JP2018045673A - 分類器構築方法、画像分類方法、分類器構築装置および画像分類装置 - Google Patents
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Abstract
Description
33 分類器構築装置
40 複合分類器
56 入力部
81 教師データ
320 分類器
321 対象画像記憶部
324 分類器更新部
330 暫定分類器
331 教師データ記憶部
332 判別情報取得部
333 分類器生成部
334 分類器修正部
335 繰返制御部
341 分類成績取得部
342 複合分類器生成部
S11〜S17,S21〜S23,S31〜S35,S41〜S47,S51〜S53 ステップ
Claims (12)
- 画像を分類する分類器を構築する分類器構築方法であって、
a)複数の教師画像のそれぞれにおいて、複数のクラスのうちの1つが教示クラスとして教示されており、各教師画像の教示クラスと、前記各教師画像に対して取得される複数の特徴量軸における値とを含む教師データを準備する工程と、
b)前記教師データに基づいて各特徴量軸における前記複数のクラスの度数分布を判別情報として求める工程と、
c)前記複数の特徴量軸における値が入力される際に、前記複数の特徴量軸の判別情報を用いて前記複数の特徴量軸に対する複数のクラス評価結果を取得し、さらに、前記複数のクラス評価結果に基づいて分類クラスを決定する暫定分類器を生成する工程と、
d)前記複数の教師画像に含まれる教師画像群を前記暫定分類器を用いて分類する工程と、
e)前記教師画像群のうち、前記d)工程にて得られた分類クラスが教示クラスと相違する教師画像が存在する場合に、前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記教師画像から得られる値が属する区間における前記教示クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する判別情報を修正する工程と、
f)所定の条件を満たすまで、前記d)およびe)工程を繰り返すことにより、前記複数の特徴量軸に対する複数の修正済み判別情報を取得し、前記複数の修正済み判別情報を含む分類器を取得する工程と、
を備えることを特徴とする分類器構築方法。 - 画像を分類する分類器を構築する分類器構築方法であって、
a)複数の教師画像のそれぞれにおいて、複数のクラスのうちの1つが教示クラスとして教示されており、各教師画像の教示クラスと、前記各教師画像に対して取得される複数の特徴量軸における値とを含む教師データを準備する工程と、
b)前記教師データに基づいて各特徴量軸における前記複数のクラスの度数分布を判別情報として求める工程と、
c)前記複数の特徴量軸における値が入力される際に、前記複数の特徴量軸の判別情報を用いて前記複数の特徴量軸に対する複数のクラス評価結果を取得し、さらに、前記複数のクラス評価結果に基づいて分類クラスを決定する第1世代の暫定分類器を生成する工程と、
d)前記複数の教師画像に含まれる教師画像群を現在の世代の暫定分類器を用いて分類する工程と、
e)前記d)工程における分類結果から前記現在の世代の暫定分類器の分類成績を取得する工程と、
f)前記現在の世代以前の複数の暫定分類器のそれぞれにより画像から得られる複数のクラス評価結果から、前記複数のクラスに対応する複数のクラス確信度を取得し、前記複数の暫定分類器の分類成績とクラス確信度とを用いて前記画像の分類結果を取得する複合分類器を生成する工程と、
g)所定の条件が満たされた場合に、前記複合分類器を最終的な分類器として取得する工程と、
h)前記所定の条件が満たされない場合に、前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記教師画像群のうち、前記d)工程にて得られた分類クラスが教示クラスと相違する教師画像から得られる値が属する区間における前記教示クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する判別情報を修正することにより、次の世代の暫定分類器を取得する工程と、
i)前記現在の世代の暫定分類器を前記次の世代の暫定分類器に更新して、前記d)工程に戻る工程と、
を備えることを特徴とする分類器構築方法。 - 請求項1または2に記載の分類器構築方法であって、
前記特徴量軸群に含まれる特徴量軸の個数が、前記複数の特徴量軸の半分以上であることを特徴とする分類器構築方法。 - 請求項1ないし3のいずれか1つに記載の分類器構築方法であって、
前記暫定分類器が、前記複数のクラス評価結果に基づいて、分類すべきクラスが不明であることを示す追加クラスを分類クラスとして決定可能であり、
前記d)工程において、前記教師画像群の一の教師画像の分類クラスが前記追加クラスである場合に、前記教師画像に基づく判別情報の修正が行われないことを特徴とする分類器構築方法。 - 画像を分類する画像分類方法であって、
対象画像を準備する工程と、
請求項1ないし4のいずれか1つに記載の分類器構築方法により構築された分類器により前記対象画像を分類する工程と、
を備える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方法であって、
対象画像を準備する工程と、
前記対象画像に対するクラスの入力を受け付ける工程と、
請求項1に記載の分類器構築方法により構築された分類器により前記対象画像を分類する工程と、
前記入力が示す入力クラスと、前記分類器による前記対象画像の分類クラスとが相違する場合に、前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記対象画像から得られる値が属する区間における前記入力クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する修正済み判別情報を修正する工程と、
を備えることを特徴とする画像分類方法。 - 画像を分類する分類器を構築する分類器構築装置であって、
複数の教師画像のそれぞれにおいて、複数のクラスのうちの1つが教示クラスとして教示されており、各教師画像の教示クラスと、前記各教師画像に対して取得される複数の特徴量軸における値とを含む教師データを記憶する教師データ記憶部と、
前記教師データに基づいて各特徴量軸における前記複数のクラスの度数分布を判別情報として求める判別情報取得部と、
前記複数の特徴量軸における値が入力される際に、前記複数の特徴量軸の判別情報を用いて前記複数の特徴量軸に対する複数のクラス評価結果を取得し、さらに、前記複数のクラス評価結果に基づいて分類クラスを決定する暫定分類器を生成する分類器生成部と、
前記複数の教師画像に含まれる教師画像群を前記暫定分類器を用いて分類し、前記教師画像群のうち、分類クラスが教示クラスと相違する教師画像が存在する場合に、前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記教師画像から得られる値が属する区間における前記教示クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する判別情報を修正する分類器修正部と、
所定の条件を満たすまで、前記分類器修正部に判別情報の修正を繰り返させることにより、前記複数の特徴量軸に対する複数の修正済み判別情報を取得し、前記複数の修正済み判別情報を含む分類器を取得する繰返制御部と、
を備えることを特徴とする分類器構築装置。 - 画像を分類する分類器を構築する分類器構築装置であって、
複数の教師画像のそれぞれにおいて、複数のクラスのうちの1つが教示クラスとして教示されており、各教師画像の教示クラスと、前記各教師画像に対して取得される複数の特徴量軸における値とを含む教師データを記憶する教師データ記憶部と、
前記教師データに基づいて各特徴量軸における前記複数のクラスの度数分布を判別情報として求める判別情報取得部と、
前記複数の特徴量軸における値が入力される際に、前記複数の特徴量軸の判別情報を用いて前記複数の特徴量軸に対する複数のクラス評価結果を取得し、さらに、前記複数のクラス評価結果に基づいて分類クラスを決定する第1世代の暫定分類器を生成する分類器生成部と、
前記複数の教師画像に含まれる教師画像群を現在の世代の暫定分類器を用いて分類し、分類結果から前記現在の世代の暫定分類器の分類成績を取得する分類成績取得部と、
前記現在の世代以前の複数の暫定分類器のそれぞれにより画像から得られる複数のクラス評価結果から、前記複数のクラスに対応する複数のクラス確信度を取得し、前記複数の暫定分類器の分類成績とクラス確信度とを用いて前記画像の分類結果を取得する複合分類器を生成する複合分類器生成部と、
前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記教師画像群のうち、前記現在の世代の暫定分類器により得られた分類クラスが教示クラスと相違する教師画像から得られる値が属する区間における前記教示クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する判別情報を修正することにより、次の世代の暫定分類器を取得する分類器修正部と、
所定の条件を満たすまで、前記現在の世代の暫定分類器を前記次の世代の暫定分類器に更新して、前記分類成績取得部による分類成績の取得、前記複合分類器生成部による複合分類器の生成、前記分類器修正部による次の世代の暫定分類器の取得を繰り返させ、前記所定の条件が満たされた場合に、前記複合分類器を最終的な分類器として取得する繰返制御部と、
を備えることを特徴とする分類器構築装置。 - 請求項7または8に記載の分類器構築装置であって、
前記特徴量軸群に含まれる特徴量軸の個数が、前記複数の特徴量軸の半分以上であることを特徴とする分類器構築装置。 - 請求項7ないし9のいずれか1つに記載の分類器構築装置であって、
前記暫定分類器が、前記複数のクラス評価結果に基づいて、分類すべきクラスが不明であることを示す追加クラスを分類クラスとして決定可能であり、
前記分類器修正部が、前記教師画像群の一の教師画像の分類クラスが前記追加クラスである場合に、前記教師画像に基づく判別情報の修正を行わないことを特徴とする分類器構築装置。 - 画像を分類する画像分類装置であって、
対象画像を記憶する対象画像記憶部と、
請求項7ないし10のいずれか1つに記載の分類器構築装置により構築された分類器と、
を備えることを特徴とする画像分類装置。 - 画像を分類する画像分類装置であって、
対象画像を記憶する対象画像記憶部と、
前記対象画像に対するクラスの入力を受け付ける入力部と、
前記入力が示す入力クラスと、請求項7に記載の分類器構築装置により構築された分類器による前記対象画像の分類クラスとが相違する場合に、前記複数の特徴量軸に含まれる特徴量軸群における前記複数のクラスの度数分布において、前記対象画像から得られる値が属する区間における前記入力クラスの度数が、他のクラスの度数よりも相対的に増大するように、前記特徴量軸群に対する修正済み判別情報を修正する分類器更新部と、
をさらに備えることを特徴とする画像分類装置。
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