(57)【要約】【課題】処理量の増加をより抑制しつつ、分類の精度をより向上させることが可能な分類装置、分類システム、分類方法及びプログラムを提供する。【解決手段】時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する処理部と、前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データから生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する記憶部と、前記第１の教師データから生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する特徴抽出部と、前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する分類部と、前記所定のデータ領域を特定する領域特定部とを備える分類装置を提供する。【選択図】図８
2020107138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類装置であって、
少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する処理部と、
前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する記憶部と、
前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する特徴抽出部と、
算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する分類部と、
前記所定のデータ領域を特定する領域特定部と、
を備え、
前記領域特定部は、
前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、
目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、
前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、
前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、
特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、
分類装置。
【請求項２】
時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類装置と、
前記時系列データを取得するセンサと、
を含む分類システムであって、
前記分類装置は、
少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する処理部と、
前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する記憶部と、
前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する特徴抽出部と、
算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する分類部と、
前記所定のデータ領域を特定する領域特定部と、
を有し、
前記領域特定部は、
前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、
目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、
前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、
前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、
特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、
分類システム。
【請求項３】
時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類方法であって、
少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得することと、
前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納することと、
前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成することと、
算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類することと、
前記所定のデータ領域を特定することと、
を含み、
前記所定のデータ領域を特定することは、
前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、
目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、
前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、
前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、
特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、
ことを有する、
分類方法。
【請求項４】
時系列データを目的とする第１のクラスに分類するためのプログラムであって、
コンピュータに、
少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する機能と、
前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する機能と、
前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する機能と、
算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する機能と、
前記所定のデータ領域を特定する機能と、
を実現させ、
前記所定のデータ領域を特定する機能においては、
前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、
目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、
分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、
前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、
前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、
特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、
ことを実施する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類装置、分類システム、分類方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、センシングにより得られた信号等の連続的に発生する時系列データの一例である音響信号等のデータを解析、分類するために、非負値行列因子分解を用いる技術が研究されている（下記特許文献１〜４、下記非特許文献１，２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１３７３８９号公報
【特許文献２】特開２０１５−０７９１１０号公報
【特許文献３】特開２０１１−１３３７８０号公報
【特許文献４】特開２０１７−１５１８７２号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｌｅｅ，  Ｈ．  Ｓ．  Ｓｅｕｎｇ，  “Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐａｒｔｓ  ｏｆ  ｏｂｊｅｃｔｓ  ｂｙ  ｎｏｎｎｅｇａｔｉｖｅ  ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，”  Ｎａｔｕｒｅ，（英国），  Ｏｃｔ．  １９９９，  ｖｏｌ．４０１  ｐｐ．７８８−７９１．
【非特許文献２】Ｌｅｅ，  Ｈ．  Ｓ．  Ｓｅｕｎｇ，  “Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  ｍａｔｒｉｘ  ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，”  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  ｎｅｕｒａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｄｅｃ．  ２００１，  ｐｐ．５５６−５６２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のような解析、分類のための技術は、時系列データを解析、分類することができるが、近年、解析、分類する精度をより高めることが強く求められるようになってきている。さらに上述のような要求と同時に、処理時間の増加及び処理装置の負担を避けるために、上述のような解析、分類のための処理において、処理量（処理データ量）をより抑制することが求められている。
【０００６】
そこで、本発明は、上記状況に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、処理量の増加をより抑制しつつ、分類の精度をより向上させることが可能な、新規且つ改良された分類装置、分類システム、分類方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類装置であって、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する処理部と、前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する記憶部と、前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する特徴抽出部と、
算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する分類部と、前記所定のデータ領域を特定する領域特定部とを備え、前記領域特定部は、前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、分類装置が提供される。
【０００８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類装置と、前記時系列データを取得するセンサとを含む分類システムであって、前記分類装置は、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する処理部と、前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する記憶部と、前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する特徴抽出部と、算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する分類部と、前記所定のデータ領域を特定する領域特定部とを有し、前記領域特定部は、前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定する、分類システムが提供される。
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の更なる別の観点によれば、時系列データを目的とする第１のクラスに分類する分類方法であって、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得することと、前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納することと、前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成することと、算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類することと、前記所定のデータ領域を特定することとを含み、前記所定のデータ領域を特定することは、前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定することを有する、分類方法が提供される。
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の更なる別の観点によれば、時系列データを目的とする第１のクラスに分類するためのプログラムであって、コンピュータに、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された前記時系列データから、所定のデータ領域の非負の評価データを取得する機能と、前記所定のデータ領域に対応する非負の第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師係数行列、及び、前記第１の教師データに対応付けられた前記第１のクラスに基づいて生成された分類モデルパラメータを格納する機能と、前記第１の教師データに対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列に基づいて、前記評価データから評価係数行列を生成する機能と、算出された前記評価係数行列を、前記分類モデルパラメータに基づいて、前記第１のクラスに分類する機能と、前記所定のデータ領域を特定する機能とを実現させ、前記所定のデータ領域を特定する機能においては、前記第１のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第２の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第２の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第１のクラス間の分離度を示す第１の評価指標を算出し、目的としない第２のクラスのそれぞれに対応付けられた非負の各第３の教師データを、周波数領域又は時間領域においてそれぞれ分割し、分割された領域ごとの前記各第３の教師データの観測行列に基づいて、前記分割された領域ごとの前記第２のクラス間の分離度を示す第２の評価指標を算出し、前記第１の評価指標が予め設定された第１の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第１の領域を特定し、前記第２の評価指標が予め設定された第２の閾値よりも高い、前記分割された領域を抽出することにより、第２の領域を特定し、特定した前記第１及び第２の領域に基づいて、前記所定のデータ領域を特定することを実施する、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本発明によれば、処理量の増加をより抑制しつつ、分類の精度をより向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理システム１０の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報処理装置２００の構成例を説明するためのブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係るＮＭＦの処理例を模式的に示す説明図である。
【図４】ＮＭＦによる次元の削減を説明するための模式図である。
【図５】時間・周波数・振幅データの全体に対してＮＭＦを適用した例を示す模式図である。
【図６】時間・周波数・振幅データの部分に対してＮＭＦを適用した例を示す模式図である。
【図７】本発明の実施形態に係るデータ分割の例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施形態に係る教師データと評価データの取得の例を示す説明図（その１）である。
【図９】本発明の実施形態に係る教師データと評価データの取得の例を示す説明図（その２）である。
【図１０】学習フェーズにおける本発明の実施形態の動作例を示すフローチャート図である。
【図１１】分類フェーズにおける本発明の実施形態の動作例を示すフローチャート図である。
【図１２】ハードウェア構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。また、本明細書及び図面において、類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合がある。ただし、類似する構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００１４】
＜＜背景＞＞
まず、本発明に係る実施形態を説明する前に、本発明者が本発明に係る実施形態を創作するに至る背景について説明する。
【００１５】
先に説明したように、従来、センシングにより得られた信号等の連続的に発生する時系列データの一例である音響信号等のデータを解析、分類するために、非負値行列因子分解を用いる技術が研究されている。
【００１６】
上述のような技術は、時系列データを解析、分類する際に有効な手段である。しかしながら、近年、解析、分類するデータとしては、好適なデータとは言えない現実に存在する様々な時系列データであっても、分類する精度をより高めることが強く求められるようになってきている。また、上述のような現実に存在する様々な時系列データは、様々なパラメータが複雑に組み合わされたデータであることが多いことから、このような時系列データを処理する際に、処理時間が増加し、且つ、処理装置の負担が増加する傾向が顕著に表れるようになってきていた。
【００１７】
そこで、本発明者は、上述の状況を鑑みて、処理量の増加をより抑制しつつ、分類の精度をより向上させることが可能な、本発明の実施形態を創作するに至った。以下、このような本発明の実施形態を順次詳細に説明する。
【００１８】
＜＜実施形態＞＞
以下に説明する実施形態においては、センサから取得される時系列データは、例えば、測定対象物（例えばコンクリート等）に対してハンマー等の打具で打撃した際の打音を収音して得られた音響信号であってもよい。さらに、以下の説明においては、一例として、情報処理装置が、当該音響信号に基づいて当該測定対象物が正常であるか異常であるかを示す２つのクラス（目的とする第１のクラス）に自動的に分類する機能を有する例について説明するが、本発明は係る例に限定されるものではない。
【００１９】
また、以下の説明においては、センサからの時系列データに対する、フーリエ変換によって得られたパワースペクトル、短時間フーリエ変換によって得られたスペクトログラムや、ウェーブレット変換によって得られたスカトログラム等、時間、周波数、振幅の関係を表したデータを総称して、時間・周波数・振幅データと呼ぶ。すなわち、当該時間・周波数・振幅データは、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現されたデータであると言え、例えば、周波数領域、及び時間領域における振幅の値を示すデータとして表現されることができる。
【００２０】
また、以下の説明においては、分類の対象となるデータを評価データと呼び、評価データを分類する前に、事前に正確ラベル（クラス）と対応させて分類に必要なモデルを作るためのデータを教師データと呼ぶ。そして、上記正解ラベルは、教師データを変換して得られた教師観測行列（非負の教師データ）に含まれる各観測ベクトルが属するクラスを示すラベルのことをいう。加えて、以下の説明においては、教師データを変換して得られた教師観測行列を非負値行列因子分解分解して得られる基底行列及び係数行列を、それぞれ教師基底行列、教師係数行列と呼ぶ。さらに、以下の説明においては、評価データを変換して得られた評価観測行列（非負の評価データ）を非負値行列因子分解分解して得られる基底行列及び係数行列を、それぞれ評価基底行列、評価係数行列と呼ぶ。
【００２１】
＜情報処理システム１０の概略構成＞
まずは、図１を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理システム（分類システム）１０の概略構成を説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システム１０の概略的な構成の一例を示す説明図である。
【００２２】
本実施形態に係る情報処理システム１０は、例えば、測定対象物に対する打音の時系列データ（音響データ）を取得し、取得した時系列データに基づき、当該測定対象物が正常であるか異常であるかをクラス分け、すなわち分類を行う分類システムである。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１０は、上記時系列データを取得するためのセンサ１００と、分類を行う情報処理装置（分類装置）２００とを主に含む。以下に、情報処理システム１０に含まれる各装置の概要について説明する。
【００２３】
（センサ１００）
センサ１００は、観測対象の状態の変化を物理的な変化として検出し、検出した時系列データを情報処理装置２００に出力する。例えば、センサ１００は、周辺の音を音響信号として取得するマイクロフォン等の音響センサであってもよく、加速度データを取得する加速度センサや、温度データを取得する温度センサ等であってもよく、時系列データを取得できるものであれば特に限定されるものではない。
【００２４】
（情報処理装置２００）
情報処理装置２００は、センサ１００から出力された時系列データを解析して分類する装置である。詳細には、情報処理装置２００は、センサ１００により得られる信号等の連続的に発生する時系列データ（教師データ）を用いて、複数のクラスに分類するための分類モデルパラメータを生成するパラメータ生成装置としての機能と、時系列データ（評価データ）を複数のクラスに分類する分類装置としての機能とを有する。例えば、図１に示すように、情報処理装置２００は、クラウド２００ａ、ＩｏＴゲートウェイ２００ｂ、エッジ端末２００ｃ等であることができる。これら情報処理装置２００の詳細構成については後述する。なお、本実施形態に係る情報処理システム１０は、クラウド２００ａ、ＩｏＴゲートウェイ２００ｂ、エッジ端末２００ｃ等のような情報処理装置２００を少なくとも１つ含んでいればよい。
【００２５】
＜情報処理装置２００の詳細構成＞
以上、本発明の実施形態に係る情報処理システム１０の概略構成を説明した。次に、図２を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理装置２００の一例の詳細構成を説明する。図２は、本発明の実施形態に係る情報処理装置２００の構成例を説明するためのブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置２００は、データ取得部２０２、操作部２０４、処理部２１０、教師データ処理部２２０、パラメータ生成部２２２、記憶部２２４、特徴抽出部２２６、分類部２２８、及び出力部２３０を主に有する。以下に情報処理装置２００の有する各機能部について説明する。
【００２６】
（データ取得部２０２）
データ取得部２０２は、センサ１００から、少なくとも周波数領域又は時間領域において表現された時系列データを取得し、後述する処理部２１０に取得した時系列データを出力する。
【００２７】
（操作部２０４）
操作部２０４は、ユーザの入力を受け付け、入力情報を処理部２１０に出力する。例えば、ユーザは、操作部２０４を操作して、教師データを取得するか、又は、評価データを取得するかを示す情報を入力してもよい。さらに、ユーザは、操作部２０４を操作して、データ取得部２０２により現在取得されている時系列データに対応するクラス（正解ラベル）を示す情報を入力してもよい。なお、操作部２０４は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、レバー、又はダイヤル等により実現されてもよい。
【００２８】
（処理部２１０）
処理部２１０は、データ取得部２０２により取得された時系列データに基づいて、分類モデルパラメータ生成処理のための教師データ、及び、分類処理のための評価データを取得する。詳細には、図２に示すように、本実施形態に係る処理部２１０は、変換部２１２、対応付け部２１４、データ分割部２１６、及び、分離度評価部（領域特定部）２１８としての機能を有する。以下に、処理部２１０の各機能について説明する。
【００２９】
〜変換部２１２〜
変換部２１２は、データ取得部２０２からの時系列データ（教師データ及び評価データ）に対して、フーリエ変換、短時間フーリエ変換、又は、ウェーブレット変換を行い、時間・周波数・振幅データ（詳細には、非負の観測ベクトル（例えば、周波数領域表現に変換されたデータ）を含む非負の観測行列）を生成する。例えば、先に説明したように、時間・周波数・振幅データは、パワースペクトル、スペクトログラム、又は、スカログラムであってもよい。また、変換部２１２は、後述する分離度評価部２１８によって特定された領域（対象領域）の時系列データに対して、フーリエ変換等を行い、時間・周波数・振幅データを生成してもよい。本実施形態においては、パワースペクトル、スペクトログラム、スカログラム等のような周波数領域等で表現されるデータを用いることにより、後述の教師データ処理部２２０、又は特徴抽出部２２６等の処理において、分類したいクラスの特徴をより高精度に抽出することができる。
【００３０】
〜対応付け部２１４〜
対応付け部２１４は、データ取得部２０２からの時系列データ（教師データ）と、操作部２０４を介してユーザにより入力される正解ラベル（クラス）とを、対応付ける。そして、当該正解ラベルに紐づけられた時系列データは、上述の変換部２１２によって変換され、後述する教師データ処理部２２０に出力される。
【００３１】
〜データ分割部２１６〜
データ分割部２１６は、変換部２１２での変換により生成した教師データ又は評価データに係る時間・周波数・振幅データを、周波数領域、又は時間領域において分割する。なお、データ分割部２１６は、予めユーザによって決められた分割のルール（いくつに分割するか、どの程度の大きさの領域に分割するか等）に従って分割することができ、ユーザは分割ルールを好適に変更することにより、分類したいクラスの特徴をより高精度に抽出したり、より高精度に分類したりすることが可能となる。
【００３２】
〜分離度評価部２１８〜
分離度評価部２１８は、データ分割部２１６により分割された各領域でのクラスの分類能力を示す分離度を評価する。分離度を示す指標としては、例えば、クラス内・クラス間分散比、マハラノビス距離、又は、クラスの分類正解率等を用いることができる。詳細には、分離度評価部２１８は、データ分割部２１６により分割された領域ごとに、目的とするクラス（第１のクラス）の分離度（第１の評価指標）を評価して、分離度の高い領域（第１の領域）を抽出し、目的外のクラス（第２のクラス）の分離度（第２の評価指標）を評価して、分離度の高い領域（第２の領域）を抽出し、抽出したこれら領域に基づいて、教師データ及び評価データを取得する対象領域（所定の領域）を特定する。より具体的には、分離度評価部２１８は、例えば、目的のクラスの分離度の高い領域から、目的外のクラスの分離度の高い領域を除去することにより、教師データ及び評価データを取得する対象領域を特定する。すなわち、本実施形態においては、教師データの全体を用いて分類パラメータを生成し、且つ、評価データの全体を用いて分類を行うのではない。本実施形態においては、目的のクラス分離度が高く、且つ、目的外のクラス分離度が高くない対象領域の教師データ用いて分類パラメータを生成し、さらに、当該対象領域の評価データを用いて分類を行うことにより、目的外のクラスの特徴に邪魔されることなく、分類したい目的のクラスの特徴をより高精度に抽出したり、目的のクラスにより高精度に分類したりすることができる。
【００３３】
さらに、分離度評価部２１８によって特定された対象領域の教師データ及び評価データの時間・周波数・振幅データは、後述する教師データ処理部２２０及び特徴抽出部２２６にそれぞれ出力される。
【００３４】
なお、処理部２１０は、上述の処理に加えて、変換部２１２による変換前の時系列データからオフセット値を引く処理、変換後の時間・周波数・振幅データに対する周波数フィルタリング処理等の処理を必要に応じて行ってもよい。また、処理部２１０の動作の詳細については、後述する。
【００３５】
（教師データ処理部２２０）
教師データ処理部２２０は、処理部２１０から受け取った分離度評価部２１８によって特定された対象領域の時間・周波数・振幅データ（非負の第１の教師データ）（詳細には、教師観測行列）に対して、非負値行列因子分解を行うことにより、教師基底行列及び教師係数行列を生成する（詳細については後述する）。そして、教師データ処理部２２０は、生成した教師基底行列を正解ラベル（クラス）と対応付けて、後述するパラメータ生成部２２２及び記憶部２２４に出力する。なお、教師データ処理部２２０の動作の詳細については後述する。
【００３６】
（パラメータ生成部２２２）
パラメータ生成部２２２は、上述の教師係数行列及び正解ラベルに基づいて、時系列データを目的のクラスに分類するための分類モデルパラメータを生成する。パラメータ生成部２２２が生成する分類モデルパラメータは、後述する分類部２２８における分類モデルに応じたパラメータであってもよい。例えば、分類部２２８が閾値判別を行う場合の分類モデルパラメータは閾値であってもよい。また、分類部２２８が線形判別を行う場合の分類モデルパラメータはクラスの境界を決定する線形判別関数の係数であってもよく、分類部２２８が二次判別を行う場合の分類モデルパラメータはクラスの境界を決定する二次判別関数の係数であってもよい。パラメータ生成部２２２は、上記のようにして生成した分類モデルパラメータを、記憶部２２４に出力し、格納させる。
【００３７】
（記憶部２２４）
記憶部２２４は、情報処理装置２００の各機能部が機能するためのプログラムやパラメータを格納する。例えば、記憶部２２４は、教師データ処理部２２０が対象領域の時間・周波数・振幅データ（非負の第１の教師データ）に対して非負値行列因子分解を行うことで生成された教師基底行列と、パラメータ生成部２２２により生成された分類モデルパラメータとを格納する。
【００３８】
（特徴抽出部２２６）
特徴抽出部２２６は、記憶部２２４に格納された教師基底行列に基づいて、処理部２１０により出力された対象領域の時間・周波数・振幅データ（非負の評価データ）から評価係数行列を生成し、生成した評価係数行列を後述する分類部２２８に出力する。なお、特徴抽出部２２６の動作の詳細については後述する。
【００３９】
（分類部２２８）
分類部２２８は、上記評価係数行列を、記憶部２２４に格納された分類モデルパラメータに基づいて、目的とするクラスに分類する。分類部２２８は、例えば、評価係数行列に含まれる係数ベクトルを特徴ベクトルとし、様々な分類モデルを用いて、当該分類モデルに応じた分類モデルパラメータに基づいた分類を行うことが可能である。具体的には、分類部２２８は、例えば、閾値判別、線形判別、二次判別、又はＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等に基づく分類モデルを用いて、分類することができる。
【００４０】
（出力部２３０）
出力部２３０は、分類部２２８による分類結果を出力する。出力部２３０は、例えば分類結果を表示するディスプレイ等の表示装置、又は分類結果を音声出力するスピーカ等であることができる。
【００４１】
＜概要＞
以上、本発明の実施形態に係る情報処理装置２００の詳細構成を説明した。続いて、本実施形態に係る動作例を説明する前に、図３及び図４を参照して、本実施形態の概要について説明する。図３は、本実施形態に係るＮＭＦの処理例を模式的に示す説明図であり、図４は、次元の削減を説明するための模式図である。
【００４２】
（非負値行列因子分解）
本実施形態においては、上述した変換部２１２の変換によって、非負の観測ベクトル（周波数領域表現に変換されたデータ）を含む非負の観測行列を得ることができる。当該観測行列は、１の対象区間から得られる観測ベクトルを、１又は複数並べた行列である。また、以下の説明では、先に説明したように、教師データとして取得される観測行列を教師観測行列と呼び、評価データとして取得される観測行列を評価観測行列と呼んで区別する場合がある。
【００４３】
ところで、非負値行列因子分解（Ｎｏｎ−ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｍａｔｒｉｘ  Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ、以下、ＮＭＦと呼ぶ）は、１の非負行列Ｙを２つの非負行列Ｗ、Ｈの積（例えばＷＨ）に分解するアルゴリズムである。１の非負行列Ｙを２つの非負行列Ｗ、Ｈに分解することにより、元の非負行列Ｙの持つ潜在的要素（特徴）を明確にすることができる。そして、２つの非負行列Ｗ、Ｈを解析的に求めることは困難であるため、初期値を与えてＹとＷＨの誤差が局所最適解になるよう、反復的に近似解を求める手法が提案されている（例えば、上記非特許文献１、２等）。なお、一般に、局所最適解は初期値に依存して変化する。
【００４４】
図３に示すように、ＮＭＦにより、例えば、非負の観測行列Ｙ（教師観測行列、又は評価観測行列）は、非負の係数行列Ｗ、及び非負の基底行列Ｈの積に分解される。
【００４５】
さらに、図３に示すように、本実施形態に係る観測行列Ｙは、例えば、ｍ次元の観測ベクトルｙが行ベクトルとなって、時系列データにおける対象区間の数ｎだけの行で構成されたｎ行ｍ列の行列である。
【００４６】
本実施形態に係る基底行列Ｈは、例えば、観測行列ＹにＮＭＦを適用し、分解されたｍ次元の基底ベクトルｈが行ベクトルとなって、基底ベクトルの数ｋだけの行で構成されたｋ行ｍ列の行列である。
【００４７】
本実施形態に係る係数行列Ｗは、例えば、ｋ次元の係数ベクトルｗが行ベクトルとなって、観測ベクトルの数ｎだけの行で構成されたｎ行ｋ列の行列である。ここで係数ベクトルｗは、ある観測ベクトルにおいて、基底行列Ｈに含まれる各基底ベクトルの成分がどれだけ含まれるか、という加重値を示す行ベクトルである。
【００４８】
図３に示すように、上記の行列においては、以下の数式（１）の関係がある。
【００４９】
【数１】
2020107138.tif 000003
【００５０】
なお、先に説明したように、教師観測行列ＹＬを分解して得られる基底行列、及び係数行列は、それぞれ教師基底行列ＨＬ、教師係数行列ＷＬとなる。
【００５１】
本実施形態においては、上述した教師データ処理部２２０により、教師観測行列ＹＬに対応付けられた正解ラベルのクラスごとにＮＭＦを適用して、教師基底行列ＨＬ、教師係数行列ＷＬを得ることができる。
【００５２】
例えば、教師データ処理部２２０は、まず教師観測行列ＹＬの各クラス（ｃ１，ｃ２，・・・，ｃＮ）のデータセット（観測ベクトル又は観測行列）ＹＣ１，ＹＣ２，・・・，ＹＣＮごとにＮＭＦを適用する。教師データ処理部２２０は、データセットＹＣ１，ＹＣ２，・・・，ＹＣＮのそれぞれが分解されて得られたベクトルまたは行列ＨＣ１，ＨＣ２，・・・，ＨＣＮにより、教師基底行列ＨＬ＝｛ＨＣ１，ＨＣ２，・・・，ＨＣＮ｝を生成する。
【００５３】
そして、教師基底行列ＨＬに基づいて、教師観測行列ＹＬから生成される係数行列を教師係数行列ＷＬとすると、数式（１）より、教師観測行列ＹＬ、教師係数行列ＷＬ、及び教師基底行列ＨＬの関係は、以下の数式（２）で表わすことができる。
【００５４】
【数２】
2020107138.tif 000004
【００５５】
上記数式（２）より、教師係数行列ＷＬを得るためには、教師基底行列ＨＬの逆行列を用いる必要がある。しかし、教師基底行列ＨＬは、一般に正則行列とは限らないため、逆行列を持たない場合がある。そこで、教師データ処理部２２０は、例えば教師基底行列の疑似逆行列（ムーア‐ペンローズの疑似逆行列）に基づいて、教師係数行列ＷＬを生成してもよい。教師基底行列ＨＬの疑似逆行列ＨＬ＋は、ｋ×ｍの行列であり、一般にｋ＜ｍであるため、擬似逆行列ＨＬ＋は、以下の数式（３）で表すことができる。
【００５６】
【数３】
2020107138.tif 000005
【００５７】
上記数式（３）で得られた疑似逆行列ＨＬ＋を用いて、教師係数行列ＷＬは以下の数式（４）で表すことができる。
【００５８】
【数４】
2020107138.tif 000006
【００５９】
ＮＭＦは、一般に振幅が大きく、頻出する度合が大きいデータに対応する特徴を持つ規定が生成されやすい。従って、全てのデータセットに対して一括でＮＭＦを適用する際、クラスによって振幅の小さいデータや出現回数の低いデータがあると、そのクラスのデータに対応した特徴を持つ基底が生成され難い場合がある。そこで、本実施形態においては、クラスごとにＮＭＦを適用することにより、振幅の小さいデータや、出現回数の低いデータに対応した特徴を持つ基底も生成されやすくなり、分類精度をより向上させることができる。なお、本実施形態においては、複数のクラス、又は全てのクラスのデータセットに対して一括でＮＭＦが適用されてもよい。
【００６０】
なお、上述した教師データ処理部２２０は、生成した教師基底行列ＨＬを、上記対応付け部２１４により対応付けられた正解ラベル（クラス）と紐づけて、上記パラメータ生成部２２２及び記憶部２２４に出力する。
【００６１】
次に、本実施形態においては、上述した特徴抽出部２２６は、記憶部２２４に格納された教師基底行列ＨＬに基づいて、評価データの評価観測行列ＹＴから評価係数行列ＷＴを生成する。なお、先に説明したように、評価観測行列ＹＴを分解して得られる基底行列、及び係数行列は、それぞれ評価基底行列ＨＴ、教師係数行列ＷＴとなる。以下、特徴抽出部２２６による評価係数行列ＷＴの生成例について説明する。
【００６２】
上記数式（１）に基づいて、教師基底行列ＨＬ、評価観測行列ＹＴ及び評価係数行列ＷＴの関係は、以下の数式（５）によって示すことができる。
【００６３】
【数５】
2020107138.tif 000007
【００６４】
上記数式（３）と同様の方法で得られた疑似逆行列ＨＬ＋を用いて、評価係数行列ＷＴは、以下の数式（６）で示すことができる。
【００６５】
【数６】
2020107138.tif 000008
【００６６】
そして、本実施形態においては、特徴抽出部２２６は、上述のようにして生成した評価係数行列ＷＴを分類部２２８に出力し、分類部２２８は、評価係数行列ＷＴを、記憶部２２４に格納された分類モデルパラメータに基づいて分類する。
【００６７】
本実施形態においては、以上のように、基底行列に対する重みを示す係数ベクトルを特徴ベクトルとして用いて分類することで、例えば特定周波数のパワーの大きさに基づいて直接的に分類するよりも、分類精度を向上させることができる。
【００６８】
また、本実施形態においては、評価データ（時系列データ）自体を用いて分類処理を行った場合に比べ、評価データから生成される評価係数行列ＷＴを用いて分類処理を行うことにより、分類処理における特徴ベクトルの次元が削減され、分類処理の処理量を抑制することができる。
【００６９】
例えば、図４に示すように、ＮＭＦにより、パワースペクトルである評価データＧ２０は、基底ベクトルＧ２１及び係数Ｗ１の積と、基底ベクトルＧ２２及び係数Ｗ２の積と、の和で表わすことができる。図４の例において、評価データＧ２０を特徴ベクトルとして分類処理を行う場合には、評価データＧ２０における周波数分解能に応じた次元での処理が必要となる。一方、図４の例において、係数ベクトルの次元は２である。従って、上述したように、評価データＧ２０の次元よりも係数ベクトルの次元数の方が小さいため、評価係数行列ＷＴを用いて分類処理を行うことで、分類処理における特徴ベクトルの次元が削減され、分類処理の処理量を抑制することができる。
【００７０】
（対象領域）
しかしながら、ＮＭＦを用いることにより、分類処理の処理量を抑制できるものの、スペクトログラムやスカログラムは、時間と周波数の２軸を有するデータであることから、スペクトログラム等に対してＮＭＦを適用した場合、処理量の抑制に限界がある場合がある。
【００７１】
また、ＮＭＦは、先に説明したように、一般に、振幅の値や、出現頻度が高い基底が選ばれやすい。従って、時間・周波数・振幅データの全体に対してＮＭＦを適用すると、データによっては、例えば、クラスの分離能力が低く振幅の大きな基底が選ばれ、クラスの分離能力が高く振幅の小さな基底が選ばれてしまうことがある。このような場合、分離精度が低下する場合も存在することから、分類の精度の向上には限界があることがあった。
【００７２】
分類の精度の限界が存在する場合があることを、図５を参照して説明する。図５は、時間・周波数・振幅データの全体に対してＮＭＦを適用した例を示す模式図である。なお、図５に示すスペクトログラムＧ６１、Ｇ６２は、それぞれクラス１、クラス２の特徴を示すスペクトログラムである。さらに、スペクトログラムＧ６１、Ｇ６２においては、黒色の濃さが振幅の大きさを示している。
【００７３】
図５に示す例においては、振幅の大きい領域Ｒ１における振幅の大きさは、クラス１の特徴を示すスペクトログラムＧ６１、及びクラス２の特徴を示すスペクトログラムＧ６２に共通して現れ、分類に有効な特徴ではないものとする。一方、図１５に示す例においては、振幅の小さい領域Ｒ２、及び領域Ｒ３における振幅の大きさは、クラス１、及びクラス２の分類に有効な特徴であるものとする。
【００７４】
しかしながら、スペクトログラムＧ６１、Ｇ６２のデータ全体に対してＮＭＦを適用してしまうと、振幅の大きい領域Ｒ１に対応する基底Ｇ６１１、Ｇ６２１が選択され、クラス１とクラス２の分類に有効な特徴を示す振幅の小さな基底は選択されない場合がある。このような場合、スペクトログラムＧ６１から得られる係数Ｇ６１３、及びスペクトログラムＧ６２から得られる係数Ｇ６２３が同一となり、クラス１とクラス２とを精度よく分類することが難しくなる。
【００７５】
そこで、本実施形態においては、分類の精度をより向上させるために、クラス分類に有効な時間領域と周波数領域に限定して部分的にＮＭＦを適用する。このような適用例について、図６を参照して説明する。図６は、時間・周波数・振幅データの部分に対してＮＭＦを適用した例を示す模式図である。
【００７６】
図６に示すスペクトログラムＧ７１、Ｇ７２は、図５に示したスペクトログラムＧ６１、Ｇ６２と同様に、それぞれクラス１、クラス２の特徴を示すスペクトログラムである。図６に示すように、スペクトログラムＧ７１、Ｇ７２の領域Ｒ４に限定して部分的にＮＭＦを適用すると、領域Ｒ２に対応する基底Ｇ７１１、Ｇ７２１と、領域Ｒ３に対応する基底Ｇ７１２、Ｇ７２２が選択される。その結果、スペクトログラムＧ７１から得られる係数Ｇ７１３、及び係数Ｇ７１４と、スペクトログラムＧ７２から得られる係数Ｇ７２３、及び係数７２４とが大きく異なり、容易にクラス１とクラス２を分類することができる。すなわち、クラス分類に有効な時間領域と周波数領域に限定して部分的にＮＭＦを適用することにより、分類の精度をより向上させることができる。また、本実施形態においては、領域Ｒ４に限定してＮＭＦを適用すればよいため、処理量の抑制をさらに進めることもできる。
【００７７】
例えば、一般に打音データは限られた時間帯のデータであり、時間・周波数・振幅データにおいて所定の振幅が現れる一部の時間帯や周波数帯に限定して目的に応じた分析を行えば十分である場合がある。また、特定の周波数帯の音を出力する機械の振動音等のデータであっても、その周波数帯に限定して目的に応じた分析を行えば十分であることがある。
【００７８】
さらに、本実施形態においては、分類の精度をより向上させるために、目的とするクラス分類に有効な時間領域と周波数領域に限定するだけでなく、目的外のクラス分類に有効な時間領域と周波数領域を除外した上で部分的にＮＭＦを適用する。すなわち、本実施形態においては、目的のクラス分離度が高く、且つ、目的外のクラス分離度が高くない領域に限定してＮＭＦを適用することにより、目的外のクラスの特徴に邪魔されることなく、分類したい目的のクラスの特徴をより高精度に抽出したり、目的のクラスに、より高精度に分類したりすることができる。その結果、本実施形態においては、分類の精度をより向上させることができる。加えて、本実施形態においては、領域を限定してＮＭＦを適用すればよいため、処理量の抑制をさらに進めることもできる。
【００７９】
なお、以下の説明においては、目的とするクラス分類とは、例えば、測定対象物が正常であるか異常であるかを示す２つのクラス（測定対象物（機械）の状態に関するクラス）に分類することである。また、目的外のクラス分類としては、例えば、測定対象物（機械）の個体差に関するクラス、又は、測定対象物（機械）が設置された環境差に関するクラスについて分類することである。すなわち、本実施形態においては、上述のように部分的にＮＭＦを適用することにより、例えば、測定対象物の個体差や環境差異による影響をより抑えて、目的とする当該測定対象物が正常であるか異常であるかを示すクラスの特徴を高精度に抽出することができる。
【００８０】
（分離度）
そして、本実施形態においては、目的のクラス分類の分離度及び目的外クラス分類の分離度に基づいて、ＮＭＦを適用する領域（対象領域）の限定を行うこととなる。図７から図９を参照して、本実施形態に係るＮＭＦを適用する対象領域の限定について説明する。図７は、本実施形態に係るデータ分割の例を示す説明図であって、詳細には、データ分割部２１６によるデータ分割と、分離度評価部２１８による教師データと評価データの取得の例を示す説明図である。また、図８及び図９は、本実施形態に係る教師データと評価データの取得の例を示す説明図である。
【００８１】
データ分割部２１６は、図７に示すように、例えば、教師データから得られた時間・周波数・振幅データ（非負の第２の教師データの観測行列）の領域Ａ０（図８及び図９においては領域Ｒ８０に対応する）において、４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４にデータを分割する。データ分割部２１６による分割数は、２以上の任意の数であってもよい。
【００８２】
そして、分離度評価部２１８は、例えば、分割された各領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に対して、目的とするクラス（第１のクラス）のクラス間の分離度（第１の評価指数）として、クラス内・クラス間分散比を分離度として算出する。まずは、クラス内分散σw2、及びクラス間分散σB2は、以下の数式（７）、数式（８）によって示すことができる。
【００８３】
【数７】
2020107138.tif 000009
【００８４】
ただし、上記数式（７）、（８）において、ｎは全データ数、ｎｉはクラスｉのデータ数、ｘは特徴ベクトル、ｍｉはクラスｉの特徴量ベクトルの平均、ｍは全特徴量ベクトルの平均である。上記クラス内分散σw2、及びクラス間分散σB2を用いて、クラス内・クラス間分散比Ｊは以下の数式（９）によって示される。
【００８５】
【数８】
2020107138.tif 000010
【００８６】
上記のクラス内・クラス間分散比Ｊが大きい程、分離度が大きく、良い特徴量であると考えることができる。なお、分離度を示す指標は、上記に限定されず、例えばマハラノビス距離等を用いることもできる。
【００８７】
分離度評価部２１８は、例えば、４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４でそれぞれ上述したように目的クラスについての分離度を算出する。さらに、分離度評価部２１８は、例えば、４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４から算出した分離度の値が予め設定された閾値Ｌ１（第１の閾値）以上の領域（第１の領域）Ｒ１０（図８  参照）を抽出する。
【００８８】
上述と同様に、分離度評価部２１８は、例えば、分割された教師データから得られた時間・周波数・振幅データ（非負の第３の教師データの観測行列）の各領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に対して、目的外クラス（第２のクラス）についての分離度（第２の評価指標）を算出する。さらに、分離度評価部２１８は、例えば、４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４から算出した分離度の値が予め設定された閾値Ｌ２（第２の閾値）以上の領域（第２の領域）Ｒ１２（図８  参照）を抽出する。なお、目的外クラスについては、２つ以上であってもよく、この場合、分離度評価部２１８は、例えば、分割された各領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４に対して他の目的外クラスについての分離度を算出し、４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４から算出した分離度の値が予め設定された閾値Ｌ３以上の領域Ｒ１４（図９  参照）を抽出することとなる。
【００８９】
さらに、分離度評価部２１８は、抽出した領域Ｒ１０、Ｒ１２、Ｒ１４に基づいて、ＮＭＦを適用する対象領域（所定の領域）を特定する。例えば、分離度評価部２１８は、抽出した領域Ｒ１０、Ｒ１２、Ｒ１４の和、差、積のうちのいずれかに基づいて、ＮＭＦを適用する対象領域を特定する。具体的には、図８に示すように、分離度評価部２１８は、閾値Ｌ１以上の領域Ｒ１０から、閾値Ｌ２以上の領域Ｒ１２を除去することにより、ＮＭＦを適用する領域Ｇ８１０を特定する。また、目的外クラスが２つであった場合には、図９に示すように、分離度評価部２１８は、閾値Ｌ１以上の領域Ｒ１０から、閾値Ｌ２以上の領域Ｒ１２及び閾値Ｌ３以上の領域Ｒ１４を除去することにより、ＮＭＦを適用する領域Ｇ８２０を特定する。すなわち、本実施形態においては、目的とするクラスの分離度の高い領域であり、且つ、目的外のクラスの分離度の高くない領域を選択することにより、目的のクラスの分類に有効な対象領域を効率よく見つけ出すことができる。
【００９０】
そして、本実施形態においては、上述したように、目的のクラスの分離度の高い領域から目的外のクラスの分離度が高い領域を除去した対象領域に、ＮＭＦを適用することにより、より高い分離度を持つ、より精度の高い分類に有効な特徴量を得ることができる。
【００９１】
そして、分離度評価部２１８は、学習フェーズにおいて、上述のように特定されたＮＭＦを適用する対象領域での時間領域・周波数領域でのデータを教師用データ（非負の第１の教師データの教師観測行列）として取得する。さらに、分離度評価部２１８は、上述のように特定した時間領域・周波数領域を、評価データを取得するためのデータ領域（対象領域）として特定し、対応する当該データ領域の時間・周波数・振幅データを、評価用データ（非負の評価データの評価観測行列）として取得する。
【００９２】
また、本実施形態においては、分離度としてクラス分類正解率を用いてもよい。詳細には、分離度評価部２１８は、図７に示すような分割されたそれぞれのデータに対して、ＮＭＦを適用し、ある複数のランクでの基底行列及び係数行列を取得する。なお、時間・周波数・振幅データは、ＮＭＦを適用するために、１次元の列ベクトルに変換されてもよい。
【００９３】
以下の例では、クラスＣ１とクラスＣ２の２つのクラスが存在する場合について説明する。まず、クラスＣ１に属する複数の時間・周波数・振幅データの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４から、基底行列ＨＣ１，Ａ１、ＨＣ１，Ａ２、ＨＣ１，Ａ３、ＨＣ１，Ａ４、及び係数行列ＷＣ１，Ａ１、ＷＣ１，Ａ２、ＷＣ１，Ａ３、ＷＣ１，Ａ４、をそれぞれ得ることができる。続いて、クラスＣ２に属する複数の時間・周波数・振幅データの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４から、同様に基底行列ＨＣ２，Ａ１、ＨＣ２，Ａ２、ＨＣ２，Ａ３、ＨＣ２，Ａ４、及び係数行列ＷＣ２，Ａ１、ＷＣ２，Ａ２、ＷＣ２，Ａ３、ＷＣ２，Ａ４、をそれぞれ得ることができる。なお、分解される基底の数を示すランクは、１から元のデータの次元数までの範囲である。
【００９４】
そして、ここでは、先に説明したように、クラスＣ１又はクラスＣ２の分離度を示す指標として、クラスＣ１又はクラスＣ２の分類正解率が用いられる。まず、分離度評価部２１８は、クラスＣ１、Ｃ２のそれぞれから得られた基底ＨＣ１，Ａ１、ＨＣ２，Ａ１を組み合わせた共通の基底ＨＣ１‐Ｃ２，Ａ１＝｛ＨＣ１，Ａ１，ＨＣ２，Ａ１｝を算出する。元のクラスＣ１のデータＹＣ１，Ａ０、クラスＣ２のデータＹＣ２，Ａ０にＨＣ１―Ｃ２，Ａ１の擬似逆行列ＨＣ１―Ｃ２，Ａ１＋をかけることにより、各クラスの係数行列ＷＣ１，Ａ０、ＷＣ２，Ａ０は、以下の数式（１０）、（１１）により示すことができる。
【００９５】
【数９】
2020107138.tif 000011
【００９６】
分離度評価部２１８は、係数行列ＷＣ１，Ａ０、ＷＣ２，Ａ０を、それぞれクラスＣ１、クラスＣ２の特徴ベクトルとして、分類して、分類正解率を算出する。ここで分離度評価部２１８が行う分類の方式は、例えば分類部２２８の分類方式と同様であってもよい。
【００９７】
また、データ分割部２１６は、図７に示す４つの領域Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４のそれぞれにおいて、さらに再帰的にデータを分割してもよい。例えば、図７に示す領域Ａ１は、４つの領域Ａ１１、Ａ１２、Ａ１３、Ａ１４に分割されてもよい。また、分離度評価部２１８は、分割されたデータや、分割されたデータを組み合わせたデータに対して、それぞれ分離度を算出することとなる。上記の再帰的な分割は、時間領域・周波数領域が最小の単位になるまで分割されるか、あるいは分割されたデータの大きさが所定の値となるまで、繰り返されてもよい。
【００９８】
なお、上述の説明では、分離度が高い時間領域・周波数領域を効率よく抽出するために、再帰的に分割する例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。例えば、一部、あるいは全ての時間領域・周波数領域の分離度を評価してもよいし、他の方法で分離度の高い時間領域・周波数領域を抽出してもよい。
【００９９】
＜動作例＞
以上、本実施形態の概要について説明した。続いて、本実施形態の動作（分類方法）の例について、学習フェーズと分類フェーズとに分けて、それぞれ図１０、１１を参照して説明する。図１０は、学習フェーズにおける本実施形態の動作例を示すフローチャート図であり、図１１は、分類フェーズにおける本実施形態の動作例を示すフローチャート図である。
【０１００】
（学習フェーズの動作例）
次に、本実施形態に係る学習フェーズの動作例の詳細について説明する。図１０に示すように、当該学習フェーズには、例えば、ステップＳ１０１からステップＳ１２５までの複数のステップが含まれている。以下に、学習フェーズに含まれる各ステップの詳細を説明する。
【０１０１】
〜ステップＳ１０１〜
データ取得部２０２は、センサ１００から時系列データを取得する。この際、処理部２１０は、取得した時系列データからオフセット値を引く処理を行ってもよい。もしくは、処理部２１０は、後述するステップＳ１０７で変換された時間・周波数・振幅データに対する周波数フィルタリング処理等を行ってもよい。このようにすることで、ＮＭＦの対象となる時間・周波数・振幅データの精度や、分類に有効な特徴量の有効性をより高めることができる。
【０１０２】
〜ステップＳ１０３〜
続いて、対応付け部２１４は、ステップＳ１０１で取得された時系列データと、操作部２０４を介してユーザにより入力される正解ラベル（目的クラス及び目的外クラス）とを対応付ける。
【０１０３】
〜ステップＳ１０５〜
処理部２１０は、学習フェーズに用いられる時系列データの取得が終了したか否かの判定を行う。例えば、当該判定は、例えば操作部２０４の入力に基づいて行われてもよい。そして、学習フェーズに用いられる時系列データの取得が終了していない場合には、処理はステップＳ１０１に戻る。一方、学習フェーズに用いられる時系列データの取得が終了している場合には、処理はステップＳ１０７へ進む。
【０１０４】
〜ステップＳ１０７〜
変換部２１２は、ステップＳ１０３で取得した時系列データを時間・周波数・振幅データに変換する。
【０１０５】
〜ステップＳ１０９〜
続いて、データ分割部２１６は、時間領域、及び周波数領域で、ステップＳ１０７で取得した時間・周波数・振幅データを分割する。
【０１０６】
〜ステップＳ１１１〜
次に、分離度評価部２１８は、ステップＳ１０９でデータ分割部２１６により分割された領域ごとに、目的のクラスの分離度を評価する。
【０１０７】
〜ステップＳ１１３〜
分離度評価部２１８は、ステップＳ１０９で分割された複数の領域の中から、ステップＳ１１１で評価した分離度の高い領域を抽出する。
【０１０８】
〜ステップＳ１１５〜
続いて、分離度評価部２１８は、ステップＳ１０９でデータ分割部２１６により分割された領域ごとに、目的外のクラスの分離度を評価する。
【０１０９】
〜ステップＳ１１７〜
分離度評価部２１８は、ステップＳ１０９で分割された複数の領域の中から、ステップＳ１１５で評価した分離度の高い領域を抽出する。
【０１１０】
〜ステップＳ１１９〜
分離度評価部２１８は、ステップＳ１１３で抽出された目的のクラスの分離度の高い領域から、ステップＳ１１７で抽出された目的外のクラスの分離度の高い領域を除外することにより、対象領域を特定する。
【０１１１】
〜ステップＳ１２１〜
教師データ処理部２２０は、ステップＳ１１９で特定された対象領域の時間・周波数・振幅データ（教師データの教師観測行列）を取得する。
【０１１２】
〜ステップＳ１２３〜
教師データ処理部２２０は、ステップＳ１２１で取得された対象領域の時間・周波数・振幅データ（教師データの教師観測行列）にＮＭＦを適用して、教師基底行列と教師係数行列とを取得する。
【０１１３】
〜ステップＳ１２５〜
さらに、パラメータ生成部２２２は、ステップＳ１２３で取得された教師係数行列と、ステップＳ１０３で対応付けられた正解ラベル（目的クラス）とに基づいて、分類モデルパラメータを生成する。
【０１１４】
以上、学習フェーズにおける本実施形態の動作例を説明した。続いて、学習フェーズで生成された分類モデルパラメータを用いた、分類フェーズにおける本実施形態の動作例について、図１１を参照して説明する。
【０１１５】
（分類フェーズの動作例）
次に、分類フェーズの動作例の詳細について説明する。図１１に示すように、本実施形態に係る分類フェーズには、例えば、ステップＳ２０１からステップＳ２１５までの複数のステップが含まれている。以下に、分類フェーズに含まれる各ステップの詳細を説明する。
【０１１６】
〜ステップＳ２０１〜
データ取得部２０２は、時系列データを取得する。この際、処理部２１０は、取得した時系列データからオフセット値を引く処理を行ってもよい。もしくは、処理部２１０は、後述するステップＳ１０７で変換された時間・周波数・振幅データに対する周波数フィルタリング処理等を行ってもよい。このようにすることで、ＮＭＦの対象となる時間・周波数・振幅データの精度や、分類の精度をより高めることができる。
【０１１７】
〜ステップＳ２０３〜
変換部２１２は、ステップＳ２０１で取得した時系列データを時間・周波数・振幅データに変換する。
【０１１８】
〜ステップＳ２０５〜
続いて、データ分割部２１６は、時間領域、及び周波数領域で、ステップＳ２０３で取得した時間・周波数・振幅データを分割する。
【０１１９】
〜ステップＳ２０７〜
続いて、分離度評価部２１８は、ステップＳ２０５で分割された時間・周波数・振幅データから、図１０を参照して説明した学習フェーズのステップＳ１１９で特定された対象領域と同一の領域を特定する。
【０１２０】
〜ステップＳ２０９〜
さらに、特徴抽出部２２６は、ステップＳ２０７で特定された対象領域の時間・周波数・振幅データ（評価データの評価観測行列）を取得する。
【０１２１】
〜ステップＳ２１１〜
続いて、特徴抽出部２２６は、上述した学習フェーズのステップＳ１２３で取得された教師基底行列に基づいて、ステップＳ２０９で取得した対象領域の時間・周波数・振幅データ（評価データの評価観測行列）から評価係数行列を生成する。
【０１２２】
〜ステップＳ２１３〜
続いて、分類部２２８は、上述した学習フェーズのステップＳ１２５で生成された分類モデルパラメータに基づいて、ステップＳ２１１で生成した評価係数行列を分類する。
【０１２３】
〜ステップＳ２１５〜
最後に、出力部２３０は、ステップＳ２１３における分類結果を出力する。
【０１２４】
＜＜まとめ＞＞
以上説明したように、本発明の実施形態においては、分類の精度をより向上させるために、目的とするクラス分類に有効な時間領域と周波数領域に限定するだけでなく、目的外のクラス分類に有効な時間領域と周波数領域を除外した上で部分的にＮＭＦを適用する。すなわち、本実施形態によれば、目的のクラス分離度が高く、且つ、目的外のクラス分離度が高くない領域に限定してＮＭＦを適用することにより、目的外のクラスの特徴に邪魔されることなく、分類したい目的のクラスの分類に有効な特徴をより高精度に抽出したり（言い換えると、目的のクラスの分類に有効な基底が選択されやすくなる）、目的のクラスに、より高精度に分類したりすることができる。その結果、本実施形態においては、分類の精度をより向上させることができる。加えて、本実施形態においては、領域を限定してＮＭＦを適用すればよいため、処理量の抑制をさらに進めることもできる。
【０１２５】
また、上述した実施形態においては、測定対象物（例えばコンクリート等）に対してハンマー等の打具で打撃した際の打音を収音して得られた音響信号（時系列データ）に基づいて、当該測定対象物が正常であるか異常であるかを示す２つのクラス（目的とする第１のクラス）に分類する例について説明した。しかしながら、本発明の実施形態は、上述の例に限定されるものではなく、例えば、３つ以上のクラスに分類してもよく、測定対象物（例えば、工作機械等）の振動の時系列データに基づいて、当該測定対象物の状態や能力を複数のクラスに分類してもよい。また、本発明の実施形態は、対象となる時系列データは特に限定されるものではなく、時間とともに変化する画像データ、環境温度、流量等のデータであってもよく、時間とともに変化する電気的なデータ（例えば、電圧値、電流値等）、測定対象物（例えば、建築物、機械、人、ボール、移動体（自動車）等）のモーションデータ、人間等の身体から得られる各種の生体情報（例えば、脈拍、心拍、体温、脳波等）であってもよい。すなわち、本発明の実施形態は、様々な機械や、人間の診断等に適用することが可能である。
【０１２６】
＜＜ハードウェア構成＞＞
以上、本発明の実施形態を説明した。上述した前処理、教師データ処理、パラメータ生成処理、特徴抽出処理、分類処理などの情報処理は、ソフトウェアと、情報処理装置２００のハードウェアとの協働により実現される。以下では、本発明の実施形態に係る情報処理装置２００である情報処理装置２００のハードウェア構成例として、情報処理装置１０００のハードウェア構成例について説明する。
【０１２７】
図１２は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１０００のハードウェア構成例を示す説明図である。図１２に示すように、情報処理装置１０００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１００１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１００２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１００３と、入力装置１００４と、出力装置１００５と、ストレージ装置１００６と、通信装置１００７とを備える。
【０１２８】
ＣＰＵ１００１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１０００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ１００１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ１００２は、ＣＰＵ１００１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ１００３は、ＣＰＵ１００１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。主に、ＣＰＵ１００１、ＲＯＭ１００２及びＲＡＭ１００３とソフトウェアとの協働により、例えば、処理部２１０、教師データ処理部２２０、パラメータ生成部２２２、特徴抽出部２２６、分類部２２８等の機能が実現される。
【０１２９】
入力装置１００４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ１００１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置１０００のユーザは、該入力装置１００４を操作することにより、情報処理装置１０００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。なお、入力装置１００４は、操作部２０４に対応する。
【０１３０】
出力装置１００５は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置及びランプなどの表示装置を含む。さらに、出力装置１００５は、スピーカ及びヘッドホンなどの音声出力装置を含む。例えば、表示装置は、撮像された画像や生成された画像などを表示する。一方、音声出力装置は、音声データ等を音声に変換して出力する。なお、出力装置１００５は、出力部２３０に対応する。
【０１３１】
ストレージ装置１００６は、データ格納用の装置である。ストレージ装置１００６は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置及び記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置１００６は、ＣＰＵ１００１が実行するプログラムや各種データを格納する。なお、ストレージ装置１００６は、記憶部２２４に対応する。
【０１３２】
通信装置１００７は、例えば、通信網に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インタフェースである。また、通信装置１００７は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）対応通信装置、有線による通信を行うワイヤー通信装置、またはブルートゥース（登録商標）通信装置を含んでもよい。
【０１３３】
＜＜補足＞＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１３４】
例えば、上記実施形態では、教師データと、評価データとを同一の装置（情報処理装置２００）が取得する例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。例えば、教師データと評価データを取得する装置は別々の装置であってもよいし、教師データや正解ラベルは、予め記憶部２２４に格納されていてもよい。すなわち、上述の実施形態では、情報処理装置２００が、分類モデルパラメータを生成するパラメータ生成装置としての機能と、時系列データを複数のクラスに分類する分類装置としての機能とを有する例を説明したが、本発明は係る例に限定されない。例えば、本実施形態においては、分類モデルパラメータの生成処理を行うパラメータ生成装置と、パラメータ生成装置で生成された分類モデルパラメータを用いて分類処理を行う分類装置とが、異なる装置として設けられてもよい。
【０１３５】
また、上述の実施形態は、例えば、コンピュータを本実施形態に係る情報処理装置２００として機能させるため（本実施形態に係る分類方法を実施するため）のプログラム、及びプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。また、プログラムをインターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。
【０１３６】
また、本実施形態の動作（分類方法）における処理ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に実行されなくてよい。例えば、本実施形態においては、処理ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で実行されても、並列的に実行されてもよい。
【符号の説明】
【０１３７】
１０    情報処理システム
１００    センサ
２００、１０００    情報処理装置
２００ａ    クラウド
２００ｂ    ＩｏＴゲートウェイ
２００ｃ    エッジ端末
２０２    データ取得部
２０４    操作部
２１０    処理部
２１２    変換部
２１４    対応付け部
２１６    データ分割部
２１８    分離度評価部
２２０    教師データ処理部
２２２    パラメータ生成部
２２４    記憶部
２２６    特徴抽出部
２２８    分類部
２３０    出力部
１００１    ＣＰＵ
１００２    ＲＯＭ
１００３    ＲＡＭ
１００４    入力装置
１００５    出力装置
１００６    ストレージ装置
１００７    通信装置
【図１】
2020107138.tif 000012
【図２】
2020107138.tif 000013
【図３】
2020107138.tif 000014
【図４】
2020107138.tif 000015
【図５】
2020107138.tif 000016
【図６】
2020107138.tif 000017
【図７】
2020107138.tif 000018
【図８】
2020107138.tif 000019
【図９】
2020107138.tif 000020
【図１０】
2020107138.tif 000021
【図１１】
2020107138.tif 000022
【図１２】
2020107138.tif 000023