JP5333589B2 - 代表特徴抽出システムおよび方法 - Google Patents
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Description
実施例1は、上述の第2の例示実施形態に対応する。実施例1は、ハイパースペクトルカメラによって海面を撮像した画像から海面自体を表す特徴を抽出し、人や漂流物などの海面ではない画素を検出することにより溺者や漂流者等の要救助者を探す海難救助システムに対し、第2の例示実施形態を適用したものである。具体的には、海面のデータを表す特徴を抽出する際に、第2の例示実施形態の代表特徴抽出システムを使用する。
G=(G1 (1),G2 (1),G3 (1),G4 (1))
Gi (1)=(Gi,1 (2),Gi,2 (2),Gi,3 (2),Gi,4 (2))
Gi,j (2)=(Gi,j,1 (3),Gi,j,2 (3),Gi,j,3 (3),Gi,j,4 (3))
…
Gi,…,k (7)=(Gi,…,k,1 (8),Gi,…,k,2 (8),Gi,…,k,3 (8),Gi,…,k,4 (8))
と、8階層に階層分割することができ、各階層を2×2要素の部分データ群に分割することができる。分割が終わるとこれらの部分データ群は部分データ群格納部23に格納される。
実施例2は上述した第4の例示実施形態に対応するものである。この実施例2は、実施例1と同様のものであるが、図7に示すようにクラスタリング部28及びクラスタ代表抽出部29を備えている点で実施例1とは異なっている。また入力データについても異なる性質を有する複数の要素からなることが想定されるとし、最終的に求める代表特徴の数は複数とする。また、また代表データ数Kも2以上であるとする。
実施例3は、図5を用いて説明した第3の例示実施形態に対応するものである。
次に実施例4について説明する。実施例4は、実施例1と同様のものであるが、実施例3に示した生起分布記憶部16をさらに備え、評価値計算部24では実施例3における評価値計算部13と同様の手順で距離が算出され評価値が求められる点で、実施例1のものとは相違している。図18は、このような実施例4における代表特徴抽出システムの構成を示している。
12 データ群格納部
13,24 評価値計算部
14,25 データ選択部
15,27 出力部
16 生起分布記憶部
22 データ分割部
23 部分データ群格納部
26 データ集約部
28 クラスタリング部
29 クラスタ代表抽出部
Claims (15)
- 入力されたデータ群から代表特徴を選択する代表特徴抽出システムであって、
入力が想定される特徴量についての生起分布を記憶する生起分布記憶手段と、
前記データ群中の各データについて、前記生起分布に基づいて当該データ群に含まれる他のデータまでの距離の和を算出して当該データの評価値を求める評価値計算手段と、
前記評価値が最小であるデータを前記データ群の代表特徴として選択するデータ選択手段と、
を備える代表特徴抽出システム。 - 前記評価値計算手段は、2つのデータ間の前記距離を、前記生起分布によって仮想的にパターンを発生させた場合に前記特徴量における各成分において当該パターンによるデータ値が前記2つのデータの値の間に存在する確率に応じた値として求める、請求項1に記載の代表特徴抽出システム。
- 前記特徴量の生起分布として、前記入力されたデータ群における最大値と最小値の間の一様分布を用いる、請求項1または2に記載の代表特徴抽出システム。
- 前記特徴量の生起分布として分布形状の種類を事前に定めておき、前記生起分布の平均及び分散の値としては、前記入力されたデータ群における平均及び分散を用いる、請求項1または2に記載の代表特徴抽出システム。
- 前記データ群を複数の部分データ群に分割する分割手段をさらに備え、
前記評価値計算手段は部分データ群ごとに当該部分データ群に含まれる各データの前記評価値を算出し、前記データ選択手段は部分データ群ごとに代表特徴を選択する、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の代表特徴抽出システム。 - 前記データ群を読み込む入力手段と、
前記データ群を格納する格納手段と、
前記代表特徴を出力する出力手段と、
さらに備える請求項1乃至5のいずれか1項に記載の代表特徴抽出システム。 - 入力データから代表特徴を選択する代表特徴抽出方法であって、
前記データ群中の各データについて、入力が想定される特徴量についての生起分布に基づいて、当該データ群に含まれる他のデータまでの距離の和を算出して当該データの評価値を求めることと、
前記評価値が最小であるデータを前記データ群の代表特徴として選択することと、
を備える、代表特徴抽出方法。 - 前記評価値を求める際に、2つのデータ間の前記距離を、前記生起分布によって仮想的にパターンを発生させた場合に前記特徴量における各成分において当該パターンによるデータ値が前記2つのデータの値の間に存在する確率に応じた値として定める、請求項7に記載の代表特徴抽出方法。
- 前記特徴量の生起分布として、前記入力されたデータ群における最大値と最小値の間の一様分布を用いる、請求項7または8に記載の代表特徴抽出方法。
- 前記特徴量の生起分布として分布形状の種類を事前に定めておき、前記生起分布の平均及び分散の値としては、前記入力されたデータ群における平均及び分散を用いる、請求項7または8に記載の代表特徴抽出方法。
- 前記データ群を複数の部分データ群に分割することをさらに備え、
前記部分データ群ごとに当該部分データ群に含まれる各データの前記評価値を算出し、前記部分データ群ごとに代表特徴を選択する、請求項7乃至10のいずれか1項に記載の代表特徴抽出方法。 - ハイパースペクトルカメラのスペクトルデータを多次元データとしたものを前記データ群とする、請求項7乃至11のいずれか1項に記載の代表特徴抽出方法。
- 前記入力データから前記代表特徴を抽出した後、代表特徴とは異なるデータを異常なデータとして検出することをさらに有する、請求項7乃至12のいずれか1項に記載の代表抽出方法。
- コンピュータに、
入力されたデータ群中の各データについて、入力が想定される特徴量についての生起分布に基づいて、当該データ群に含まれる他のデータまでの距離の和を算出して当該データの評価値を求める処理と、
前記評価値が最小であるデータを前記データ群の代表特徴として選択する処理と、
を実行させるプログラム。 - 前記評価値を求める処理において、2つのデータ間の前記距離を、前記生起分布によって仮想的にパターンを発生させた場合に前記特徴量における各成分において当該パターンによるデータ値が前記2つのデータの値の間に存在する確率に応じた値として定める、請求項14に記載のプログラム。
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