(57)【要約】【課題】実質的に圧縮された状態で取得された画像データに基づいて自己学習することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】情報処理装置１０は、基底分解処理部１４と、連続化処理部１５と、学習処理部１６と、特徴抽出処理部１７と、を有する。基底分解処理部１４は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データを所定の行列と基底行列との積に分解する。連続化処理部１５は、センサごとに取得した基底行列を離散データとみなして、離散データを圧縮センシングにより連続化する。学習処理部１６は、連続化処理部１５が連続化した連続データが有する特徴をモデル１９に学習させる。特徴抽出処理部１７は、学習処理部１６により学習させたモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴を抽出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラによって取得した前記センサごとの画像データを所定の行列と基底行列との積に分解する基底分解処理部と、
前記センサごとに取得した前記基底行列を離散データとみなして、前記離散データを圧縮センシングにより連続化する連続化処理部と、
前記連続化処理部が連続化した連続データが有する特徴をモデルに学習させる学習処理部と、
前記学習処理部により学習させたモデルを用いて、前記画像データの特徴を抽出する特徴抽出処理部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記基底分解処理部は、光の検出波長領域が互いに異なる前記複数種類のセンサによってそれぞれ取得された前記センサごとの画像データを、前記所定の行列と前記基底行列との積に分解することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記基底分解処理部は、撮像対象が同一の前記センサごとの画像データを前記所定の行列と前記基底行列との積に分解することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記基底分解処理部は、前記画像データを取得した前記センサの種別ごとに、互いに異なる前記所定の行列と、互いに異なる前記基底行列と、の積に分解することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記基底分解処理部は、前記画像データとして、人工衛星に搭載された１ピクセルカメラによって取得した衛星データ、及び、医療装置に搭載された１ピクセルカメラによって取得した医療データのいずれか一方を、前記所定の行列と前記基底行列との積に分解することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラによって取得した前記センサごとの画像データを所定の行列と基底行列との積に分解する基底分解ステップと、
前記センサごとに取得した前記基底行列を離散データとみなして、前記離散データを圧縮センシングにより連続化する連続化ステップと、
前記連続化ステップで連続化した連続データが有する特徴をモデルに学習させる学習ステップと、
前記学習ステップで学習させたモデルを用いて、前記画像データの特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
コンピュータに、
複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラによって取得した前記センサごとの画像データを所定の行列と基底行列との積に分解する基底分解手順と、
前記センサごとに取得した前記基底行列を離散データとみなして、前記離散データを圧縮センシングにより連続化する連続化手順と、
前記連続化手順で連続化した連続データが有する特徴をモデルに学習させる学習手順と、
前記学習手順で学習させたモデルを用いて、前記画像データの特徴を抽出する特徴抽出手順と、
を実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＬＺＷ符号化方式によるデータ圧縮方式において、学習用辞書と専門辞書とを設けるとともに、符号化される被圧縮データの一部分を辞書の全てを用いて圧縮学習した後、その被圧縮データ内容から最も近い分野の専用辞書を選択、固定し、この選択、固定した専用辞書により残された被圧縮データの圧縮を行う圧縮技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−０６８８５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１には、圧縮されたデータに基づいて自己学習することについては、記載も示唆もされていない。このため、特許文献１に記載の方法では、特に、実質的に圧縮された状態で取得された画像データに基づいて自己学習することができないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、実質的に圧縮された状態で取得された画像データに基づいて自己学習することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、情報処理装置は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラによって取得した前記センサごとの画像データを所定の行列と基底行列との積に分解する基底分解処理部と、前記センサごとに取得した前記基底行列を離散データとみなして、前記離散データを圧縮センシングにより連続化する連続化処理部と、前記連続化処理部が連続化した連続データが有する特徴をモデルに学習させる学習処理部と、前記学習処理部により学習させたモデルを用いて、前記画像データの特徴を抽出する特徴抽出処理部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、実質的に圧縮された状態で取得された画像データに基づいて自己学習することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理装置の一例を説明する説明図である。
【図２】図２は、図１の情報処理装置の制御ブロック図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。
【図４】図４は、情報処理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】
【０００９】
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。
【００１０】
〔１．情報処理装置の一例〕
図１は、実施形態に係る評価装置の一例を説明する説明図である。実施形態に係る情報処理装置の一例である情報処理装置１０は、図１に示すように、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を、記号Φで表される所定の行列３２と、記号Ψで表される基底行列３３との積に分解し、センサごとに取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５のパラメータＸを圧縮センシングにより連続化して連続データ３６を取得し、連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させ、学習したモデル１９を用いて画像データ３１の特徴３８を抽出して、得られた特徴３８を表示装置２２に出力する。
【００１１】
（画像データ３１について）
画像データ３１は、色彩情報がＭ行１列に配列された行列で表される。Ｍ行は、画像データ３１を取得する際に機械的な走査動作を実行した時間が単位時間のＭ倍であることを示しており、当該単位時間ごとの色彩情報を各行に含んでいる。１列は、画像データ３１を取得する際のピクセル数が１個であることを示している。
【００１２】
このため、画像データ３１は、機械的な走査動作等の時間発展要素を含む所定の行列３２と、撮像対象に共通の特徴３８を含む基底行列３３と、の積に分解することができる。図１に示す例では、画像データ３１は、色彩情報がＭ行Ｎ列に配列された所定の行列３２と、色彩情報がＮ行Ｎ列に配列された基底行列３３と、の積に分解する形態を示しているが、Ｎは特に限定されない自然数である。画像データ３１は、後述する基底分解処理部１４（図２参照）によって、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解される。
【００１３】
１ピクセルカメラ２１に搭載されたセンサごとの基底行列３３は、センサの光の検出波長領域等の性質に基づくパラメータＸに基づいて、情報処理装置１０において種々の処理が施される。なお、パラメータＸは、図１において、グラフの横軸で示されている。
【００１４】
画像データ３１は、人工衛星に搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得した衛星データ、及び、医療装置に搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得した医療データのいずれか一方が、好適なものとして例示される。
【００１５】
（離散データ３５について）
１ピクセルカメラ２１に搭載されたセンサごとの基底行列３３は、全体として、情報処理装置１０において、パラメータＸに基づく離散データ３５として扱うことができる。なお、所定の行列３２についても、所定のパラメータに基づく離散データとして扱うことは可能であるが、機械的な走査動作等の時間発展要素を含む所定の行列３２に関する所定のパラメータよりも、撮像対象に共通の特徴３８を含む基底行列３３に関するパラメータＸの方が、後述する連続化処理が実行しやすく、連続化処理後の特徴３８の抽出の目的にも沿うため、好ましい形態となるので、本実施形態では、基底行列３３をパラメータＸに基づく離散データ３５として扱う形態について説明する。離散データ３５は、後述する連続化処理部１５（図２参照）に使用される。
【００１６】
離散データ３５は、例えば、図１に示すように、データ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５を有する。データ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５は、それぞれ、１ピクセルカメラ２１に搭載されたセンサごとの基底行列３３に基づくものである。なお、パラメータＹは、データ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５における画像データ３１の特徴３８に基づいて算出されるものであり、図１において、グラフの縦軸で示されている。
【００１７】
（連続データ３６について）
連続データ３６は、離散データ３５において、パラメータＸの間隙部分を圧縮センシングにより復元することで連続化されたデータである。連続データ３６は、後述する連続化処理部１５（図２参照）によって、離散データ３５に基づいて生成される。また、連続データ３６が有する特徴は、後述する学習処理部１６（図２参照）によってモデル１９に学習される。
【００１８】
連続データ３６は、例えば、図１に示すように、データ群ＣＤを有する。データ群ＣＤは、データ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５のそれぞれのパラメータＸの間隙部分を復元することで、データ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５に基づいて連続化したデータである。
【００１９】
（モデル１９について）
モデル１９は、入力されたデータに基づいて特徴３８を抽出する電算処理に関する分類機である。モデル１９は、例えば、離散データ３５の入力に応じて、入力された離散データ３５に基づいて、基底行列３３に含まれる特徴３８を、画像データ３１の特徴３８として抽出する。また、モデル１９は、連続データ３６の入力に応じて、入力された連続データ３６に基づいて、基底行列３３に含まれる特徴３８を、画像データ３１の特徴３８として抽出する。モデル１９は、後述する特徴抽出処理部１７（図２参照）によって、画像データ３１の特徴３８を抽出する処理を実行させられる。
【００２０】
〔２．情報処理システム１の一例〕
情報処理システム１は、図１に示すように、情報処理装置１０と、１ピクセルカメラ２１と、表示装置２２と、を含んで構成される。情報処理システム１では、情報処理装置１０と１ピクセルカメラ２１及び表示装置２２とは、有線または無線により情報通信可能に接続される。なお、情報処理システム１は、図１に示す装置等を含む構成に限定されず、その他の装置や端末を含んでもよく、通信ネットワーク等を介して互いに情報通信可能に接続されていてもよい。
【００２１】
１ピクセルカメラ２１は、１画素カメラとも呼ばれ、機械的な走査動作を実行することで、色彩情報がＭ行１列に配列された行列で表される画像データ３１を取得する。１ピクセルカメラ２１は、赤外線センサ、赤色光センサ、緑色光センサ、青色光センサ、紫外線センサ等に例示される光の検出波長領域等の性質が互いに異なる複数種類のセンサが搭載されている。このため、１ピクセルカメラ２１は、光の検出波長領域等の性質が互いに異なるセンサごとに画像データ３１を取得でき、すなわち、センサの光の検出波長領域等の性質に基づくパラメータＸが異なる複数の画像データ３１を取得できる。また、１ピクセルカメラ２１は、撮像対象が同一のセンサごとの画像データ３１を取得することが好ましく、この場合、センサごとの画像データ３１が共通の撮影対象に基づく特徴３８を含む。なお、１ピクセルカメラ２１は、より詳細には、非特許文献１「http://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Baraniuk06.pdf」に記載されている構成のものを採用することが好ましい。
【００２２】
１ピクセルカメラ２１は、人工衛星に搭載された場合や、医療装置に搭載された場合が、本実施形態において好適なものとして例示される。１ピクセルカメラ２１は、人工衛星に搭載された場合、膨大な量の画像データ３１を含む衛星データを取得する。１ピクセルカメラ２１は、医療装置に搭載された場合、膨大な量の画像データ３１を含む医療データを取得する。
【００２３】
表示装置２２は、情報処理装置１０から出力された特徴３８を、文字、画像、動画等により表示する。表示装置２２は、その他にも、情報処理装置１０から出力された所定の行列３２、基底行列３３、離散データ３５及び連続データ３６の少なくとも１つを、文字、画像、動画等により表示してもよい。
【００２４】
〔３．情報処理装置の構成〕
図２は、図１の情報処理装置の制御ブロック図である。情報処理装置１０は、図２に示すように、処理部１１と、記憶部１２と、情報通信インターフェイス１３と、を有する。
【００２５】
（処理部１１について）
処理部１１は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１０内部の記憶装置である記憶部１２に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ（Random  Access  Memory）を作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部１１は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。処理部１１は、１ピクセルカメラ２１からセンサごとの画像データ３１の入力を行ったり、表示装置２２に特徴３８に関する情報等の出力を行ったりする情報通信インターフェイス１３が接続されている。
【００２６】
処理部１１は、図２に示すように、記憶部１２及び情報通信インターフェイス１３と、互いに情報通信可能に電気的に接続されており、これらの各構成要素をそれぞれ制御する制御部として機能する。すなわち、処理部１１は、記憶部１２とともに、制御部として機能して、本発明の実施形態に係る情報処理方法を情報処理装置１０に実行させるものである。
【００２７】
処理部１１は、図２に示すように、基底分解処理部１４と、連続化処理部１５と、学習処理部１６と、特徴抽出処理部１７と、を有する。
【００２８】
基底分解処理部１４は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を、１ピクセルカメラ２１より取得する。基底分解処理部１４は、そして、１ピクセルカメラ２１より取得した画像データ３１を、所定の行列３２と、基底行列３３との積に分解する基底分解処理を実行する。基底分解処理部１４は、より詳細には、画像データ３１を取得した１ピクセルカメラ２１のセンサの種別ごとに、互いに異なる所定の行列３２と、互いに異なる基底行列３３と、の積に分解する。基底分解処理部１４は、より詳細には、上記した非特許文献１に記載されている方法を適用して基底分解処理を実行することが好ましい。
【００２９】
連続化処理部１５は、基底分解処理部１４がセンサごとに取得した画像データ３１に基づいて取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化する。連続化処理部１５は、具体的には、離散データ３５におけるデータ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５の間のパラメータＸの間隙部分を圧縮センシングにより復元することで、パラメータＸについて連続化した連続データ３６を生成する。
【００３０】
連続化処理部１５は、本実施形態では、より詳細には、非特許文献２「http://www.ieice.org/~netsci/wp-content/uploads/2016/05/NetSci201605_Kabashima.pdf」に記載されているようなスパースに表現できる信号に対して少数の計測結果からの再構成を可能にする枠組みを適用して、離散データ３５におけるパラメータＸの間隙部分を圧縮センシングにより復元することが好ましい。連続化処理部１５は、また、非特許文献３「https://app.journal.ieice.org/trial/100_6/k100_6_506/index.html」、及び、非特許文献４「https://pdfs.semanticscholar.org/627c/14fe9097d459b8fd47e8a901694198be9d5d.pdf」に記載されている各方法を適用して、離散データ３５におけるパラメータＸの間隙部分を圧縮センシングにより復元することが好ましい。
【００３１】
学習処理部１６は、連続化処理部１５が連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させる。学習処理部１６は、具体的には、離散データ３５から直接得られないパラメータＸに関する特徴をモデル１９に取得させることで、すなわち、連続データ３６のうち離散データ３５に基づいて連続化処理部１５が復元した部分に関するパラメータＸに関する特徴をモデル１９に取得させることで、モデル１９に学習させる。
【００３２】
学習処理部１６は、学習処理部１６がモデル１９に学習させた学習内容を離散データ３５または連続データ３６に組み込んで、自動で、逐次学習させることができる。
【００３３】
特徴抽出処理部１７は、モデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出する。具体的には、特徴抽出処理部１７は、モデル１９を用いて、離散データ３５の入力に応じて、入力された離散データ３５に基づいて、基底行列３３に含まれる特徴３８を、画像データ３１の特徴３８として抽出する。また、特徴抽出処理部１７は、学習処理部１６が学習させたモデル１９を用いて、連続化処理部１５が連続化した連続データ３６に基づいて、基底行列３３に含まれる特徴３８を、画像データ３１の特徴３８として抽出する。
【００３４】
特徴抽出処理部１７は、モデル１９として、上記した非特許文献１に記載されている特徴抽出の方法を適用するモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出することが好ましいが、本発明ではこれに限定されることなく、その他の特徴抽出の方法を適用して、画像データ３１の特徴３８を抽出してもよい。
【００３５】
特徴抽出処理部１７は、抽出した画像データ３１の特徴３８を、情報通信インターフェイス１３を介して表示装置２２に出力する。
【００３６】
処理部１１に含まれる各部、すなわち、基底分解処理部１４、連続化処理部１５、学習処理部１６及び特徴抽出処理部１７は、いずれも、処理部１１が情報処理プログラムを実行することにより、実現される機能部である。
【００３７】
（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、入力された画像データ３１に基づいて画像データ３１の特徴３８を抽出する電算処理に関するモデル１９を記憶して保存する。
【００３８】
記憶部１２は、基底分解処理部１４が１ピクセルカメラ２１より取得した画像データ３１、基底分解処理部１４が画像データ３１に基づいて基底分解処理を実行することにより取得した所定の行列３２及び基底行列３３、連続化処理部１５が基底行列３３に基づいて取得した離散データ３５、連続化処理部１５が離散データ３５を連続化処理して取得した連続データ３６、並びに、特徴抽出処理部１７が連続データ３６に基づいて抽出した画像データ３１の特徴３８を、記憶して保存する。
【００３９】
（情報通信インターフェイス１３について）
情報通信インターフェイス１３は、処理部１１と１ピクセルカメラ２１及び表示装置２２とを有線または無線で互いに情報通信可能に接続している。情報通信インターフェイス１３は、画像データ３１を１ピクセルカメラ２１から受信して処理部１１に送信する。また、情報通信インターフェイス１３は、処理部１１で生成される各情報、例えば、所定の行列３２、基底行列３３、離散データ３５、連続データ３６及び特徴３８を処理部１１から受信し、表示装置２２等に向けて送信する。
【００４０】
なお、本実施形態では、情報処理装置１０は、本発明の実施形態に係る情報処理方法を実行する際に使用する画像データ３１を１ピクセルカメラ２１から受信することで取得する形態について説明しているが、本発明はこれに限定されることなく、情報通信インターフェイス１３に有線または無線で互いに情報通信可能に接続したその他の外部記憶装置から取得する形態も、予め記憶部１２に記憶させておいて記憶部１２から取得する形態も、好適に採用することができる。
【００４１】
〔４．評価処理の一例〕
本発明の実施形態に係る情報処理装置１０の作用について以下に説明する。図３は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。情報処理装置１０によって実行される本発明の実施形態に係る情報処理方法について、図３を用いて説明する。実施形態に係る情報処理方法は、図３に示すように、基底分解ステップＳ１１と、連続化ステップＳ１２と、学習ステップＳ１３と、特徴抽出ステップＳ１４と、を有する。
【００４２】
処理部１１の基底分解処理部１４は、まず、基底分解ステップＳ１１を実行する前に、実施形態に係る情報処理方法に使用する画像データ３１を、１ピクセルカメラ２１より取得する。
【００４３】
基底分解ステップＳ１１は、基底分解処理部１４が、１ピクセルカメラ２１より取得した画像データ３１を、所定の行列３２と、基底行列３３との積に分解するステップである。基底分解ステップＳ１１では、より詳細には、基底分解処理部１４は、画像データ３１を取得した１ピクセルカメラ２１のセンサの種別ごとに、互いに異なる所定の行列３２と、互いに異なる基底行列３３と、の積に分解する。基底分解ステップＳ１１では、基底分解処理部１４が、例えば、上記した非特許文献１に記載されている好適な方法を適用して基底分解処理を実行する。
【００４４】
連続化ステップＳ１２は、連続化処理部１５が、基底分解処理部１４がセンサごとに取得した画像データ３１に基づいて取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化するステップである。連続化ステップＳ１２では、連続化処理部１５が、例えば、離散データ３５におけるデータ点Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５の間のパラメータＸの間隙部分を、上記した非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４に記載されている好適な圧縮センシングの方法のいずれか１つを適用することにより復元することで、パラメータＸについて連続化した連続データ３６を生成する。
【００４５】
学習ステップＳ１３は、学習処理部１６が、連続化ステップＳ１２で連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させるステップである。学習ステップＳ１３では、学習処理部１６が、具体的には、離散データ３５から直接得られないパラメータＸに関する特徴をモデル１９に取得させることで、モデル１９に学習させる。学習ステップＳ１３では、学習処理部１６が、より詳細には、連続データ３６のうち離散データ３５に基づいて連続化処理部１５が復元した部分に関するパラメータＸに関する特徴をモデル１９に取得させることで、モデル１９に学習させる。
【００４６】
学習ステップＳ１３では、また、学習処理部１６が、学習処理部１６がモデル１９に学習させた学習内容を離散データ３５または連続データ３６に組み込むことで、自動で、逐次学習させることができる。
【００４７】
特徴抽出ステップＳ１４は、特徴抽出処理部１７が、学習ステップＳ１３で学習させたモデル１９を用いて、連続データ３６に基づいて、基底行列３３に含まれる特徴３８を、画像データ３１の特徴３８として抽出するステップである。
【００４８】
特徴抽出ステップＳ１４では、特徴抽出処理部１７が、さらに、特徴抽出処理部１７が抽出した画像データ３１の特徴３８を、情報通信インターフェイス１３を介して表示装置２２に出力してもよい。
【００４９】
〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば図４に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図４は、情報処理装置１０の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００５０】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００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。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【００５１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。
【００５２】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００５３】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００は、例えば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。
【００５４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１１の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００５５】
〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００５６】
また、図示した各装置の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。すなわち、各装置の分散・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などに応じて、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できる。例えば、図２に示した記憶部１２に記憶される情報は、情報通信インターフェイス１３等のネットワークを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
【００５７】
また、上記実施形態では、情報処理装置１０が、例えば、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する基底分解ステップＳ１１と、センサごとに取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化する連続化ステップＳ１２と、連続化ステップＳ１２で連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させる学習ステップＳ１３と、学習ステップＳ１３で学習させたモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出する特徴抽出ステップＳ１４と、を行う例を示した。しかし、上述した情報処理装置１０は、基底分解ステップＳ１１を行う基底分解処理装置と、連続化ステップＳ１２を行う連続化処理装置と、学習ステップＳ１３を行う学習処理装置と、特徴抽出ステップＳ１４を行う特徴抽出処理装置とに分離されてもよい。そして、上記の情報処理装置１０による処理は、基底分解処理装置と、連続化処理装置と、学習処理装置と、特徴抽出処理装置との各装置を有する情報処理システムによって実現される。
【００５８】
上述した学習内容は、あくまで一例であり、情報処理装置１０は、任意の態様でモデルの学習を行ってよい。すなわち、どのような態様でモデルに連続値の特徴を学習させるかについては、任意の態様が採用可能である。例えば、情報処理装置１０は、学習時においては、連続値の一部を入力した際に、それらの連続値に続く値を出力するようにモデルを学習し、評価時（測定時）においては、それまでの画像データ３１を連続化した連続値を入力することで、画像データ３１の特徴３８を抽出してもよい。
【００５９】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００６０】
〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１０は、基底分解処理部１４と、連続化処理部１５と、学習処理部１６と、特徴抽出処理部１７と、を有する。基底分解処理部１４は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する。連続化処理部１５は、センサごとに取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化する。学習処理部１６は、連続化処理部１５が連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させる。特徴抽出処理部１７は、学習処理部１６により学習させたモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出する。
【００６１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化することで、離散データ３５から直接得られないデータを復元して、この復元したデータをモデル１９に取得させることで学習させるため、１ピクセルカメラ２１によって実質的に圧縮された状態で取得された画像データ３１に基づいて、モデル１９を自己学習させることができる。また、実施形態に係る情報処理装置１０は、学習させたモデル１９を用いて画像データ３１の特徴３８を抽出するので、実質的に圧縮された状態の１ピクセルカメラ２１による画像データ３１から、より適切に画像データ３１の特徴３８を抽出することができる。このため、実施形態に係る情報処理装置１０は、画像データ３１の特徴３８を抽出することが可能な画像データ３１の容量、すなわちデータ量を削減することができる。
【００６２】
また、基底分解処理部１４は、光の検出波長領域が互いに異なる複数種類のセンサによってそれぞれ取得されたセンサごとの画像データ３１を、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する。
【００６３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、光の検出波長領域が互いに異なる複数種類のセンサによってそれぞれ取得されたことがわかっている画像データ３１を採用するので、パラメータＸが互いに異なることが事前にわかっている好適なセンサごとの画像データ３１を採用することができる。
【００６４】
また、基底分解処理部１４は、撮像対象が同一のセンサごとの画像データ３１を所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する。
【００６５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、撮像対象が同一であることがわかっている画像データ３１を採用するので、共通の撮影対象に基づく特徴３８を含むことが事前に分かっている好適なセンサごとの画像データ３１を採用することができる。
【００６６】
また、基底分解処理部１４は、画像データ３１を取得したセンサの種別ごとに、互いに異なる所定の行列３２と、互いに異なる基底行列３３と、の積に分解する。
【００６７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、画像データ３１を取得したセンサの種別ごとにパラメータＸが互いに異なっている可能性があるため、パラメータＸが異なっていることを前提として、互いに異なる所定の行列３２と、互いに異なる基底行列３３と、の積に分解することで、より多くのパラメータＸに基づく基底行列３３を取得することができる。
【００６８】
また、基底分解処理部１４は、画像データ３１として、人工衛星に搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得した衛星データ、及び、医療装置に搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得した医療データのいずれか一方を、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する。
【００６９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１０は、人工衛星や医療装置等の膨大な容量、データ量の画像データ３１を取得する場合に特に好ましく、画像データ３１の特徴３８を抽出することが可能な画像データ３１の容量、すなわちデータ量を大幅に削減することができる。
【００７０】
また、実施形態に係る情報処理方法は、基底分解ステップＳ１１と、連続化ステップＳ１２と、学習ステップＳ１３と、特徴抽出ステップＳ１４と、を有する。基底分解ステップＳ１１は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解するステップである。連続化ステップＳ１２は、センサごとに取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化するステップである。学習ステップＳ１３は、連続化ステップＳ１２で連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させるステップである。特徴抽出ステップＳ１４は、学習ステップＳ１３で学習させたモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出するステップである。
【００７１】
このように、実施形態に係る情報処理方法は、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化することで、離散データ３５から直接得られないデータを復元して、この復元したデータをモデル１９に取得させることで学習させるため、１ピクセルカメラ２１によって実質的に圧縮された状態で取得された画像データ３１に基づいて、モデル１９を自己学習させることができる。また、実施形態に係る情報処理方法は、学習させたモデル１９を用いて画像データ３１の特徴３８を抽出するので、実質的に圧縮された状態の１ピクセルカメラ２１による画像データ３１から、より適切に画像データ３１の特徴３８を抽出することができる。このため、実施形態に係る情報処理方法は、画像データ３１の特徴３８を抽出することが可能な画像データ３１の容量、すなわちデータ量を削減することができる。
【００７２】
また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、基底分解手順と、連続化手順と、学習手順と、特徴抽出手順と、を実行させるためのものである。基底分解手順は、複数種類のセンサが搭載された１ピクセルカメラ２１によって取得したセンサごとの画像データ３１を、所定の行列３２と基底行列３３との積に分解する手順である。連続化手順は、センサごとに取得した基底行列３３を離散データ３５とみなして、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化する手順である。学習手順は、連続化手順で連続化した連続データ３６が有する特徴をモデル１９に学習させる手順である。特徴抽出手順は、学習手順で学習させたモデル１９を用いて、画像データ３１の特徴３８を抽出する手順である。
【００７３】
このように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、離散データ３５を圧縮センシングにより連続化させることで、離散データ３５から直接得られないデータを復元させて、この復元したデータをモデル１９に取得させることで学習させるため、１ピクセルカメラ２１によって実質的に圧縮された状態で取得された画像データ３１に基づいて、モデル１９を自己学習させることができる。また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、学習させたモデル１９を用いて画像データ３１の特徴３８を抽出させるので、実質的に圧縮された状態の１ピクセルカメラ２１による画像データ３１から、より適切に画像データ３１の特徴３８を抽出させることができる。このため、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ１０００に、画像データ３１の特徴３８を抽出させることが可能な画像データ３１の容量、すなわちデータ量を削減させることができる。
【００７４】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００７５】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００７６】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
１１  処理部
１２  記憶部
１３  情報通信インターフェイス
１４  基底分解処理部
１５  連続化処理部
１６  学習処理部
１７  特徴抽出処理部
１９  モデル
２１  １ピクセルカメラ
２２  表示装置
３１  画像データ
３２  所定の行列
３３  基底行列
３５  離散データ
３６  連続データ
３８  特徴
Ｘ，Ｙ  パラメータ
【図１】
2020086586.tif 000003
【図２】
2020086586.tif 000004
【図３】
2020086586.tif 000005
【図４】
2020086586.tif 000006