(57)【要約】【課題】学習用のデータとなるデータの取得数を不要に多くすることなく、学習用のデータとなる均質なデータを抽出可能にする。【解決手段】特徴量計算部２２は、複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算する。類似度計算部２３は、複数のデータ取得装置それぞれについての特徴量の間の類似度を計算する。分類部２４は、類似度に基づき複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する。データ抽出部２５は、複数のグループそれぞれについての抽出データの数が近くなるように、複数のグループそれぞれに分類されたデータ取得装置によって取得された取得データを抽出データとして抽出する。【選択図】図１
2020149080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算する特徴量計算部と、
前記特徴量計算部によって計算された前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度計算部によって計算された前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する分類部と
を備えるデータ抽出装置。
【請求項２】
前記データ抽出装置は、さらに、
前記複数のグループそれぞれについての抽出データの数が近くなるように、前記分類部によって前記複数のグループそれぞれに分類されたデータ取得装置によって得られた取得データから少なくとも一部の取得データを前記抽出データとして抽出するデータ抽出部
を備える請求項１に記載のデータ抽出装置。
【請求項３】
前記特徴量計算部は、対象のデータ取得装置によって得られた複数の取得データの組それぞれについて複数種別の情報を表す特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記複数種別の情報の分布の間のフレシェ距離を前記類似度として計算する
請求項１又は２に記載のデータ抽出装置。
【請求項４】
前記分類部は、前記類似度を距離で表す階層型クラスタリングの手法と事前に定められた閾値とに基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する
請求項１から３までのいずれか１項に記載のデータ抽出装置。
【請求項５】
前記特徴量計算部は、前記複数のデータ取得装置のうちのいずれか１つのデータ取得装置から取得された複数の取得データそれぞれを参考データとして、複数の参考データそれぞれについての特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記複数の参考データそれぞれについての前記特徴量の間の前記類似度を参考値として計算し、
前記分類部は、前記参考値に基づき前記閾値を決定する
請求項４に記載のデータ抽出装置。
【請求項６】
前記特徴量計算部は、前記複数のデータ取得装置のうちの同じ分類のエリアに設置された２つ以上のデータ取得装置それぞれから取得された取得データを参考データとして、２つ以上の参考データそれぞれについての特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記２つ以上の参考データそれぞれについての前記特徴量の間の前記類似度を参考値として計算し、
前記分類部は、前記参考値に基づき前記閾値を決定する
請求項４に記載のデータ抽出装置。
【請求項７】
特徴量計算部が、複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算し、
類似度計算部が、前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算し、
分類部が、前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類するデータ抽出方法。
【請求項８】
複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量計算処理によって計算された前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算する類似度計算処理と、
前記類似度計算処理によって計算された前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する分類処理と
を実行するデータ抽出装置としてコンピュータを機能させるデータ抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のデータ取得装置から均質なデータを抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の識別モデルに学習させる場合、考えられる複数の状況についての均質なデータを学習用のデータとして与えることが望ましい。
例えば、商業施設に設置された複数のカメラによって得られた画像データを入力として、特定の物を持つ人を識別するＣＮＮの識別モデルに学習させる場面を考える。商業施設には、入り口、テナントエリア、通路といった様々な場所があり、それぞれの場所にカメラが設置されている。例えば、入り口には合計１０００台のカメラが設置されており、テナントエリアには合計５０００台のカメラが設置されているとする。このとき、各カメラから同数ずつ画像データを抽出し、学習用のデータとして識別モデルに与えたとする。すると、学習用のデータは、テナントエリアについての画像データが入り口についての画像データの５倍含まれる偏ったデータになる。つまり、学習用のデータは、均質でないデータになる。この場合、識別モデルは、テナントエリアについての識別には強いが、入り口についての識別には弱くなる恐れがある。
【０００３】
ここでは、単純にカメラの設置場所が同じ種別の場所であれば、類似する画像データが得られるものとして説明した。しかし、現実には、カメラの設置場所が同じ種別の場所であっても、その種別の場所のどの位置にカメラが設置されているか、カメラが設置された高さがどの程度かといった条件によって類似する画像データが得られるか否かは変わる。逆に、カメラの設置場所が異なる種別の場所であっても、類似する画像データが得られる可能性もある。
【０００４】
特許文献１には、複数のカメラから取得した画像データの特徴量を、互いに類似した特徴量から構成される複数のデータグループに分割し、データグループ間の類似度を計算して、類似度に応じてデータグループを統合することが記載されている。これにより、効率的に学習可能なデータセットの生成を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−４５３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の技術を用いるためには、各カメラから学習用のデータとなる十分な量の画像データを取得する必要がある。つまり、特許文献１の技術を用いるためには、最終的には学習用のデータとして用いない画像データも含む、学習用のデータとなり得る多くの画像データを取得する必要がある。
ここで、特定の物を持つ人を識別するＣＮＮの識別モデルに学習させる上述した場面では、各カメラによって得られた映像データから、特定の物を持つ人の画像データを切り出して学習用のデータとする必要がある。駅といった場所には、非常に多くのカメラが設置されており、全てのカメラから特定の物を持つ人の画像データを切り出す作業は負荷が高く、困難である。
この発明は、学習用のデータとなるデータの取得数を不要に多くすることなく、学習用のデータとなる均質なデータを抽出可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係るデータ抽出装置は、
複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算する特徴量計算部と、
前記特徴量計算部によって計算された前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度計算部によって計算された前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する分類部と
を備える。
【０００８】
前記データ抽出装置は、さらに、
前記複数のグループそれぞれについての抽出データの数が近くなるように、前記分類部によって前記複数のグループそれぞれに分類されたデータ取得装置によって取得された取得データを前記抽出データとして抽出するデータ抽出部
を備える。
【０００９】
前記特徴量計算部は、対象のデータ取得装置によって得られた複数の取得データの組それぞれについて複数種別の情報を表す特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記複数種別の情報の分布の間のフレシェ距離を前記類似度として計算する。
【００１０】
前記分類部は、階層型クラスタリングの手法に基づき、前記類似度が閾値以下のデータ取得装置を同じグループに分類することにより、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する。
【００１１】
前記特徴量計算部は、前記複数のデータ取得装置のうちのいずれか１つのデータ取得装置から取得された複数の取得データそれぞれを参考データとして、複数の参考データそれぞれについての特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記複数の参考データそれぞれについての前記特徴量の間の前記類似度を参考値として計算し、
前記分類部は、前記参考値に基づき前記閾値を決定する。
【００１２】
前記特徴量計算部は、前記複数のデータ取得装置のうちの同じ分類のエリアに設置された２つ以上のデータ取得装置それぞれから取得された取得データを参考データとして、２つ以上の参考データそれぞれについての特徴量を計算し、
前記類似度計算部は、前記２つ以上の参考データそれぞれについての前記特徴量の間の前記類似度を参考値として計算し、
前記分類部は、前記参考値に基づき前記閾値を決定する。
【００１３】
この発明に係るデータ抽出方法は、
特徴量計算部が、複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算し、
類似度計算部が、前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算し、
分類部が、前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する。
【００１４】
この発明に係るデータ抽出プログラムは、
複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた取得データの特徴量を計算する特徴量計算処理と、
前記特徴量計算処理によって計算された前記複数のデータ取得装置それぞれについての前記特徴量の間の類似度を計算する類似度計算処理と、
前記類似度計算処理によって計算された前記類似度に基づき、前記複数のデータ取得装置を複数のグループに分類する分類処理と
を実行するデータ抽出装置としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１５】
この発明では、各データ取得装置によって得られた取得データの特徴量の間の類似度を計算し、類似度に基づき、データ取得装置を複数のグループに分類する。各グループから同程度の数のデータを取得することにより、均質なデータを抽出することが可能である。また、各グループから学習に必要な数のデータを取得すればよく、データの取得数が不要に多くなることがない。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の構成図。
【図２】実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の動作を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の動作の説明図。
【図４】変形例４に係るデータ抽出装置１０の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
実施の形態１．
実施の形態１では、具体例として、駅に設置された複数のカメラによって得られた画像データを入力として、特定の物を持つ人を識別するＣＮＮの識別モデルに学習させる場面を想定して説明する。
【００１８】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の構成を説明する。
データ抽出装置１０は、コンピュータである。
データ抽出装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１９】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００２０】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００２１】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
【００２２】
通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。
【００２３】
データ抽出装置１０は、機能構成要素として、データセット生成部２１と、特徴量計算部２２と、類似度計算部２３と、分類部２４と、データ抽出部２５とを備える。データ抽出装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、データ抽出装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、データ抽出装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００２４】
図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２５】
図２及び図３を参照して、実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の動作は、実施の形態１に係るデータ抽出方法に相当する。また、実施の形態１に係るデータ抽出装置１０の動作は、実施の形態１に係るデータ抽出プログラムの処理に相当する。
実施の形態１では、データ取得装置はカメラ３１であり、取得データは映像データをフレームで分割した、画像データであるとして、説明する。
【００２６】
（図２のステップＳ１１：データセット生成処理）
データセット生成部２１は、複数のカメラ３１それぞれによって得られた映像データから複数の取得データを取得し、取得データの任意のデータからカメラ３１に応じたデータセット３２を生成する。
このときデータセット生成部２１は、単に取得データからデータセット３２に含まれるデータを生成してもよいし、学習用のデータのように、取得データから、特定の物を持つ人の画像データを切り出してデータセット３２に含まれるデータを生成してもよい。
データセット生成部２１は、各カメラ３１についてのデータセット３２をメモリ１２に書き込む。
図３の例では、カメラ３１Ａからカメラ３１Ｄの４つのカメラ３１それぞれについて、データセット３２Ａからデータセット３２Ｄが生成されている。
【００２７】
（図２のステップＳ１２：特徴量計算処理）
特徴量計算部２２は、複数のデータ取得装置それぞれを対象として、対象のデータ取得装置によって得られた各データセット３２の特徴量を計算する。
具体的には、特徴量計算部２２は、各カメラ３１を対象として、対象のカメラ３１についてのデータセット３２をメモリ１２から読み出す。そして、特徴量計算部２２は、データセット３２に含まれる各画像データの特徴量を計算する。具体的には、特徴量計算部２２は、ＶＧＧ１６といったＣＮＮの汎用的な識別モデルの特徴量抽出層を用いて、各画像データの特徴量を抽出する。抽出される特徴量は、例えば、画像データにおける赤青黄それぞれの割合と、画像データに含まれる形状といった複数種別の情報それぞれを示す多変量データである。特徴量計算部２２は、対象のカメラ３１のデータセット３２について、各画像データから計算された多変量データである特徴量の正規分布である多変量正規分布３３を生成する。特徴量計算部２２は、生成された多変量正規分布３３を対象のカメラ３１と対応付けてメモリ１２に書き込む。
図３の例では、データセット３２Ａからデータセット３２Ｄの４つのデータセット３２それぞれについて、多変量正規分布３３Ａから多変量正規分布３３Ｄが生成されている。
【００２８】
（図２のステップＳ１３：類似度計算処理）
類似度計算部２３は、複数のデータ取得装置それぞれについての特徴量の間の類似度３４を計算する。
具体的には、類似度計算部２３は、各カメラ３１のデータセット３２についての多変量正規分布３３をメモリ１２から読み出す。類似度計算部２３は、各カメラ３１のデータセット３２についての多変量正規分布３３の間のフレシェ距離を類似度として計算する。類似度計算部２３は、各カメラ３１のデータセット３２についての多変量正規分布３３の間の類似度３４をメモリ１２に書き込む。
図３の例では、データセット３２Ａからデータセット３２Ｄの４つのデータセット３２それぞれの間の類似度３４が計算されている。
【００２９】
（図２のステップＳ１４：分類処理）
分類部２４は、類似度３４に基づき、複数のデータ取得装置を複数のグループ３５に分類する。
具体的には、分類部２４は、各カメラ３１の多変量正規分布３３の間の類似度３４をメモリ１２から読み出す。分類部２４は、ウォード法と最短距離法と群平均法といった類似度を距離で表す階層型クラスタリングの手法と階層型クラスタリングの手法で用いる閾値とに基づき、複数のカメラ３１を複数のグループ３５に分類する。閾値は、事前に設定される。つまり、類似する画像データが得られたカメラ３１が同じグループ３５になるように、複数のカメラ３１を複数のグループ３５に分類する。分類部２４は、各カメラ３１についてグループ３５をメモリ１２に書き込む。
図３の例では、カメラ３１Ａからカメラ３１Ｃのグループ３５Ｘと、カメラ３１Ｄのグループ３５Ｙとに分けられている。
【００３０】
（図２のステップＳ１５：データ抽出処理）
データ抽出部２５は、複数のグループ３５それぞれについての抽出データ３６の数が近くなるように、複数のグループ３５それぞれに分類されたデータ取得装置によって得られた取得データから少なくとも一部の取得データを抽出データ３６として抽出する。
具体的には、データ抽出部２５は、各グループ３５についての抽出データ３６の数が同じ、あるいは、概ね同じになるように、各グループ３５に分類されたカメラ３１によって取得された映像データから学習用の画像データを抽出データ３６として切出す。
図３の例では、グループ３５Ｘのカメラ３１Ａと、グループＹのカメラ３１Ｄとから１０枚ずつの画像データが抽出データ３６として切出されている。なお、グループ３５Ｘから抽出された抽出データ３６と、グループＹから抽出された抽出データ３６との数が近くなればよい。そのため、例えば、グループ３５Ｘのカメラ３１Ａから５枚の抽出データ３６が抽出され、カメラ３１Ｂから５枚の抽出データ３６が抽出され、グループ３５Ｙのカメラ３１Ｄから１０枚の抽出データ３６が抽出されてもよい。
【００３１】
なお、抽出データ３６は学習用の画像データである。そのため、データ抽出部２５は、カメラ３１によって得られた映像データから、特定の物を持つ人の画像データを切り出して抽出データ３６を抽出する必要がある。
【００３２】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係るデータ抽出装置１０は、各データ取得装置によって得られた取得データの一部から構成されるデータセット３２の間の類似度に基づき、各データ取得装置を複数のグループに分類する。各グループに含まれるデータ取得装置が出力する取得データ全体から学習用のデータを均等に取得することにより、学習用のデータとなるデータの取得数を不要に多くすることなく、学習用のデータとなる均質なデータを抽出可能にすることが可能である。
【００３３】
図３の例において、各分類の学習用の画像データが１０枚必要であるとする。
この場合には、特許文献１の技術では、カメラ３１Ａからカメラ３１Ｄの４つのカメラ３１それぞれから１０枚の学習用の画像データを切り出す必要がある。つまり、４０枚の学習用の画像データを切り出す必要がある。そして、４つのカメラ３１それぞれから切り出された学習用の画像データをグループに分割して、均質な画像データを生成することになる。
これに対して、実施の形態１に係るデータ抽出装置１０は、各グループ３５から１０枚ずつ学習用の画像データを切り出せばよい。つまり、２０枚の学習用の画像データを切り出せばよい。
【００３４】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、商業施設に設置された複数のカメラによって得られた画像データを入力として、特定の物を持つ人を識別するＣＮＮの識別モデルに学習させる場面を想定した。そのため、実施の形態１では、データ取得装置は、カメラ３１であり、取得データ及び抽出データ３６は、画像データであった。
しかし、データ抽出装置１０は他の場面にも適用可能である。例えば、商業施設に限らず、空港、オフィスビル、レジャー施設、公共施設等に設置された複数のカメラによって得られた画像データを入力とする場面にも適用可能である。また、データ取得装置は、カメラ３１ではなく、センサといった他の装置であってもよい。したがって、取得データ及び抽出データ３６は、画像データではなく、センサデータといった他のデータであってもよい。
【００３５】
＜変形例２＞
実施の形態１では、データセット３２の多変量正規分布３３のフレシェ距離を類似度３４とした。しかし、データセット生成部２１が、取得データに、取得元のカメラ３１の設置位置といった付加情報を含めて取得し、類似度計算部２３が、付加情報の関連度を多変量正規分布３３のフレシェ距離に加えて用いて、類似度３４を計算してもよい。例えば、同じ種別の場所に設置されたカメラ３１から取得された画像データからなるデータセット３２であれば、類似度が高くなるように、付加情報の関連度によりフレシェ距離に重み付けして類似度を計算してもよい。
【００３６】
＜変形例３＞
実施の形態１では、分類部２４が用いる閾値は事前に設定されるとした。しかし、データ抽出装置１０が閾値を決定してもよい。
【００３７】
具体的には、特徴量計算部２２は、複数のデータ取得装置のうちのいずれか１つのデータ取得装置から取得された複数の取得データそれぞれを参考データとして、複数の参考データそれぞれについての特徴量を計算する。そして、類似度計算部２３は、複数の参考データそれぞれについての特徴量の間の類似度３４を参考値として計算する。分類部２４は、この参考値に基づき閾値を決定する。例えば、分類部２４は、参考値をそのまま閾値としてもよいし、参考値に補正値を加えて閾値としてもよい。
つまり、実施の形態１で想定した場面であれば、データセット生成部２１は、ある１つのカメラ３１によって取得された複数の画像データから２つのデータセット３２を生成し、特徴量計算部２２は、各データセット３２についての多変量正規分布３３を生成する。そして、類似度計算部２３は、２つのデータセット３２の多変量正規分布３３の間の類似度３４を参考値として計算する。
なお、例えば、カメラ３１が屋外に設置されている場合には、データセット生成部２１は、日中の画像データからなるデータセット３２と、夜間の画像データからなるデータセット３２とを生成するというように、差異が大きいと認められる画像データからなる２つのデータセット３２を生成してもよい。
【００３８】
このように閾値を決定することにより、同じカメラ３１によって得られた２つのデータセット３２の多変量正規分布３３の間の類似度３４よりも類似しているのであれば、同じグループに分類するといったことが可能になる。
【００３９】
また、他の方法としては、特徴量計算部２２は、設置位置といった付加情報、あるいは、ユーザの指定に基づき、類似すると認められる２つ以上のデータ取得装置を特定し、特定されたデータ取得装置それぞれから取得された取得データを参考データとして、２つ以上の参考データそれぞれについての特徴量を計算する。例えば、特徴量計算部２２は、複数のデータ取得装置のうちの同じ分類のエリアに設置された２つ以上のデータ取得装置それぞれから取得された取得データを参考データとして、２つ以上の参考データそれぞれについての特徴量を計算する。そして、類似度計算部２３は、２つ以上の参考データそれぞれについての特徴量の間の類似度３４を参考値として計算する。分類部２４は、この参考値に基づき閾値を決定する。
つまり、実施の形態１で想定した場面であれば、データセット生成部２１は、同じ種別のエリアに設置された２つ以上のカメラ３１それぞれについてデータセット３２を生成し、特徴量計算部２２は、各データセット３２についての多変量正規分布３３を生成する。そして、類似度計算部２３は、２つのデータセット３２の多変量正規分布３３の間の類似度３４を参考値として計算する。
【００４０】
このように閾値を決定することにより、類似する画像データが得られると認められる２つ以上のカメラ３１によって得られた２つ以上のデータセット３２の多変量正規分布３３の間の類似度３４よりも類似しているのであれば、同じグループに分類するといったことが可能になる。
【００４１】
＜変形例４＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００４２】
図４を参照して、変形例４に係るデータ抽出装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、データ抽出装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【００４３】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【００４４】
＜変形例５＞
変形例５として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【００４５】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【符号の説明】
【００４６】
１０  データ抽出装置、１１  プロセッサ、１２  メモリ、１３  ストレージ、１４  通信インタフェース、１５  電子回路、２１  データセット生成部、２２  特徴量計算部、２３  類似度計算部、２４  分類部、２５  データ抽出部、３１  カメラ、３２  データセット、３３  多変量正規分布、３４  類似度、３５  グループ、３６  抽出データ。
【図１】
2020149080.tif 000003
【図２】
2020149080.tif 000004
【図３】
2020149080.tif 000005
【図４】
2020149080.tif 000006