WO2023286202A1 - 情報処理装置、表示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 - Google Patents

情報処理装置、表示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体 Download PDF

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WO2023286202A1
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search condition
certainty
score
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PCT/JP2021/026451
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テイテイ トウ
健全 劉
大輔 杉泊
泰奨 島田
祐介 高橋
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日本電気株式会社
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    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F16/538—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
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    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, display method, and program.
  • surveillance cameras have been installed in various places due to the spread of surveillance cameras. Images captured by a surveillance camera are used, for example, in investigations of various incidents. Specifically, the police sometimes search for a suspicious person using target information of a certain suspicious person from among a huge amount of images.
  • Patent Document 1 discloses the configuration of an information processing device that searches for a target person according to search conditions that specify attributes in categories such as gender, hair color, and clothing color.
  • the information processing apparatus of Patent Literature 1 designates not only a search condition for which an attribute is specified, but also a degree of certainty representing the likelihood that the search condition will be satisfied, and displays a person who satisfies the search condition and the degree of certainty. For example, when male is specified as an attribute and 90% is specified as a degree of certainty, the information processing device displays, as a search result, persons with a degree of certainty of 90% or more about being classified as “male”. . In other words, the information processing apparatus does not display a person whose certainty of being classified as "male” is less than 90%.
  • the information processing device disclosed in Patent Document 1 uses the certainty of each attribute to narrow down the search results to be displayed. For this reason, for example, some persons displayed as having a certainty of 90% or more about being classified as a man designated as an attribute may have a certainty of attributes designated for hair color, clothing color, etc. It may include persons who are clearly not satisfied. In this way, the people displayed in the search results may include people who are clearly different from the search target. It is desired that
  • One of the purposes of the present disclosure is to provide an information processing device, a display method, and a program that can improve the accuracy of search results.
  • An information processing apparatus manages at least one object, an attribute by which the object is classified, and a certainty factor indicating the probability that the object has the attribute, in association with each other. using the management unit, the certainty of the attribute specified as the search condition, and the certainty managed in association with the attribute identical or similar to the attribute specified as the search condition, the search condition and a display unit for displaying the object based on the calculated score.
  • a display method associates and manages at least one object, an attribute by which the object is classified, and a confidence factor indicating the probability that the object has the attribute.
  • a score indicating the degree of matching is calculated, and the object is displayed based on the calculated score.
  • a program associates and manages at least one object, an attribute by which the object is classified, and a confidence level indicating the probability that the object has the attribute, Using the certainty of an attribute specified as a search condition and the certainty managed in association with an attribute identical or similar to the attribute specified as the search condition, A computer is caused to calculate a score indicating the degree of matching and display the object based on the calculated score.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an information processing apparatus according to a first embodiment
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an information processing apparatus according to a second embodiment
  • FIG. FIG. 10 is a diagram showing data managed by a management unit according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 10 is a diagram of a screen image displayed by a display unit according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining an overall certainty factor according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining an overall certainty factor according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining an overall certainty factor according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram for explaining an overall certainty factor according to the second embodiment
  • FIG. FIG. 11 is a diagram showing the flow of display processing of search results according to the second embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing a flow of processing for displaying a search condition specifying area according to the second embodiment;
  • FIG. 10 is a diagram of a screen image displayed by a display unit according to the second embodiment;
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an information processing apparatus according to each embodiment;
  • the information processing device 10 may be a computer device operated by a processor executing a program stored in a memory.
  • the information processing device 10 has a management unit 11 , a calculation unit 12 and a display unit 13 .
  • the management unit 11, the calculation unit 12, and the display unit 13 may be software or modules in which processing is performed by a processor executing a program stored in memory.
  • the management unit 11, the calculation unit 12, and the display unit 13 may be hardware such as circuits or chips.
  • the management unit 11 associates and manages at least one object, an attribute by which the object is classified, and a certainty factor indicating the probability that the object has that attribute.
  • Objects may be people, animals, buildings, structures, and the like.
  • the object may be a means of transportation such as a car, bicycle, or train.
  • Attributes by which objects are classified may be properties classified within categories such as gender, age, and color of clothes.
  • gender category male and female may be used as attributes.
  • age category age may be used as an attribute, such as teens, twenties, and thirties, or age may be used.
  • clothing color category colors such as red, blue, and yellow may be used.
  • further classification of the same color in the clothing color category such as deep red, deep red, etc., may be used.
  • the degree of confidence indicates the probability that the object has the attribute, or it may be said that the degree of certainty indicates the likelihood that the object has the specified attribute.
  • the degree of certainty may be indicated as a unit of percentage (%), or may be indicated using a decimal number equal to or greater than 0 and equal to or less than 1, for example. If a decimal number greater than or equal to 0 and less than or equal to 1 is used to indicate confidence, the higher the value, the higher the confidence.
  • the management unit 11 may hold a database that associates an attribute by which an object is classified with a degree of certainty that indicates the probability that the object has that attribute.
  • the calculation unit 12 uses the certainty of the attribute specified as the search condition and the certainty managed in association with the attribute that is the same as or similar to the attribute specified as the search condition to determine the target for the search condition.
  • a score indicating the matching degree of the object is calculated.
  • the search condition may be input by, for example, the user of the information processing device 10 or the like. Alternatively, the search condition may be input from another computer device to the information processing device 10 via the network. Alternatively, the information processing apparatus 10 may determine search conditions by analyzing voice, text, images, or the like.
  • Confidence factors associated with attributes that are identical or similar to attributes specified as search conditions are managed by the management unit 11 . That is, the calculation unit 12 uses the attribute specified as the search condition to extract the certainty factor associated with the attribute specified as the search condition, which is the same as or similar to the attribute specified as the search condition, from the database held by the management unit 11.
  • the calculation unit 12 may calculate the overall score of the object by summing the score values calculated for each attribute. good. That is, the score for an object is a value obtained by considering or combining multiple attributes.
  • the display unit 13 may display a predetermined number of objects in descending order of score.
  • the display unit 13 may display an object whose score exceeds a predetermined score threshold.
  • the information processing device 10 displays objects that have a high degree of matching with the search conditions as search results.
  • the user or the like of the information processing device 10 can easily specify a desired object from among the search results displayed on the information processing device 10 .
  • FIG. 1 describes a configuration in which the management unit 11 is included in the information processing device 10, the management unit 11 may be included in a device different from the information processing device 10, for example. In this case, the calculation unit 12 of the information processing device 10 may acquire information managed by the management unit 11 included in another device via the network.
  • the information processing device 20 has a configuration in which a search condition acquisition unit 21 is added to the information processing device 10 . Since the management unit 11, the calculation unit 12, and the display unit 13 that configure the information processing device 20 are the same as those of the information processing device 10, detailed description thereof will be omitted. In the following, regarding the information processing apparatus 20, functions, operations, etc. that are different from those of the information processing apparatus 10, or detailed functions, operations, etc. of the information processing apparatus 20 and the information processing apparatus 10 will be described.
  • the search condition acquisition unit 21 acquires search conditions.
  • the search condition acquisition unit 21 may acquire search conditions input by the user of the information processing device 20 via an input interface or the like.
  • the user may use, for example, a keyboard, a touch panel, a microphone, etc., to input text or voice to input attributes and certainty.
  • an eyewitness of the person being searched may determine the confidence factor, which is the attribute with which the person being searched is classified.
  • the input search condition is determined according to the subjectivity of the eyewitness.
  • the search condition acquisition unit 21 may specify search conditions using the input image. For example, when searching for or searching for a certain person, the user inputs image data showing that person to the information processing device 20 .
  • the search condition acquisition unit 21 identifies the attribute of the person displayed in the image by executing image analysis processing or image recognition processing on the input image data, and further calculates the certainty of the attribute. You may
  • Image analysis processing or image recognition processing is, for example, learning generated for learning an attribute about a person and a certainty indicating the probability that the person is the attribute, using a plurality of image data in which a person is displayed as training data. It may be performed using a model.
  • the search condition acquisition unit 21 acquires the attribute of the person displayed in the image and the certainty factor indicating the probability that the person has that attribute.
  • FIG. 3 shows that a person is used as an object and the database manages the attributes of the person.
  • h_1 to h_4 shown in the column of persons are identification information for identifying persons.
  • For the gender category for example, an attribute of male or female is set.
  • For the age category for example, ages such as 30's, 40's, and 50's are set. Colors such as bright red, deep red, chestnut, and dark blue are set in the clothing color category.
  • Yes is set if the user is wearing glasses, and No is set if the user is not wearing glasses.
  • the numerical value shown next to each attribute indicates the degree of certainty indicating the probability that each person has that attribute.
  • the clothing color category may be divided into upper body clothing color, lower body clothing color, hat color, shoe color, and the like. Attributes and certainty factors may be set for each of the upper body clothing color, the lower body clothing color, the hat color, and the shoe color.
  • person h_1 has a certainty factor of 0.7 that he is male, a certainty factor of 0.8 that he is in his thirties, and is wearing bright red clothes. Confidence is 0.9 and confidence without glasses is 0.9. Attributes and confidence levels are similarly associated with other persons. Confidence expressed using decimal points less than or equal to 1 indicates higher confidence as the value increases. For example, with respect to person h_1, it may be said that there is a 70% probability that he is male and an 80% probability that he is in his thirties.
  • the persons h_1 to h_4 are the persons appearing in the video or the like taken by the surveillance camera.
  • the management unit 11 may acquire image data captured by a surveillance camera, and identify a plurality of persons, attributes related to the persons, and attribute certainty from the image data. Specifically, in the same way as the search condition acquisition unit 21, the management unit 11 applies the video data to the learning model to obtain the attribute of the person included in the video and the probability that the person has the attribute. may be obtained.
  • the management unit 11 may manage the images in which each person is shown in the form of still images or moving images. The management unit 11 may manage a video in which each person is shown in association with the attribute and certainty of each person shown in the video.
  • the management unit 11 may manage the frame images that form the video in which each person is shown, and the attribute and confidence level of each person shown in the frame image, in association with each other. For example, when the person h_1 is specified, the management unit 11 may extract still image data showing the person h_1.
  • the management unit 11 may acquire the attribute of the person included in the video data and the certainty factor indicating the probability that the person has that attribute from the computer that analyzed the video data via the network.
  • the user of the information processing device 20 may input to the information processing device 20 the analysis result of the computer device that has analyzed the video data.
  • the management unit 11 may acquire video data in which a person is shown from the computer device that has analyzed the video data.
  • FIG. 4 shows the display screen 30.
  • the display screen 30 has a search condition specifying area 32 and a result display area 34 .
  • the user of the information processing device 20 sets attributes and certainty in the search condition specifying area 32 .
  • FIG. 4 shows that the user of the information processing device 20 has set male and 30's as attributes, and numerical values from 0 to 1 are set for male confidence and 30's confidence. It is shown that it is set using the slide bar that is displayed.
  • the user sets the attribute and confidence level of the person to be searched according to the instructions from the eyewitness who witnessed the person to be searched.
  • the search condition is specified using the input image, the input image may be displayed in the search condition specifying area 32 . In this case, the certainty factor for each attribute is set based on the input image.
  • the search results based on the search conditions set in the search condition specifying area 32 are displayed in the result display area 34.
  • the results display area 34 may show the person found and the score of that person for the search criteria.
  • #1 to #4 in the result display area 34 indicate the order, and #1 is the person with the highest score for the search condition.
  • the search condition specifying area 32 and the result display area 34 may be displayed simultaneously on one display screen 30.
  • the order of the persons displayed in the result display area 34 changes according to the change operation.
  • the user of the information processing apparatus 20 can easily determine the order of persons in the result display area 34, which changes according to changes in the search conditions. can be confirmed.
  • all the persons to be displayed may be displayed by performing a scrolling operation or the like.
  • the confidence levels of all attributes may be set collectively using the overall confidence level slide bar (not shown). For example, when 0.8 is specified in the slide bar of the overall confidence, the confidence of all attributes may be set to 0.8.
  • a polygonal or circular figure may be used to set the overall confidence factor.
  • FIGS. 5 to 7 show variations of figures used for setting the overall confidence.
  • a triangle, a pentagon, or a circle may be used to set the global confidence, as shown in FIGS. Vertices of triangles and pentagons are associated with attributes. Points associated with attributes are also shown on the circumference of the circle.
  • the overall confidence may be set using a triangular figure.
  • the overall confidence factor may be set using a pentagonal figure. If the number of attributes to be set is five or more, the overall confidence factor may be set using a circular figure. Alternatively, when the number of attributes to be set is four, a rectangle may be used, and the polygon to be used may be determined according to the number of attributes to be set.
  • FIG. 5 shows that the overall certainty is set to 0.8, and the certainty of each attribute is set to 0.8.
  • the figure of the same shape shown inside each figure indicates the overall confidence. Since the confidence values of the respective attributes are all the same, the figures indicating the overall confidence are an equilateral triangle, a regular pentagon, and a perfect circle, respectively. Also, when the overall confidence factor is 1, the figure indicating the overall confidence factor matches the outermost solid line of each figure. For example, the overall confidence may be determined by the user specifying an arbitrary position inside the figure.
  • Fig. 6 shows that the global confidence factor was changed from 0.8 to 0.6 by operating to move any point on the side of each figure excluding vertices inward.
  • the dotted line shown inside each figure in FIG. 6 indicates the pre-change total confidence factor, and the solid line further inside the internal dotted line indicates the post-change overall confidence factor.
  • FIG. 6 shows that the confidence of all attributes has been changed to 0.6.
  • Fig. 7 shows that the degree of certainty of individual attributes was changed by operating to move the vertices of each figure inward. For example, by moving the vertex associated with 30's as an attribute in a triangular figure, it is shown that only the confidence of the 30's attribute is changed from 0.8 to 0.6. . Further, by moving the vertices associated with red as the clothing color in the pentagon figure, only the confidence that the clothing color is red is changed from 0.8 to 0.6. It is Furthermore, by moving the points on the circle that are associated with red as the clothing color in the circular figure, only the confidence that the clothing color is red is changed from 0.8 to 0.6. It is shown that there are Also, in each figure, the certainty factors of two or more attributes may be changed. In this way, polygons or circles may be used to set the overall confidence, and furthermore, the confidence of individual attributes may be adjusted.
  • the calculation unit 12 calculates the score of each person managed by the management unit 11 using Equation 1 below.
  • the j-th attribute of the search condition is, for example, the attribute set for the j-th category displayed in the search condition designation area 32 in FIG. In FIG. 4, the categories are counted from the top displayed category. For example, in FIG. 4, men set in the first category are the first attribute, and men in their thirties set in the second category are the second attribute.
  • the j-th attribute to be searched is, for example, the attribute set in the j-th category shown in the database of FIG.
  • the categories are counted in order from the categories shown on the left, excluding people.
  • the attribute set in the gender category is the first attribute
  • the attribute set in the age category is the second attribute
  • the attribute set in the clothing color category is the third attribute.
  • the fourth attribute is the attribute set in the glasses category.
  • the order of the categories displayed in the search condition designation area in FIG. 4 and the order of the categories shown in the database in FIG. 3 may be predetermined so that the same categories are set in the same order. That is, even if the first category displayed in the search condition specifying area in FIG. 4 and the first category other than the person category shown in the database in FIG. good.
  • Sim(f j q , f j h ) calculates the similarity between the j-th attribute of the search condition and the j-th attribute of the search target, and does not calculate the similarity of attributes set in different categories.
  • a similarity such as Sim (male, dark blue) is not calculated.
  • the similarity of attributes set in different categories may be set to a low value.
  • the similarity may not be calculated if the two attributes clearly have no similarity. For example, Sim (30's, 50's) need not be calculated for similarity.
  • the similarity between two attributes that can be set in the same category but clearly have no similarity may be set to a low value.
  • the search condition specification area 32 in FIG. is entered.
  • the left side of the parenthesis indicates the attribute, and the right side indicates the degree of confidence.
  • FIG. 4 for example, only thirties are specified in the age category, but a plurality of ages may be set.
  • the scores of persons h_1 to h_4 managed in FIG. 3 are calculated as follows.
  • the scores of persons h_1 to h_4 are h_1, h_3, h_2, and h_4 in descending order of score. Accordingly, the display unit 13 displays h_1, h_3, h_2, and h_4 in the result display area 34 in this order.
  • the management unit 11 acquires video data captured by a surveillance camera, and executes image analysis or the like on the acquired video data, thereby obtaining attributes related to a plurality of persons displayed in the video data, and attributes confidence, may be specified.
  • the management unit 11 may receive, via a network or the like, the attributes of a plurality of persons displayed in the video data specified by another device, and the confidence of the attributes.
  • a surveillance camera may identify attributes and confidence levels of attributes associated with multiple persons displayed in the video data.
  • the management unit 11 may receive video data, attributes, and certainty from the surveillance camera via the network.
  • the search condition acquisition unit 21 acquires search conditions (S21). Specifically, the search condition acquisition unit 21 acquires, as a search condition, an attribute related to a search target and a certainty factor indicating the probability of being the attribute.
  • the search condition acquisition unit 21 may acquire search conditions input by a user of the information processing device 20 via an input interface, and may be specified by analyzing an image in which a person to be searched is displayed. A person's attributes and confidence may be obtained. For example, an image in which a person to be searched is displayed may be specified or input by the user of the information processing device 20 .
  • the calculation unit 12 calculates the score of the search object using the attribute and certainty included in the search condition (S22). Specifically, the calculation unit 12 uses the attributes and certainty factors included in the search conditions and the attributes and certainty factors associated with each person managed by the management unit 11 to Calculate the score of
  • the display unit 13 determines objects to be displayed based on the score calculated by the calculation unit 12 (S23). For example, when the number of persons to be displayed is predetermined, the display unit 13 selects a predetermined number of persons in descending order of score. Alternatively, the display unit 13 may select a person whose score is higher than a predetermined score.
  • the display unit 13 displays the selected object (S24). Specifically, the display unit 13 displays the image of the person selected based on the score in the result display area 34 .
  • the search condition acquisition unit 21 newly sets an attribute associated with the person specified or selected by the user among the persons displayed in the result display area 34 and the certainty of the attribute as a new search condition, You may perform the process after step S21.
  • the search result of the search executed based on the certainty factor for each attribute of the person specified as the search condition and the attribute of the person appearing in the image managed by the management unit 11 is displayed. may be displayed.
  • the information processing apparatus 20 uses the search conditions and the attribute and certainty of each person managed by the management unit 11 to calculate the score of each person. Calculate The information processing device 20 also identifies the person to be displayed in the result display area 34 based on the score. The information processing apparatus 20 calculates a higher score as the certainty factor of the attribute managed by the management unit 11 increases. Furthermore, the information processing apparatus 20 calculates a higher score as the degree of similarity between the attribute input as the search condition and the attribute managed by the management unit 11 increases. As a result, the information processing apparatus 20 can preferentially display in the result display area 34 a person whose degree of matching with the search condition is high.
  • a user using the information processing apparatus 20 may check the search results displayed in the result display area 34 by repeatedly changing the certainty factor of the attribute that is the search condition.
  • the search results displayed in the result display area 34 may be checked together with a person who witnessed the suspicious person, and an image containing the suspicious person may be searched.
  • the search result displayed in the result display area 34 is repeatedly changed by changing the certainty factor of the attribute serving as the search condition. You can change the result.
  • the flow of processing for displaying the search condition specifying area 32 shown in FIG. 9 is executed to reduce the number of changes in the degree of certainty and efficiently search for a person to be searched. .
  • Steps S31 to S32 in FIG. 9 are the same as steps S21 to S22 in FIG. 8, so detailed description thereof will be omitted.
  • the calculation unit 12 receives a change in confidence (S33). In other words, the calculation unit 12 acquires a certainty value different from the certainty factor included in the search condition used to calculate the score in step S32.
  • the calculation unit 12 calculates the score of the object using the changed certainty (S34). Specifically, the calculation unit 12 calculates the score of each person managed by the management unit 11 using the changed certainty.
  • the calculation unit 12 determines whether or not the ranking changes when comparing the ranking based on the score calculated in step S32 and the ranking based on the score calculated in step S34 (S35). . If the calculation unit 12 determines that the order does not change, it repeats the processing after step S33.
  • the calculation unit 12 may, for example, increase the value of the certainty factor by a predetermined increase amount when repeating the process of step S33. For example, when the confidence factor uses a decimal number from 0 to 1, the calculation unit 12 may increase or decrease the confidence factor by 0.1 each time the process of step S33 is repeated. In this way, the calculation unit 12 repeats the change of the confidence factor until the ranking changes due to the score change.
  • the calculation unit 12 determines in step S35 that the ranking has changed, it specifies the value of the degree of certainty after the change in step S33 as a threshold value (S36).
  • the display unit 13 displays the threshold in the search condition specifying area 32 (S37).
  • the display unit 13 may indicate the threshold value using a vertical dotted line as indicated by the slide bar of the degree of certainty associated with the gender category in the search condition specifying area 32 in FIG. 10 .
  • FIG. 10 shows the threshold when the input confidence factor is increased, but the display unit 13 also specifies the threshold value when the input confidence factor is decreased. may be displayed as
  • the calculation unit 12 may specify a plurality of certainty thresholds. In that case, the display unit 13 displays a plurality of thresholds in the search condition specifying area 32.
  • the display unit 13 displays both the threshold when the input certainty is increased and the threshold when the input certainty is decreased. It may be displayed on the degree slide bar. Furthermore, after identifying a certain attribute threshold in step S36, for example, a certainty threshold associated with the gender category, the calculation unit 12 next identifies a certainty threshold associated with the age category. may That is, the calculation unit 12 may specify a certainty factor value as a threshold for two or more attributes included in the search condition.
  • the search condition acquisition unit 21 may newly set an attribute associated with a person specified by the user among the persons displayed in the search condition specifying area 32 and the certainty of the attribute as a new search condition. .
  • the display unit 13 displays the certainty factor threshold, so that when the user of the information processing apparatus 20 repeatedly changes the certainty factor of the attribute serving as the search condition, the certainty factor can be efficiently calculated. Changes can be made. In other words, by checking the threshold value displayed in the search condition specifying area 32, the user can grasp the value of the degree of certainty at which the ranking changes. Therefore, the user does not need to change the confidence level within a range in which the ranking does not change, so the number of times the attribute confidence level is changed can be reduced.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of the information processing device 10 and the information processing device 20 (hereinafter referred to as the information processing device 10 and the like).
  • the information processing apparatus 10 and the like include a network interface 1201, a processor 1202, and a memory 1203.
  • FIG. The network interface 1201 may be used to communicate with network nodes (e.g., eNB, MME, P-GW,).
  • Network interface 1201 may include, for example, an IEEE 802.3 series compliant network interface card (NIC).
  • eNB stands for evolved Node B
  • MME Mobility Management Entity
  • P-GW Packet Data Network Gateway.
  • IEEE stands for Institute of Electrical and Electronics Engineers.
  • the processor 1202 reads and executes software (computer program) from the memory 1203 to perform the processing of the information processing apparatus 10 and the like described using the flowcharts in the above embodiments.
  • Processor 1202 may be, for example, a microprocessor, MPU, or CPU.
  • Processor 1202 may include multiple processors.
  • the memory 1203 is composed of a combination of volatile memory and non-volatile memory.
  • Memory 1203 may include storage remotely located from processor 1202 .
  • the processor 1202 may access the memory 1203 via an I/O (Input/Output) interface (not shown).
  • I/O Input/Output
  • memory 1203 is used to store software modules.
  • the processor 1202 reads and executes these software modules from the memory 1203, thereby performing the processing of the information processing apparatus 10 and the like described in the above embodiments.
  • each of the processors included in the information processing apparatus 10 and the like in the above-described embodiments includes one or more processors containing an instruction group for causing a computer to execute the algorithm described with reference to the drawings. Run the program.
  • the program includes instructions (or software code) that, when read into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments.
  • the program may be stored in a non-transitory computer-readable medium or tangible storage medium.
  • computer readable media or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drives (SSD) or other memory technology, CDs - ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium.
  • transitory computer readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
  • (Appendix 1) a management unit that associates and manages at least one object, an attribute by which the object is classified, and a certainty factor indicating the probability that the object has the attribute; Using the certainty of an attribute specified as a search condition and the certainty managed in association with an attribute identical or similar to the attribute specified as the search condition, a calculation unit that calculates a score indicating the degree of matching; and a display unit that displays the object based on the calculated score.
  • (Appendix 2) The display unit The information processing apparatus according to appendix 1, wherein the objects are displayed in descending order of the score.
  • (Appendix 3) The display unit 3.
  • the information processing apparatus according to appendix 1 or 2, wherein a search condition specifying area displaying the search condition and a result display area displaying the object are displayed.
  • Appendix 4 The display unit 3.
  • Appendix 5 The calculation unit 5.
  • Information according to any one of Appendices 1 to 4, wherein the score is calculated so as to increase as the degree of certainty managed in association with an attribute identical or similar to the attribute specified as the search condition increases. processing equipment.
  • Appendix 6 The calculation unit 6.
  • the information processing apparatus according to any one of appendices 1 to 5, wherein a score that increases as the similarity of an attribute that is similar to the attribute specified as the search condition increases.
  • Appendix 7 further comprising an image analysis unit that identifies an attribute of a person included in the image and a confidence level of the attribute by analyzing the image;
  • the calculation unit 7 The information processing apparatus according to any one of appendices 1 to 6, wherein the specified attribute of the person and the certainty of the attribute are used as the search condition.
  • the information processing apparatus wherein when the score ranking does not change due to the recalculation of the score, the value of the certainty factor of the attribute specified as the search condition is changed until the ranking changes.
  • Appendix 10 a management means for managing at least one image of a person; Receiving means for receiving, as a search condition, designation of a degree of certainty indicating the likelihood of being the attribute for each attribute of a person; a search means for executing a search for the image based on the specified certainty factor and attributes of a person appearing in the image; display means for displaying the image based on the result of the search; Information processing device.
  • Appendix 12 managing in association with at least one object, an attribute by which the object is classified, and a certainty factor indicating the probability that the object has the attribute; Using the certainty of an attribute specified as a search condition and the certainty managed in association with an attribute identical or similar to the attribute specified as the search condition, Calculate a score that indicates the degree of matching, A non-transitory computer-readable medium storing a program that causes a computer to display the object based on the calculated score.

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Abstract

検索結果の精度を向上させることができる情報処理装置を提供することを目的とする。本開示にかかる情報処理装置（１０）は、少なくとも一つの対象物と、対象物が分類される属性と、対象物が属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理する管理部（１１）と、検索条件として指定された属性の確信度と、検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、検索条件に対する対象物の合致度を示すスコアを算出する算出部（１２）と、算出されたスコアに基づいて前記対象物を表示する表示部（１３）と、を備える。

Description

情報処理装置、表示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
　本開示は情報処理装置、表示方法、及びプログラムに関する。
　近年、監視カメラが普及したことによって、様々な場所に監視カメラが設置されている。監視カメラによって撮影された映像は、例えば、様々な事件の捜査等に用いられる。具体的には、警察は、膨大な量の映像の中から、ある不審者の目的情報を用いて、不審者の捜索を行うこともある。
　特許文献１には、性別、髪色、服色等のカテゴリにおける属性が指定された検索条件に従って、対象となる人物を検索する情報処理装置の構成が開示されている。特許文献１の情報処理装置は、属性が指定された検索条件とともに、検索条件を満たすことの確からしさを表す確信度も指定され、検索条件及び確信度を満たす人物を表示する。例えば、属性として男性が指定され、確信度として９０％が指定された場合、情報処理装置は、「男性」に分類されることについての確信度が９０％以上である人物を検索結果として表示する。つまり、情報処理装置は、「男性」に分類されることについての確信度が９０％を下回るような人物を表示しない。
国際公開第２０２０／２５５３０７号
　特許文献１に開示されている情報処理装置は、表示する検索結果を絞り込むために、それぞれの属性の確信度を用いている。そのため、例えば、属性として指定された男性に分類されることについての確信度が９０％以上であるとして表示された人物の中には、髪色、服色等について指定された属性の確信度を明らかに満たさない人物が含まれることがある。このように、検索結果として表示される人物の中には、明らかに検索対象の人物とは異なる人物も含まれる場合があるため、検索対象を早期に発見するには、検索結果の精度を向上させることが望まれている。
　本開示の目的の一つは、検索結果の精度を向上させることができる情報処理装置、表示方法、及びプログラムを提供することにある。
　本開示の第１の態様にかかる情報処理装置は、少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理する管理部と、検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出する算出部と、算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する表示部と、を備える。
　本開示の第２の態様にかかる表示方法は、少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する。
　本開示の第３の態様にかかるプログラムは、少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し、検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示することをコンピュータに実行させる。
　本開示により、検索結果の精度を向上させることができる情報処理装置、表示方法、及びプログラムを提供することができる。
実施の形態１にかかる情報処理装置の構成図である。 実施の形態２にかかる情報処理装置の構成図である。 実施の形態２にかかる管理部が管理するデータを示す図である。 実施の形態２にかかる表示部が表示する画面イメージの図である。 実施の形態２にかかる全体確信度を説明する図である。 実施の形態２にかかる全体確信度を説明する図である。 実施の形態２にかかる全体確信度を説明する図である。 実施の形態２にかかる検索結果の表示処理の流れを示す図である。 実施の形態２にかかる検索条件指定領域の表示処理の流れを示す図である。 実施の形態２にかかる表示部が表示する画面イメージの図である。 それぞれの実施の形態にかかる情報処理装置の構成図である。
　（実施の形態１）
　以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。図１を用いて実施の形態１にかかる情報処理装置１０の構成例について説明する。情報処理装置１０は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって動作するコンピュータ装置であってもよい。
　情報処理装置１０は、管理部１１、算出部１２、及び表示部１３を有している。管理部１１、算出部１２、及び表示部１３は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって処理が実施されるソフトウェアもしくはモジュールであってもよい。または、管理部１１、算出部１２、及び表示部１３は、回路もしくはチップ等のハードウェアであってもよい。
　管理部１１は、少なくとも一つの対象物と、対象物が分類される属性と、対象物がその属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理する。対象物は、人物、動物、建築物、構造物、等であってもよい。もしくは、対象物は、車、自転車、電車等の移動手段であってもよい。
　対象物が分類される属性は、性別、年齢、服の色、等のカテゴリ内において、分類される性質であってもよい。例えば、性別のカテゴリにおいては、属性として男性及び女性が用いられてもよい。また、年齢のカテゴリにおいては、属性として、１０代、２０代、３０代のように、年代が用いられてもよく、もしくは、年齢が用いられてもよい。服の色のカテゴリにおいては、赤、青、黄色等の色が用いられてもよい。また、服の色のカテゴリにおいて同色をさらに分類する、例えば、真赤、深赤、等が用いられてもよい。
　確信度は、対象物がその属性である確率を示し、もしくは、確信度は、対象物が、指定された属性である確からしさを示すと言い換えられてもよい。確信度は、例えば、単位をパーセント（％）として示されてもよく、０以上であって１以下である小数を用いて示されてもよい。０以上であって１以下である小数を用いて確信度を示す場合、値が大きくなるにつれて確信度が高くなる。
　管理部１１は、対象物が分類される属性と、対象物がその属性である確率を示す確信度と、を関連付けたデータベースを保持してもよい。
　算出部１２は、検索条件として指定された属性の確信度と、検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、検索条件に対する対象物の合致度を示すスコアを算出する。検索条件は、例えば、情報処理装置１０のユーザ等によって入力されてもよい。もしくは、検索条件は、他のコンピュータ装置から、ネットワークを介して情報処理装置１０に入力されてもよい。もしくは、情報処理装置１０は、音声、テキスト、もしくは画像等を解析することによって検索条件を決定してもよい。
　検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられた確信度は、管理部１１において管理されている。つまり、算出部１２は、検索条件として指定された属性を用いて、管理部１１が保持するデータベースから、検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられた確信度を抽出する。
　検索条件に対する対象物の合致度を示すスコアは、値が大きくなるほど、検索条件に対する対象物の合致度が高いとされてもよい。例えば、算出部１２は、検索条件として複数の属性及びその確信度が指定された場合に、属性ごとに算出されたスコアの値を合計することによって、対象物に関する全体のスコアを算出してもよい。つまり、対象物に関するスコアは、複数の属性を考慮もしくは複数の属性を組み合わせて得られる値である。
　表示部１３は、例えば、スコアの高い順に予め定められた数の対象物を表示してもよい。もしくは、表示部１３は、予め定められたスコアの閾値を超えているスコアの対象物を表示してもよい。
　以上説明したように、情報処理装置１０は、検索条件に対する合致度の高い対象物を検索結果として表示する。これにより、情報処理装置１０のユーザ等は、情報処理装置１０に表示された検索結果の中から所望の対象物を容易に特定することができる。
　図１においては、管理部１１が、情報処理装置１０に含まれる構成について説明したが、例えば、管理部１１は情報処理装置１０と異なる装置に含まれていてもよい。この場合、情報処理装置１０の算出部１２は、ネットワークを介して他の装置に含まれる管理部１１が管理している情報を取得してもよい。
　（実施の形態２）
　続いて、図２を用いて実施の形態２にかかる情報処理装置２０の構成例について説明する。情報処理装置２０は、情報処理装置１０に検索条件取得部２１が追加された構成を有する。情報処理装置２０を構成する管理部１１、算出部１２、及び表示部１３は、情報処理装置１０と同様であるため、詳細な説明を省略する。以下においては、情報処理装置２０に関する、情報処理装置１０と異なる機能、動作等、もしくは、情報処理装置２０及び情報処理装置１０が有する機能、動作等の詳細な機能、動作等について説明する。
　検索条件取得部２１は、検索条件を取得する。検索条件取得部２１は、例えば、情報処理装置２０のユーザが入力インタフェース等を介して入力した検索条件を取得してもよい。ユーザは、例えば、キーボード、タッチパネル、マイク等を用いて、テキスト入力もしくは音声入力を行い属性及び確信度を入力してもよい。例えば、ユーザが検索条件を入力する場合、検索対象の人物の目撃者が、検索対象の人物が分類される属性である確信度を決定することがある。この場合、入力される検索条件は、目撃者の主観に従って定められる。
　もしくは、検索条件取得部２１は、入力された画像を用いて、検索条件を特定してもよい。例えば、ユーザは、ある人物の検索もしくは捜索を行う場合に、その人物が映っている画像データを情報処理装置２０へ入力する。検索条件取得部２１は、入力された画像データに対して画像解析処理もしくは画像認識処理を実行することによって、画像に表示されている人物の属性を特定し、さらに、その属性の確信度を算出してもよい。
　画像解析処理もしくは画像認識処理は、例えば、人が表示される複数の画像データを教師データとして、人に関する属性および人がその属性である確率を示す確信度、を学習するために生成された学習モデルを用いて実行されてもよい。検索条件取得部２１は、入力された画像データを生成された学習モデルに適用することによって、画像に表示される人物の属性及び人物がその属性である確率を示す確信度を取得する。
　続いて、図３を用いて、管理部１１が管理するデータについて説明する。図３は、対象物として、人物を用い、人物の属性を管理するデータベースであることを示している。人物の列に示されているｈ＿１～ｈ＿４は、人物を識別する識別情報である。性別のカテゴリには、例えば、男性もしくは女性の属性が設定される。年齢のカテゴリには、例えば、３０代、４０代、５０代等の年代が設定される。服の色のカテゴリには、真赤、深赤、栗色、紺色等の色が設定される。眼鏡のカテゴリには、眼鏡をかけている場合には、Yesが設定され、眼鏡をかけていない場合には、Noが設定される。それぞれの属性の隣に示されている数値は、それぞれの人物がその属性である確率を示す確信度を示している。また、服の色のカテゴリは、上半身の服の色、下半身の服の色、帽子の色、靴の色等に分けられてもよい。上半身の服の色、下半身の服の色、帽子の色、靴の色のそれぞれにおいて、属性及び確信度が設定されてもよい。
　図３に示されるように、例えば、人物ｈ＿１は、男性であることの確信度が０．７であり、３０代であることの確信度が０．８であり、真赤の服を着ている確信度が０．９であり、眼鏡をかけていない確信度が０．９である。他の人物についても同様に、属性と確信度とが関連付けられている。１以下の小数点を用いて表される確信度は、値が大きくなるにつれて高い確信度を示す。例えば、人物ｈ＿１に関しては、男性である確率が７０パーセントであり、３０代である確率が８０％である、と言い換えられてもよい。
　ここで、人物ｈ＿１～ｈ＿４は、監視カメラが撮影した映像等に映っている人物である。例えば、管理部１１は、監視カメラが撮影した映像データを取得し、映像データから、複数の人物、その人物に関する属性、及び属性の確信度、を特定してもよい。具体的には、管理部１１は、検索条件取得部２１と同様に、映像データを学習モデルに適用することによって、映像に含まれる人物の属性及び人物がその属性である確率を示す確信度を取得してもよい。さらに、管理部１１は、それぞれの人物が映っている映像を、静止画もしくは動画の形式にて管理してもよい。管理部１１は、それぞれの人物が映っている映像と、当該映像に映るそれぞれの人物の属性及び確信度とを関連付けて管理してもよい。また、管理部１１は、それぞれの人物が映っている映像を構成するフレーム画像と、当該フレーム画像に映るそれぞれの人物の属性及び確信度とを関連付けて管理してもよい。例えば、管理部１１は、人物ｈ＿１が指定された場合、人物ｈ＿１が映っている静止画データを抽出してもよい。
　もしくは、情報処理装置２０とは異なるコンピュータ装置において、監視カメラによって撮影された映像データの解析処理が実行され、映像データに含まれる人物の属性及び人物がその属性である確率を示す確信度が特定されてもよい。この場合、管理部１１は、ネットワークを介して、映像データの解析を行ったコンピュータ装置から、映像データに含まれる人物の属性及び人物がその属性である確率を示す確信度を取得してもよい。もしくは、情報処理装置２０のユーザが、映像データの解析を行ったコンピュータ装置における解析結果を、情報処理装置２０へ入力してもよい。また、管理部１１は、映像データの解析を行ったコンピュータ装置から、人物が映っている映像データを取得してもよい。
　続いて、図４を用いて、表示部１３が表示する画面イメージについて説明する。図４は、表示画面３０を示している。表示画面３０は、検索条件指定領域３２及び結果表示領域３４を有している。例えば、情報処理装置２０のユーザは、検索条件指定領域３２における属性及び確信度を設定する。図４には、情報処理装置２０のユーザが、属性として、男性及び３０代を設定したこととを示し、さらに、男性の確信度及び３０代の確信度を、０から１までの数値が設定されるスライドバーを用いて設定されていることが示されている。例えば、ユーザは、検索対象の人物の属性及び確信度を、検索対象の人物を目撃した目撃者からの指示に従って設定する。また、入力された画像を用いて、検索条件を特定する場合、検索条件指定領域３２には、入力された画像が表示されてもよい。この場合、それぞれの属性に関する確信度は、入力された画像に基づいて設定される。
　検索条件指定領域３２において設定された検索条件に基づいた検索結果が、結果表示領域３４に示される。結果表示領域３４には、検索された人物と、検索条件に対するその人物のスコアが示されてもよい。また、結果表示領域３４における＃１～＃４は、順位を示し、＃１が検索条件に対するスコアが一番高い人物とする。
　図４に示されるように、検索条件指定領域３２及び結果表示領域３４は、一つの表示画面３０に同時に表示されてもよい。例えば、情報処理装置２０のユーザが、属性もしくは確信度を検索条件指定領域３２において変更した場合、変更動作に応じて、結果表示領域３４に表示される人物の順位が変動する。このように、検索条件指定領域３２及び結果表示領域３４が同時に表示されることによって、情報処理装置２０のユーザは、検索条件の変更に応じて変動する結果表示領域３４における人物の順位を容易に確認することができる。また、結果表示領域３４に表示されるべき人物の数が多い場合、スクロール操作等を行うことによって、表示すべきすべての人物を表示してもよい。
　さらに、全体確信度のスライドバー（不図示）を用いて一括にすべての属性の確信度を設定してもよい。例えば、全体確信度のスライドバーにおいて、０．８を指定した場合、すべての属性の確信度が０．８に設定されてもよい。または、図４に示すように、多角形もしくは円形の図形を用いて、全体確信度を設定してもよい。ここで、図５乃至図７を用いて、多角形もしくは円形を用いた全体確信度の設定例について説明する。図５乃至図７は、全体確信度の設定に用いられる図形のバリエーションを示している。例えば、全体確信度の設定には、図５乃至図７に示されるように、三角形、五角形、もしくは円形が用いられてもよい。三角形及び五角形の図形の頂点は、属性に対応付けられている。また、円形の円周上にも、属性に対応付けられる点が示される。設定する属性の数が３である場合には、三角形の図形を用いて全体確信度の設定が行われてもよい。設定する属性の数が５である場合には、五角形の図形を用いて全体確信度の設定が行われてもよい。設定する属性の数が５以上である場合には、円形の図形を用いて全体確信度の設定が行われてもよい。または、設定する属性の数が４である場合には、四角形が用いられてもよく、設定する属性の数に応じて、用いられる多角形が決定されてもよい。
　図５は、全体確信度が０．８と設定され、それぞれの属性の確信度として０．８が設定されることが示されている。それぞれの図形の内部に示されている同じ形の図形が、全体確信度を示している。それぞれの属性の確信度の値はすべて同じであるため、全体確信度を示す図形は、それぞれ、正三角形、正五角形、真円を示している。また、全体確信度が１である場合、全体確信度を示す図形は、それぞれの図形の一番外側の実線と一致する。例えば、ユーザが、図形内部の任意の位置を指定することによって、全体確信度が決定されてもよい。
　図６は、頂点を除くそれぞれの図形の辺上の任意の点を内側に移動させるように操作することによって、全体確信度を０．８から０．６へ変更させたことを示している。図６のそれぞれの図形の内部に示される点線が、変更前の全体確信度であり、内部の点線のさらに内側の実線が、変更後の全体確信度を示している。図６は、すべての属性の確信度が０．６に変更されていることが示されている。
　図７は、それぞれの図形の頂点を内側に移動させるように操作することによって、個別の属性の確信度を変更させたことを示している。例えば、三角形の図形において、属性として３０代が関連付けられている頂点を移動させることによって、３０代の属性の確信度のみが０．８から０．６へ変更されていることが示されている。さらに、五角形の図形において、服の色として赤が関連付けられている頂点を移動させることによって、服の色が赤である確信度のみが０．８から０．６へ変更されていることが示されている。さらに、円形の図形において、服の色として赤が関連付けられている円周上の点を移動させることによって、服の色が赤である確信度のみが０．８から０．６へ変更されていることが示されている。また、それぞれの図形において、２以上の属性の確信度が変更されてもよい。このように、多角形または円形を用いて全体確信度を設定し、さらに、個別の属性の確信度を調整できるようにしてもよい。
　次に、算出部１２において実行されるスコアの算出処理について説明する。算出部１２は、次の式１を用いて管理部１１に管理さている人物毎のスコアを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　ｐｊ ｑ：検索条件（問合せ条件）のｊ番目属性の確信度
　ｐｊ ｈ：検索対象のｊ番目属性の確信度
　Ｓｉｍ（ｆｊ ｑ，ｆｊ ｈ）：検索条件のｊ番目属性と検索対象のｊ番目属性の類似度
　検索条件のｊ番目属性とは、例えば、図４の検索条件指定領域３２に表示されるｊ番目のカテゴリに設定される属性である。図４においては、上に表示されるカテゴリから順番に数えられる。例えば、図４においては、１番目のカテゴリに設定される男性が１番目属性であり、２番目のカテゴリに設定される３０代が２番目属性である。
　検索対象のｊ番目属性とは、例えば、図３のデータベースに示されるｊ番目のカテゴリに設定される属性である。図３においては、人物を除く左に示されるカテゴリから順番に数えられる。例えば、図３においては、性別のカテゴリに設定される属性が１番目属性であり、年齢のカテゴリに設定される属性が２番目属性であり、服の色のカテゴリに設定される属性が３番目属性であり、眼鏡のカテゴリに設定される属性が４番目属性である。
　図４の検索条件指定領域に表示されるカテゴリの順番と、図３のデータベースに示されるカテゴリの順番とは、同じ順番に同じカテゴリが設定されるように予め定められていてもよい。つまり、図４の検索条件指定領域に表示される１番目のカテゴリと、図３のデータベースに示されている人物のカテゴリを除く１番目のカテゴリとは、予め性別のカテゴリと定められていてもよい。
　Ｓｉｍ（ｆｊ ｑ，ｆｊ ｈ）は、例えば、既存の類似度関数が用いられてもよくもしくはユーザによって予め定義されてもよい。例えば、Ｓｉｍ（男性，男性）＝１．０、Ｓｉｍ（赤，真赤）＝０．９５、Ｓｉｍ（赤，深赤）＝０．７０、のように、同一のカテゴリに設定され得るすべての属性の組み合わせについて、類似度の値が設定されてもよい。類似度として設定される１．０は、属性が一致することを示しており、１．０から値が小さくなるにつれて、２つの属性の類似性が低くなる。
　また、Ｓｉｍ（ｆｊ ｑ，ｆｊ ｈ）は、検索条件のｊ番目属性と検索対象のｊ番目属性の類似度を計算するのであり、異なるカテゴリに設定される属性の類似度は計算されなくてもよい。つまり、Ｓｉｍ（男性，紺色）のような類似度は計算されない。もしくは、異なるカテゴリに設定される属性の類似度は、低い値に設定されてもよい。また、同じカテゴリに設定され得る属性であっても、２つの属性が明らかに類似性を有さない場合には、類似度が計算されなくてもよい。例えば、Ｓｉｍ（３０代，５０代）については、類似度が計算されなくてもよい。もしくは、同じカテゴリに設定され得る属性であって、明らかに類似性を有さない２つの属性の類似度は、低い値に設定されてもよい。
　例えば、図４の検索条件指定領域３２において、検索条件として、（男性、０．９）、（３０代、０．８）、（４０代、０．２）、（赤、０．７）が入力されたとする。カッコ内の左側が属性を示しており、右側が確信度を示している。また、図４においては、例えば、年齢のカテゴリには、３０代のみが指定されているが、複数の年代が設定されてもよい。
　この場合、図３に管理されている人物ｈ＿１～ｈ＿４のスコアは次のように計算される。
　Ｓ（ｈ１）＝０．９×０．７×Ｓｉｍ（男性，男性）＋０．８×０．８×Ｓｉｍ（３０代，３０代）＋０．７×０．９×Ｓｉｍ（赤，真赤）＝０．９×０．７×１．０＋０．８×０．８×１．０＋０．７×０．９×０．９５＝１．８６８５
　Ｓ（ｈ２）＝０．９×０．９×Ｓｉｍ（男性，女性）＋０．８×０．６×Ｓｉｍ（３０代，３０代）＋０．７×０．９×Ｓｉｍ（赤，深赤）＝０．９×０．９×０．０＋０．８×０．６×１．０＋０．７×０．９×０．７＝０．９２１
　Ｓ（ｈ３）＝０．９×０．９×Ｓｉｍ（男性，男性）＋０．２×０．８×Ｓｉｍ（４０代，４０代）＋０．７×０．７×Ｓｉｍ（赤，栗色）＝０．９×０．９×１．０＋０．２×０．８×１．０＋０．７×０．７×０．８＝１．３６２
　Ｓ（ｈ４）＝０．９×０．８×Ｓｉｍ（男性，男性）＋０．７×０．６×Ｓｉｍ（赤，紺色）＝０．９×０．８×１．０＋０．７×０．６×０．０＝０．７２
　人物ｈ＿１～ｈ＿４のスコアは、スコアが高い順に、ｈ＿１、ｈ＿３、ｈ＿２、ｈ＿４となる。これより、表示部１３は、結果表示領域３４にｈ＿１、ｈ＿３、ｈ＿２、ｈ＿４の順番に表示する。
　続いて、図８を用いて実施の形態２にかかる、検索結果の表示処理の流れについて説明する。ここで、図８に示す検索結果の表示処理の流れが開始される前に、管理部１１は、監視カメラが撮影した映像データに表示される複数の人物に関する属性、及び属性の確信度、を特定しているとする。例えば、管理部１１は、監視カメラが撮影した映像データを取得し、取得した映像データに関する画像解析等を実行することによって、映像データに表示される複数の人物に関する属性、及び属性の確信度、を特定していてもよい。もしくは、管理部１１は、他の装置において特定された映像データに表示される複数の人物に関する属性、及び属性の確信度を、ネットワーク等を介して受信していてもよい。例えば、監視カメラが、映像データに表示される複数の人物に関する属性、及び属性の確信度を特定してもよい。この場合、管理部１１は、ネットワークを介して、監視カメラから、映像データ、属性、および確信度を受信してもよい。
　はじめに、検索条件取得部２１は、検索条件を取得する（Ｓ２１）。具体的には、検索条件取得部２１は、検索条件として、検索対象に関する属性及びその属性である確率を示す確信度を取得する。検索条件取得部２１は、情報処理装置２０のユーザが入力インタフェースを介して入力した検索条件を取得してもよく、検索対象の人物が表示された画像を解析することによって特定された検索対象の人物の属性及び確信度を取得してもよい。例えば、検索対象の人物が表示された画像は、情報処理装置２０のユーザによって指定もしくは入力されてもよい。
　次に、算出部１２は、検索条件に含まれる属性及び確信度を用いて、検索の対象物のスコアを算出する（Ｓ２２）。具体的には、算出部１２は、検索条件に含まれる属性及び確信度と、管理部１１において管理されているそれぞれの人物に関連付けられている属性及び確信度と、を用いて、それぞれの人物のスコアを算出する。
　次に、表示部１３は、算出部１２において算出されたスコアに基づいて、表示する対象物を決定する（Ｓ２３）。例えば、表示部１３は、表示する人物の数が予め定められている場合、スコアの高い人物から順番に、予め定められている数の人物を選択する。もしくは、表示部１３は、予め定められたスコアよりも高いスコアの人物を選択してもよい。
　次に、表示部１３は、選択した対象物を表示する（Ｓ２４）。具体的には、表示部１３は、スコアに基づいて選択した人物の画像を結果表示領域３４に表示する。また、検索条件取得部２１は、結果表示領域３４に表示された人物のうち、ユーザによって指定もしくは選択された人物に関連付けられた属性及びその属性の確信度を、新たに検索条件として設定し、ステップＳ２１以降の処理を実行してもよい。
　また、結果表示領域３４には、検索条件として指定された人物の属性ごとの確信度と、管理部１１に管理されている画像に映る人物の属性とに基づいて実行された検索の検索結果が表示されてもよい。
　以上説明したように、実施の形態２にかかる情報処理装置２０は、検索条件と管理部１１において管理されているそれぞれの人物毎の属性及び確信度と、を用いて、それぞれの人物毎のスコアを算出する。また、情報処理装置２０は、スコアに基づいて結果表示領域３４に表示する人物を特定する。情報処理装置２０は、管理部１１に管理されている属性の確信度が、大きくなるにつれてスコアを高く算出する。さらに、情報処理装置２０は、検索条件として入力された属性と、管理部１１に管理されている属性の類似度が高くなるにつれてスコアを高く算出する。これにより、情報処理装置２０は、検索条件との合致度が高くなる人物を結果表示領域３４に優先的に表示することができる。
　（実施の形態３）
　続いて、図９を用いて、実施の形態３にかかる、検索条件指定領域３２の表示処理の流れについて説明する。情報処理装置２０を利用するユーザは、検索条件となる属性の確信度の変更を繰り返して、結果表示領域３４に表示される検索結果を確認することがある。例えば、不審者を目撃した者と一緒に結果表示領域３４に表示される検索結果を確認し、不審者の映っている画像を検索することがある。このような場合に、不審者を目撃した者が記憶している不審者が検索結果に表示されない場合、検索条件となる属性の確信度の変更を繰り返して、結果表示領域３４に表示される検索結果を変更させてもよい。
　図９に示されている検索条件指定領域３２の表示処理の流れは、確信度の変更回数を減少させて効率的に検索対象となる人物の検索を行うことを可能にするために実行される。
　図９のステップＳ３１～Ｓ３２は、図８のステップＳ２１～Ｓ２２と同様であるため詳細な説明を省略する。次に、算出部１２は、確信度の変更を受け付ける（Ｓ３３）。言い換えると、算出部１２は、ステップＳ３２においてスコアの算出に用いた検索条件に含まれる確信度とは異なる値の確信度を取得する。
　次に、算出部１２は、変更後の確信度を用いて、対象物のスコアを算出する（Ｓ３４）。具体的には、算出部１２は、変更後の確信度を用いて、管理部１１に管理されている人物毎のスコアを算出する。
　次に、算出部１２は、ステップＳ３２において算出したスコアに基づいた順位と、ステップＳ３４において算出したスコアに基づいた順位とを比較した場合に、順位が変動するか否かを判定する（Ｓ３５）。算出部１２は、順位が変動しないと判定した場合、ステップＳ３３以降の処理を繰り返す。ここで、算出部１２は、ステップＳ３３の処理を繰り返す際に、例えば、確信度の値を所定の増加量分増加させてもよい。例えば、算出部１２は、確信度が、０から１までの小数を用いている場合、ステップＳ３３の処理をくりかえす度に、０．１ずつ増加もしくは減少させていってもよい。このようにして、算出部１２は、スコアの変動により順位が変動するまで確信度の変更を繰り返す。
　算出部１２は、ステップＳ３５において、順位が変動したと判定した場合、ステップＳ３３における変更後の確信度の値を閾値として特定する（Ｓ３６）。次に、表示部１３は、閾値を検索条件指定領域３２に表示する（Ｓ３７）。例えば、表示部１３は、図１０の検索条件指定領域３２における性別のカテゴリに関連付けられた確信度のスライドバーに示されるように、縦の点線を用いて閾値の値が示されてもよい。また、図１０には、入力された確信度を増加させていった場合の閾値が示されているが、表示部１３は、入力された確信度を減少させていった場合の閾値についても特定して表示してもよい。算出部１２は、複数の確信度の閾値を特定してもよい。その場合、表示部１３は、複数の閾値を検索条件指定領域３２に表示する。具体的には、表示部１３は、入力された確信度を増加させていった場合の閾値と入力された確信度を減少させていった場合の閾値との両方を検索条件指定領域３２の確信度のスライドバーに表示してもよい。さらに、算出部１２は、ステップＳ３６においてある属性の閾値、例えば、性別のカテゴリに関連付けられた確信度の閾値を特定した後に、次は、年齢のカテゴリに関連付けられた確信度の閾値を特定してもよい。つまり、算出部１２は、検索条件に含まれる属性のうち、２以上の属性について、閾値となる確信度の値を特定してもよい。
　また、検索条件取得部２１は、検索条件指定領域３２に表示された人物のうち、ユーザが指定した人物に関連付けられた属性及びその属性の確信度を、新たに検索条件として設定してもよい。
　以上説明したように、表示部１３が、確信度の閾値を表示することによって、情報処理装置２０のユーザが、検索条件となる属性の確信度の変更を繰り返す際に、効率的に確信度の変更を行うことができる。つまり、ユーザは、検索条件指定領域３２に表示された閾値を確認することによって、順位の変動が生じる確信度の値を把握することができる。そのため、ユーザは、順位の変動が生じない範囲の確信度に変更する必要が無くなるため、属性の確信度を変更させる回数を減少させることができる。
　図１１は、情報処理装置１０及び情報処理装置２０（以下、情報処理装置１０等とする）の構成例を示すブロック図である。図１１を参照すると、情報処理装置１０等は、ネットワークインタフェース１２０１、プロセッサ１２０２、及びメモリ１２０３を含む。ネットワークインタフェース１２０１は、ネットワークノード（e.g., eNB、MME、P-GW、）と通信するために使用されてもよい。ネットワークインタフェース１２０１は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインタフェースカード（NIC）を含んでもよい。ここで、eNBはevolved Node B、MMEはMobility Management Entity、P-GWはPacket Data Network Gatewayを表す。IEEEは、Institute of Electrical and Electronics Engineersを表す。
　プロセッサ１２０２は、メモリ１２０３からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、上述の実施形態においてフローチャートを用いて説明された情報処理装置１０等の処理を行う。プロセッサ１２０２は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU、又はCPUであってもよい。プロセッサ１２０２は、複数のプロセッサを含んでもよい。
　メモリ１２０３は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１２０３は、プロセッサ１２０２から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１２０２は、図示されていないI/O（Input/Output）インタフェースを介してメモリ１２０３にアクセスしてもよい。
　図１１の例では、メモリ１２０３は、ソフトウェアモジュール群を格納するために使用される。プロセッサ１２０２は、これらのソフトウェアモジュール群をメモリ１２０３から読み出して実行することで、上述の実施形態において説明された情報処理装置１０等の処理を行うことができる。
　図１１を用いて説明したように、上述の実施形態における情報処理装置１０等が有するプロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又は複数のプログラムを実行する。
　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理する管理部と、
　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出する算出部と、
　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する表示部と、を備える情報処理装置。
　（付記２）
　前記表示部は、
　前記スコアの高い順に前記対象物を表示する、付記１に記載の情報処理装置。
　（付記３）
　前記表示部は、
　前記検索条件を表示する検索条件指定領域と、前記対象物を表示する結果表示領域とを表示する、付記１又は２に記載の情報処理装置。
　（付記４）
　前記表示部は、
　前記検索条件を表示する検索条件指定領域と、前記対象物を表示する結果表示領域とを同一画面に表示する、付記３に記載の情報処理装置。
　（付記５）
　前記算出部は、
　前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度が大きくなるにつれて高くなるようにスコアを算出する、付記１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記６）
　前記算出部は、
　前記検索条件として指定された属性と類似する属性の類似度が高くなるにつれて高くなるスコアを算出する、付記１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記７）
　画像を解析することによって画像に含まれる人物の属性及び前記属性の確信度を特定する画像解析部をさらに備え、
　前記算出部は、
　特定された前記人物の属性及び前記属性の確信度を前記検索条件として用いる、付記１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記８）
　前記算出部は、
　前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更して、前記スコアを再計算し、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する前の２以上の前記対象物のスコアの順位が、前記スコアの再計算によって変動した場合に、変更後の確信度の値を閾値として特定し、
　前記表示部は、
　前記検索条件として指定された属性の確信度とともに前記閾値を表示する、付記１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
　（付記９）
　前記算出部は、
　前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更して、前記スコアを再計算し、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する前の２以上の前記対象物のスコアの順位が、前記スコアの再計算によって変動しない場合、前記順位が変動するまで、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する、付記８に記載の情報処理装置。
　（付記１０）
　人物を撮像した少なくとも一つの画像を管理する管理手段と、
　検索条件として、人物の属性ごとに前記属性である確からしさを示す確信度の指定を受け付ける受付手段と、
　指定された前記確信度と前記画像に映る人物の属性とに基づき、前記画像の検索を実行する検索手段と、
　前記検索の結果に基づき、前記画像を表示する表示手段と、
を備える情報処理装置。
　（付記１１）
　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し、
　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、
　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する、表示方法。
　（付記１２）
　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し、
　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、
　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示することをコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
　１０　情報処理装置
　１１　管理部
　１２　算出部
　１３　表示部
　２０　情報処理装置
　２１　検索条件取得部
　３０　表示画面
　３２　検索条件指定領域
　３４　結果表示領域

Claims (12)

  1. 　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理する管理手段と、
    　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出する算出手段と、
    　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する表示手段と、を備える情報処理装置。
  2. 　前記表示手段は、
    　前記スコアの高い順に前記対象物を表示する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記表示手段は、
    　前記検索条件を表示する検索条件指定領域と、前記対象物を表示する結果表示領域とを表示する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記表示手段は、
    　前記検索条件を表示する検索条件指定領域と、前記対象物を表示する結果表示領域とを同一画面に表示する、請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記算出手段は、
    　前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度が大きくなるにつれて高くなるようにスコアを算出する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記算出手段は、
    　前記検索条件として指定された属性と類似する属性の類似度が高くなるにつれて高くなるスコアを算出する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　画像を解析することによって画像に含まれる人物の属性及び前記属性の確信度を特定する画像解析手段をさらに備え、
    　前記算出手段は、
    　特定された前記人物の属性及び前記属性の確信度を前記検索条件として用いる、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記算出手段は、
    　前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更して、前記スコアを再計算し、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する前の２以上の前記対象物のスコアの順位が、前記スコアの再計算によって変動した場合に、変更後の確信度の値を閾値として特定し、
    　前記表示手段は、
    　前記検索条件として指定された属性の確信度とともに前記閾値を表示する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記算出手段は、
    　前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更して、前記スコアを再計算し、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する前の２以上の前記対象物のスコアの順位が、前記スコアの再計算によって変動しない場合、前記順位が変動するまで、前記検索条件として指定された属性の確信度の値を変更する、請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　人物を撮像した少なくとも一つの画像を管理する管理手段と、
    　検索条件として、人物の属性ごとに前記属性である確からしさを示す確信度の指定を受け付ける受付手段と、
    　指定された前記確信度と前記画像に映る人物の属性とに基づき、前記画像の検索を実行する検索手段と、
    　前記検索の結果に基づき、前記画像を表示する表示手段と、
    を備える情報処理装置。
  11. 　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し、
    　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、
    　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示する、表示方法。
  12. 　少なくとも一つの対象物と、前記対象物が分類される属性と、前記対象物が前記属性である確率を示す確信度と、を関連付けて管理し、
    　検索条件として指定された属性の確信度と、前記検索条件として指定された属性と同一もしくは類似する属性に関連付けられて管理されている確信度と、を用いて、前記検索条件に対する前記対象物の合致度を示すスコアを算出し、
    　算出された前記スコアに基づいて前記対象物を表示することをコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
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