存在しないクラスに関して、前記クラスを前記教示結果とし、かつ、誤分類画像ではない教師画像が前記選択画像群に含められることを特徴とする画像分類方法。 - 請求項1ないし3のいずれかに記載の画像分類方法であって、
前記複数のサブ分類器が、互いに異なる学習アルゴリズムにより構築される2つのサブ分類器を含むことを特徴とする画像分類方法。 - 画像を分類する画像分類装置であって、
複数のサブ分類器を構築する分類器構築部と、
分類対象の対象画像を記憶する対象画像記憶部と、
前記複数のサブ分類器を用いて前記対象画像を分類するとともに、前記複数のサブ分類器による複数の分類結果に基づいて前記対象画像のクラスを決定する分類制御部と、
を備え、
前記分類器構築部が、
複数の教師画像のそれぞれが複数のクラスのいずれかに割り振られており、それぞれが一の教師画像と、前記教師画像に割り振られたクラスを教示結果として示す情報とを含む複数の教師データセットを記憶する教師データ記憶部と、
前記複数の教師データセットから学習用の教師データセット群を選択するデータ選択部と、
前記教師データセット群を用いて学習を行うことによりサブ分類器を構築するサブ分類器構築部と、
前記サブ分類器を用いて前記複数の教師画像を分類するサブ分類器制御部と、
前記サブ分類器による分類結果が前記教示結果と相違する教師画像を誤分類画像として、前記複数の教師画像の一部を含み、かつ、半分以上が誤分類画像である選択画像群をそれぞれ含む新たな教師データセット群を前記データ選択部に選択させつつ、前記データ選択部の処理、前記サブ分類器構築部の処理、および、前記サブ分類器制御部の処理を所定回数だけ繰り返させる繰返制御部と、
を備えることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項5に記載の画像分類装置であって、
前記サブ分類器制御部が、前記サブ分類器のクラス毎の正答率を算出し、
前記分類制御部が、前記複数の分類結果を用いて、各サブ分類器の前記クラス毎の正答率に基づく重み付け投票を行うことにより、前記対象画像のクラスを決定することを特徴とする画像分類装置。 - 請求項5または6に記載の画像分類装置であって、
前記繰返制御部により繰り返される前記データ選択部の処理において、各クラスを前記教示結果とする誤分類画像の数が確認され、所定数以上の誤分類画像が存在するクラスに関して前記所定数以上の誤分類画像のみが前記選択画像群に含められ、前記所定数以上の誤分類画像が存在しないクラスに関して、前記クラスを前記教示結果とし、かつ、誤分類画像ではない教師画像が前記選択画像群に含められることを特徴とする画像分類装置。 - 請求項5ないし7のいずれかに記載の画像分類装置であって、
前記複数のサブ分類器が、互いに異なる学習アルゴリズムにより構築される2つのサブ分類器を含むことを特徴とする画像分類装置。
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