(57)【要約】【課題】遺伝的処理によって得られた変換器の演算コストを低減する。【解決手段】入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品の入出力間を接続して組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する生成部と、新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理をする処理部品に置き換える統合部と、を備える遺伝的処理装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品を組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する生成部と、
前記新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理を行う処理部品に置き換える統合部と、
を備える遺伝的処理装置。
【請求項２】
それぞれの前記変換器について、学習用入力データから学習用目標データへの変換に対する適合度を算出する適合度算出部と、
それぞれの前記変換器についての前記処理部品の数及び前記適合度に基づいて、前記変換器を選定する選定部と、
を更に備える請求項１に記載の遺伝的処理装置。
【請求項３】
前記選定部は、それぞれの前記変換器について、前記適合度および前記処理部品の処理負荷に基づいて、前記変換器を選定する請求項２に記載の遺伝的処理装置。
【請求項４】
前記複数の処理部品のうちの一の処理部品を２以上の処理部品に分割する分割部を更に備える請求項１から３のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項５】
前記分割部は、前記統合部により前記２以上の処理部品を統合して置き換えられた前記一の処理部品を、２以上の処理部品の組に分割する請求項４に記載の遺伝的処理装置。
【請求項６】
前記分割部は、前記少なくとも１つの変換器のうちの一の処理部品を２以上の処理部品に分割することにより、前記少なくとも１つの変換器を２以上の部分変換器に分割し、
前記生成部は、前記２以上の部分変換器のうちの一部の部分変換器を前記新たな変換器の少なくとも一部とする請求項４または５に記載の遺伝的処理装置。
【請求項７】
前記複数の処理部品のそれぞれは、入力データを出力データへと変換するフィルタ部品である請求項４から６のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項８】
前記統合部は、入出力間の接続により連結された同一の２以上の前記フィルタ部品を統合して統合フィルタ部品に置き換える請求項７に記載の遺伝的処理装置。
【請求項９】
前記統合部は、入出力間の接続により連結された同一の２以上の前記フィルタ部品を統合して、統合する前記フィルタ部品の数分の強度で変換を行う統合フィルタ部品に置き換える請求項８に記載の遺伝的処理装置。
【請求項１０】
前記分割部は、前記統合フィルタ部品を、合わせて前記統合フィルタ部品と同じ変換を行う少なくとも２つのフィルタ部品の組に分割する請求項８または９に記載の遺伝的処理装置。
【請求項１１】
前記統合部は、入出力間の接続により連結された２以上の前記フィルタ部品を統合して、連結された２以上の前記フィルタ部品のそれぞれが有する変換行列の積行列を変換行列とする統合フィルタ部品に置き換える請求項７から１０のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項１２】
前記統合部は、入出力間の接続により連結された同一の２以上の前記フィルタ部品による変換が、同一の一の前記フィルタ部品による変換と同じとなる場合に、当該同一の２以上のフィルタ部品を、同一の一の前記フィルタ部品に置き換える請求項７から１１のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項１３】
入出力間の接続により連結された同一の２以上の前記フィルタ部品による変換が、同一の一の前記フィルタ部品による変換と同じとなる前記フィルタ部品の識別情報を記憶するフィルタ記憶部を更に備え、
前記統合部は、前記フィルタ記憶部に記憶された前記フィルタ部品が２以上連結されている場合に、当該同一の２以上のフィルタ部品を、同一の一の前記フィルタ部品に置き換える
請求項１２に記載の遺伝的処理装置。
【請求項１４】
前記統合部は、前記フィルタ部品の列が繰り返し連結されている繰り返し部分を統合して、前記フィルタ部品の列による変換を繰り返し数分の強度で行う少なくとも１つのフィルタ部品に置き換える請求項７から１３のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項１５】
前記生成部は、同一の前記処理部品の列が繰り返し連結された構造を有する前記変換器から、当該処理部品の列の繰り返し回数を変更した他の前記変換器を更に生成する請求項１から１４のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項１６】
前記生成部は、前記変換器が、同一の前記処理部品の列が繰り返し連結された構造を有する場合に、前記変換器を使用するユーザからの指定に応じて、当該処理部品の列の繰り返し回数を変換する前記変換器を生成する請求項１から１５のいずれかに記載の遺伝的処理装置。
【請求項１７】
入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品を組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成部によって生成する段階と、
統合部によって、前記新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理を行う処理部品に置き換える段階と、
を備える遺伝的処理方法。
【請求項１８】
遺伝的処理装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品を組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する生成部と、
前記新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理を行う処理部品に置き換える統合部と、
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遺伝的処理装置、遺伝的処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
遺伝的アルゴリズムまたは遺伝的プログラミングといった進化的計算を用いたフィルタ列の生成方法が知られている。この方法は、フィルタ列に対し、交叉、突然変異および選択等の操作を複数回繰返し、新たなフィルタ列を生成する。このような進化的計算を用いたフィルタ列の生成方法によれば、実際の各応用事例に対して最適であり、解析的に得ることが困難な複雑な構造のフィルタ列を、より少ない労力で設計することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】前薗正宜  他２名、「遺伝的アルゴリズムによる画像フィルタ設計の研究」、［ｏｎｌｉｎｅ］、コンピュータ利用教育協議会、［２００８年３月２０日検索］、インターネット＜URL：http://www.ciec.or.jp/event/2003/papers/pdf/E00086.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような進化的計算によって生成されたフィルタ列においては、同じフィルタ部品が複数連なる繰り返し部分が出現することもある。この場合、フィルタ列の演算に無駄が多く、したがって演算コストが無駄にかさんでしまうこともありうる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品を組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する生成部と、新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理を行う処理部品に置き換える統合部と、を備える遺伝的処理装置を提供する。
【０００６】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施形態に係る遺伝的処理装置１００の構成を示す。
【図２】図２は、本実施形態に係る処理部品２２を直列に組み合わせた構成の変換器の一例を示す。
【図３】図３は、本実施形態に係る処理部品２２を木構造に組み合わせた構成の変換器２０の一例を示す。
【図４】図４は、本実施形態に係る処理部品２２を直列に組み合わせた構成の変換器２０に対して行われる遺伝子的な操作の一例を示す。
【図５】図５は、本実施形態に係る変換器の適合度を表わすパラメータの一例である類似度の算出方法の一例を示す。
【図６】図６は、本実施形態に係る遺伝的処理装置１００の処理フローを示す。
【図７】図７は、図６のステップＳ６４０における遺伝的処理装置１００の処理フローの一例を示す。
【図８】図８は、本実施形態に係る同一の処理部品が繰り返し連結された変換器８１０および繰り返し回数が変更された変換器８２０、８３０を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態に係る同一の処理部品の列が繰り返し連結された変換器９１０および繰り返し回数が変更された変換器９２０を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【０００９】
図１は、本実施形態に係る遺伝的処理装置１００の構成を示す。遺伝的処理装置１００は、進化的計算を用いて入力データを目標データへ変換するのに適した変換器を生成する間にまたは生成した後、当該変換器中の複数の処理部品を併合することによって、変換器を単純化して当該変換器の演算コストを低減する。遺伝的処理装置１００は、変換器記憶部１１０と、生成部１２０と、学習用データ記憶部１３０と、処理部１４０と、適合度算出部１５０と、選定部１６０と、統合部１７０と、処理部品記憶部１８０と、分割部１９０とを備える。
【００１０】
変換器記憶部１１０は、変換器を格納する。変換器は、１または複数の入力データを含む入力データセットを１または複数の出力データを含む出力データセットに変換する複数の処理部品を組み合わせた構成であってもよい。変換器は、処理部品を直列に組み合わせた構成であってもよい。変換器は、処理部品を木構造等に組み合わせた構成であってもよい。また、変換器は、データセットに対して演算を施すプログラム、および、データセットに対して施すべき演算内容を表わす演算式等であってもよい。
【００１１】
また、変換器の変換対象となるデータセットは、１次元データ列、２次元データ群、３次元データ群、又は、更に多次元のデータ群であってよい。１次元データ列は、例えば、時系列データ又は配列状のデータ列等であってよい。２次元データ群は、複数の画素データ等が２次元空間に配列された画像データ等であってよい。３次元データ群は、色又は濃度等を表わすデータ値が３次元空間の各格子点に配置されたボリュームデータ等であってよい。また、変換器は、入力されたデータセットと異なる次元のデータセットを出力してもよい。
【００１２】
一例では、複数の処理部品のそれぞれは、入力データセットを出力データセットへと変換するフィルタ部品である。入力データセットが画像データである場合、それぞれの処理部品は、複数の画素データを含む入力画像を複数の画素データを含む変換済画像に変換するフィルタ部品であってもよい。また、それぞれの変換器は、複数のフィルタ部品が組み合わされた画像フィルタであってもよい。
【００１３】
生成部１２０は、入力データを処理して出力データとして出力する複数の処理部品の入出力間を接続して組み合わせた少なくとも１つの変換器から、遺伝的処理により新たな変換器を生成する。遺伝的処理については、図４〜６を参照して後述する。
【００１４】
学習用データ記憶部１３０は、学習用データを格納する。学習用データは、学習用入力データと学習用目標データとを含む。一例では、遺伝的処理によって生成すべき変換器は、学習用入力データを学習用目標データに変換する。それぞれの変換器として画像フィルタを用いる場合には、学習用入力データは学習用入力画像であってよく、学習用目標データは学習用目標画像であってよい。例えば、学習用入力画像は、欠陥が含まれる検査対象を撮像した検査対象画像であってもよく、学習用目標画像は、当該検査対象画像から抽出する目標となる当該欠陥の抽出画像であってもよい。
【００１５】
処理部１４０は、生成部１２０から変換器を受信し、学習用データ記憶部１３０から学習用入力データを受信する。続いて、処理部１４０は、それぞれの変換器を使用して学習用入力データを変換して出力データを生成する。
【００１６】
適合度算出部１５０は、それぞれの変換器について、処理部１４０から出力データを受信する。続いて、適合度算出部１５０は、学習用入力データから学習用目標データへの変換に対する適合度を算出する。ここで、適合度は、学習用入力データを学習用目標データへと変換するのに適しているかどうかを表す指標値であり、本実施形態においては適合度の値が高いほど学習用入力データを学習用目標データへと変換するのに適していることを表す。一例では、適合度算出部１５０は、当該適合度として、図５を参照して後述される、処理部１４０によって変換された学習用入力画像の学習用目標画像への類似度を算出する。
【００１７】
選定部１６０は、それぞれの変換器についての適合度および処理部品の数に基づいて、変換器を選定する。一例では、選定部１６０は、それぞれの変換器について、適合度、処理部品の数、および処理負荷の少なくとも１つに基づいて、変換器を選定する。こうすると、選定部１６０は、本実施形態における適合度のより高い変換器、より処理部品の数が少ない変換器、および／またはより処理負荷の小さい変換器を、優先的に選定することができる。
【００１８】
統合部１７０は、新たな変換器において入出力間の接続により連結された２以上の処理部品を統合して、当該２以上の処理部品に相当する処理を行う処理部品に置き換える。ここで、当該２以上の処理部品に相当する処理とは、入力データが与えられると、当該２以上の処理部品が当該入力データを処理することによって得られる出力データと同一または類似の出力データを得る処理である。統合部１７０は、２以上の処理部品を、当該２以上の処理部品による処理を合成した処理をする処理部品に置き換えてもよい。
【００１９】
一例では、統合部１７０は、処理部品の列が繰り返し連結されている繰り返し部分を統合して、処理部品の列による変換を繰り返し数分の強度で行う少なくとも１つの処理部品に置き換える。ここで、処理部品の列とは、１以上の処理部品が連結された構造をいう。こうすると、処理部品の列が繰り返し連結されている場合についても、学習用データ記憶部１３０は、同一または類似の効果をもたらす１つの処理部品の列に置き換えて処理部品の数を減らすことができるので、演算コストが減少する。
【００２０】
処理部品記憶部１８０は、処理部品を格納する。統合部１７０は、処理部品記憶部１８０に格納された処理部品が２以上連結されている場合に、当該同一の２以上の処理部品を、同一の一の処理部品に置き換えてもよい。
【００２１】
処理部品記憶部１８０は、入出力間の接続により連結された同一の２以上の処理部品による変換が、同一の一の処理部品による変換と同じとなる処理部品の識別情報を記憶する。処理部品がフィルタ部品である場合、処理部品記憶部１８０はフィルタ記憶部である。一例では、オブジェクト指向プログラムのクラスから派生する場合に、処理部品記憶部１８０は、同一の一の処理部品の当該クラス名を識別情報として記憶する。一例では、処理部品がファイルに格納されているプログラムで提供される場合に、処理部品記憶部１８０は、当該ファイルのファイル名を識別情報として記憶する。これにより、統合部１７０は、新規に使用される２以上の処理部品を、同一の一の処理部品に置き換えることができるので、演算コストが減少する。
【００２２】
分割部１９０は、複数の処理部品のうちの一の処理部品を２以上の処理部品に分割する。当該一の処理部品は、統合部１７０により２以上の処理部品を統合して置き換えられたものであってもよい。分割部１９０は、処理部品記憶部１８０に格納された処理部品が含まれている場合に、当該処理部品を２以上の処理部品の組に分割してもよい。
【００２３】
一例では、分割部１９０は、少なくとも１つの変換器のうちの一の処理部品を２以上の処理部品に分割することにより、少なくとも１つの変換器を２以上の部分変換器に分割する。続いて、生成部１２０は、２以上の部分変換器のうちの一部の部分変換器を新たな変換器の少なくとも一部とする。これにより、遺伝的処理装置１００は、処理部品の統合によって各世代における変換器の数および各変換器の演算コストを低減しつつ、結合した処理部品等を再び分割して交叉することを可能として、多様な遺伝子的な操作を行うことができる。
【００２４】
図２は、本実施形態に係る処理部品２２を直列に組み合わせた構成の変換器２０の一例を示す。図３は、本実施形態に係る処理部品２２を木構造に組み合わせた構成の変換器２０の一例を示す。変換器２０は、入力データを受け取り、受け取った入力データに対してフィルタ演算処理を施して、出力データを出力する。
【００２５】
変換器２０は、複数の処理部品２２を組み合わせた構成を有する。変換器２０は、図２に示されるように、処理部品２２を直列に組み合わせた構成を有してもよい。また、変換器２０は、図３に示されるように、処理部品２２を木構造に組み合わせた構成を有してもよい。
【００２６】
なお、処理部品２２が木構造に組み合わされた構成の変換器２０は、木構造の末端の処理部品２２に入力データが与えられ、木構造の最上位の処理部品２２から出力データを出力する。また、このような変換器２０は、複数の末端の処理部品２２のそれぞれに、同一の入力データが与えられる。これに代えて、このような変換器２０は、複数の末端の処理部品２２のそれぞれに互いに異なる入力データが与えられてもよい。
【００２７】
複数の処理部品２２のそれぞれは、プログラムモジュールおよび演算式等であってもよい。処理部品２２は、前段に配置された処理部品２２から出力されたデータを受け取り、受け取ったデータに演算を施して後段に配置された処理部品２２に与える。
【００２８】
複数の処理部品２２のそれぞれは、２値化演算、ヒストグラム演算、平滑化演算、エッジ検出演算、モルフォロジ演算及び／又は周波数空間での演算（例えば、ローパスフィルタリング演算およびハイパスフィルタリング演算）等の単項演算をしてもよい。さらに、複数の処理部品２２のそれぞれは、平均演算、差分演算及び／又はファジー演算（例えば論理和演算、論理積演算、代数和、代数積、限界和、限界積、激烈和および激烈積等）等の二項演算をしてもよい。
【００２９】
図４は、本実施形態に係る処理部品２２を直列に組み合わせた構成の変換器２０に対して行われる遺伝子的な操作の一例を示す。
【００３０】
生成部１２０は、２個又はそれ以上の変換器２０に対して、遺伝子的な操作の一例である交叉操作を行って新たな２個又はそれ以上の変換器２０を生成してもよい。生成部１２０は、図４に示されるように、既に生成された少なくとも１つの一の変換器２０Ａの一部の処理部品群２４Ａを、既に生成された他の変換器２０Ｂの少なくとも一部の処理部品群２４Ｂと置換して、新たな変換器２０Ｅおよび２０Ｆを生成してもよい。なお、処理部品群２４は、１又は複数の処理部品２２の組み合わせた部材である。
【００３１】
また、生成部１２０は、一の変換器２０に対して、遺伝的な操作の一例である突然変異操作を行って新たな一の変換器２０を生成してもよい。生成部１２０は、図４に示されるように、既に生成された一の変換器２０Ｃの一部の処理部品群２４Ｃを、ランダムに選択された他の処理部品群２４Ｇに置換して、新たな変換器２０Ｇを生成してもよい。
【００３２】
また、生成部１２０は、現世代の変換器２０をそのまま次世代の変換器２０として残してもよい。生成部１２０は、図４に示されるように、変換器２０Ｄの処理部品２２の構成をそのまま含む次世代の変換器２０Ｈを生成してもよい。
【００３３】
選定部１６０は、生成部１２０により生成された複数の変換器２０に対して生物の自然淘汰をモデル化した手法により１または複数の変換器２０を選択する。選定部１６０は、複数の変換器２０の中の適合度がより高い変換器２０を優先的に選択してもよい。選定部１６０は、複数の変換器２０のそれぞれの適合度に基づき、エリート選択およびルーレット選択といった手法に応じて、変換器２０を選択してもよい。そして、選定部１６０は、選択した変換器２０を次世代へ生存させるべく当該変換器２０を変換器記憶部１１０内に保存し、選択されなかった変換器２０を死滅させるべく変換器記憶部１１０内から削除する。
【００３４】
図５は、本実施形態に係る変換器２０が画像フィルタである場合の、当該変換器２０の適合度を表わすパラメータの一例である類似度の算出方法の一例を示す。本実施形態において、適合度算出部１５０は、当該変換器２０により入力画像を変換させることにより生成された出力画像と、目標画像とがどれだけ類似しているかを表わす類似度を算出する。この類似度は、変換器２０の適合度を表わすパラメータの一例であって、値がより大きいほど、当該出力画像を生成した変換器２０がより適切であることを示す評価値または指標として用いられる。
【００３５】
適合度算出部１５０は、出力画像の各領域の値と目標画像の対応する各領域の値とを比較した比較値を算出し、領域毎の比較値に対して重みデータにより指定される重みを乗じる。そして、適合度算出部１５０は、重みが乗じられた領域毎の比較値を全領域について平均または合計した値を算出し、算出した値を当該出力画像の類似度として出力する。
【００３６】
適合度算出部１５０は、出力画像のピクセル毎の輝度値と、目標画像の対応するピクセルの輝度値との差分または比率を算出してもよい。そして、適合度算出部１５０は、算出したピクセル毎の差分または比率のそれぞれに、重みデータにより指定される対応する重みを乗じ、重みが乗じられたピクセル毎の差分または比率を合計または平均して、類似度を算出してもよい。
【００３７】
例えば、重みデータが重み画像により表わされている場合、適合度算出部１５０は、下記式（１）に示される演算をして、類似度を算出してよい。なお、この場合において、出力画像、目標画像および重み画像のサイズは、同一とされる。
【００３８】
【数１】
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【００３９】
式（１）において、ｆは、類似度を表わす。Ｙｍａｘは、輝度の最大値を表わす。
【００４０】
また、ｘは、画像の水平方向のピクセル位置を示す変数である。ｙは、画像の垂直方向のピクセル位置を示す変数である。ｘｍａｘは、画像の水平方向のピクセル数を示す定数である。ｙｍａｘは、画像の垂直方向のピクセル数を示す定数である。
【００４１】
Ｉｗｅｉｇｈｔ（ｘ，ｙ）は、重み画像における（ｘ，ｙ）位置のピクセルの輝度値を表わす。Ｉｔａｒｇｅｔ（ｘ，ｙ）は、目標画像における（ｘ，ｙ）位置のピクセルの輝度値を表わす。Ｉｆｉｌｔｅｒ（ｘ，ｙ）は、出力画像における（ｘ，ｙ）位置のピクセルの輝度値を表わす。
【００４２】
すなわち、式（１）の中カッコ内の分子部分に示されるように、適合度算出部１５０は、目標画像の輝度値から出力画像の輝度値の差の絶対値に対して重み画像の輝度値を乗じた重み付き差分値を、画面内の全てのピクセル毎に算出し、算出した重み付き差分値を全ピクセルについて合計した合計重み付け差分値を算出する。さらに、式（１）の中カッコ内の分母部分に示されるように、適合度算出部１５０は、重み画像の輝度値を全ピクセルについて合計した合計重みを算出する。さらに、適合度算出部１５０は、合計重み付け差分値を合計重みで除算した除算値（式（１）の中カッコ内）に、輝度値の最大値の逆数（１／Ｙｍａｘ）を乗じて正規化値（式（１）の２番目の項）を算出する。そして、適合度算出部１５０は、１から、正規化値を減じた値を、類似度ｆとして算出する。このようにして、適合度算出部１５０は、出力画像と目標画像との差分を領域毎に重み付けして類似度を算出することができる。
【００４３】
図６は、本実施形態に係る遺伝的処理装置１００の処理フローを示す。遺伝的処理装置１００は、ステップＳ６１０〜ステップＳ６７０の各処理を、複数回（例えば複数世代）繰返して実行する（Ｓ６１０、Ｓ６７０）。
【００４４】
まず、遺伝的処理装置１００は、与えられた学習用入力データを学習用目標データに変換する変換器２０を生成するための初期の変換器２０として、ランダムに生成したまたは既に生成した変換器２０を、予め変換器記憶部１１０に格納しておく。
【００４５】
各世代において、まず、生成部１２０は、前世代から残存した複数の変換器２０に対して、交叉操作および突然変異操作等の遺伝的な操作を行って、新たな複数の変換器２０を生成する（Ｓ６２０）。なお、生成部１２０は、例えば、最初の世代においては、予め変換器記憶部１１０に格納された変換器２０に対して遺伝的な操作を行って新たな複数の変換器２０を生成してもよい。
【００４６】
続いて、処理部１４０は、前世代から残存した複数の変換器２０およびステップＳ１２で新たに生成された複数の変換器２０のそれぞれにより、学習用入力データを変換して出力データを生成する（Ｓ６３０）。これにより、処理部１４０は、複数の変換器２０に対応した複数の出力データを生成することができる。
【００４７】
続いて、適合度算出部１５０は、複数の出力データのそれぞれと学習目標データとの適合度を算出し、選定部１６０は、適合度がより高い出力データに対応する複数の変換器２０を選定する（Ｓ６４０）。なお、選定部１６０は、最後の世代においては、適合度の最も高い１個の出力データに対応する１個の変換器２０を選択してもよい。
【００４８】
続いて、選定部１６０は、ステップＳ６５０において選択された１または複数の変換器２０を次世代に残存させ、ステップＳ６４０において選択されなかった出力画像を生成した変換器２０を削除する（Ｓ６５０）。
【００４９】
続いて、統合部１７０は、ステップＳ６５０において選択された１または複数の変換器２０内で、処理部品２２の入出力間の接続により連結された同一の２以上の処理部品２２を統合する。統合する処理部品２２の数分の強度で変換を行う処理部品２２に置き換える（Ｓ６６０）。ステップＳ６６０において、処理部品２２がフィルタ部品である場合、例えば、統合部１７０は、連結されているｎ個の膨張・収縮フィルタを、ｎ倍膨張・収縮フィルタに置き換えてもよい。また、例えば、ステップＳ６６０において、ぼかしフィルタ、メディアンフィルタ、平均フィルタ、ヒストグラム伸張・圧縮フィルタ等がｎ個連結されている場合に、当該ｎ個のフィルタをｎ倍の強度を行うフィルタに置き換えてもよい。こうすると、統合部１７０は、入力データに対して、同一の処理部品２２を同一または類似の効果をもたらす一の処理部品２２に置き換えて処理部品２２の数を減らすことができるので、演算コストが減少する。
【００５０】
統合部１７０は、ステップＳ６５０において選択された１または複数の変換器２０内で、処理部品２２の入出力間の接続により連結された２以上の処理部品２２を統合して、連結された２以上の処理部品２２のそれぞれを表現する変換行列の積行列を変換行列とする処理部品２２に置き換えてもよい。こうすると、実際に変換器２０が使用される場合において、統合後の処理部品２２は、入力ベクトルデータに対して、２回以上の変換行列を乗算する代わりに積行列である変換行列を１回乗算するので、演算コストが減少する。
【００５１】
統合部１７０は、入出力間の接続により連結された同一の２以上の処理部品２２による変換が、同一の一の処理部品２２による変換と同じとなる場合に、当該同一の２以上の処理部品２２を、同一の一の処理部品２２に置き換えてもよい。そのような処理部品２２としては、例えば、与えられた画像データの各領域に対して、暗領域に０を、明領域に２５５を割り当てる２値化処理部品、数値化された入力データの各数値に絶対値を割り当てる処理部品、べき等行列を変換行列とする処理部品等が挙げられる。こうすると、統合部１７０は、２以上の処理部品２２を一の処理部品２２に置き換えて処理部品２２の数を減らすことができるので、演算コストが減少する。
【００５２】
続いて、分割部１９０は、統合部１７０により２以上の処理部品２２を統合して置き換えられた一の処理部品２２を、２以上の処理部品２２の組に分割する（Ｓ６６５）。例えば、処理部品２２がフィルタ部品である場合は、分割部１９０は、統合フィルタ部品を、合わせて統合フィルタ部品と同じ変換を行う少なくとも２つのフィルタ部品の組に分割する。ここで、統合フィルタ部品とは、統合部１７０によって置き換えられたフィルタ部品のことであり、例えば、画素数の加算によって統合されたメディアンフィルタ、画素数の加算によって統合された最大・最小輝度採用（Ａｄｏｐｔｉｏｎ）フィルタ、乗数の積によって合成された乗算フィルタ、および閾値の大きい／小さいほうを選択することによって合成された最大値化／最小値化フィルタ、または２値化フィルタであってもよい。また、分割部１９０は、ｎ倍の強度を有する、ぼかしフィルタ、メディアンフィルタ、平均フィルタ、ヒストグラム伸張・圧縮フィルタ等の統合フィルタ部品を、ｎ＝ａ＋ｂとして、ａ倍およびｂ倍の強度を有する同じ変換を行うフィルタ部品の合成に置き換えてもよい。
【００５３】
ここで、分割部１９０は、統合フィルタ部品を選択的に分割してもよい。例えば、分割部１９０は、数世代ごとに統合フィルタ部品を分割してもよく、特定の種類の統合フィルタ部品のみを分割してもよい。
【００５４】
また、生成部１２０が複数の変換器２０を交叉させることを目的として生成部１２０が処理部品２２を分割する場合に、生成部１２０は、分割部１９０に当該処理部品２２の分割を指示してもよい。これにより、分割部１９０は、生成部１２０が多様な遺伝子的な処理を行うのに適した分割をすることができる。
【００５５】
遺伝的処理装置１００は、ステップＳ６２０〜Ｓ６６５の処理を複数の世代（例えば数十世代または数百世代）繰返して実行し、第Ｎ世代（Ｎは２以上の整数）まで処理を実行した後に、当該フローを抜ける（Ｓ６７０）。こうすると、遺伝的処理装置１００は、学習用入力データを学習用目標データへ変換するのに適した変換器２０を、進化的計算を用いて生成することができる。
【００５６】
なお、図６に示される一実施形態では、統合部１７０が段階Ｓ６５０および段階Ｓ６６５の間で同一の２以上の処理部品２２または処理部品２２の列を同一の一の処理部品２２または処理部品２２の列に置き換えている。しかしながら、統合部１７０は、いずれの段階で同一の２以上の処理部品２２または処理部品２２の列を同一の一の処理部品２２または処理部品２２の列に置き換えてもよい。
【００５７】
一例では、生成部１２０は、同一の処理部品２２の列が繰り返し連結された構造を有する変換器２０から、当該処理部品２２の列の繰り返し回数を変更した他の変換器２０を更に生成する。一例では、生成部１２０は、変換器２０が、同一の処理部品２２の列が繰り返し連結された構造を有する場合に、変換器２０を使用するユーザからの指定に応じて、当該処理部品２２の列の繰り返し回数を変換する変換器２０を生成する（Ｓ６８０、Ｓ６９０）。こうすると、特定の変換器２０が有する処理部品２２の効果をユーザが増加または減少させたい場合に、ユーザからの指示に応じて、生成部１２０は、当該処理部品２２の列の繰り返し回数を変換することができる。
【００５８】
図７は、図６のステップＳ６４０における遺伝的処理装置１００の処理フローの一例を示す。遺伝的処理装置１００は、図６に示されるステップＳ６４０において、以下の処理を実行する。
【００５９】
まず、処理部１４０は、変換器記憶部１１０に格納された複数の変換器２０のそれぞれにより生成された複数の出力データのそれぞれ毎に、以下のステップＳ７２０の処理を実行する（Ｓ７１０、Ｓ７３０）。ステップＳ７２０において、適合度算出部１５０は、当該出力データと学習目標データとの適合度を算出する。適合度算出部１５０は、複数の出力データの全てについて処理を終えると、処理をステップＳ７４０に進める（Ｓ７３０）。
【００６０】
続いて、選定部１６０は、複数の出力データのそれぞれの適合度に基づき、複数の出力データの中から学習用目標データにより近い出力データを選定する（Ｓ７４０）。選定部１６０は、複数の変換器２０により変換された複数の出力データのうち、適合度がより高い出力データを優先的に選定してもよい。選定部１６０は、適合度が基準適合度より高い出力データを選定してもよい。また、選定部１６０は、適合度が上位から予め定められた範囲の出力データを選定してもよい。また、選定部１６０は、適合度がより高い出力データがより高い確率で選択されるように設定がされている条件下で、ランダムに出力データを選定してもよい。
【００６１】
続いて、選定部１６０は、選定部１６０により選定された出力データを生成する変換器２０を、学習用入力データを学習用目標データにより適合するデータに変換する変換器２０として選択する（Ｓ７５０）。このステップＳ７５０の処理を終えると、遺伝的処理装置１００は、当該フローを終了する。
【００６２】
図８は、本実施形態に係る同一の処理部品が繰り返し連結された変換器８１０および繰り返し回数が変更された変換器８２０、８３０を示す図である。変換器８１０内で、黒丸で示された同一の処理部品が、８１４Ａおよび８１４Ｂとして繰り返し連結されている。統合部１７０が変換器８１０内の同一の処理部品を統合すると、変換器８１０は変換器８２０に変換される。変換器８２０内では、処理部品８１４Ａおよび８１４Ｂが、強度の変更された処理部品８１４Ｃに統合されている。また、変換器８１０内の処理部品８１２、処理部品８１６、および処理部品８１８は変更されていない。
【００６３】
続いて、分割部１９０が変換器８２０内の処理部品８１４Ｃを分割すると、変換器８２０は変換器８３０に変換される。変換器８３０内では、処理部品８１４Ｃが、強度の変更された処理部品８１４Ｄ、８１４Ｅ、および８１４Ｆに分割されている。ここで、分割部１９０は、統合部１７０によって統合された処理部品の全てを分割してもよく、または、一部を分割してもよい。
【００６４】
図９は、本実施形態に係る同一の処理部品の列が繰り返し連結された変換器９１０および繰り返し回数が変更された変換器９２０を示す図である。変換器９１０内で、同一の処理部品の列が９１２Ａおよび９１２Ｂとして繰り返し連結されている。統合部１７０が変換器９１０内の当該処理部品の列９１２Ａおよび９１２Ｂを統合すると、変換器９１０は、変換器９２０に変換される。変換器９２０内では、処理部品の列９１２Ａおよび９１２Ｂが同一の処理部品の列９１２Ｃに統合されている。続いて、分割部１９０が変換器９２０内の処理部品の列９１２Ｃを処理部品の列９１２Ａおよび９１２Ｂに分割すると、変換器９２０は、変換器９１０に変換される。
【００６５】
図１０は、本発明の実施形態に係るコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＤＶＤドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部とを備える。
【００６６】
ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０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。グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００６７】
入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、ネットワークを介して他の装置と通信する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ２０６０は、ＤＶＤ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。
【００６８】
また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続すると共に、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。
【００６９】
ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＤＶＤ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。
【００７０】
コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を第１実施形態に係る遺伝的処理装置１００として機能させるプログラムは、変換器記憶モジュール、生成モジュール、学習用データ記憶モジュール、処理モジュール、適合度算出モジュール、選定モジュール、統合モジュール、処理部品記憶モジュール、および分割モジュールとを備える。これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、変換器記憶部１１０、生成部１２０、学習用データ記憶部１３０、処理部１４０、適合度算出部１５０、選定部１６０、統合部１７０、処理部品記憶部１８０、および分割部１９０としてそれぞれ機能させる。
【００７１】
これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である変換器記憶部１１０、生成部１２０、学習用データ記憶部１３０、処理部１４０、適合度算出部１５０、選定部１６０、統合部１７０、処理部品記憶部１８０、および分割部１９０として機能する。そして、これらの具体的手段によって、第１実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の遺伝的処理装置１００が構築される。
【００７２】
一例では、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、又はＤＶＤ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。
【００７３】
また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＤＶＤドライブ２０６０（ＤＶＤ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０および外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。
【００７４】
また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。
【００７５】
また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。
【００７６】
以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＤＶＤ２０９５の他に、ＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。
【００７７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７８】
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。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。
【符号の説明】
【００７９】
２０  変換器、２２  処理部品、２４  処理部品群、１００  遺伝的処理装置、１１０  変換器記憶部、１２０  生成部、１３０  学習用データ記憶部、１４０  処理部、１５０  適合度算出部、１６０  選定部、１７０  統合部、１８０  処理部品記憶部、１９０  分割部、８１０  変換器、８１２  処理部品、８１４  処理部品、８１４Ａ  処理部品、８１４Ｂ  処理部品、８１６  処理部品、８１８  処理部品、８２０  変換器、９１０  変換器、９１２  処理部品の列、９２０  変換器、１９００  コンピュータ、２０００  ＣＰＵ、２０１０  ＲＯＭ、２０２０  ＲＡＭ、２０３０  通信インターフェイス、２０４０  ハードディスクドライブ、２０５０  フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０  ＤＶＤドライブ、２０７０  入出力チップ、２０７５  グラフィック・コントローラ、２０８０  表示装置、２０８２  ホスト・コントローラ、２０８４  入出力コントローラ、２０９０  フレキシブルディスク、２０９５  ＤＶＤ
【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】
2010262407.tif 000010
【図８】
2010262407.tif 000011
【図９】
2010262407.tif 000012
【図１０】
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