JP2020119154A5 - - Google Patents

Description

本発明の情報処理装置は、認識対象データを取得する取得手段と、特徴量抽出器を用いて前記認識対象データの対象特徴量を抽出する抽出手段と、前記対象特徴量に基づいて所定の数の代表特徴量を生成する生成手段と、前記対象特徴量と前記代表特徴量とを比較する比較手段と、前記比較の結果に基づいた認識処理結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。

Claims (14)

1. 認識対象データを取得する取得手段と、
   特徴量抽出器を用いて前記認識対象データの対象特徴量を抽出する抽出手段と、
   前記対象特徴量に基づいて所定の数の代表特徴量を生成する生成手段と、
   前記対象特徴量と前記代表特徴量とを比較する比較手段と、
   前記比較の結果に基づいた認識処理結果を出力する出力手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記生成手段は、学習済みの代表点生成器を用いて、前記認識対象データに対応する代表点の前記代表特徴量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。
3. 複数の学習データから前記認識対象データに対応する補助データを選択する選択手段と、
   前記対象特徴量と前記選択された補助データの含まれる学習データとに基づいて損失を計算する計算手段と、
   前記損失に基づいて、前記特徴量抽出器を含む学習モデルを学習する学習手段と、
   をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記学習手段は、前記対象特徴量と、前記補助データの特徴量と、が近づくように学習することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記補助データは、前記認識対象データに基づいて、代表点生成器から生成される代表点であって、
   前記代表点生成器は、前記認識対象データを特徴空間で表現した前記対象特徴量に基づいて、前記所定の数の前記代表点を生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。
6. 前記補助データは、前記認識対象データに基づいて、代表点生成器から生成される代表点であって、
   前記代表点生成器は、前記認識対象データを所定のデータ空間で表現した点に基づいて前記所定の数の前記代表点を生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。
7. 前記選択手段は、前記認識対象データを示す点について近傍探索することによって前記代表点を選択することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
8. 前記選択手段は、前記所定のデータ空間における前記認識対象データを示す点について近傍探索することによって前記代表点を選択することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
9. 前記生成手段は、前記所定の数の特徴量を所定のサイズの特徴量に変換することによって前記代表特徴量を生成することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記比較手段は、前記対象特徴量と前記代表特徴量との距離が所定値以上である場合に前記認識対象データが異常であると判断することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記生成手段は、敵対的生成ネットワークのモデルを基に前記代表特徴量を生成することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記生成手段は、前記学習モデルの複数階層の各層について代表点を生成することを特徴とする請求項３乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    認識対象データを取得する取得工程と、
    特徴量抽出器を用いて前記認識対象データの対象特徴量を抽出する抽出工程と、
    前記対象特徴量に基づいて所定の数の代表特徴量を生成する生成工程と、
    前記対象特徴量と前記代表特徴量とを比較する比較工程と、
    前記比較の結果に基づいた認識処理結果を出力する出力工程と、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
14. コンピュータを、請求項１乃至１２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。