【手続補正書】
【提出日】平成17年3月30日(2005.3.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】データ変換装置およびデータ変換方法、学習装置および学習方法、並びにプログラムおよび記録媒体
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のデータを第２のデータに変換するデータ変換装置であって、
注目している前記第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成手段と、
学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データと、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データに対して、前記第１の学習用データから生成される前記予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、前記注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて、前記注目データを求める演算手段と
を備えることを特徴とするデータ変換装置。
【請求項２】
前記演算手段は、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データを求める
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項３】
前記第２のデータは、前記第１のデータよりも高品質のデータである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項４】
前記１以上のクラスごとのタップ係数を記憶するタップ係数記憶手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項５】
複数の特性の重み付けをそれぞれ行いながら前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を学習することにより得られた、前記複数の特性の重み付けそれぞれに対応するタップ係数から、所定の特性の重み付けに対応するタップ係数を選択するタップ係数選択手段をさらに備え、
前記タップ係数取得手段は、前記タップ係数選択手段によって選択された所定の特性の重み付けに対応するタップ係数から、前記注目データのクラスのタップ係数を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項６】
ユーザによって操作される操作手段をさらに備え、
前記タップ係数選択手段は、前記操作手段の操作にしたがった特性の重み付けに対応するタップ係数を選択する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ変換装置。
【請求項７】
前記タップ係数の元となる係数種データから、前記タップ係数を生成するタップ係数生成手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項８】
前記タップ係数の元となる係数種データを記憶する係数種記憶手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項７に記載のデータ変換装置。
【請求項９】
前記タップ係数生成手段は、前記係数種データと、前記重み付けの特性を表すパラメータとを用いて、そのパラメータが表す特性の重み付けに対応するタップ係数を生成する
ことを特徴とする請求項７に記載のデータ変換装置。
【請求項１０】
前記パラメータを入力する入力手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項９に記載のデータ変換装置。
【請求項１１】
前記第１と第２のデータは、それぞれ、第１と第２の画像データである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項１２】
前記アクティビティは、前記予測タップのダイナミックレンジの大きさである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ変換装置。
【請求項１３】
第１のデータを第２のデータに変換するデータ変換方法であって、
注目している前記第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、
学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データと、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データに対して、前記第１の学習用データから生成される前記予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、前記注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて、前記注目データを求める演算ステップと
を備えることを特徴とするデータ変換方法。
【請求項１４】
第１のデータを第２のデータに変換するデータ変換処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
注目している前記第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、
学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データと、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データに対して、前記第１の学習用データから生成される前記予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、前記注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて、前記注目データを求める演算ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
第１のデータを第２のデータに変換するデータ変換処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
注目している前記第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、
学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データと、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データに対して、前記第１の学習用データから生成される前記予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、前記注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて、前記注目データを求める演算ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１６】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数を学習する学習装置であって、
前記タップ係数の学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成手段と、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める学習手段と、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出手段と、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習手段における重み付けを制御する重み付け制御手段と
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項１７】
前記学習手段は、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により前記注目データを求めるためのタップ係数を学習する
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項１８】
前記第２のデータは、前記第１のデータよりも高品質のデータである
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項１９】
前記重み付け制御手段は、複数の特性の重み付けそれぞれにしたがい、前記予測タップのアクティビティに基づいて、前記注目データと予測タップに対する重み付けを制御し、
前記学習手段は、前記注目データと予測タップに対して、前記複数の特性の重み付けをそれぞれ行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記複数の特性の重み付けそれぞれ対応する、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２０】
前記第１と第２のデータは、画像データである
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２１】
前記アクティビティは、前記予測タップのダイナミックレンジの大きさである
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２２】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数を学習する学習方法であって、
前記タップ係数の学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えることを特徴とする学習方法。
【請求項２３】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
前記タップ係数の学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記タップ係数の学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項２５】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数の元となる係数種データを学習する学習装置であって、
前記係数種データの学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成手段と、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記係数種データを求める学習手段と、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出手段と、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習手段における重み付けを制御する重み付け制御手段と
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項２６】
前記学習手段は、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により前記注目データを求めるためのタップ係数の元となる係数種データを学習する
ことを特徴とする請求項２５に記載の学習装置。
【請求項２７】
前記第２のデータは、前記第１のデータよりも高品質のデータである
ことを特徴とする請求項２５に記載の学習装置。
【請求項２８】
前記重み付けの特性を表すパラメータを生成するパラメータ生成手段をさらに備え、
前記重み付け制御手段は、前記パラメータが表す特性の重み付けにしたがい、前記予測タップのアクティビティに基づいて、前記注目データと予測タップに対する重み付けを制御し、
前記学習手段は、
前記注目データと予測タップに対して、複数の前記パラメータが表す特性の重み付けをそれぞれ行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記複数のパラメータが表す特性の重み付けそれぞれ対応する、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数を求める第１の学習手段と、
前記複数のパラメータが表す特性の重み付けそれぞれに対応する、前記１以上のクラスごとの前記タップ係数と、前記複数のパラメータとの関係を学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記係数種データを求める第２の学習手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２５に記載の学習装置。
【請求項２９】
前記第１と第２のデータは、画像データである
ことを特徴とする請求項２５に記載の学習装置。
【請求項３０】
前記アクティビティは、前記予測タップのダイナミックレンジの大きさである
ことを特徴とする請求項２５に記載の学習装置。
【請求項３１】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数の元となる係数種データを学習する学習方法であって、
前記係数種データの学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記係数種データを求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えることを特徴とする学習方法。
【請求項３２】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数の元となる係数種データを学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
前記係数種データの学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記係数種データを求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項３３】
第１のデータを第２のデータに変換するときに用いられるタップ係数の元となる係数種データを学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記係数種データの学習に用いるための、前記第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記学習に用いるための、前記第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、
前記注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、前記第２の学習用データと前記第１の学習用データとの関係を、前記１以上のクラスごとに学習することにより、前記１以上のクラスごとの前記係数種データを求める学習ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、
前記注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、前記学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６２】
【課題を解決するための手段】
本発明のデータ変換装置は、注目している第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、第１のデータから生成するクラスタップ生成手段と、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類手段と、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１のデータから生成する予測タップ生成手段と、学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データと、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、第２の学習用データと第１の学習用データに対して、第１の学習用データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、注目データのクラスのタップ係数と、予測タップとを用いて、注目データを求める演算手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６３】
本発明のデータ変換方法は、注目している第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データと、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、第２の学習用データと第１の学習用データに対して、第１の学習用データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、注目データのクラスのタップ係数と、予測タップとを用いて、注目データを求める演算ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
本発明の第１のプログラムは、注目している第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データと、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、第２の学習用データと第１の学習用データに対して、第１の学習用データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、注目データのクラスのタップ係数と、予測タップとを用いて、注目データを求める演算ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
本発明の第１の記録媒体は、注目している第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、第１のデータから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１のデータから生成する予測タップ生成ステップと、学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データと、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、第２の学習用データと第１の学習用データに対して、第１の学習用データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、注目データのクラスのタップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、注目データのクラスのタップ係数と、予測タップとを用いて、注目データを求める演算ステップとを備えるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
本発明の第１の学習装置は、タップ係数の学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成手段と、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類手段と、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成手段と、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとのタップ係数を求める学習手段と、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出手段と、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習手段における重み付けを制御する重み付け制御手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
本発明の第１の学習方法は、タップ係数の学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとのタップ係数を求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
本発明の第２のプログラムは、タップ係数の学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとのタップ係数を求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
本発明の第２の記録媒体は、タップ係数の学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとのタップ係数を求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７０】
本発明の第２の学習装置は、係数種データの学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成手段と、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類手段と、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成手段と、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとの係数種データを求める学習手段と、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出手段と、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習手段における重み付けを制御する重み付け制御手段とを備えることを特徴とする。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７１】
本発明の第２の学習方法は、係数種データの学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとの係数種データを求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７２】
本発明の第３のプログラムは、係数種データの学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとの係数種データを求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えることを特徴とする。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
本発明の第３の記録媒体は、係数種データの学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成するクラスタップ生成ステップと、クラスタップに基づいて、注目データをクラス分類するクラス分類ステップと、注目データを求めるのに用いる予測タップを、第１の学習用データから生成する予測タップ生成ステップと、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとの係数種データを求める学習ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティを求めるアクティビティ検出ステップと、注目データについて得られた予測タップのアクティビティに基づいて、その注目データと予測タップに対する、学習ステップにおける重み付けを制御する重み付け制御ステップとを備えるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
本発明のデータ変換装置およびデータ変換方法、並びに第１のプログラムおよび第１の記録媒体においては、注目している第２のデータである注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップと、注目データを求めるのに用いる予測タップが、第１のデータから生成され、クラスタップに基づいて、注目データがクラス分類される。さらに、学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データと、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データとを用い、その第２の学習用データと第１の学習用データに対して、第１の学習用データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数から、注目データのクラスのタップ係数が取得され、そのタップ係数と、予測タップとを用いて、注目データが求められる。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
本発明の第１の学習装置および第１の学習方法、並びに第２のプログラムおよび第２の記録媒体においては、タップ係数の学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップと、注目データを求めるのに用いる予測タップが、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成され、クラスタップに基づいて、注目データがクラス分類される。さらに、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとのタップ係数が求められる。一方、注目データについて得られた予測タップのアクティビティが求められ、そのアクティビティに基づいて、注目データと予測タップに対する重み付けが制御される。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
本発明の第２の学習装置および第２の学習方法、並びに第３のプログラムおよび第３の記録媒体においては、係数種データの学習に用いるための、第２のデータに対応する第２の学習用データのうちの注目している注目データを１以上のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップと、注目データを求めるのに用いる予測タップが、学習に用いるための、第１のデータに対応する第１の学習用データから生成され、クラスタップに基づいて、注目データがクラス分類される。さらに、注目データと予測タップに対して所定の重み付けを行いながら、第２の学習用データと第１の学習用データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより、１以上のクラスごとの係数種データが求められる。一方、注目データについて得られた予測タップのアクティビティが求められ、そのアクティビティに基づいて、注目データと予測タップに対する重み付けが制御される。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
予測タップ生成回路３は、予測演算回路６において注目画素（の予測値）を求めるのに用いる予測タップを、フレームメモリ１に記憶されたＳＤ画像から生成し、予測演算回路６に供給する。即ち、予測タップ生成回路３は、例えば、注目画素の位置から空間的または時間的に近い位置にある複数のＳＤ画素を、フレームメモリ１に記憶されたＳＤ画像から抽出することにより予測タップとし、予測演算回路６に供給する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】
係数RAM５は、学習の教師となるＨＤ画像データである教師データ（第２の学習用データ）と、学習の生徒となるＳＤ画像データある生徒データ（第１の学習用データ）とを用い、その教師データと生徒データに対して、生徒データから生成される予測タップのアクティビティに基づく重み付けを行いながら、教師データと生徒データとの関係を、１以上のクラスごとに学習することにより得られたタップ係数を記憶している。そして、係数RAM５は、クラス分類回路４からクラスコードが供給されると、そのクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数を読み出すことにより、注目画素のクラスのタップ係数を取得し、予測演算回路６に供給する。なお、タップ係数の学習方法についての詳細は、後述する。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
予測演算回路６は、係数RAM５から供給される、注目画素のクラスについてのタップ係数ｗ1，ｗ2，・・・と、予測タップ生成回路３からの予測タップ（を構成する各ＳＤ画素の画素値）ｘ1，ｘ2，・・・とを用いて、式（１）に示した演算を行うことにより、注目画素ｙ（の予測値）を求め、これを、ぼけを改善したＨＤ画素の画素値として出力する。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
その後、ステップＳ５に進み、予測演算回路６は、予測タップ生成回路３からの予測タップと、係数RAM５からのタップ係数とを用いて、式（１）に示した演算を行い、注目画素であるＨＤ画素ｙ（の予測値）を求め、ステップＳ６に進む。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
次に、図４は、図２の係数RAM５に記憶させるクラスごとのタップ係数を求める学習を行う学習装置の一実施の形態の構成例を示している。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
即ち、学習対生成回路６２は、学習用データベース６１に記憶された学習用の画像データを読み出し、その学習用の画像データであるＨＤ画像データを、例えば、そのまま教師データとする。ここで、図２の画像処理装置で得られるＨＤ画像は、図４の学習装置で教師データとして用いられるＨＤ画像データの画質に対応したものとなる。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１６】
加算回路８１には、予測タップ生成回路６５から、新たな注目画素ｙk+1の予測タップｘn,k+1が供給されるとともに、重み制御回路７１から、新たな注目画素ｙk+1と予測タップｘn,k+1に対する重みｈk+1を表す重み情報が供給される。また、メモリ８３は、前回、注目画素ｙkとされた教師データについて求められた式（２０）における左辺の行列のコンポーネント（Σｘn,kｘn',kｈk）を記憶している。そして、メモリ８３には、クラス分類回路６６が出力する、新たな注目画素ｙk+1のクラスコードが供給されるようになっており、メモリ８３は、そのクラスコードに対応する、式（２０）における左辺の行列のコンポーネント（Σｘn,kｘn',kｈk）を読み出し、加算回路８１に供給する。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１８】
一方、加算回路８２にも、予測タップ生成回路６５から、新たな注目画素ｙk+1の予測タップｘn,k+1が供給されるとともに、重み制御回路７１から、新たな注目画素ｙk+1と予測タップｘn,k+1に対する重みｈk+1を表す重み情報が供給される。また、メモリ８４は、前回、注目画素ｙkとされた教師データについて求められた式（２０）における右辺のベクトルのコンポーネントΣｘn,kｙkｈkを記憶している。そして、メモリ８４にも、クラス分類回路６６が出力する、新たな注目画素ｙk+1のクラスコードが供給されるようになっており、メモリ８４は、そのクラスコードに対応する、式（２０）における右辺のベクトルのコンポーネントΣｘn,kｙkｈkを読み出し、加算回路８２に供給する。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２８】
図６においては、図６Ａ乃至図６Ｆの６つの重み付け特性を示してある。図６Ａ乃至図６Ｃの重み付け特性は、いずれも、ステップ関数状の重みになっており、ダイナミックレンジが０乃至１２７の場合の重みが１より大で、ダイナミックレンジが１２８乃至２５５の場合の重みが１になっている。但し、図６Ａの重み付け特性は、ダイナミックレンジが０乃至１２７の場合の重みと、ダイナミックレンジが１２８乃至２５５の場合の重みとの差が大になっており、図６Ｂの重み付け特性は、ダイナミックレンジが０乃至１２７の場合の重みと、ダイナミックレンジが１２８乃至２５５の場合の重みとの差が中になっている。また、図６Ｃの重み付け特性は、ダイナミックレンジが０乃至１２７の場合の重みと、ダイナミックレンジが１２８乃至２５５の場合の重みとの差が小になっている。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
次に、図７のフローチャートを参照して、図４の学習装置において行われる、クラスごとのタップ係数を求める学習処理について説明する。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４８】
また、上述の場合には、重み制御回路７１において、足し込み回路６７で求められる式（２０）の重みｈkを制御することにより、注目画素と予測タップに対する重み付けを行うようにしたが、その他、重み制御回路７１では、式（８）において、注目画素と予測タップを足し込む回数を制御することにより、実質的に式（２０）の重みｈkを制御する場合と同様の、注目画素と予測タップに対する重み付けを行うようにすることが可能である。後述する図１０の重み制御回路７１Ａ乃至７１Ｃや、図１４の重み制御回路１２６においても、同様である。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４９】
上述したように、図４の学習装置においては、教師データと生徒データに対して、生徒データから生成される予測タップのダイナミックレンジに基づく重み付けを行いながら、教師データと生徒データとの関係を、クラスごとに学習することにより、クラスごとのタップ係数を求めるようにしたので、予測タップのダイナミックレンジの全体に亘って、予測精度を高くするタップ係数を得ることができ、さらに、図２の画像処理装置において、そのようなタップ係数を用いて、ＳＤ画像データをＨＤ画像データに変換することにより、前述のＤＲマスキング効果が、予測タップのダイナミックレンジの全体に亘って、例えば同じ程度働いた、定性的に高画質の画像データ（S/N(Signal to Noise ratio)が高いという定量的に高画質である画像データであるとは限らないが、ユーザから見た、いわゆる見た目が良い画像データ）を、ユーザに提供することができる。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５２】
３つのタップ係数メモリ１０１Ａ乃至１０１Ｃには、クラスごとのタップ係数が記憶されている。但し、タップ係数メモリ１０１Ａ乃至１０１Ｃに記憶されているタップ係数それぞれは、例えば、図４の学習装置において、異なる３種類の特性の重み付けをそれぞれ行いながら教師データと生徒データとの関係を学習することにより得られた、３種類の特性の重み付けそれぞれに対応するタップ係数となっている。即ち、タップ係数メモリ１０１Ａ乃至１０１Ｃに記憶されているタップ係数それぞれは、図４の学習装置において、重み制御回路７１に、異なる３種類の重み付け特性を記憶させて学習を行うことにより得られたものとなっている。
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０８】
即ち、ステップＳ６５では、クラスタップ生成回路２は、まだ求めていないＨＤ画素のうちの１つを注目画素として選択し、ステップＳ６６に進む。ステップＳ６６では、クラスタップ生成回路２と予測タップ生成回路３は、注目画素について、クラスタップと予測タップをそれぞれ生成し、クラスタップをクラス分類回路４に、予測タップを予測演算回路６にそれぞれ供給する。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４２】
次に、図１４は、式（３１）の正規方程式をたてて解くことにより係数種データβn,mを求める学習を行う学習装置の一実施の形態の構成例を示している。なお、図中、図４における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。即ち、図１４の学習装置は、足し込み回路６７、タップ係数演算回路６８、およびタップ係数メモリ６９に代えて、足し込み回路１２１、タップ係数演算回路１２２、足し込み回路１２３、係数種演算回路１２４、および係数種データメモリ１２５が設けられているとともに、重み制御回路７１に代えて、重み制御回路１２６が設けられ、さらに、パラメータ生成回路１２７が新たに設けられている他は、図４における場合と同様に構成されている。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２６０】
ここで、重み制御回路１２６に記憶させる複数種類の重み付け特性としては、例えば、図６Ａ乃至図６Ｃに示したような、２値の重みを取り得るステップ状の関数であって、その２値の重みのうちのいずれか一方または両方が、パラメータｚの値に対応して大きくなっていく、あるいは小さくなっていく関数を採用することができる。また、複数種類の重み付け特性としては、図６Ａ乃至図６Ｃに示したようなステップ状の関数であって、２値の重みの切り換えが行われるダイナミックレンジの閾値が、パラメータｚの値に対応して変化する関数を採用することもできる。さらに、複数種類の重み付け特性としては、例えば、図６Ｄ乃至図６Ｆに示したような、重みが、ダイナミックレンジに応じて滑らかに変化する関数であって、その関数の形状（変化の仕方）が、パラメータｚの値に対応して変化する関数を採用することもできる。