JPWO2017179258A1 - 情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
<<1.構成例>>
<1−1.全体構成>
<1−2.クライアント端末>
<1−3.サーバ>
<<2.動作例>>
<2−1.処理フロー>
<2−2.画面遷移例>
<<3.変形例>>
<3−1.変形例1>
<3−2.変形例2>
<3−3.変形例3>
<3−4.変形例4>
<<4.ハードウェア構成例>>
<<5.むすび>>
まず、図1を参照しながら、本開示の一実施形態の構成例を説明する。図1は本開示の一実施形態に係る情報処理システム1000の構成例を説明するための説明図である。本実施形態に係る情報処理システム1000は、機械学習において学習されるデータに、ラベル付けを行うための情報処理システムである。
クライアント端末1は、ラベル付けを行うユーザに用いられる情報処理装置である。ユーザは、クライアント端末1に表示された学習用の画像データに、ラベルを与えることで、ラベル付けを行う。ユーザによって与えられたラベルの情報(ラベル情報)は、通信網5を介してサーバ2に提供される。なお、クライアント端末1が表示する学習用の画像データは、サーバ2から通信網5を介してクライアント端末1に提供されてもよい。
以上、本実施形態による情報処理システム1000の全体構成例を説明した。続いて、本実施形態に係るクライアント端末1の構成例を説明する。図1に示すように、本実施形態に係るクライアント端末1は、制御部10、通信部12、表示部14、操作部16を備える情報処理装置である。なお、クライアント端末1は、例えばPC(Personal Computer)、携帯電話、スマートフォン、タブレットPC等であってもよいし、HMD(Head Mounted Display)等のウェアラブルデバイスであってもよい。
以上、本実施形態に係るクライアント端末1の構成例を説明した。続いて、図2を参照して、本実施形態に係るサーバ2の構成例を説明する。図2は、本実施形態に係るサーバ2の構成例を説明するための説明図である。図2に示すように、サーバ2は、制御部20、通信部22、及び記憶部24を備える情報処理装置である。
以上、本実施形態による情報処理システム1000の構成例について説明した。続いて、本実施形態による情報処理システム1000の動作例について、図3〜10を参照して説明する。以下では、まず情報処理システム1000の処理フローについて図3を参照して説明した後、本実施形態においてクライアント端末1に表示される画面の遷移例について図4〜10を参照して説明する。
図3は、本実施形態による情報処理システム1000の処理フローを示すシーケンス図である。
以上、本実施形態による情報処理システム1000の処理フローを説明した。続いて、画像データにラベル付けが行われる場合に、クライアント端末1に表示される画面の遷移の具体例について図4〜10を参照して説明する。図4〜10は、本実施形態に係るクライアント端末1の表示制御部103が表示部14に表示させる画面例を示す説明図である。なお、以下では、図3に示した処理ステップを適宜参照しながら説明を行う。
以上、本開示の一実施形態を説明した。以下では、本開示の一実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本開示の実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本開示の実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本開示の実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本開示の実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
上記実施形態ではステップS124においてクラウドが選択された後に、選択されたクラウドに含まれる画像データの表示サイズがサーバ2から受信した表示サイズに変更される(S126)例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
また、上記実施形態では、ラベル付けが一度も行われていない初期の状態(ステップS102、画面G100)において、画像データがランダムな位置に、全て同一の表示サイズで、表示される例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、k-means法等の教師なし学習手法により、画像データがクラスタリングされた結果が、ステップS102において表示されてもよい。
また、上記実施形態では、配置制御部204は、力学モデルに基づくグラフ(フォースベースドグラフ)を生成することで、クラスと画像データを配置する例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
また、上記実施形態では、図1、及び図2を参照してクライアント端末1、及びサーバ2が有する機能を説明したが、本技術は係る例に限定されない。例えば、上記実施形態で説明したクライアント端末1の機能をサーバ2が有してもよいし、上記実施形態で説明したサーバ2の機能をクライアント端末1が有してもよい。以下では、変形例として、クライアント端末が、上記実施形態で説明した配置制御部、及び表示サイズ決定部の機能を有する例を説明する。
以上、本開示の実施形態を説明した。最後に、図12を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図12は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図12に示す情報処理装置900は、例えば、図1、2、11にそれぞれ示したクライアント端末1、サーバ2、またはクライアント端末1−2を実現し得る。本実施形態に係るクライアント端末1、サーバ2、またはクライアント端末1−2による情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
以上、説明したように、本開示の実施形態によれば、データに対するラベル付けをより効率化することが可能である。
(1)
クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズを決定する、表示サイズ決定部と、
前記表示サイズを送信させる、通信制御部と、
を備える情報処理装置。
(2)
前記表示サイズ決定部は、前記データが属する前記クラスの位置からの前記距離が大きい程、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、前記(1)に記載の情報処理装置。
(3)
前記表示サイズ決定部は、前記クラスの範囲を示す円の半径にさらに基づいて、表示サイズを決定する、前記(1)または(2)に記載の情報処理装置。
(4)
前記表示サイズ決定部は、前記半径に対する前記距離の比が大きい程、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、前記(3)に記載の情報処理装置。
(5)
前記表示サイズ決定部は、前記半径に対する前記距離の比が所定の閾値より大きい場合に、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、前記(3)に記載の情報処理装置。
(6)
前記情報処理装置は、前記データを配置する配置制御部を更に備え、
前記配置制御部は、前記クラス、及び前記データを頂点とするグラフを生成することで、前記データを配置する、前記(1)〜(5)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(7)
前記配置制御部は、力学モデルに基づいて、前記グラフを生成する、前記(6)に記載の情報処理装置。
(8)
前記配置制御部は、前記クラスと前記データとの間の辺に、前記尤度ベクトルに基づくフォースを割り当てる、前記(7)に記載の情報処理装置。
(9)
前記配置制御部は、前記尤度ベクトルにおける前記クラスに係る尤度が大きい程、前記クラスと前記データとの間の辺に割り当てられる前記フォースが大きくなるように、前記フォースを割り当てる、前記(8)に記載の情報処理装置。
(10)
前記配置制御部は、クラス間の辺に、前記クラス間の類似度に基づくフォースを割り当てる、前記(6)〜(9)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(11)
前記配置制御部は、前記クラス間の類似度が大きい程、前記クラス間の辺に割り当てられるフォースが大きくなるように、前記フォースを割り当てる、前記(10)に記載の情報処理装置。
(12)
前記情報処理装置は、前記表示サイズで、前記データを表示させる表示制御部をさらに備える、前記(1)〜(11)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(13)
前記データは、画像データを含む、前記(1)〜(12)のいずれか一項に記載の情報処理装置。
(14)
クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、決定された前記データの表示サイズを受信する受信部と、
前記表示サイズに基づいて処理を行う処理部と、
を備える情報処理装置。
(15)
クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズをプロセッサが決定することと、
前記表示サイズを送信させることと、
を含む情報処理方法。
(16)
表示対象の変更を受け付ける入力部と、
前記表示対象の変更に呼応して、クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズを決定する、表示サイズ決定部と、
を備える情報処理装置。
(17)
表示対象の変更を受け付けることと、
前記表示対象の変更に呼応して、クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズをプロセッサが決定することと、
を含む情報処理方法。
2 サーバ
5 通信網
10、11 制御部
12 通信部
14 表示部
16 操作部
20 制御部
22 通信部
24 記憶部
101、102 通信制御部
103 表示制御部
105 ラベル制御部
107 配置制御部
109 表示サイズ決定部
201 通信制御部
202 学習部
203 認識部
204 配置制御部
205 表示サイズ決定部
Claims (17)
- クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズを決定する、表示サイズ決定部と、
前記表示サイズを送信させる、通信制御部と、
を備える情報処理装置。 - 前記表示サイズ決定部は、前記データが属する前記クラスの位置からの前記距離が大きい程、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記表示サイズ決定部は、前記クラスの範囲を示す円の半径にさらに基づいて、表示サイズを決定する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記表示サイズ決定部は、前記半径に対する前記距離の比が大きい程、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記表示サイズ決定部は、前記半径に対する前記距離の比が所定の閾値より大きい場合に、前記表示サイズが大きくなるように、前記表示サイズを決定する、請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記情報処理装置は、前記データを配置する配置制御部を更に備え、
前記配置制御部は、前記クラス、及び前記データを頂点とするグラフを生成することで、前記データを配置する、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記配置制御部は、力学モデルに基づいて、前記グラフを生成する、請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記配置制御部は、前記クラスと前記データとの間の辺に、前記尤度ベクトルに基づくフォースを割り当てる、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記配置制御部は、前記尤度ベクトルにおける前記クラスに係る尤度が大きい程、前記クラスと前記データとの間の辺に割り当てられる前記フォースが大きくなるように、前記フォースを割り当てる、請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記配置制御部は、クラス間の辺に、前記クラス間の類似度に基づくフォースを割り当てる、請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記配置制御部は、前記クラス間の類似度が大きい程、前記クラス間の辺に割り当てられるフォースが大きくなるように、前記フォースを割り当てる、請求項10に記載の情報処理装置。
- 前記情報処理装置は、前記表示サイズで、前記データを表示させる表示制御部をさらに備える、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記データは、画像データを含む、請求項1に記載の情報処理装置。
- クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、決定された前記データの表示サイズを受信する受信部と、
前記表示サイズに基づいて処理を行う処理部と、
を備える情報処理装置。 - クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズをプロセッサが決定することと、
前記表示サイズを送信させることと、
を含む情報処理方法。 - 表示対象の変更を受け付ける入力部と、
前記表示対象の変更に呼応して、クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズを決定する、表示サイズ決定部と、
を備える情報処理装置。 - 表示対象の変更を受け付けることと、
前記表示対象の変更に呼応して、クラスに対応するラベルの学習に基づくデータの認識により得られる尤度ベクトルに基づいて配置される前記データの位置と、前記データが属するクラスの位置との距離に基づいて、前記データの表示サイズをプロセッサが決定することと、
を含む情報処理方法。
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