(57)【要約】【課題】機械学習により、被写体の画像から所望のタイミングを予測することを可能にすることができる。【解決手段】  教師データ作成装置は、撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する対象物画像判定部と、上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定する時間判定部と、上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとする制御部とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する対象物画像判定部と、
上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定する時間判定部と、
上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとする制御部と
を具備したことを特徴とする教師データ作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の教師データ作成装置によって作成された教師データを用いた機械学習により、入力された画像から所定の対象物が上記特定の状態となる時間を推論する推論モデルを生成する推論モデル生成部
を具備したことを特徴とする学習装置。
【請求項３】
請求項２に記載の学習装置によって生成された推論モデルを実現する推論エンジンと、
撮像部と、
上記撮像部による撮像画像を上記推論エンジンに与えて、上記撮像画像中の上記所定の対象物が上記特定の状態となるまでの時間の推論結果を得る設定制御部と
を具備したことを特徴とする撮像装置。
【請求項４】
上記時間の推論結果を表示部に表示するための表示制御を行う表示制御部
を更に具備したことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
上記撮像画像は、ライブビュー画像であり、
上記表示制御部は、上記表示部に表示されている上記ライブ画像上に上記時間の推論結果を表示させる
ことを特徴とする請求項４に記載の撮像装置。
【請求項６】
上記設定制御部は、上記時間の推論結果と共に上記推論結果の信頼性の情報を取得し、
上記表示制御部は、上記信頼性の情報に基づいて上記時間の推論結果の表示形態を変更する
ことを特徴とする請求項３に記載の撮像装置。
【請求項７】
上記表示制御部は、上記推論結果の信頼性が所定の閾値以上の場合には時間を表示させ、上記推論結果の信頼性が所定の閾値よりも小さい場合には時間幅を表示させる。
ことを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
【請求項８】
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する検出ステップと、
上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定するステップと、
上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとして生成する生成ステップと
を具備したことを特徴とする教師データ作成方法。
【請求項９】
上記検出ステップは、マニュアル操作又は認識処理によって上記特定の対象物を検出し、画像解析処理によって上記特定の状態を検出する
ことを特徴とする請求項８に記載の教師データ作成方法。
【請求項１０】
上記生成ステップは、上記特定の対象物を含む画像が所定数より少ない場合には上記一連の画像を上記教師データから除外すると共に、上記特定の対象物を含またない画像を上記教師データから除外する
ことを特徴とする請求項８に記載の教師データ作成方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する検出ステップと、
上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定するステップと、
上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとして生成する生成ステップと
を実行させるための教師データ作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習のための教師データ作成装置、教師データ作成方法、教師データ作成プログラム、学習装置及び撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラなどの撮影機能付き携帯機器（撮影機器）が普及している。この種の撮影機器においては、撮影時の種々の設定が自動化されたものがある。例えば、デジタルカメラ等には、ピント合わせを自動化したＡＦ機能や、露出を自動化した自動露出（ＡＥ）機能を搭載したものがある。また、撮影を連続的に行う、所謂連写機能を備えた撮影機器も普及している。
【０００３】
ところで、このような撮影機器によって取得した撮像画像に対する機械学習によって所望の推論結果を得る手法が開発されている。機械学習は、既知の入力情報についてその特徴、時系列情報、空間情報等を学習し、学習結果に基づいて推論を行うことで、未知の事柄についての推論結果を得るものである。即ち、機械学習では、先ず特定の入力情報から、判定可能な出力結果を推論可能にするための学習済みモデルを得る。
【０００４】
高い信頼性で推論結果が得られるように、学習済みモデルの生成に際して、入力と出力との関係が既知の大量の情報が学習用データとして用いられる。例えば、深層学習においては、大量の学習用データを用いて既知の入力に対して期待される出力が得られるようにネットワークのデザイン設計が行われる。このようなプロセスで得られた学習済モデル（以下、推論モデルともいう）は、学習を行ったネットワークから独立して利用可能である。
【０００５】
例えば、特許文献１においては、学習データの数が少ない場合にも学習精度の悪化を防ぐことを目的として、第１コンテンツと当該第１コンテンツとは種別が異なる第２コンテンツとの組が有する関係性を深層学習した第１学習器の一部を用いて、新たな第２学習器を生成する生成部と、前記生成部が生成した前記第２学習器に、第１コンテンツと、前記第２コンテンツとは異なる種別の第３コンテンツとの組が有する関係性を深層学習させる学習部とを備えた技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第６１５１４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来、未知の動きをする被写体の画像を元に、所望のタイミングを予測する機械学習を行う装置は開発されていない。
【０００８】
本発明は、機械学習により、被写体の画像から所望のタイミングを予測することを可能にすることができる教師データ作成装置、教師データ作成方法、教師データ作成プログラム、学習装置及び撮像装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様による教師データ作成装置は、撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する対象物画像判定部と、上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定する時間判定部と、上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとする制御部とを具備する。
【００１０】
本発明の一態様による学習装置は、上記教師データ作成装置によって作成された教師データを用いた機械学習により、入力された画像から所定の対象物が上記特定の状態となる時間を推論する推論モデルを生成する推論モデル生成部を具備する。
【００１１】
本発明の一態様による撮像装置は、上記学習装置によって生成された推論モデルを実現する推論エンジンと、撮像部と、上記撮像部による撮像画像を上記推論エンジンに与えて、上記撮像画像中の上記所定の対象物が上記特定の状態となるまでの時間の推論結果を得る設定制御部とを具備する。
【００１２】
本発明の一態様による教師データ作成方法は、撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する検出ステップと、上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定するステップと、上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとして生成する生成ステップとを具備する。
【００１３】
本発明の一態様による教師データ作成プログラムは、コンピュータに、撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像から、特定の対象物の特定の状態における画像である特定状態画像を検出する検出ステップと、上記一連の画像の各画像について上記各画像の撮影時刻と、上記一連の画像のうち上記特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定するステップと、上記各画像と上記各画像について求めた時間差のデータとを組にして教師データとして生成する生成ステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、機械学習により、被写体の画像から所望のタイミングを予測することを可能にすることができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る学習装置及び撮像装置を示すブロック図。
【図２】推論エンジン１２のネットワーク１２ａを説明するための説明図。
【図３】画像群３４ａの各画像を撮像する一例を示す説明図。
【図４】画像群３４ａの各画像と撮影時間との関係を示す説明図。
【図５】母集合作成部３１ａによる教師データの作成方法を説明するためのフローチャート。
【図６】第１の実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図７】第１の実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図８】撮像装置２０の動作を示すフローチャート。
【図９】外部機器３０の動作を示すフローチャート。
【図１０】第１の実施の形態の動作を説明するための説明図。
【図１１】本発明の第２の実施の形態において採用される動作フローを示すフローチャート。
【図１２】外部画像ＤＢ３２から母集合作成部３１ａに取り込まれる連続画像群の一例を示す説明図。
【図１３】ネットワーク１２ａを生成する手法を説明するための説明図。
【図１４】表示部１５の表示画面に表示される画像の表示例を示す説明図。
【図１５】本発明の第３の実施の形態において採用される動作フローを示すフローチャート。
【図１６】撮像装置２０の制御部１１の制御を示すフローチャート。
【図１７】表示部１５の表示画面に表示される画像の表示例を示す説明図。
【図１８】本発明の第４の実施の形態を説明するための説明図。
【図１９】本発明の第４の実施の形態を説明するための説明図。
【図２０】本発明の第４の実施の形態を説明するための説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１７】
（第１の実施の形態）
図１は本発明の第１の実施の形態に係る学習装置及び撮像装置を示すブロック図である。本実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして、所定の瞬間（以下、決定的瞬間ともいう）に到達するまでの時間を予測する機械学習を実現する。具体例として、鳥が飛び立つ瞬間を機械学習により予測する推論モデルを構築すると共に、当該推論モデルを用いて、ライブビュー画像から鳥が飛び立つ瞬間の予測結果を表示することを可能にする。
【００１８】
図１の撮像装置２０は、被写体を撮像して得た画像を記録する。撮像装置２０としては、デジタルカメラやビデオカメラだけでなく、スマートフォンやタブレット端末に内蔵されるカメラを採用してもよい。撮像装置２０は、後述するように、ライブビュー表示時に推論モデルを利用することができるようになっているが、撮像装置２０は予め搭載されている推論モデルを用いてもよく、また、外部機器３０から推論モデルを取得するようになっていてもよい。
【００１９】
撮像装置２０は、制御部１１及び撮像部２２を備えている。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を用いたプロセッサによって構成されて、図示しないメモリに記憶されたプログラムに従って動作して各部を制御するものであってもよいし、ハードウェアの電子回路で機能の一部又は全部を実現するものであってもよい。
【００２０】
撮像部２２は、撮像素子２２ａ及び光学系２２ｂを有している。光学系２２ｂは、ズームやフォーカシングのための図示しないレンズや絞り等を備えている。光学系２２ｂは、これらのレンズを駆動する図示しないズーム（変倍）機構、ピント及び絞り機構を備えている。
【００２１】
撮像素子２２ａは、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等によって構成されており、光学系２２ｂによって被写体光学像が撮像素子２２ａの撮像面に導かれるようになっている。撮像素子２２ａは、被写体光学像を光電変換して被写体の撮像画像（撮像信号）を取得する。
【００２２】
制御部１１の撮像制御部１１ａは、光学系２２ｂのズーム機構、ピント機構及び絞り機構を駆動制御して、ズーム、絞り及びピントを調節することができるようになっている。撮像部２２は、撮像制御部１１ａに制御されて撮像を行い、撮像画像（動画像及び静止画像）の撮像信号を制御部１１に出力する。
【００２３】
撮像装置２０には操作部１３が設けられている。操作部１３は、図示しないレリーズボタン、ファンクションボタン、撮影モード設定、パラメータ操作等の各種スイッチ、ダイヤル、リング部材等を含み、ユーザ操作に基づく操作信号を制御部１１に出力する。制御部１１は、操作部１３からの操作信号に基づいて、各部を制御するようになっている。
【００２４】
制御部１１は、撮像部２２からの撮像画像（動画像及び静止画像）を取込む。制御部１１の画像処理部１１ｂは、取込んだ撮像画像に対して、所定の信号処理、例えば、色調整処理、マトリックス変換処理、ノイズ除去処理、その他各種の信号処理を行う。
【００２５】
撮像装置２０には表示部１５が設けられており、制御部１１には、表示制御部１１ｆが設けられている。表示部１５は、例えば、ＬＣＤ（液晶表示装置）等の表示画面を有しており、この表示画面は撮像装置２０の例えば筐体背面等に設けられる。表示制御部１１ｆは、画像処理部１１ｂによって信号処理された撮像画像を表示部１５に表示させるようになっている。また、表示制御部１１ｆは、撮像装置２０の各種メニュー表示や警告表示等を表示部１５に表示させることもできるようになっている。
【００２６】
撮像装置２０には通信部１４が設けられており、制御部１１には、通信制御部１１ｅが設けられている。通信部１４は、通信制御部１１ｅに制御されて、外部機器３０との間で情報を送受することができるようになっている。通信部１４は、例えば、ブルートゥース（登録商標）等の近距離無線による通信及び例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮによる通信が可能である。なお、通信部１４は、ブルートゥースやＷｉ−Ｆｉに限らず、各種通信方式での通信を採用することが可能である。通信制御部１１ｅは、通信部１４を介して、外部機器３０から推論モデルの情報を受信することができる。
【００２７】
制御部１１には記録制御部１１ｃが設けられている。記録制御部１１ｃは、信号処理後の撮像画像を圧縮処理し、圧縮後の画像を記録部１６に与えて記録させることができる。記録部１６は、所定の記録媒体によって構成されて、制御部１１から与えられた情報を記録すると共に、記録されている情報を制御部１１に出力することができる。また、記録部１６としては、例えばカードインターフェースを採用してもよく、この場合には記録部１６はメモリカード等の記録媒体に画像データを記録可能である。
【００２８】
記録部１６は、画像データ記録領域１６ａを有しており、記録制御部１１ｃは、画像データを画像データ記録領域１６ａに記録するようになっている。また、記録制御部１１ｃは、記録部１６に記録されている情報を読み出して再生することも可能である。
【００２９】
なお、記録部１６は、設定データ記録領域１６ｂを有している。設定データ記録領域１６ｂには推論モデルの設定情報が記録されるようになっている。
【００３０】
本実施の形態においては、撮像装置２０には、推論部としての推論エンジン１２が設けられている。推論エンジン１２は、ネットワーク１２ａを有している。ネットワーク１２ａは、記録部１６に記録されている設定値を用いて構築されており、機械学習における学習が完了することによって得られるネットワーク、即ち、推論モデルを構成する。
【００３１】
記録制御部１１ｃは、通信部１４を介して、外部機器３０である学習部３１から推論モデルを構成するための情報を受信して、記録部１６の設定データ記録領域１６ｂに設定情報を記録することができるようになっていてもよい。
【００３２】
図２から図４は推論エンジン１２のネットワーク１２ａを説明するための説明図である。図２において、所定のネットワークＮ１には入力及び出力に対応する大量のデータセット３１Ｇが教師データとして与えられる。これにより、ネットワークＮ１は、入力に対応する出力が得られるように、ネットワークデザインが決定される。本実施の形態においては、入力として画像が用いられ、出力として決定的瞬間までの推定時間が信頼性の情報（信頼度）と共に得られる。ネットワークＮ１の決定されたネットワークデザインの情報が設定データ記録領域１６ｂに設定情報として記録される。
【００３３】
なお、深層学習（ディープ・ラーニング）」は、ニューラル・ネットワークを用いた「機械学習」の過程を多層構造化したものである。情報を前から後ろに送って判定を行う「順伝搬型ニューラル・ネットワーク」が代表的なものである。これは、最も単純なものでは、Ｎ１個のニューロンで構成される入力層、パラメータで与えられるＮ２個のニューロンで構成される中間層、判別するクラスの数に対応するＮ３個のニューロンで構成される出力層の３層があればよい。そして、入力層と中間層、中間層と出力層の各ニューロンはそれぞれが結合加重で結ばれ、中間層と出力層はバイアス値が加えられることで、論理ゲートの形成が容易である。簡単な判別なら３層でもよいが、中間層を多数にすれば、機械学習の過程において複数の特徴量の組み合わせ方を学習することも可能となる。近年では、９層〜１５２層のものが、学習にかかる時間や判定精度、消費エネルギーの関係から実用的になっている。
機械学習に採用するネットワークＮ１としては、公知の種々のネットワークを採用してもよい。例えば、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）を利用したＲ−ＣＮＮ（Regions with CNN features）やＦＣＮ（Fully Convolutional Networks）等を用いてもよい。これは、画像の特徴量を圧縮する、「畳み込み」と呼ばれる処理を伴い、最小限処理で動き、パターン認識に強い。また、より複雑な情報を扱え、順番や順序によって意味合いが変わる情報分析に対応して、情報を双方向に流れる「再帰型ニューラル・ネットワーク」（全結合リカレントニューラルネット）を利用してもよい。
これらの技術の実現のためには、ＣＰＵやＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）といったこれまでの汎用的な演算処理回路などを使ってもよいが、ニューラル・ネットワークの処理の多くが行列の掛け算であることから、行列計算に特化したGPU（Graphic Processing Unit）やTensor Processing Unit（TPU）と呼ばれるものが利用される場合もある。近年ではこうした人工知能（ＡＩ）専用ハードの「ニューラル・ネットワーク・プロセッシング・ユニット（ＮＰＵ）」がＣＰＵなどその他の回路とともに集積して組み込み可能に設計され、処理回路の一部になっている場合もある。
また、深層学習に限らず、公知の各種機械学習の手法を採用して推論モデルを取得してもよい。例えば、サポートベクトルマシン、サポートベクトル回帰という手法もある。ここでの学習は、識別器の重み、フィルター係数、オフセットを算出するもので、他には、ロジスティック回帰処理を利用する手法もある。機械に何かを判定させる場合、人間が機械に判定の仕方を教える必要があり、今回の実施例では、画像の判定を、機械学習により導出する手法を採用したが、そのほか、特定の判断を人間が経験則・ヒューリスティクスによって獲得したルールを適応するルールベースの手法を応用して用いてもよい。
【００３４】
外部機器３０は、このようなネットワークデザインの決定を行う学習部３１と大量の学習用データを記録した外部画像データベース（ＤＢ）３２を有している。学習部３１は通信部３１ｂを有しており、外部画像ＤＢ３２は通信部３３を有している。通信部３１ｂ，３３は相互に通信が可能である。なお、学習部３１の通信部３１ｃは通信部１４の間でも通信が可能である。
【００３５】
学習部３１は、制御部３１ｇを有しており、制御部３１ｇは、ＣＰＵ等を用いたプロセッサによって構成されて、図示しないメモリに記憶されたプログラムに従って動作して各部を制御するものであってもよいし、ハードウェアの電子回路で機能の一部又は全部を実現するものであってもよい。なお、学習部３１全体が、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ等を用いたプロセッサによって構成されて、図示しないメモリに記憶されたプログラムに従って動作して学習を制御するものであってもよいし、ハードウェアの電子回路で機能の一部又は全部を実現するものであってもよい。
【００３６】
外部画像ＤＢ３２は、画像分類記録部３４を備えている。画像分類記録部３４は、ハードディスクやメモリ媒体等の図示しない記録媒体により構成されており、複数の画像を画像中に含まれる対象物の種類毎に分類して記録する。図１の例では、画像分類記録部３４は、対象物種類Ａの画像群３４ａのみを記録する例を示しているが、分類する種類の数は適宜設定可能である。
【００３７】
本実施の形態においては、画像群３４ａとして、例えば鳥の画像群が記録されている。図３及び図４は画像群３４ａの各画像を説明するためのものである。図３は画像群３４ａの各画像を撮像する一例を示す説明図であり、図４は画像群３４ａの各画像と撮影時間との関係を示す説明図である。
【００３８】
図３は樹木の枝４５に止まっている鳥４６をカメラ４０によって撮影している様子を示している。カメラ４０の背面にはＬＣＤ等により構成された表示画面４２が設けられており、鳥４６の画像がライブビューとして表示されていることを示している。シャッタボタン４１を操作することで、鳥４６の撮影が可能である。本実施の形態においては、鳥４６が枝４５から飛び立つまでの一連の様子を撮像する。例えば、カメラ４０が連写機能を有している場合には連写機能を用いて、鳥４６が枝４５に止まっている状態から枝４５から飛び立つまでの一連の様子を所定の時間間隔で撮像して一連の画像として取得してもよい。また、カメラ４０が動画の撮像機能を有している場合には、鳥４６が枝４５に止まっている状態から枝４５から飛び立つまでの一連の様子を動画撮影した動画像を取得してもよい。また、カメラ４０のシャッタボタン４１を所定の時間間隔で操作することで、鳥４６が枝４５に止まっている状態から枝４５から飛び立つまでの一連の様子を所定の時間間隔で撮像して離散的に静止画像を取得してもよい。
【００３９】
図４はカメラ４０が取得した６枚の画像Ｐ１〜Ｐ６を時間順に配置して示している。各画像Ｐ１〜Ｐ６は図３の鳥４６を撮影して取得された画像である。各画像Ｐ１〜Ｐ６はそれぞれ時間情報を含んでおり、図４の各画像下の数字は画像Ｐ５を基準として取得された時間を示している。図４の例では、画像Ｐ１〜Ｐ６は画像Ｐ５を時間基準として、−２０秒（２秒前）、−１５秒、−１０秒、−５秒、０秒、＋５秒に撮影されたものである。なお、一般的には、カメラ４０にはタイマが内蔵されており、タイマによって時刻の情報が各画像Ｐ１〜Ｐ６に付加されるが、いずれかの画像、例えば、連写開始時の画像の取得時刻を基準に相対的な時間の情報を各画像Ｐ１〜Ｐ６を付加してもよい。例えば、図４の例では、画像Ｐ１の撮影時刻は１５時３０分２７秒であり、この時間を基準に画像Ｐ２〜Ｐ６の相対的な取得時間を時間情報として保持していてもよい。
【００４０】
例えば、ユーザが最も撮影したい画像が、鳥４６が枝４５から正に飛び立とうとしている瞬間の画像（以下、特定状態画像ともいう）を含む画像Ｐ５であるものとする。この瞬間を決定的瞬間として、画像Ｐ５を決定的瞬間画像というものとする。本実施の形態においては、図４に示すような時間情報を有する一連の画像を画像分類記録部３４に画像群３４ａとして記録するようになっている。なお、画像分類記録部３４には、同一種類の鳥の画像や、サイズが略同様のサイズであると分類された鳥の画像群を記録するようにしてもよい。また、これらの画像の外に、種類が異なる画像や異なるサイズに分類される鳥の画像群を記録してもよい。
【００４１】
図４に示すように、鳥は、飛び立つ前の所定時間に、曲げていた足を伸ばし、翼を広げようとする予備動作を行うことがある。例えば、種類が異なる鳥の場合、サイズが異なる鳥の場合、或いは、獲物を狙っているか否か等に応じて、予備動作の仕方は多少異なるものと考えられるが、鳥の飛び立ちに関する膨大な画像データについて学習を行えば、飛び立つ前の様子から飛び立つ瞬間の時間を予測することが可能であると考えられる。
【００４２】
画像群３４ａには、例えば、図３のような撮影によって図４に示すような時間情報を有する一連の画像についての膨大なデータ群が記録されている。学習部３１の母集合作成部３１ａは、外部画像ＤＢ３２から画像を読出して、学習の元となる母集合を作成する。
【００４３】
なお、学習部３１に与える学習用データを撮像装置２０から取得することも可能である。この場合には、撮像装置２０は、撮像部２２によって取得した撮像画像に、制御部１１に内蔵されている図示しないタイマからの時間情報を付加して通信部１４を介して学習部３１に送信する。
【００４４】
本実施の形態においては、母集合作成部３１ａは、時間判定部３１ａ１及び対象物画像判定部３１ａ２を有している。母集合作成部３１ａは、制御部３１ｇに制御されて、推論モデルの生成に用いる教師データを作成する。対象物画像判定部３１ａ２は決定的瞬間の判定の対象となる対象物の画像部分（以下、対象物画像という）を判定すると共に、当該対象物画像が対象物の特定の状態である決定的瞬間に至ったときの画像（特定状態画像）になったか否か判定する。また、時間判定部３１ａ１は、各画像に付加された時間情報により、各画像が決定的瞬間（特定状態）に至るまでの時間を判定する。即ち、時間判定部３１ａ１は、一連の画像の各画像について、各画像の撮影時刻と、一連の画像のうち決定的瞬間の特定状態画像を含む画像の撮影時刻との時間差を判定する。制御部３１ｇは、各画像と判定した時間差との情報を組にして教師データとする。
ここで、特定状態と書いたのは、撮像して追っている対象物のそのものの形状が時間的に変化して特定の姿勢や向きになった状態の他、この対象物の色や大きさの変化なども含むもので、その他、撮像画面内における形状や位置や向きなどになったことを表している。また、状態には、対象物が発する音声の時間変化などを含んでもよい。また、画像、音声を総合的に判定して、演奏や踊りなどの演芸から、何らかの作業など、イベントの開始や終了、あるいはそのクライマックスや見どころなど、ユーザが設定、指定できるようにすれば良い。指定方法としては文字入力、音声入力、項目選択、類似情報入力などが考えられる。また、いちいち指定しなくとも、多くの人が決定的瞬間と感じるものなどは自動判定でもよく、また、それは特定の１タイミングに限らず複数のタイミングで起こるものでもよい。上記時間差は、数値として複数あってもよい。
【００４５】
図５は母集合作成部３１ａによる教師データの作成方法を説明するためのフローチャートである。図５のステップＳ１において、母集合作成部３１ａは時間情報が付加された一連の画像群を取得する。例えば、図４の画像Ｐ１〜Ｐ６が取得される。母集合作成部３１ａの対象物画像判定部３１ａ２は、取得された一連の画像群の各画像から対象物画像を判定する。
【００４６】
先ず、対象物画像判定部３１ａ２は、マニュアル選択が指示されているか否かを判定する。マニュアル選択は、画像中からユーザが対象物画像を指定する操作によって行われる。学習部３１にはＬＣＤ等によって構成された表示部３１ｆが設けられており、表示部３１ｆにはユーザ操作を受け付けるための図示しないタッチパネルが配設されている。対象物画像判定部３１ａ２は、一連の画像を表示部３１ｆに表示させ（ステップＳ９）、ユーザのタッチ操作によって指定された被写体を、マニュアル選択された対象物画像として判定する。ユーザによるマニュアル選択があった場合には、当該一連の画像を教師データの候補とする（ステップＳ１０）。
【００４７】
マニュアル選択が指定されていない場合には、対象物画像判定部３１ａ２は、ステップＳ３において対象物画像を判定する。例えば、対象物画像判定部３１ａ２は、画像中央に所定サイズ以上のサイズで位置する被写体を対象物として、その画像部分を対象物画像と判定してもよい。また、ユーザ操作によって、予め対象物とすべきものが指定されていてもよい。例えば、鳥が対象物として指定されている場合には、対象物画像判定部３１ａ２は、取り込まれた画像に対する公知の認識処理によって、対象物である鳥を判定するようになっていてもよい。
【００４８】
対象物画像判定部３１ａ２は、次のステップＳ４において、対象物画像を含まない画像を一連の画像群から排除し、残りの画像数が所定数以上であるか否かを判定する（ステップＳ５）。一連の画像群のうち対象物画像を含む画像の枚数が所定数よりも少ない場合には、決定的瞬間の判定や決定的瞬間までの時間判定が困難になることが考えられるので、そのような画像群については、ステップＳ１１において教師データ群の候補から外す。
【００４９】
対象物画像判定部３１ａ２は、対象物画像を含む画像が所定数以上であった場合には、処理をステップＳ６に移行して、当該対象物画像を含む画像群を選択し、ステップＳ７において、決定的瞬間画像を選択するための画像の候補化を行う。図４の例では、鳥が飛び立つ瞬間を決定的瞬間とする例を示しており、例えば、対象物画像判定部３１ａ２は、画像解析処理によって、対象物画像が画像中で上下左右に最も広がった画像を特定状態画像として検出し、当該特定状態画像を含む画像を決定的瞬間画像の候補とする。図４の例では画像Ｐ５が決定的瞬間画像の候補となる。
【００５０】
対象物画像判定部３１ａ２は、次のステップＳ８において、決定的瞬間画像の候補の前に所定数以上の画像があるか否かを判定する。対象物画像を含む画像群のうち決定的瞬間画像よりも取得時間が前の画像の枚数が所定数よりも少ない場合には、決定的瞬間までの時間が短すぎて利用しにくいことから、そのような画像群については、ステップＳ１１において教師データ群の候補から外す。
【００５１】
対象物画像判定部３１ａ２は、決定的瞬間画像の前に対象物画像を含む画像が所定数以上あった場合には、処理をステップＳ１２に移行して、当該決定的瞬間画像の候補を決定的瞬間画像に決定し、当該決定的瞬間画像の取得時間を基準化する。
【００５２】
次のステップＳ１３において、時間判定部３１ａ１は、一連の画像群のうち対象物画像を含む画像について、決定的瞬間画像の取得時間を基準にした相対的時間を付して記録する。こうして、図４のように、決定的瞬間画像である画像Ｐ５を基準として、他の画像の取得時間との相対的な時間差の情報が付された一連の画像群が教師データとして教師データ記録部３１ｅに記録される。
【００５３】
推論モデル生成部としての入出力モデル化部３１ｄは、例えば図２に示す手法によって、母集合作成部３１ａが作成した教師データを教師データ記録部３１ｅから読出して、画像と決定的瞬間画像が得られるまでの時間との関係を学習した学習モデル（推論モデル）、即ち、ネットワーク１２ａ及びその設定情報を求める。
【００５４】
学習部３１は、撮像装置２０の制御部１１から要求があった場合には、生成した推論モデルを通信部３１ｃ，１４を介して撮像装置２０に送信するようになっている。制御部１１は、通信部１４を介して取得した設定情報を設定データ記録領域１６ｂに記録して、推論エンジン１２のネットワーク１２ａの設定に用いる。こうして、学習部３１において生成された推論モデルを撮像装置２０において利用可能となる。
【００５５】
制御部１１には設定制御部１１ｄが設けられており、設定制御部１１ｄは、推論エンジン１２を制御して、推論エンジン１２を利用した推論を行わせることができるようになっている。即ち、設定制御部１１ｄは、撮像部２２によってライブビュー画像が取得されると、当該ライブビュー画像を推論エンジン１２に与えて決定的瞬間までの時間を得る推論（以下、画像時間推論という）を実行させる。この結果、推論エンジン１２から決定的瞬間までの時間の情報が得られた場合には、設定制御部１１ｄは、表示制御部１１ｆを制御して、推論エンジン１２による推論の結果を表示部１５の表示画面上に表示させることができるようになっている。即ち、この場合には、ライブビュー画像に重ねて決定的瞬間までの時間が表示されることになる。
【００５６】
なお、設定制御部１１ｄは、表示に限らず、推論エンジン１２による推論の結果を種々の方法でユーザに提示することができるようになっていてもよい。例えば、設定制御部１１ｄは、音声により推論結果を提示してもよく、或いは駆動部の機械的な制御によって推論結果を提示してもよい。
【００５７】
次に、このように構成された実施の形態の動作について図６から図１０を参照して説明する。図６、図７及び図１０は第１の実施の形態の動作を説明するための説明図である。また、図８及び図９は第１の実施の形態の動作を説明するためのフローチャートであり、図８は撮像装置２０の動作を示し、図９は外部機器３０の動作を示している。
【００５８】
図６は図１の撮像装置２０により被写体を撮像する様子を示している。図１の撮像装置２０の各部は、図６の筐体２０ａ内に収納されている。筐体２０ａの背面には表示部１５を構成する表示画面１５ａが配設されている。また、筐体２０ａの前面には、光学系２２ｂを構成する図示しないレンズが配設されており、筐体２０ａの上面には、操作部１３を構成するシャッタボタン１３ａが配設されている。
【００５９】
図６は被写体として、樹木の枝４５に止まった鳥４６を撮影する例を示しており、ユーザ４７は、例えば、筐体２０ａを右手４８で把持して、表示部１５の表示画面１５ａを見ながら、鳥４６を視野範囲に捉えた状態で、右手４８の指でシャッタボタン１３ａを押下操作することで撮影を行う。
【００６０】
本実施の形態においては、推論モデルを用いて、シャッタチャンスである決定的瞬間の判定を行う。即ち、推論エンジン１２は、画像（ライブビュー画像）に対して決定的瞬間が訪れるまでの予測時間を推論するための推論モデルを構成する。このような推論モデルは、外部機器３０によって生成可能である。
【００６１】
図９は外部機器３０の動作を示している。図９のステップＳ４１において、外部機器３０は学習依頼があったか否かを判定し、学習依頼があるまで待機状態となる。学習依頼が発生すると、外部機器３０はステップＳ４２において、例えば外部画像ＤＢ３２から学習用データを読出して教師データを作成する。なお、ステップＳ４２の教師データ作成ステップは、図５のフローによって実施されるものであってもよい。
【００６２】
教師データが作成されて教師データ記録部３１ｅに記録されると、入出力モデル化部３１ｄは、ステップＳ４３において、教師データ記録部３１ｅから教師データを読出して学習を行い、推論モデルを作成する。入出力モデル化部３１ｄは、次のステップＳ４４において、練習問題を設定して、作成した推論モデルの検証を行う。入出力モデル化部３１ｄは、ステップＳ４５において、練習問題を用いた検証の結果、推論の信頼性が所定の値以上であるか否かを判定する。所定の値以上の場合には、入出力モデル化部３１ｄは、正しく推論モデルが生成されたものと判定して、当該推論モデルを通信部３１ｃを介して撮像装置２０に送信する（ステップＳ４９）。
【００６３】
入出力モデル化部３１ｄは、信頼性が所定値以上でない場合には、ステップＳ４５から処理をステップＳ４６に移行して、教師データの再設定等を行った後、ステップＳ４７において所定回数以上再設定を行ったか否かを判定する。所定回数以上再設定を行っていない場合には、入出力モデル化部３１ｄはステップＳ４３に処理を戻す。入出力モデル化部３１ｄは、再設定が所定回数以上行われた場合には、ステップＳ４７から処理をステップＳ４８に移行して、対象物画像は推論には不向きな苦手画像であるものと判定して、苦手画像情報を撮像装置２０に送信した後、処理をステップＳ４９に移行する。
【００６４】
一方、撮像装置２０の制御部１１は、図８のステップＳ２１において、撮影モードが指定されているか否かを判定する。撮影モードが指定されている場合には、制御部１１は、ステップＳ２２において画像入力及び表示を行う。即ち、撮像部２２は被写体を撮像し、制御部１１は、撮像部２２からの撮像画像を取り込み、図３に示すように、撮像画像をライブビュー画像として表示部１５に与えて表示させる。
【００６５】
次に、設定制御部１１ｄは、ステップＳ２３において、推論エンジン１２に決定的瞬間までの時間を表示させるための画像時間推論を実行させる。推論エンジン１２は、ネットワーク１２ａにより実現される推論モデルを用いて、撮像中の各ライブビュー画像が決定的瞬間画像になるまでの時間を推論する。推論エンジン１２は、推論の結果を制御部１１に出力する。なお、推論結果は、表示中のライブビュー画像が決定的瞬間画像に変化するまでの時間及びその信頼性の情報を含む。
【００６６】
設定制御部１１ｄは、ステップＳ２４において、推論エンジン１２がライブビュー画像に関連する推論モデルを有しているか否かを判定する。例えば、設定制御部１１ｄは、推論エンジン１２からの推論結果の信頼性（信頼度）が所定の第１の閾値よりも低い場合には、推論エンジン１２がライブビュー画像に関連する推論モデルを有していないものと判定してもよい。また、設定制御部１１ｄは、公知の認識処理によって、ライブビュー画像中の被写体を認識し、認識した被写体に関する推論モデルが存在するか否かを判定してもよい。
【００６７】
設定制御部１１ｄは、関連する推論モデルを有していない場合には処理をステップＳ２９に移行する。設定制御部１１ｄは、関連する推論モデルを有していると判定した場合には次のステップＳ２５において、現在のライブビュー画像に関連する推論モデルが存在することを示す表示を表示させる。
【００６８】
次に、設定制御部１１ｄは、推論エンジン１２からの推論結果の信頼性（信頼度）が十分に高いか否か、例えば所定の第２の閾値よりも高いか否かを判定する。設定制御部１１ｄは、信頼性が第２の閾値以上の場合には、処理をステップＳ２７に移行して信頼性が高い時間差表示を表示させ、信頼性が第２の閾値よりも小さい場合には、処理をステップＳ２８に移行して信頼性が比較的高い時間差幅の表示を表示させる。
【００６９】
図７は表示部１５の表示画面１５ａに表示される撮像画像を示す説明図である。上述したように、ユーザ４７は、枝４５上の鳥４６の撮影を試みようとしている。特に、ユーザ４７は、鳥４６が枝４５から飛び立つ瞬間を決定的瞬間と考えて撮影を希望しているものとする。図７の画像Ｐ１１〜Ｐ１４は、所定の時刻におけるライブビュー画像を示しており、画像Ｐ１１〜Ｐ１４の順で時刻が経過している。
【００７０】
画像Ｐ１１中の画像４６ａは、枝に止まっている鳥４６を示している。この画像Ｐ１１は、表示画面１５ａ上にライブビュー画像として表示されている。画像Ｐ１１から所定時間後に取得されたライブビュー画像である画像Ｐ１２は、画像Ｐ１２中の被写体に関連する推論モデルが存在することを示す丸印の表示５１が表示されている。画像Ｐ１２中の鳥４６の画像４６ｂは、もう少しで鳥４６が飛び立とうとしている様子を示している。更に、画像Ｐ１２中には、推論エンジン１２による画像時間推論の結果、決定的瞬間までの時間が５秒間から２秒間であることを示す時間差幅表示５２ｂが表示されている。時間差幅表示５２ｂは、画像時間推論の推論結果の信頼性は十分に高いとはいえないことから、推論結果に所定の幅を持たせて表示するものであり、例えば比較的高い信頼性（例えば、６５〜８４％）の複数の推論結果の最小値と最大値を示す。
【００７１】
これに対し、画像Ｐ１２から所定時間後に取得されたライブビュー画像である画像Ｐ１３中には、飛び立つ直前の鳥４６の画像４６ｃが表示されている。また、画像Ｐ１３中には、推論エンジン１２による画像時間推論の結果、決定的瞬間までの時間が１秒間であることを示す時間差表示５２ｃが表示されている。時間差表示５２ｃは、画像時間推論の推論結果の信頼性が十分に高く（例えば８５％以上）、最も高い信頼性の１つの推論結果を示すものである。画像Ｐ１３中の時間差表示５２ｃによれば、被写体である鳥４６は、時間差表示５２ｃの表示開始から１秒後に飛び立つ可能性が高いことを示している。
【００７２】
ユーザ４７が、この時間差表示５２ｃの表示から１秒後にシャッタボタン１３ａを押下することで、鳥４６が飛び立つ決定的瞬間を撮影することができる可能性が高い。制御部１１は、ステップＳ２９において、動画又は静止画撮影操作が行われたか否かを判定する。制御部１１は、撮影操作が行われない場合には、処理をステップＳ２１に戻し、撮影操作が行われると、ステップＳ３０において、撮影及び記録処理を実行して処理をステップＳ２１に戻す。即ち、制御部１１は、撮像部２２によって取得された撮像画像を記録制御部１１ｃにより記録部１６の画像データ記録領域１６ａに記録させる。なお、動画記録時には、撮影終了操作時に、画像データ記録領域１６ａに動画ファイルが記録される。
【００７３】
図１０はこうして撮影された撮像画像を説明するための説明図であり、表示画面１５ａ上に表示されるレックビュー画像の一例を示している。図１０の左側は、連写時において表示画面１５ａ上に表示されるレックビュー画像５５を示している。例えば、ユーザが時間差幅表示５２ｂや時間差表示５２ｃを確認した後、連写撮影を開始することで、レックビュー画像５５が得られる。太枠は、連写した１枚の画像が決定的瞬間画像５５ａであることを示している。
【００７４】
また、図１０の右側は、単写時において表示画面１５ａ上に表示されるレックビュー画像５７を示している。例えば、ユーザが時間差表示５２ｃを確認した後、表示された時間後にシャッタボタン１３ａを押下操作することで、レックビュー画像５７で示す決定的瞬間画像が得られる。
【００７５】
制御部１１は、ステップＳ２１において撮影モードが指定されていないと判定した場合には、処理をステップＳ３１に移行して、推論モデルの取得が指定されているか否かを判定する。制御部１１は、推論モデルの取得が指定されていない場合には、処理をステップＳ２１に戻し、指定されている場合には、ステップＳ３２において対象物の設定や再学習物の設定を行う。
【００７６】
例えば、制御部１１は、表示制御部１１ｆによって、表示画面１５ａ上に辞書設定のためのメニューを表示させ、更に、ユーザ操作に応じて、対象物の設定画面及び再学習物の設定画面を表示させて、ユーザによる対象物の指定及び再学習物の指定を可能にしてもよい。制御部１１は、ステップＳ３３において、ユーザによって指定された対象物又は再学習物に対する学習依頼又は再学習依頼を、外部機器３０に対して行う。
【００７７】
制御部１１は、ステップＳ３４において、学習部３１から信頼性が所定値以上になった推論モデル、又は苦手画像情報に対応する推論モデルを通信部１４を介して受信する。制御部１１は、受信した推論モデルを推論エンジン１２に設定し、苦手画像情報を記録部１６に記録する。
【００７８】
なお、図８の説明では、画像時間推論の推論結果の信頼性が十分に高いか否かによって、時間差表示を行うか時間差幅表示を行うかを切換える例を説明したが、推論結果の表示形態は種々考えられる。例えば、推論結果の時間差を信頼性を示す数値や色分けによって表示してもよく、また、推論結果の信頼性が高い程、表示の濃淡の度合いを大きくするようにしてもよい。また、信頼性に拘わらず、常に時間差表示又は時間差幅表示を行ってもよい。
【００７９】
また、上記説明では、撮影操作は、ユーザが手動で行うものと説明したが、決定的瞬間に自動的に撮影が行われるように撮像制御部が制御することも可能である。また、連写を行う場合には、決定的瞬間において確実に撮影が行われるように、連写のタイミングを決定的瞬間に同期させるように制御することも可能である。
【００８０】
このように本実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして、所定の瞬間（決定的瞬間）に到達するまでの時間を予測する画像時間推論を行う機械学習を実現する。この機械学習によって得た推論モデルを例えば撮像装置に適用することにより、時々刻々変化するライブビュー画像に対して画像時間推論を行って、例えば鳥が飛び立つという決定的瞬間までの到達時間を予測して、提示することができる。ユーザは、提示された到達時間を考慮して、例えばシャッタボタンの操作を行うことで、簡単に鳥が飛び立つ決定的瞬間の撮影が可能である。また、学習用データとして用いる時間情報を有する画像は極めて容易に取得することができるものであり、この学習用データから比較的簡単な処理によって教師データを取得することができ、画像時間推論を可能にする推論モデルを簡単に作成することができる。
【００８１】
（第２の実施の形態）
図１１は本発明の第２の実施の形態において採用される動作フローを示すフローチャートである。本実施の形態のハードウェア構成は第１の実施の形態と同様である。図１１において図９と同一の手順には同一符号を付して説明を省略する。
【００８２】
第１の実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして用い、この学習用データを用いて教師データを作成することで、各画像と決定的瞬間までの時間を予測する画像時間推論を行う推論モデルを生成して利用する例を説明した。これに対し、本実施の形態は、時間情報を有する画像を学習用データとして用い、この学習用データを用いて所定の時間間隔を有する複数の画像の組を教師データとして作成することで、各画像と所定の時間後の画像を予測する画像画像推論を行う推論モデルを生成して利用する例である。
【００８３】
図１１のフローは、教師データの作成方法が図５のフローと異なる。即ち、外部機器３０の母集合作成部３１ａは、図１１のステップＳ５１において、類似対象物の連続画像群を外部画像ＤＢ３２等から取得する。母集合作成部３１ａは、ステップＳ５２において、特定時間差の２画像を教師データとしてネットワークに与えて学習させる。
【００８４】
図１２は外部画像ＤＢ３２から母集合作成部３１ａに取り込まれる連続画像群の一例を示す説明図である。画像Ｐ２１〜Ｐ２９は、図４と同様に、鳥が飛び立つ前後の一連の様子を撮影して得られた画像を時間順に配置したものである。なお、これらの画像Ｐ２１〜Ｐ２９は、連写機能や動画機能を利用して取得してもよく、また、所定の時間間隔で単写撮影して取得してもよい。
【００８５】
母集合作成部３１ａは、時間判定部３１ａ１及び対象物画像判定部３１ａ２によって、所定の時間前後の２つの画像の組を教師データとして選択する。例えば、図１２の矢印はＮ秒後の画像を示しており、画像Ｐ２１とＰ２４、画像Ｐ２２とＰ２５、画像Ｐ２３とＰ２６、画像Ｐ２４とＰ２７とが組であることを示している。母集合作成部３１ａは作成した教師データを教師データ記録部３１ｅに記録する。
【００８６】
図１３は、図２と同様の記載方法によって、ネットワーク１２ａを生成する手法を説明するための説明図である。図１３においては、、所定のネットワークＮ１には入力される大量の学習用データセットは、教師データ記録部３１ｅから読出される画像の組である。本実施の形態においては、入力として画像がネットワークＮ１に与えられると、出力としてＮ秒後の画像が得られるように、ネットワークデザインが決定される。こうして決定されたネットワークデザインの情報は、通信部３１ｃから撮像装置２０に伝送され、設定制御部１１ｄによって、設定データ記録領域１６ｂに設定情報として記録される。
【００８７】
更に、本実施の形態においては、学習部３１は、ステップＳ４５において信頼性が所定の値以上であると判定した場合には、次のステップＳ５３において、入力画像から推測される出力画像、即ち、入力画像の取得時間から所定の時間経過後に取得された画像のうち、いずれの画像を出力するかを決定する。この画像は、後述するように、合成表示に用いる代表画像として用いるために、図示しない記録媒体に記録する。学習部３１は、ネットワークデザインの情報の送信時に、代表画像についても撮像装置２０に送信する。撮像装置２０の記録制御部１１ｃは代表画像を画像データ記録領域１６ａに記録するようになっている。
【００８８】
次に、このように構成された実施の形態について撮像装置２０における動作を図１４を参照して説明する。図１４は表示部１５の表示画面に表示される画像の表示例を示す説明図である。
【００８９】
本実施の形態においては、推論エンジン１２は、所定の画像入力に対して所定時間後の予測画像を出力する上述した画像画像推論を行う推論モデルを構成する。また、撮像装置２０の制御部１１は、図８のステップＳ２５〜Ｓ２８に代えて、推論エンジン１２による画像画像推論を実行させ、推論結果に基づく表示を行う。
【００９０】
いま、図６と同様に、ユーザ４７が枝４５に止まっている鳥４６を撮像するものとする。図１４の画像Ｐ３１ａ〜Ｐ３１ｄはいずれも鳥４６が飛び立つ直前のライブビュー画像を示している。設定制御部１１ｄは、撮像部２２からのライブビュー画像を推論エンジン１２に与えて、画像画像推論を実行させる。推論エンジン１２は、画像画像推論の結果として、入力されたライブビュー画像の撮影時刻から所定時間後に撮像されるであろう画像を予測して予測結果を設定制御部１１ｄに出力する。
【００９１】
設定制御部１１ｄは、予測結果に基づいて、画像データ記録領域１６ａに記憶されている代表画像を読出して表示制御部１１ｆに与える。こうして、表示制御部１１ｆは、現在のライブビュー画像上に、所定時間後に撮像されるであろう代表画像を重畳して表示させる。図１４の画像Ｐ３１ａは、この場合の一表示例を示しており、画像Ｐ３１ａ中には、ライブビュー画像中に含まれる鳥４６の飛び立つ直前の画像部分６１の外に、２秒後の画像として予測された代表画像６２ａと３秒後の画像として予測された代表画像６２ｂとが表示される。また、表示制御部１１ｆは、これらの画像６２ａ，６３ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、これらの画像が取得されるであろう時間が２秒後又は３秒後であることを示す時間表示６２ｂ，６３ｂを表示している。
【００９２】
なお、上述したように、代表画像は、外部機器３０によって決定されて記録された画像であり、外部機器３０から撮像装置２０に転送された画像である。このため、必ずしも代表画像が存在しない可能性もある。そこで、この場合には、代表画像の表示位置に、画像部分６１をコピーして表示することも考えられる。図１４の画像Ｐ３１ｂはこの場合の表示例を示しており、画像Ｐ３１ｂ中には、ライブビュー画像中に含まれる鳥４６の飛び立つ直前の画像部分６１の外に、２秒後の画像として予測された代表画像に代えて画像部分６１をコピーして生成した画像６４ａが表示される。また、表示制御部１１ｆは、この画像６４ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、代表画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示６４ｂを表示している。
【００９３】
また、図１４の画像Ｐ３１ｃは、表示制御部１１ｆが、画像Ｐ３１ａの時間表示６２ｂ，６３ｂに代えて時間表示６５ｂ，６６ｂを表示した例を示している。時計の針の形状を模した時間表示６５ｂ，６６ｂ及び矢印の表示によって、代表画像６２ａ，６３ａの予想取得時間が、それぞれプレビュー画像の撮影時刻から２秒後又は３秒後であることを示している。
【００９４】
図１４の画像Ｐ３１ｄは、同一の時間に撮像されるであろう代表画像を複数同時に表示する例を示している。上述した図１１のステップＳ５３の説明では、１枚の代表画像のみを選択する例について説明したが、代表画像として複数の画像を選択して記録するようにしてもよい。この場合には、設定制御部１１ｄは、外部機器３０から転送された複数の代表画像を画像データ記録領域１６ａに記録させる。
【００９５】
設定制御部１１ｄは、推論エンジン１２の予測結果に基づいて、画像データ記録領域１６ａに記録されている代表画像を読み出して表示制御部１１ｆに与える。表示制御部１１ｆは、代表画像が複数の場合には、複数の代表画像を重ねて表示する。画像Ｐ３１ｄは、この場合の一表示例を示しており、画像Ｐ３１ｄ中には、ライブビュー画像中に含まれる鳥４６の飛び立つ直前の画像部分６１の外に、２秒後の画像として予測された代表画像６７ａ〜６７ｃが表示される。また、表示制御部１１ｆは、これらの画像６７ａ〜６７ｃの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、これらの画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示６７ｄを表示している。
【００９６】
このように本実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして、所定の時間後の画像を予測する画像画像推論を行う機械学習を実現する。この機械学習によって得た推論モデルを例えば撮像装置に適用することにより、時々刻々変化するライブビュー画像に対して画像画像推論を行って、例えば鳥が所定の時間後にどの様に撮影されるかを予測して、提示することができる。ユーザは、提示された画像を考慮して、例えば撮影操作を行うことで、簡単に鳥が飛ぶ様子を捉えた撮影が可能である。また、学習用データとして用いる時間情報を有する画像は極めて容易に取得することができるものであり、この学習用データから比較的簡単な処理によって教師データを取得することができ、画像画像推論を可能にする推論モデルを簡単に作成することができる。
【００９７】
（第３の実施の形態）
図１５は本発明の第３の実施の形態において採用される動作フローを示すフローチャートである。本実施の形態のハードウェア構成は第１の実施の形態と同様である。図１５において図１１と同一の手順には同一符号を付して説明を省略する。
【００９８】
第２の実施の形態は画像画像推論の推論モデルを生成する例を説明したが、本実施の形態は、時間情報を有する画像を学習用データとして用い、この学習用データを用いて所定の時間間隔を有する複数の画像とその位置差の組を教師データとして作成することで、各画像と所定の時間後の画像位置を予測する画像位置推論を行う推論モデルを生成して利用する例である。
【００９９】
図１５のフローは、教師データの作成方法が図１１と異なり、ステップＳ５２に代えてステップＳ６１を採用すると共にステップＳ５３の処理を省略したものである。なお、外部画像ＤＢ３２には、第２の実施の形態と同様に、例えば、図１２等に示す連続画像群が記録されているものとする。
【０１００】
母集合作成部３１ａは、時間判定部３１ａ１及び対象物画像判定部３１ａ２によって、第２の実施の形態と同様に、所定の時間前後の２つの画像の組を教師データに用いる。例えば、図１２の画像Ｐ２１とＰ２４、画像Ｐ２２とＰ２５、画像Ｐ２３とＰ２６、画像Ｐ２４とＰ２７とが組であることを示している。母集合作成部３１ａは、対象物画像について、画像中の位置の情報を求める。例えば、対象物画像が図１２の鳥の画像である場合には、鳥の顔の位置やつば先の先端の位置を求めてもよい。そして、母集合作成部３１ａは、組の画像中の各対象物画像同士の位置の差を求め、時間的に前に取得された画像（以下、前画像という）中の対象物の位置を基準に、後に取得された画像（以下、後画像という）中の対象物の位置差を求める。母集合作成部３１ａは前画像と位置差との関係を教師データとして、教師データ記録部３１ｅに記録する。
【０１０１】
この場合におけるネットワーク１２ａの生成方法は、第２の実施の形態と同様であり、上述した図１３における出力の画像に代えて前画像の位置を基準にした後画像の位置差が得られるように、ネットワークデザインが決定される。即ち、本実施の形態においては、前画像を入力して、後画像の位置を予測する画像位置推論を行う推論モデルを得る。こうして決定されたネットワークデザインの情報は、通信部３１ｃから撮像装置２０に伝送され、設定制御部１１ｄによって、設定データ記録領域１６ｂに設定情報として記録される。
【０１０２】
次に、このように構成された実施の形態について撮像装置２０における動作を図１６及び図１７を参照して説明する。図１６は撮像装置２０の制御部１１の制御を示すフローチャートであり、図１７は表示部１５の表示画面に表示される画像の表示例を示す説明図である。なお、図１６に示す制御部１１の制御フローは、図８と略同様であり、図８のステップＳ２７，Ｓ２８にそれぞれ代えてステップＳ６５，Ｓ６６を採用した点が異なる。
【０１０３】
本実施の形態においては、推論エンジン１２は、所定の画像入力に対して所定時間後の予測位置を出力する上述した画像位置推論を行う推論モデルを構成する。
【０１０４】
いま、図６と同様に、ユーザ４７が枝４５に止まっている鳥４６を撮像するものとする。図１７の画像Ｐ３２ａ〜Ｐ３２ｄはいずれも鳥４６が飛び立つ直前のライブビュー画像を示している。設定制御部１１ｄは、撮像部２２からのライブビュー画像を推論エンジン１２に与えて、画像位置推論を実行させる。推論エンジン１２は、画像位置推論の結果として、入力画像との位置差、即ち、入力されたライブビュー画像中の対象物画像の位置を基準として、ライブビュー画像の撮影時刻から所定時間後に撮像されるであろう画像中の対象物画像の位置を予測して予測結果を設定制御部１１ｄに出力する。
【０１０５】
撮像装置２０の制御部１１は、図１６のステップＳ２６において、推論エンジン１２による予測結果の信頼性が十分に高いと判定した場合には、次のステップＳ６４において、推論結果に基づいて、所定時間後に撮像されるであろう画像中の対象物画像の位置を示す表示を行う。
【０１０６】
図１７の画像Ｐ３２ａは、この場合の一表示例を示しており、表示制御部１１ｆは、画像Ｐ３２ａ中に、ライブビュー画像中に含まれる鳥４６の飛び立つ直前の画像（対象物画像）部分６１の外に、対象物画像の２秒後の画像位置として予測された位置を示す位置表示６４ａを表示している。なお、位置表示６４ａは、画像部分６１をコピーして得られた画像である。また、表示制御部１１ｆは、この画像６４ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、この画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示６４ｂを表示している。
【０１０７】
また、図１７の画像Ｐ３２ｂは、表示制御部１１ｆが、画像Ｐ３２ａの時間表示６４ａに代えて時間表示７１ａを表示した例を示している。また、表示制御部１１ｆは、この画像７１ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、この画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示７１ｂを表示している。時間表示７１ａは、曲線形状によって、鳥４６がプレビュー画像の撮影時刻から２秒後において到達するであろう画像中の位置の範囲を示している。
【０１０８】
また、制御部１１は、ステップＳ４５において推論の信頼性が十分に高くない場合には、ステップＳ６６において、信頼性が比較的高い位置の範囲を表示する。図１７の画像Ｐ３２ｃはこの場合の表示例を示しており、表示制御部１１ｆは、画像Ｐ３２ｃ中に、２つの曲線による位置範囲表示７２ａを表示して、後画像が２秒後に存在する範囲を示している。また、表示制御部１１ｆは、位置範囲表示７２ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、この画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示７２ｂを表示している。なお、位置範囲表示７２ａは、画像位置推論の推論結果の信頼性が十分に高いとはいえない場合に、比較的高い信頼性（例えば、６５〜８４％）の複数の推論結果のうち最も近い位置と最も遠い位置との範囲を示すものである。
【０１０９】
また、画像Ｐ３２ｄは、ステップＳ６６における他の表示例を示している。表示制御部１１ｆは、画像Ｐ３２ｄ中に、円による位置範囲表示７３ａを表示して、後画像が２秒後に存在する範囲を示している。また、表示制御部１１ｆは、位置範囲表示７３ａの近傍に、プレビュー画像の取得時間を基準にして、この画像が取得されるであろう時間が２秒後であることを示す時間表示７３ｂを表示している。
【０１１０】
このように本実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして、所定の時間後の画像の位置を予測する画像位置推論を行う機械学習を実現する。この機械学習によって得た推論モデルを例えば撮像装置に適用することにより、時々刻々変化するライブビュー画像に対して画像位置推論を行って、例えば鳥が所定の時間後にどの位置に撮影されるかを予測して、その位置を提示することができる。ユーザは、提示された位置を考慮して、例えば撮影操作を行うことで、鳥が飛ぶ様子を簡単に捉えた撮影が可能である。また、学習用データとして用いる時間情報を有する画像は極めて容易に取得することができるものであり、この学習用データから比較的簡単な処理によって教師データを取得することができ、画像位置推論を可能にする推論モデルを簡単に作成することができる。
【０１１１】
（第４の実施の形態）
図１８乃至図２０は本発明の第４の実施の形態を説明するための説明図である。本実施の形態のハードウェア構成は第１の実施の形態と同様である。図１８は本実施の形態における撮影シーンを示す説明図である。
【０１１２】
図１８はユーザ４７が樹木の枝４５に止まっている鳥４６の撮影を行う様子を示している。ユーザ４７と樹木との間には川８１が流れており、川８１では魚４９が泳いでいる。枝４５に止まっている鳥４６は、上空に飛び立ったり、隣の樹木の枝に飛び移ったり、川８１の魚４９に目がけて滑空したりすることが考えられる。図１８ではこれらの状態を符号４６ｈ，４６ｉ，４６ｊでそれぞれ示している。この場合において、鳥４６がいずれの方向に飛び去るかを事前に予測できれば、鳥４６の効果的な撮影が可能となることが考えられる。図１８の例では、鳥４６が符号４６ｈ又は４６ｉの状態になる確率がそれぞれ１５％で、符号４６ｊの状態になる確率が７０％であることを示している。本実施の形態はこのような予測を可能にするものである。
【０１１３】
第２の実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして用い、この学習用データを用いて所定の時間間隔を有する複数の画像の組を教師データとして作成することで、各画像（前画像）と所定の時間後の画像（後画像）を予測する画像画像推論を行う推論モデルを生成して利用する例であった。本実施の形態は、前画像に対して複数の時間後の後画像と移動方向を予測する画像画像方向推論を行う推論モデルを生成して利用する例である。
【０１１４】
本実施の形態において、例えば、図１２に示す連続画像群を学習用データとして用いることができる。母集合作成部３１ａは、前画像と、前画像の取得時間から複数の所定時間後における後画像とを組にした教師データを生成して教師データ記録部３１ｅに格納する。入出力モデル化部３１ｄは、各所定時間毎に、前画像に対応する後画像とその移動方向を求めると共に、後画像として用いる代表画像を選択する。この場合には、代表画像は移動方向に応じて複数選択される。例えば、移動方向の１５度毎に代表画像を選択するようにしてもよい。こうして、生成されたネットワークデザインの情報及び代表画像は撮像装置２０に送信され、撮像装置２０の記録制御部１１ｃはネットワークデザインの情報を設定データ記録領域１６ｂに記録し、代表画像を画像データ記録領域１６ａに記録するようになっている。
【０１１５】
次に、このように構成された実施の形態について図１８乃至図２０を参照して説明する。図１９及び図２０は表示部１５の表示画面に表示される画像の表示例を示す説明図である。
【０１１６】
本実施の形態においては、推論エンジン１２は、所定の画像入力に対して複数の所定時間後の予測画像及びその移動方向を出力する上述した画像画像方向推論を行う推論モデルを構成する。ユーザ４７は、枝４５から飛び立った後の鳥４６の撮影を試みようとしている。図１９の画像Ｐ４１〜Ｐ４４は、所定の時刻におけるライブビュー画像を示しており、画像Ｐ４１〜Ｐ４４の順で時刻が経過している。
【０１１７】
画像Ｐ４１中の画像４６ａは、枝に止まっている鳥４６を示している。この画像Ｐ４１は、表示画面１５ａ上にライブビュー画像として表示されている。画像Ｐ４１から所定時間後に取得されたライブビュー画像である画像Ｐ４２は、画像Ｐ４２中の被写体に関連する推論モデルが存在することを示す丸印の表示５１が表示されている。画像Ｐ４２中の鳥４６の画像４６ｂは、もう少しで鳥４６が飛び立とうとしている様子を示している。例えば、この時点における画像画像方向推論の信頼性は十分に高くはないものとする。この場合には、画像Ｐ４２中には、推論エンジン１２による画像画像方向推論の結果、表示制御部１１ｆにより、５秒間から２秒間後の画像予測であることを示す時間表示８８ｂと鳥４６の移動方向の予測を示す表示が表示される。
【０１１８】
図１９の例では、画像Ｐ４２中には、鳥４６が、上方に飛び立つ可能性が１５％であることを示す確率表示８５ｈｐとその場合の代表画像８５ｈ、隣の枝に飛び移る可能性が１５％であることを示す確率表示８５ｉｐとその場合の代表画像８５ｉ及び水平又は下方に滑空する可能性が７０％であることを示す確率表示８５ｊｐとその場合の代表画像８５ｊが含まれている。なお、各確率表示によって示す確率は、推論の結果得られる各方向の信頼性の値に基づいて得られるものである。
【０１１９】
更に、画像Ｐ４２から所定時間後に取得されたライブビュー画像である画像Ｐ４３は、画像Ｐ４３中の被写体に関連する推論モデルが存在することを示す丸印の表示５１が表示されている。画像Ｐ４３中の鳥４６の画像４６ｃは、鳥４６が飛び立つ直前の様子を示している。例えば、この時点における画像画像方向推論の信頼性は十分に高いものとする。この場合には、画像Ｐ４３中には、推論エンジン１２による画像画像方向推論の結果、表示制御部１１ｆにより、１秒間後の鳥４６の移動方向を示す表示が表示される。
【０１２０】
図１９の例では、画像Ｐ４３中には、鳥４６が、隣の枝に飛び移る可能性が５％であることを示す確率表示８６ｉｐとその場合の代表画像８６ｉ及び水平又は下方に滑空する可能性が９５％であることを示す確率表示８６ｊｐとその場合の代表画像８６ｊが含まれている。また、予測が現時点から１秒後のものであることを示す時間表示８８ｃも表示されている。
【０１２１】
ユーザ４７は、表示部１５の表示画面１５ａに表示された画像Ｐ４３を確認することによって、鳥４６が枝４５から飛び立った後、略水平方向に滑空することを予測することができる。
【０１２２】
例えば、ユーザ４７は、画像Ｐ４３を確認して鳥４６の移動方向を推測することで、鳥４６を撮影範囲に捉え続けることが比較的容易にできる。結果的に、ユーザ４７は、所望の決定的瞬間、即ち、鳥４６が魚４９を捕獲する瞬間等を撮影することが可能となる。
【０１２３】
図２０はこの場合における表示画面１５ａ上の表示を示しており、魚の画像４９ｐと魚を咥えた鳥の画像４６ｐとが表示されている。
【０１２４】
なお、図１９の画像Ｐ４４は、画像Ｐ４３の撮影時刻から１秒後のライブビュー画像を示しており、実際の鳥４６の画像４６ｄと予測結果の代表画像８７ｊ及びその移動方向の確率が１００％であることを示す確率表示８７ｊｐとが表示されている。
【０１２５】
このように本実施の形態においては、時間情報を有する画像を学習用データとして、所定の複数の時間後の画像及びその移動方向を予測する画像画像方向推論を行う機械学習を実現する。この機械学習によって得た推論モデルを例えば撮像装置に適用することにより、時々刻々変化するライブビュー画像に対して画像画像方向推論を行って、例えば鳥が所定の時間後にどの方向で撮影されるかを予測して、提示することができる。ユーザは、提示された画像を考慮して、例えば撮影操作を行うことで、簡単に鳥が飛ぶ様子を捉えた撮影が可能である。また、学習用データとして用いる時間情報を有する画像は極めて容易に取得することができるものであり、この学習用データから比較的簡単な処理によって教師データを取得することができ、画像画像方向推論を可能にする推論モデルを簡単に作成することができる。
【０１２６】
なお、上記各実施の形態においては、対象物として鳥を想定した例のみを説明したが、対象物としてはどのようなものでもよく、また、決定的瞬間についても前後の画像から学習によって予測可能なものであれば、どのようなものでもよい。例えば、鳥が水面に入る瞬間を予測してもよく、魚が水面からジャンプする瞬間を予測してもよく、猫や犬が振り向く瞬間を予測してもよい。
【０１２７】
また、動物に限らず、ミルククラウンが生じる瞬間を予測してもよく、花火が開く瞬間を予測してもよい。また、比較的予測が簡単なゴルフ等のスイングのインパクトの瞬間を予測してもよい。また、更に、細胞分裂の瞬間、卵割、羽化、孵化等を予測してもよい。細胞分裂の瞬間を確認することは比較的困難であり、分単位で分裂の瞬間を予測できれば、極めて有用である。また、例えば、調理の状態を撮像することで、火を止める瞬間を予測することも可能である。
【０１２８】
更に、上記各実施の形態においては、画像によって時間、画像、位置、方向を推論する例を説明したが、音に基づいてこれらの推論を行うことも可能である。例えば、動物の求愛行動を求める鳴き声等から、求愛行動を予測することも可能である。また、動物の画像から求愛行動を発するまでの鳴き声の瞬間を予測することも可能であり、即ち、画像から音の発生タイミングを予測することも可能である。
前述のように、音声や画像など、取得できる情報は、すべて、本発明の考え方が適用でき、また、総合的に判断して一方から他方の予測のみならず、両方のデータを使った学習を行ってもよい。例えば、画像の一コマごとに、対応する取得時間の音の断片的な情報を入れて学習すればよい。求愛行動のみならず、産卵や羽化、孵化といった決定的瞬間もある。また、心音や呼吸音、腸蠕動音などに基づいて推論する事で患者がその後発症するであろう疾患を予測する医療展開も可能である。ぜんそくなどの喘鳴や呼吸の様子は、悪化によって状態が変わるので初期の発見がしやすい。言葉で表せない乳幼児や障害のある人などの早期治療に役立てることも可能である。
【０１２９】
なお、上記実施の形態においては、撮像装置は、外部機器に推論モデルの作成及び転送を依頼したが、推論モデルの作成はいずれの装置において実施してもよく、例えば、クラウド上のコンピュータを利用してもよい。
【０１３０】
上記実施の形態においては、撮像のための機器として、デジタルカメラを用いて説明したが、カメラとしては、デジタル一眼レフカメラでもコンパクトデジタルカメラでもよく、ビデオカメラ、ムービーカメラのような動画用のカメラでもよく、さらに、携帯電話やスマートフォンなど携帯情報端末（ＰＤＡ：Personal Digital Assist）等に内蔵されるカメラでも勿論構わない。また、撮像部が撮像装置と別体になったものでもよい。
【０１３１】
本発明は、上記各実施形態にそのまま限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素の幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【０１３２】
なお、特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。また、これらの動作フローを構成する各ステップは、発明の本質に影響しない部分については、適宜省略も可能であることは言うまでもない。
【０１３３】
なお、ここで説明した技術のうち、主にフローチャートで説明した制御に関しては、プログラムで設定可能であることが多く、記録媒体や記録部に収められる場合もある。この記録媒体、記録部への記録の仕方は、製品出荷時に記録してもよく、配布された記録媒体を利用してもよく、インターネットを介してダウンロードしたものでもよい。
【０１３４】
なお、実施例中で、「部」（セクションやユニット）として記載した部分は、専用の回路や、複数の汎用の回路を組み合わせて構成してもよく、必要に応じて、予めプログラムされたソフトウェアに従って動作を行うマイコン、ＣＰＵなどのプロセッサ、あるいはＦＰＧＡなどシーケンサを組み合わせて構成されてもよい。また、その制御の一部または全部を外部の装置が引き受けるような設計も可能で、この場合、有線や無線の通信回路が介在する。通信は、ブルートゥースやＷｉＦｉ、電話回線などで行えばよく、ＵＳＢなどで行っても良い。専用の回路、汎用の回路や制御部を一体としてＡＳＩＣとして構成してもよい。移動部などは、様々なアクチュエータと、必要に応じて移動用の連結メカニズムによって構成されており、ドライバ回路によってアクチュエータが作動する。このドライブ回路もまた、特定のプログラムに従ってマイコンやＡＳＩＣなどが制御する。こうした制御は各種センサやその周辺回路が出力する情報によって、詳細な補正、調整などが行われても良い。また、推論モデルとか学習済モデルという言葉で人工知能が判断する学習結果で判断する実施例を説明したが、これは、単純なフローチャートや条件分岐、あるいは演算を伴う数値化判断等でも代替可能な場合がある。また、カメラの制御回路の演算能力が改善されることや、特定の状況や対象物に絞り込むことによって、機械学習の学習を撮像装置内で実施してもよい。
［付記項１］
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像中の各画像について所定時間後の画像を求める時間判定部と、
上記一連の画像中の各画像について、上記各画像中の特定の対象物の所定時間後における画像状態を検出する対象物画像判定部と、
上記各画像と上記各画像について求めた特定の対象物の所定時間後における画像状態のデータとを組にして教師データとする制御部と
を具備したことを特徴とする教師データ作成装置。
【０１３５】
［付記項２］
上記制御部は、上記一連の画像から上記特定の対象物の所定時間後における画像状態に類似した画像を選択して代表画像とする
ことを特徴とする付記項２に記載の教師データ作成装置。
【０１３６】
［付記項３］
付記項１に記載の教師データ作成装置によって作成された教師データを用いた機械学習により、入力された画像から所定の対象物の所定時間後における画像状態を推論する推論モデルを生成する推論モデル生成部
を具備したことを特徴とする学習装置。
【０１３７】
［付記項４］
付記項３の学習装置によって生成された推論モデルを実現する推論エンジンと、
撮像部と、
上記撮像部による撮像画像を上記推論エンジンに与えて、上記撮像画像中の上記所定の対象物の所定時間後における画像状態の推論結果を得る設定制御部と
を具備したことを特徴とする撮像装置。
【０１３８】
［付記項５］
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像中の各画像について所定時間後の画像を求める時間判定部と、
上記一連の画像中の各画像について、上記各画像中の特定の対象物の所定時間後における画像位置を検出する対象物画像判定部と、
上記各画像と上記各画像について求めた特定の対象物の所定時間後における画像位置のデータとを組にして教師データとする制御部と
を具備したことを特徴とする教師データ作成装置。
【０１３９】
［付記項６］
付記項５に記載の教師データ作成装置によって作成された教師データを用いた機械学習により、入力された画像から所定の対象物の所定時間後における画像位置を推論する推論モデルを生成する推論モデル生成部
を具備したことを特徴とする学習装置。
【０１４０】
［付記項７］
付記項６の学習装置によって生成された推論モデルを実現する推論エンジンと、
撮像部と、
上記撮像部による撮像画像を上記推論エンジンに与えて、上記撮像画像中の上記所定の対象物の所定時間後における画像位置の推論結果を得る設定制御部と
を具備したことを特徴とする撮像装置。
【０１４１】
［付記項８］
撮影時刻に基づく時間情報を有する一連の画像中の各画像について複数の所定時間後の画像を求める時間判定部と、
上記一連の画像中の各画像について、上記各画像中の特定の対象物の複数の所定時間後における画像位置及び移動方向を検出する対象物画像判定部と、
上記各画像と上記各画像について求めた特定の対象物の複数の所定時間後における画像位置及び移動方向のデータとを組にして教師データとする制御部と
を具備したことを特徴とする教師データ作成装置。
【０１４２】
［付記項９］
付記項８に記載の教師データ作成装置によって作成された教師データを用いた機械学習により、入力された画像から所定の対象物の複数の所定時間後における画像位置及び移動方向を推論する推論モデルを生成する推論モデル生成部
を具備したことを特徴とする学習装置。
【０１４３】
［付記項１０］
付記項９の学習装置によって生成された推論モデルを実現する推論エンジンと、
撮像部と、
上記撮像部による撮像画像を上記推論エンジンに与えて、上記撮像画像中の上記所定の対象物の複数の所定時間後における画像位置及び移動方向の推論結果を得る設定制御部と
を具備したことを特徴とする撮像装置。
【符号の説明】
【０１４４】
１１…制御部、１１ａ…撮像制御部、１１ｂ…画像処理部、１１ｃ…記録制御部、１１ｄ…設定制御部、１１ｅ…通信制御部、１１ｆ…表示制御部、１２…推論エンジン、１２ａ…ネットワーク、１３…操作部、１４，３１ｂ，３１ｃ，３３…通信部、１５…表示部、１６…記録部、１６ａ…画像データ記録領域、１６ｂ…設定データ記録領域、２０…撮像装置、２２…撮像部、２２ａ…撮像素子、２２ｂ…光学系、３０…外部機器、３１…学習部、３１ａ…母集合作成部、３１ａ１…時間判定部、３１ａ２…対象物画像判定部、３１ｄ…入出力モデル化部、３１ｅ…教師データ記録部、３１ｆ…表示部、３２…外部画像ＤＢ。
【図１】
2020027982.tif 000003
【図２】
2020027982.tif 000004
【図３】
2020027982.tif 000005
【図４】
2020027982.tif 000006
【図５】
2020027982.tif 000007
【図６】
2020027982.tif 000008
【図７】
2020027982.tif 000009
【図８】
2020027982.tif 000010
【図９】
2020027982.tif 000011
【図１０】
2020027982.tif 000012
【図１１】
2020027982.tif 000013
【図１２】
2020027982.tif 000014
【図１３】
2020027982.tif 000015
【図１４】
2020027982.tif 000016
【図１５】
2020027982.tif 000017
【図１６】
2020027982.tif 000018
【図１７】
2020027982.tif 000019
【図１８】
2020027982.tif 000020
【図１９】
2020027982.tif 000021
【図２０】
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