(57)【要約】【課題】能動学習における種々のコストを低減すること。【解決手段】態様の１つに係る選択方法は、画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理をコンピュータが行う選択方法であって、取得ステップと、推定ステップと、選択ステップとを含む。取得ステップは、推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する。推定ステップは、不確かさ画像に基づいて前記推論結果の不確かさを推定する。選択ステップは、不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理をコンピュータが行う選択方法であって、
推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する取得ステップと、
前記不確かさ画像に基づいて前記推論の結果の不確かさを推定する推定ステップと、
前記不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する選択ステップと
を含む選択方法。
【請求項２】
前記推定ステップは、
前記不確かさ画像に含まれる不確かな画素の画素数が予め定められる閾値を超える場合、前記推論の結果の不確かさが高いと推定し、
前記選択ステップは、
前記推論の結果の不確かさが高いと推定された画像をアノテーション対象として選択する請求項１に記載の選択方法。
【請求項３】
前記推定ステップは、
前記不確かさ画像に含まれる不確かな画素の情報量が予め定められる閾値を超える場合、前記推論の結果の不確かさが高いと推定し、
前記選択ステップは、
前記推論の結果の不確かさが高いと推定された画像をアノテーション対象として選択する請求項１に記載の選択方法。
【請求項４】
画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理をコンピュータに実行させるために、当該コンピュータが有するプロセッサに、
推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する取得ステップと、
前記不確かさ画像に基づいて前記推論の結果の不確かさを推定する推定ステップと、
前記不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する選択ステップと
を実行させる選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、選択方法、及び選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各種産業への応用を目的として、機械学習に関する様々な技術が提案されている。また近年、車載カメラの画像認識において、機械学習のフレームワークの１つであるセマンティックセグメンテーションを適用する技術開発も盛んに行われている。セマンティックセグメンテーションは、ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）を用いた画像解析タスクの１つであり、画像の各画素のクラスを推定する推論を行い、各画素に対してクラスの意味を示すラベルの関連付けを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４０３４６０２号公報
【特許文献２】特許第５１８７６３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
車載カメラの画像認識においては、走行環境下における認識対象物、認識対象物以外の背景、並びに走行環境下の照度変動などによる様々な要因により画像が変動する。セマンティックセグメンテーションの学習法として能動学習を取り入れる場合、上述の様々な要因に対してロバストな認識を実現するために、一般に、大量の学習データが必要となる。このため、セマンティックセグメンテーションの学習法として能動学習を取り入れる場合、学習データ入手コスト、アノテーションコスト、学習コストなどの種々のコストを如何に削減するかが課題となっている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
態様の１つに係る選択方法は、画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理をコンピュータが行う選択方法であって、取得ステップと、推定ステップと、選択ステップとを含む。取得ステップは、推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する。推定ステップは、不確かさ画像に基づいて推論の結果の不確かさを推定する。選択ステップは、不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する。
【０００６】
態様の１つに係る選択プログラムは、画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理をコンピュータに実行させるために、当該コンピュータが有するプロセッサに、取得ステップと、推定ステップと、選択ステップとを実行させる。取得ステップは、推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する。推定ステップは、不確かさ画像に基づいて推論の結果の不確かさを推定する。選択ステップは、不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に係る選択方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】図２は、実施形態に係る選択方法を実行するデータ処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る推論結果を示す画像の一例を示す図である。
【図４】図４は、図３に対応する不確かさ画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る検証試験の学習条件を示す図である。
【図６】図６は、図５に示す学習条件に基づく学習を行った学習器の認識精度と不確かさ画素との関係を示す図である。
【図７】図７は、図５に示す学習条件に基づく学習を行った学習器の認識精度と不確かさ画素との関係を示す図である。
【図８】図８は、図５に示す学習条件に基づく学習を行った学習器の認識精度と不確かさ画素との関係を示す図である。
【図９】図９は、図５に示す学習条件に基づく学習を行った学習器の認識精度と不確かさ画素との関係を示す図である。
【図１０】図１０は、図５に示す学習条件に基づく学習器の認識精度と不確かさ画像との相関を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態に係るデータ処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施形態に係るデータ処理装置の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本出願に係る実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。以下の説明において、同様の構成要素について同一の符号を付すことがある。さらに、重複する説明は省略することがある。
【０００９】
図面を参照しつつ、実施形態に係る選択方法について説明する。図１は、実施形態に係る選択方法の一例を示すフローチャートである。
【００１０】
実施形態に係る選択方法は、たとえばコンピュータが、画像を入力してセマンティックセグメンテーションを解く学習器の能動学習において、推論を行う複数の画像の中からアノテーション対象を選択する処理を行う方法である。
【００１１】
実施形態に係る選択方法は、図１に示すように、取得ステップＳＴ１と、推定ステップＳＴ２と、選択ステップＳＴ３とを含む。
【００１２】
取得ステップＳＴ１は、推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得する。
【００１３】
推定ステップＳＴ２は、不確かさ画像に基づいて推論結果の不確かさを推定する。
【００１４】
選択ステップＳＴ３は、不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する。
【００１５】
図２を用いて、実施形態に係るデータ処理装置の機能構成の一例を説明する。図２は、実施形態に係るデータ処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図２に示すデータ処理装置は、実施形態に係る選択方法を実行するコンピュータの一例である。
【００１６】
図２に示すように、データ処理装置１は、学習用データ記憶部１１０と、推論用データ記憶部１２０と、学習器１３０と、推定部１４０と、選択部１５０とを有する。
【００１７】
学習用データ記憶部１１０は、学習器１３０に学習させる学習用のデータセットを記憶する。学習用データ記憶部１１０に記憶される学習用のデータセットは、教師データ付きの複数の学習用画像で構成される。
【００１８】
推論用データ記憶部１２０は、学習用データ記憶部１１０に記憶されている学習用のデータセットを学習済みの学習器１３０に推論させる推論用のデータセットを記憶する。推論用データ記憶部１２０に記憶される推論用のデータセットは、たとえば車載カメラで撮像された映像の中から所定の単位でサンプリングした複数の画像で構成される。
【００１９】
学習器１３０は、推論用データ記憶部１２０に記憶されている複数の画像を入力として、ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）を用いたセマンティックセグメンテーションを解くことにより、画素単位でクラスを推定する推論を実行する。図３は、実施形態に係る推論結果を示す画像の一例を示す図である。図３に示すように、学習器１３０が行う推論は、入力した画像内に含まれる画素ごとに、たとえば空間、人、道路、車など、画素の持つ意味（クラス）を推定し、推定した意味に対応するラベル付けを画素ごとに行う処理である。
【００２０】
学習器１３０は、不確かさ画像を出力するためのドロップアウト層を有する。学習器１３０は、ドロップアウト層によりサンプリングされた一定数の出力を用いて、出力の画素ごとの平均をセマンティックセグメンテーションを解く推論用の出力とし、出力の画素ごとの分散を不確かさ画像用の出力とする。
【００２１】
図４は、図３に対応する不確かさ画像の一例を示す図である。図４に示すように、不確かさ画像は、セマンティックセグメンテーションにより推論を行う対象の不確かさを画素単位で表現した画像である。図４に示す不確かさ画像は、８ビット階調の１チャンネル画像として表現される。
【００２２】
推定部１４０は、学習器１３０から出力される不確かさ画像に基づいて、学習器１３０による推論結果の不確かさを推定する。たとえば推定部１４０は、学習器１３０から出力される不確かさ画像を取得し、取得した不確かさ画像に含まれる不確かさ画素の画素数に基づいて、学習器１３０による推論結果の不確かさを推定する。
【００２３】
不確かさ画素は、８ビット階調の１チャンネル画像として表現される不確かさ画像において画素値が２５５ではない画素を指す。言い換えると、不確かさ画素は、推論結果として出力されるクラス確率が単一のクラスからなる画素以外の画素を指す。クラス確率とは、たとえば「人：８０％、道路：２０％」など、該当画素がどのクラスに属する確率が高いかを示したものである。たとえば図４に示す不確かさ画像において、同一クラスの領域間の境界では不確かな画素はみられず、異なるクラスの領域間の境界では、不確かな画素の数および画素値の種類が多くなっていることが確認できる。
【００２４】
推定部１４０は、後述する図６及び図８に示す検証試験の結果に示されるように、不確かさ画像に含まれる不確かな画素が多いほど、学習器１３０による推論結果の不確かさが高い、すなわち学習器１３０の認識精度が低いとみなすことができる。たとえば推定部１４０は、不確かさ画像に含まれる画素のうち、画素値が２５５以外の不確かな画素の画素数を計数し、計数した画素数が予め定められる閾値を超える場合、推論結果の不確かさが高いという推定結果を選択部１５０に出力できる。不確かさの高低を判定するための閾値には、学習器１３０が学習済みである学習用画像全てに対して不確かさ画像を取得し、取得した不確かさ画像の不確かな画素の画素数の平均値または最大値を採用できる。
【００２５】
また、推定部１４０は、学習器１３０から出力される不確かさ画像を取得し、取得した不確かさ画像に含まれる不確かな画素の情報量に基づいて、学習器１３０による推論結果の不確かさを推定できる。情報量は、不確かさ画像の画素値ヒストグラムの平均情報量（シャノンエントロピー）に対応する。情報量は、不確かさ画素の面積（画素数）と同様、不確かさ画像１枚に対して、１つの不確かさを計算するものである。不確かさ画像の画素値ヒストグラムから、不確かさ画像中の画素値の種類と、画素値の個数のかたまりとを求めることができる。画素数の種類が豊富であるほど、また、画素値の個数に偏りがないほど、不確かさ画像の平均情報量が大きくなり、不確かさも高くなるものと判断できる。推定部１４０は、後述する図７及び図９に示す検証試験の結果に示されるように、不確かさ画像に含まれる不確かな画素の情報量が多いほど、学習器１３０による推論結果の不確かさが高い、すなわち学習器１３０の認識精度が低いとみなすことができる。たとえば推定部１４０は、不確かさ画像に含まれる不確かな画素の情報量が予め定められる閾値を超える場合、不確かさが高いという推定結果を選択部１５０に出力できる。不確かさの高低を判定するための閾値には、学習器１３０が学習済みである学習用画像全てに対して不確かさ画像を取得し、取得した不確かさ画像の不確かな画素の情報量の平均値または最大値を採用できる。
【００２６】
以下、図５から図１０を用いて、画像の認識精度（推論の精度）と不確かさ画像との関係に関する検証試験の結果について説明する。図５は、実施形態に係る検証試験の学習条件を示す図である。図６から図９は、図５に示す学習条件に基づく学習を行った学習器の認識精度と不確かさ画素との関係を示す図である。図１０は、図５に示す学習条件に基づく学習器の認識精度と不確かさ画像との相関を示す図である。
【００２７】
図５に、実施形態に係る検証試験における学習条件を示す。検証試験では、学習器１３０による推論の精度と不確かさ画像の不確かな画素の画素数との比較、及び学習器１３０による推論の精度と不確かさ画像の不確かな画素の情報量との比較を行った。
【００２８】
学習器１３０には、以下の参考文献に開示される「Squeezenet」をセマンティックセグメンテーション向けに拡張し、プーリング層の後段にドロップアウト層を追加したものを採用する。また、２９７５枚の学習用画像１を学習済みの学習器１３０を用いて検証試験を実施した。また、学習器１３０の認識精度（推論の精度）を評価するための指標として、ｍＩｏＵ（mean  intersection  over  union）を用いた。
（参考文献）Iandola,  Forrest  N.,  et  al.  “Squeezenet:  Alexnet-level  accuracy  with  50x  fewer  parameters  and<  0.5  mb  model  size.”  arXiv  preprint  arXiv:1602.07360  (2016)
【００２９】
図６から図９の横軸は認識精度（ｍＩｏＵ）を表す。図６および図８の縦軸は不確かさ画像の不確かな画素の画素数を表わす。図７及び図９の縦軸は、不確かさ画像の不確かな画素の情報量を表わす。図６及び図７は、学習用画像１に関する認識精度を示し、図８及び図９は、学習用画像２に関する認識精度を示している。
【００３０】
図６から図９に示すように、いずれの結果においても、右肩下がりの散布図となっている。また、図１０に示すように、認識精度（推論の精度）と不確かさ画像の不確かな画素の画素数との間、並びに認識精度（推論の精度）と不確かさ画像の不確かな画素の情報量との間には負の相関があることが分かる。
【００３１】
このように、図６から図１０に示す検証試験の結果からも、学習器１３０による推論の精度が低いほど、不確かさ画像の不確かな画素の画素数は増加し、不確かさ画像の不確かな画素の情報量は増加する傾向があることが分かる。
【００３２】
セマンティックセグメンテーションを用いた能動学習では、未知データ（未学習画像）を学習器に学習させる際、学習器の認識精度（推論の精度）が良い未知データを学習させる場合に比べ、認識精度の悪い未知データを学習させる方が、学習器の認識精度の向上に寄与すると考えられている。ここで、認識精度の測定のためには教師データ（教師用画像）が必要になるが、実施形態に係る選択方法によれば、図６から図１０に示すように、不確かさ画像の構成（不確かな画素の画素数又は不確かな画素の情報量）から、学習器１３０の認識精度を推定することができる。この点に着目し、以下に説明する選択部１５０により、教師データを準備しなくても、未知である推論用の複数の画像の中からアノテーション対象の選択を実現できる。
【００３３】
選択部１５０は、推定部１４０による不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中から、たとえば推論結果の不確かさが高いと推定された画像を、教師データを付与するアノテーション対象として選択できる。選択部１５０は、アノテーション対象として選択した画像を、たとえば次回学習用のデータとして出力する。たとえばデータ処理装置１の管理者は、次回学習用のデータとして出力された画像について、アノテーションを行い、次回の能動学習時に学習器１３０に入力する。
【００３４】
図１１を用いて、実施形態に係るデータ処理装置の処理手順の一例を説明する。図１１は、実施形態に係るデータ処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３５】
図１１に示すように、学習器１３０は、推論用データ記憶部１２０に記憶されている推論用のデータセットを取得する（ステップＳ１０１）。
【００３６】
学習器１３０は、推論用のデータセットに含まれる画像を入力して推論を実行する（ステップＳ１０２）。
【００３７】
続いて、推定部１４０は、学習器１３０から出力される不確かさ画像を取得する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
続いて、推定部１４０は、不確かさ画像に基づいて、推論結果の不確かさを推定する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
続いて、選択部１５０は、推定部１４０による不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する（ステップＳ１０５）。
【００４０】
続いて、選択部１５０は、推論用のデータセットに含まれる全ての画像について推論を完了しているかを判定する（ステップＳ１０６）。
【００４１】
選択部１５０は、判定の結果、推論用のデータセットに含まれる全ての画像について推論を完了している場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、アノテーション対象として選択した画像を出力して（ステップＳ１０７）、図１１に示す処理を終了する。
【００４２】
一方、選択部１５０は、判定の結果、推論用のデータセットに含まれる全ての画像について推論を完了していない場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、上記ステップＳ１０２の処理手順に戻す。
【００４３】
上述してきたように、実施形態に係る選択方法は、推論を行う画像に対する不確かさを画素単位で表現した不確かさ画像を取得し、不確かさ画像に基づいて推論結果の不確かさを推定し、不確かさの推定結果に基づいて、推論を行った複数の画像の中からアノテーション対象を選択する。すなわち、実施形態に係る選択方法は、教師データを準備しなくても、未知である推論用の複数の画像の中から、推論結果の不確かさが高いと推定された画像の認識精度が低いものとみなして、アノテーション対象として選択できる。このため、実施形態によれば、能動学習におけるアノテーションコストを低減できる。また、実施形態に係る選択方法によって、アノテーション対象を効率的に選択できるので、次回の学習に用いる学習データの量を減らすことができ、学習コストを低減できる。
【００４４】
また、実施形態に係る選択方法は、学習器１３０から出力される不確かさ画像を取得し、不確かさ画像に含まれる不確かな画素の画素数が予め定められる閾値を超える場合、推論結果の不確かさが高いと推定する。このように、実施形態によれば、能動学習の学習サイクルの中で取得可能な不確かさ画像に基づいて、推論結果の高低を推定するための指標を簡易に取得できる。
【００４５】
また、実施形態に係る選択方法は、学習器１３０から出力される不確かさ画像を取得し、不確かさ画像に含まれる不確かな画素の情報量が予め定められる閾値を超える場合、推論結果の不確かさが高いと推定する。このように、実施形態によれば、能動学習の学習サイクルの中で取得可能な不確かさ画像に基づいて、推論結果の高低を推定するための指標として、不確かな画素の画素数に代わる指標を簡易に取得できる。
【００４６】
図１２は、実施形態に係るデータ処理装置１の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４７】
コンピュータ３００は、例えば、プロセッサ３０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３０３、ドライブ装置３０４、記憶媒体３０５、入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０６、入力デバイス３０９、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０７、出力デバイス３１０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０８、およびバス３１１などを含む。それぞれのハードウェアはバス３１１を介して接続されている。
【００４８】
プロセッサ３０１は、ＲＯＭ３０３または記憶媒体３０５に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。
【００４９】
ＲＯＭ３０３は、コンピュータ３００の起動時にプロセッサ３０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ３００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【００５０】
ドライブ装置３０４は、記憶媒体３０５に記録された情報の読み出しか書き込みかの少なくともいずれか一方を行なう。たとえばドライブ装置３０４は、記憶媒体３０５に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ３０２を介してプロセッサ３０１に提供する。プロセッサ３０１は、かかるプログラムを、ドライブ装置３０４を介して記憶媒体３０５からＲＡＭ３０２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記憶媒体３０５は、ドライブ装置３０４によって書き込まれた情報を記憶する。記憶媒体３０５は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）などのフラッシュメモリ、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、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、ブルーレイディスクなどの記憶媒体である。コンピュータ３００は、複数種類の記憶媒体それぞれについて、ドライブ装置３０４及び記憶媒体３０５を設ける。
【００５１】
入力インターフェース３０６は、入力デバイス３０９と接続されており、入力デバイス３０９から受信した入力信号をプロセッサ３０１に伝達する。出力インターフェース３０７は、出力デバイス３１０と接続されており、出力デバイス３１０に、プロセッサ３０１の指示に応じた出力を実行させる。通信インターフェース３０８はネットワーク１０００を介した通信の制御を行なう。
【００５２】
入力デバイス３０９は、操作に応じて入力信号を送信する。入力信号は、例えば、キーボードやコンピュータ３００の本体に取り付けられたボタンなどのキー装置や、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイスである。
【００５３】
出力デバイス３１０は、コンピュータ３００の制御に応じて情報を出力する装置である。出力デバイス３１０は、例えば、ディスプレイなどの表示デバイスや、スピーカなどの音声出力デバイスなどである。また、例えば、タッチスクリーンなどの入出力装置が、入力デバイス３０９及び出力デバイス３１０として用いられる。また、入力デバイス３０９及び出力デバイス３１０は、コンピュータ３００と一体になっていてもよいし、コンピュータ３００に含まれず、例えば、コンピュータ３００に外部から接続する装置であってもよい。
【００５４】
例えば、コンピュータ３００が実施形態に係るデータ処理装置１として機能する場合、プロセッサ３０１は、ＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５に記憶されたプログラムをＲＡＭ３０２に読み出し、読み出したプログラムを実行することにより、学習器１３０、推定部１４０、及び選択部１５０により提供される各機能を実現する。その際にＲＡＭ３０２はプロセッサ３０１のワークエリアとして用いられる。コンピュータ３００が実施形態に係るデータ処理装置１として機能する場合にＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５に記憶されるプログラムは、選択プログラムの一例である。
【００５５】
コンピュータ３００のプロセッサ３０１は、これらのプログラムをＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワーク１０００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００５６】
コンピュータ３００は、プロセッサ３０１の代わりに、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路によって処理を実行してもよい。
【００５７】
上述してきた実施形態に係る選択方法は、医療用画像の認識にセマンティックセグメンテーションを応用する技術、並びにＡＤＡＳ（Advanced  Driving  Assistant  System）及び自動運転に向けた走行環境の認識など、車載カメラの画像にセマンティックセグメンテーションを応用する要素技術において、セマンティックセグメンテーションの学習法として能動学習を取り入れる場合のコスト低減効果を期待できる。
【符号の説明】
【００５８】
１  データ処理装置
１１０  学習用データ記憶部
１２０  推論用データ記憶部
１３０  学習器
１４０  推定部
１５０  選択部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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