(57)【要約】【課題】少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ること。【解決手段】実施形態の一態様に係る画像生成方法は、第１学習工程と、生成工程とを含む。第１学習工程は、収集された収集画像をサンプルデータとし、かかるサンプルデータを分類するクラスを示す上記サンプルデータの潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、上記分布をモデル化した生成モデルを生成する。生成工程は、上記生成モデルを用いて、上記分布が存在すると仮定される潜在空間における上記クラスそれぞれの領域を特定し、かかる領域に基づいて上記クラス間の中間点の画像である中間画像を生成する。【選択図】図２
2020046984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集された収集画像をサンプルデータとし、該サンプルデータを分類するクラスを示す前記サンプルデータの潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、前記分布をモデル化した生成モデルを生成する第１学習工程と、
前記生成モデルを用いて、前記分布が存在すると仮定される潜在空間における前記クラスそれぞれの領域を特定し、該領域に基づいて前記クラス間の中間点の画像である中間画像を生成する生成工程と
を含むことを特徴とする画像生成方法。
【請求項２】
前記生成工程は、
前記領域それぞれに存在する前記サンプルデータの中心位置を算出し、該中心位置同士を結ぶ直線上の任意の位置を前記中間点として前記中間画像を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成方法。
【請求項３】
前記生成工程は、
前記中間画像を生成する任意の個数が指定された場合に、前記中心位置同士を結ぶ直線を前記個数に応じて等分割した位置それぞれを前記中間点として前記中間画像を生成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像生成方法。
【請求項４】
前記第１学習工程は、
敵対的生成ネットワークにおける生成ネットワーク、または、変分自己符号化器として前記生成モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の画像生成方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像生成方法によって生成された前記中間画像を追加した前記サンプルデータを用いた機械学習である第２学習を実行することによって、判定対象画像を分類する分類モデルを生成する第２学習工程と、
前記分類モデルへ前記判定対象画像を入力することによって得られる該分類モデルの出力値に基づいて、前記判定対象画像の前記クラスを判定する判定工程と
を含むことを特徴とする画像判定方法。
【請求項６】
収集された収集画像をサンプルデータとし、該サンプルデータを分類するクラスを示す前記サンプルデータの潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、前記分布をモデル化した生成モデルを生成する第１学習部と、
前記生成モデルを用いて、前記分布が存在すると仮定される潜在空間における前記クラスそれぞれの領域を特定し、該領域に基づいて前記クラス間の中間点の画像である中間画像を生成する生成部と
を備えることを特徴とする画像生成装置。
【請求項７】
収集された収集画像をサンプルデータとし、該サンプルデータを分類するクラスを示す前記サンプルデータの潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、前記分布をモデル化した生成モデルを生成する第１学習手順と、
前記生成モデルを用いて、前記分布が存在すると仮定される潜在空間における前記クラスそれぞれの領域を特定し、該領域に基づいて前記クラス間の中間点の画像である中間画像を生成する生成手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、画像生成方法、画像判定方法、画像生成装置および画像生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習を利用して、画像解析を行う技術が知られている。たとえば、特許文献１に開示の技術は、分類結果が既知である複数の画像について算出した特徴ベクトルを用いて機械学習を実行し、機械学習で得られた結果に基づいて、分類結果が未知である画像の分類を行うものである。
【０００３】
こうした技術を利用することにより、たとえば製造された製品の画像から、かかる製品が正常品であるか否か等を分類することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０１１５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術には、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図るうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
具体的には、機械学習を利用した画像分類では、大量の学習用画像を学習することで高精度化を図ることが可能となるが、システムの運用前や運用の初期段階等では、そもそも大量の学習用画像を収集できない場合も多い。
【０００７】
こうした場合には、実際にシステムを運用しながら画像を収集し、随時追加学習を行って、画像分類に用いる分類モデルを都度更新する方法が考えられる。ただし、かかる方法は、追加学習のたびに人手による確認作業等を要するため煩雑であるうえ、分類モデルの精度を向上させるのに長期を要するという問題がある。
【０００８】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ることができる画像生成方法、画像判定方法、画像生成装置および画像生成プログラム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】
実施形態の一態様に係る画像生成方法は、第１学習工程と、生成工程とを含む。前記第１学習工程は、収集された収集画像をサンプルデータとし、該サンプルデータを分類するクラスを示す前記サンプルデータの潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、前記分布をモデル化した生成モデルを生成する。前記生成工程は、前記生成モデルを用いて、前記分布が存在すると仮定される潜在空間における前記クラスそれぞれの領域を特定し、該領域に基づいて前記クラス間の中間点の画像である中間画像を生成する。
【発明の効果】
【００１０】
実施形態の一態様によれば、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】図１Ａは、比較例に係る画像判定方法の概要説明図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る画像判定装置のブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、中間画像生成処理の説明図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、中間画像生成処理の説明図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、中間画像生成処理の説明図（その３）である。
【図４】図４は、判定処理の説明図である。
【図５】図５は、実施形態に係る画像判定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態に係る画像判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する画像生成方法、画像判定方法、画像生成装置および画像生成プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
まず、実施形態に係る画像判定方法の概要について、図１Ａおよび図１Ｂを参照して説明する。図１Ａは、比較例に係る画像判定方法の概要説明図である。また、図１Ｂは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図である。
【００１４】
なお、以下では、製品として、焼き菓子であるワッフルが製造され、出荷前検査等において、かかるワッフルの良品または不良品を判定する場合を例に挙げて説明を行う。
【００１５】
図１Ａに示すように、比較例に係る画像判定方法では、まず予め収集された、良品および不良品を含むワッフルの「学習用画像」を学習用データセットとして機械学習を実行し（ステップＳ１’）、分類モデル１２ｄを生成する。なお、機械学習のアルゴリズムとしては、たとえば深層学習等、公知のアルゴリズムが用いられる。
【００１６】
そして、比較例に係る画像判定方法では、生成した分類モデル１２ｄへ判定対象となる「判定対象画像」を入力し、これにより分類モデル１２ｄが出力する出力値に基づいて「判定対象画像」を分類し（ステップＳ２’）、分類結果を得る。
【００１７】
ただし、比較例に係る画像判定方法によれば、図中に示すように、学習用画像の「サンプル数が少量」であると、充分な学習が行えず、分類モデル１２ｄによる分類結果の「精度が低」くなるという問題があった。
【００１８】
そこで、図１Ｂに示すように、実施形態に係る画像判定方法では、まず予め収集された「学習用画像」を用いた第１学習を実行し（ステップＳ１）、生成モデル１２ｂを生成することとした。
【００１９】
生成モデル１２ｂは、いわゆる生成モデル（generative  model）であって、サンプルデータを分類するクラスの境界を学習してモデル化した識別モデル（discriminative  model）（分類モデルと言い換えても可）に対し、クラスが潜在的に存在すると仮定されるサンプルデータの分布を学習してモデル化したものである。
【００２０】
したがって、生成モデル１２ｂを用いることにより、クラスの分類だけでなく、各クラスに対応する領域における任意の位置での擬似的なデータの生成が可能となる。
【００２１】
そして、実施形態に係る画像判定方法では、これを利用し、かかる生成モデル１２ｂを用いてクラス間の任意の中間点の画像である「中間画像」を生成することとした（ステップＳ２）。これにより、収集画像に類似した画像を多量に自動生成することができるので、予め収集しておく収集画像の収集量を大幅に削減することが可能となる。
【００２２】
そのうえで、実施形態に係る画像判定方法では、生成した「中間画像」を「学習用画像」へ追加し（ステップＳ３）、かかる「学習用画像」を用いて第２学習を実行することによって（ステップＳ４）、分類モデル１２ｄを生成することとした。
【００２３】
すなわち、実施形態に係る画像判定方法では、分類モデル１２ｄを、「中間画像」が追加された「学習用画像」を用いた第２学習により充分に学習された、精度の高いモデルとして生成することができる。
【００２４】
そして、実施形態に係る画像判定方法では、かかる分類モデル１２ｄへ「判定対象画像」を入力し、これにより分類モデル１２ｄが出力する出力値に基づいて「判定対象画像」を分類して（ステップＳ５）、分類結果を得ることとなる。
【００２５】
したがって、実施形態に係る画像判定方法によれば、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ることができる。
【００２６】
以下、上述した画像判定方法を適用した画像判定装置１０の構成について、さらに具体的に説明する。
【００２７】
図２は、実施形態に係る画像判定装置１０のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００２８】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００２９】
なお、図２を用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００３０】
図２に示すように、画像判定装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、取得部１１ａと、第１学習部１１ｂと、中間画像生成部１１ｃと、第２学習部１１ｄと、判定部１１ｅとを備える。
【００３１】
記憶部１２は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、学習用データセット１２ａと、生成モデル１２ｂと、中間画像１２ｃと、分類モデル１２ｄとを記憶する。
【００３２】
なお、図２に示すように、制御部１１が、取得部１１ａと、第１学習部１１ｂと、中間画像生成部１１ｃとを少なくとも含み、記憶部１２が、学習用データセット１２ａと、生成モデル１２ｂとを少なくとも記憶することによって、中間画像１２ｃを生成する画像生成装置５０を構成することが可能である。
【００３３】
制御部１１は、画像判定装置１０の全体制御を行う。取得部１１ａは、予め収集された、良品または不良品を含むワッフルの学習用画像を取得し、学習用データセット１２ａへ格納する。
【００３４】
なお、取得部１１ａは、たとえば画像判定装置１０に接続されたキーボードやマウス、タッチパネルといった操作部２０からのユーザ操作を受け付け、かかるユーザ操作に基づいて学習用画像を取得することができる。
【００３５】
第１学習部１１ｂは、学習用データセット１２ａを取得し、これを用いた第１学習を実行して、生成モデル１２ｂを生成する。なお、第１学習のアルゴリズムとしては、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ：Generative  Adversarial  Network）や、ＶＡＥ（Variational  Auto  Encoder）等を用いることができる。
【００３６】
したがって、生成モデル１２ｂは、ＧＡＮにおける生成ネットワーク（generator）、または、変分自己符号化器である。これらアルゴリズムについては公知であるので、ここでの詳しい説明は省略する。
【００３７】
また、第１学習部１１ｂは、生成モデル１２ｂの生成結果を、たとえば画像判定装置１０に接続されたディスプレイやタッチパネルといった表示部３０へ表示させる。
【００３８】
中間画像生成部１１ｃは、生成モデル１２ｂを用いて、学習用画像の各クラスを示す分布が存在すると仮定される潜在空間におけるクラスそれぞれの領域を特定し、かかる領域に基づいてクラス間の中間点の画像である中間画像１２ｃを生成する。
【００３９】
かかる中間画像生成処理について、図３Ａ〜図３Ｃを用いて具体的に説明する。図３Ａ〜図３Ｃは、中間画像生成処理の説明図（その１）〜（その３）である。
【００４０】
まず、第１学習部１１ｂによって生成モデル１２ｂが生成されるとともに、たとえばユーザの知見等により、学習用画像にクラスが設定される。ここで、学習用画像として、各クラスには複数のサンプルデータが存在するものとする。
【００４１】
そのうえで、図３Ａに示すように、生成モデル１２ｂが示す「潜在空間」において、「各サンプル位置」によって推定されるデータの分布があったものとする。かかる場合、中間画像生成部１１ｃは、たとえば操作部２０からのユーザ操作に基づいて、「クラスＡ」〜「クラスＥ」として設定されたクラスそれぞれの領域を特定する。
【００４２】
そして、中間画像生成部１１ｃは、特定した各領域に基づき、中間画像１２ｃを生成する。具体的には、中間画像生成部１１ｃは、図３Ａに示すように、各領域に存在するサンプルデータの「中心位置」を算出し、かかる中心位置同士を結ぶ直線上の任意の位置を中間点として中間画像１２ｃを生成する。
【００４３】
たとえば図３Ｂに示すように、２点の「中心位置」があるものとする。中間画像生成部１１ｃは、かかる２点を結ぶ直線上の任意の位置を中間点、言い換えれば「生成位置」として中間画像１２ｃを生成する。
【００４４】
たとえば中間画像生成部１１ｃは、図３Ｂに示す「中心位置」間に対し、操作部２０から中間画像１２ｃの生成個数＝３個を指定するユーザ操作を受け付けた場合、かかる個数に応じて上記直線を等分割した位置それぞれを、前述の「生成位置」として中間画像１２ｃを生成する。
【００４５】
これにより、ユーザは、あるクラス間の中間画像１２ｃを生成したい場合に、「生成位置」を細かく指定することなく、容易な操作で多量の中間画像１２ｃを自動生成することが可能となる。
【００４６】
また、生成個数、すなわち潜在変数である「生成位置」を任意に変化させることで、図３Ｃに示すように、中間画像生成部１１ｃは、上記直線上に存在すると仮定されるあらゆる中間画像１２ｃを自動生成することができる。
【００４７】
したがって、ユーザが生成個数を指定するのではなく、「生成位置」を一方の「中心位置」から他方の「中心位置」へ上記直線上で変化させつつ中間画像１２ｃを自動生成したうえで、ユーザの知見等により不要なものを間引くようにしてもよい。
【００４８】
また、生成した中間画像１２ｃを新たにクラス化し、その中心位置と既存のクラスの中心位置との結びつけにより、さらなる中間画像１２ｃを生成してもよい。
【００４９】
これにより、予め多量の収集画像を収集することなく、収集画像に類似した中間画像１２ｃを、容易にかつ多量に生成することが可能となる。したがって、少量の収集画像に基づいて、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ることができる。
【００５０】
図２の説明に戻り、つづいて第２学習部１１ｄについて説明する。第２学習部１１ｄは、中間画像生成部１１ｃによって生成された中間画像１２ｃを追加した学習用データセット１２ａを用いた機械学習である第２学習を実行することによって、判定対象画像を分類する分類モデル１２ｄを生成する。
【００５１】
なお、第２学習のアルゴリズムとしては、公知の機械学習のアルゴリズムを任意に用いることができる。
【００５２】
判定部１１ｅは、分類モデル１２ｄへ判定対象画像を入力することによって得られる分類モデル１２ｄの出力値に基づいて、判定対象画像が分類されるクラスを判定する。また、判定部１１ｅは、判定結果をたとえば表示部３０へ表示させる。
【００５３】
ここで、判定処理の一例について、図４を用いて具体的に説明する。図４は、判定処理の説明図である。
【００５４】
実施形態に係るワッフルの製造ラインであれば、図４に示すように、判定部１１ｅは、焼き上がったワッフルそれぞれの画像を切り出して、１つずつ判定対象画像として分類モデル１２ｄへ入力する。
【００５５】
分類モデル１２ｄは、かかる入力に応じ、たとえば判定対象画像が分類されるクラスの識別子であるクラスＩＤを出力する。判定部１１ｅは、かかるクラスＩＤを受け取り、たとえば「強火ＮＧ」を示すクラスＩＤであれば、一例として「廃棄指示」を促す内容の判定結果を表示部３０へ表示させる。
【００５６】
また、判定部１１ｅは、受け取ったクラスＩＤがたとえば「弱火ＮＧ」を示すクラスＩＤであれば、一例として「火力アップ指示」を促す内容の判定結果を表示部３０へ表示させる。また、判定部１１ｅは、受け取ったクラスＩＤがたとえば「良品」に該当するクラスＩＤであれば、一例として「出荷指示」を促す内容の判定結果を表示部３０へ表示させる。
【００５７】
次に、実施形態に係る画像判定装置１０が実行する処理手順について、図５を用いて説明する。図５は、実施形態に係る画像判定装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。
【００５８】
図５に示すように、取得部１１ａが、収集された学習用画像を学習用データセット１２ａとして準備する（ステップＳ１０１）。そして、第１学習部１１ｂが、学習用データセット１２ａから第１学習により生成モデル１２ｂを生成する（ステップＳ１０２）。
【００５９】
そして、たとえばユーザの知見等により、学習用画像に分類クラスを設定する（ステップＳ１０３）。
【００６０】
そして、中間画像生成部１１ｃが、生成モデル１２ｂを用いて、潜在空間における各クラスの領域を特定し、クラス間の中間画像１２ｃを生成する（ステップＳ１０４）。生成された中間画像１２ｃには、たとえばユーザの知見等により、分類クラスが設定される（ステップＳ１０５）。
【００６１】
そして、中間画像１２ｃを学習用データセット１２ａへ追加し（ステップＳ１０６）、第２学習部１１ｄが、中間画像１２ｃを加えた学習用データセット１２ａから第２学習により分類モデル１２ｄを生成する（ステップＳ１０７）。
【００６２】
そして、図示は略しているが、判定部１１ｅが、システムの運用中、分類モデル１２ｄへ判定対象画像を適宜入力することによって得られる分類モデル１２ｄの出力値に基づいて、判定対象画像が分類されるクラスを判定し、判定結果を報知することとなる。
【００６３】
なお、上述してきた実施形態に係る画像判定装置１０は、たとえば図６に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図６は、実施形態に係る画像判定装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００６４】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００６５】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００６６】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００６７】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、たとえばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００６８】
たとえば、コンピュータ６０が実施形態に係る画像判定装置１０として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１１の各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００６９】
上述してきたように、実施形態に係る画像生成装置５０は、第１学習部１１ｂと、中間画像生成部１１ｃ（「生成部」の一例に相当）とを備える。第１学習部１１ｂは、収集された収集画像を学習用画像（「サンプルデータ」の一例に相当）とし、かかる学習用画像を分類するクラスを示す学習用画像の潜在的な分布を機械学習する第１学習を実行することによって、上記分布をモデル化した生成モデル１２ｂを生成する。中間画像生成部１１ｃは、生成モデル１２ｂを用いて、上記分布が存在すると仮定される潜在空間におけるクラスそれぞれの領域を特定し、かかる領域に基づいてクラス間の中間点の画像である中間画像１２ｃを生成する。
【００７０】
したがって、実施形態に係る画像生成装置５０によれば、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類の高精度化を図ることができる。
【００７１】
また、実施形態に係る画像判定装置１０は、画像生成装置５０に加えて、第２学習部１１ｄと、判定部１１ｅとを備える。第２学習部１１ｄは、画像生成装置５０によって生成された中間画像１２ｃを追加した学習用データセット１２ａを用いた機械学習である第２学習を実行することによって、判定対象画像を分類する分類モデル１２ｄを生成する。判定部１１ｅは、分類モデル１２ｄへ判定対象画像を入力することによって得られる分類モデル１２ｄの出力値に基づいて、判定対象画像のクラスを判定する。
【００７２】
したがって、実施形態に係る画像判定装置１０によれば、少量の収集画像に基づき、機械学習を利用した画像分類を高精度に行うことができる。
【００７３】
なお、上述した実施形態では、分類モデル１２ｄを生成する前に、生成モデル１２ｂによって中間画像１２ｃを生成し、これを学習用データセット１２ａに加えて第２学習を実行することによって分類モデル１２ｄを生成したが、先に分類モデル１２ｄを生成してもよい。
【００７４】
すなわち、中間画像１２ｃの追加前に、学習用データセット１２ａを用いて第２学習を実行することによって分類モデル１２ｄを予め生成しておき、中間画像１２ｃが生成されたならば、これを用いて第２学習の追加学習を実行することによって、分類モデル１２ｄを更新するようにしてもよい。
【００７５】
また、システムの運用中に、追加学習する必要のある新たな収集画像が収集されたならば、これに基づいて生成モデル１２ｂを更新し、新たな中間画像１２ｃを生成するようにしてもよい。また、この場合、新たな収集画像および新たに生成された中間画像１２ｃを用いて第２学習の追加学習を実行することによって、分類モデル１２ｄを更新するとよい。
【００７６】
また、上述した実施形態では、画像生成装置５０が画像判定装置１０に含まれる場合を例に挙げたが、画像生成装置５０と、画像判定装置１０とは分離されていてもよい。
【００７７】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとして主に深層学習のアルゴリズムを例に挙げたか、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、たとえば分類モデル１２ｄを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレストなどを用いてもよい。
【００７８】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１０    画像判定装置
１１    制御部
１１ａ  取得部
１１ｂ  第１学習部
１１ｃ  中間画像生成部
１１ｄ  第２学習部
１１ｅ  判定部
１２    記憶部
１２ａ  学習用データセット
１２ｂ  生成モデル
１２ｃ  中間画像
１２ｄ  分類モデル
５０    画像生成装置
【図１Ａ】
2020046984.tif 000003
【図１Ｂ】
2020046984.tif 000004
【図２】
2020046984.tif 000005
【図３Ａ】
2020046984.tif 000006
【図３Ｂ】
2020046984.tif 000007
【図３Ｃ】
2020046984.tif 000008
【図４】
2020046984.tif 000009
【図５】
2020046984.tif 000010
【図６】
2020046984.tif 000011