(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定結果が付与された画像から全ての色を抽出し、抽出した色を量子化してインデックスカラーに置換することで、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補を生成する画像特徴候補生成部と、
前記判定結果が付与された画像と、前記画像特徴候補生成部により生成された前記画像特徴候補とを用いた多カーネル学習手法によって、前記画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定するとともに、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低い判定基準を前記画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する判定基準生成部と、
前記判定基準生成部によって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を前記画像特徴として特定する特定部と
を有し、
前記判定基準生成部は、前記画像に含まれる色及び模様それぞれの出現頻度、又は、前記画像に出現する全ての色又は模様に対する所定の色又は模様それぞれの相対頻度を前記画像特徴候補として用い、当該画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を生成することを特徴とする判定基準生成装置。
【請求項２】
前記判定基準生成部は、前記判定対象物の画像に含まれる色及び模様の出現頻度を対数に変換した値を前記画像特徴候補として用いることを特徴とする請求項１に記載の判定基準生成装置。
【請求項３】
前記判定基準生成部は、前記画像に出現する全ての色又は模様の出現頻度を対数に変換した値において所定の色又は模様の相対頻度を算出し、算出した相対頻度を前記画像特徴候補として用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の判定基準生成装置。
【請求項４】
前記判定基準生成部は、所定の色又は模様に対して算出した相対頻度を積算した相関値を算出し、算出した相関値を前記画像特徴候補として用いることを特徴とする請求項３に記載の判定基準生成装置。
【請求項５】
判定結果が付与された画像から全ての色を抽出し、抽出した色を量子化してインデックスカラーに置換することで、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補を生成する画像特徴候補生成ステップと、
前記判定結果が付与された画像と、前記画像特徴候補生成ステップにより生成された前記画像特徴候補とを用いた多カーネル学習手法によって、前記画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定するとともに、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低い判定基準を前記画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する判定基準生成ステップと、
前記判定基準生成ステップによって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を前記画像特徴として特定する特定ステップと、
を含み、
前記判定基準生成ステップは、前記画像に含まれる色及び模様それぞれの出現頻度、又は、前記画像に出現する全ての色又は模様に対する所定の色又は模様それぞれの相対頻度を前記画像特徴候補として用い、当該画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を生成することを特徴とする判定基準生成方法。
【請求項６】
判定結果が付与された画像から全ての色を抽出し、抽出した色を量子化してインデックスカラーに置換することで、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補を生成する画像特徴候補生成手順と、
前記判定結果が付与された画像と、前記画像特徴候補生成手順により生成された前記画像特徴候補とを用いた多カーネル学習手法によって、前記画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定するとともに、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低い判定基準を前記画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する判定基準生成手順と、
前記判定基準生成手順によって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を前記画像特徴として特定する特定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記判定基準生成手順は、前記画像に含まれる色及び模様それぞれの出現頻度、又は、前記画像に出現する全ての色又は模様に対する所定の色又は模様それぞれの相対頻度を前記画像特徴候補として用い、当該画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を生成することを特徴とする判定基準生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、判定基準生成装置、判定基準生成方法及び判定基準生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、設備や機器などの状態を画像から自動的に判定する画像判定システムが知られている。例えば、画像判定システムは、電力を供給する配電設備などの劣化状態を画像から自動的に判定することなどに用いられている。ここで、画像判定システムの開発段階においては、まず、判定対象の専門家やシステム開発者が画像判定に有効な画像の特徴である画像特徴を特定する。そして、専門家やシステム開発者は、特定した画像特徴と判定対象物に対する判定結果とに基づいて判定基準を生成する。その後、専門家やシステム開発者は、生成した判定基準を用いた画像判定を画像判定システムに実行させる。
【０００３】
例えば、配電設備などに用いられている金属部分の錆の進展度を判定する画像判定システムにおいては、専門家が画像に含まれる錆の進展度を判定する。そして、専門家やシステム開発者が、錆固有の色や模様を画像特徴として特定し、特定した画像特徴と錆の進展度の判定結果とを用いて判定基準を生成する。その後、専門家やシステム開発者は、テスト画像の画像判定を画像判定システムに実行させ、正しく判定できない場合に、画像特徴及び判定基準を修正して、再度、テスト画像の画像判定を実行させる。
【０００４】
また、高精度のパターン認識手法であるＳＶＭ（Support Vector Machine）やＳＫＭ（Support Kernel Machines）などを用いて判定基準を自動的に生成する画像判定システムも知られている。例えば、ＳＫＭを用いた画像判定システムは、専門家やシステム開発者によって指定された画像特徴候補の中から、画像判定に有効な画像特徴を自動的に特定する。そして、ＳＫＭを用いた画像判定システムは、特定した画像特徴と専門家の判定結果とを用いて判定基準を生成する。
【０００５】
さらに、ＳＫＭにより生成された判定基準を用いて判定を実行した場合に、判定結果が最も不確かな画像に対して専門家が正しい判定結果を回答する「対話的ラベル付け」を用いて高精度の判定基準を生成する画像判定システムも知られている。例えば、「対話的ラベル付け」が用いられた場合には、画像判定システムは、専門家によって新たに判定結果がラベル付けされた画像を用いて、ＳＫＭにより新たな判定基準を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２９３９９３号公報
【特許文献２】特開２００５−２７４２９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来技術では、専門家やシステム開発者が、生成された判定基準について理解しにくいという問題があった。具体的には、上述した従来技術では、画像特徴全体の類似性に基づくＲＢＦ（Radial Basis Function）カーネルを用いた判定基準であることから、個々の画像特徴が判定基準にどの程度寄与しているかなどを、専門家やシステム開発者が理解しにくい。また、上述した従来技術では、例えば、画像特徴として画像に含まれる色を用いる場合に、個々の色をＲＧＢ（Red Green Blue）などの色成分に分解した各要素を用いていることから、どの色が判定基準に寄与しているのかなどを、専門家やシステム開発者が理解しにくい。
【０００８】
そこで、本開示の技術は、上述した従来技術の問題を鑑みて、専門家やシステム開発者が、生成された判定基準について容易に理解することを可能にする判定基準生成装置、判定基準生成方法及び判定基準生成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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示の装置は、判定結果が付与された画像から全ての色を抽出し、抽出した色を量子化してインデックスカラーに置換することで、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補を生成する画像特徴候補生成手順と、前記判定結果が付与された画像と、前記画像特徴候補生成部により生成された前記画像特徴候補とを用いた多カーネル学習手法によって、前記画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定するとともに、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低い判定基準を前記画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する判定基準生成部と、前記判定基準生成部によって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を前記画像特徴として特定する特定部とを有する。そして、前記判定基準生成部が、前記画像に含まれる色及び模様それぞれの出現頻度、又は、前記画像に出現する全ての色又は模様に対する所定の色又は模様それぞれの相対頻度を前記画像特徴候補として用い、当該画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を生成する。
【発明の効果】
【００１０】
開示の装置は、専門家やシステム開発者が、生成された判定基準について容易に理解することを可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例１に係る判定基準生成装置を示す図である。
【図２】図２は、事例画像記憶部を示す図である。
【図３】図３は、画像特徴候補記憶部を示す図である。
【図４】図４は、色頻度の抽出の一例を示す図である。
【図５】図５は、模様頻度の抽出の一例を示す図である。
【図６】図６は、判定基準生成部による判定基準生成を模式的に示す図である。
【図７】図７は、実施例１に係る判定基準生成装置による色頻度抽出処理の手順を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る判定基準生成装置による模様頻度抽出処理の手順を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係る判定基準生成装置による判定基準の生成及び画像特徴の特定処理の手順を示す図である。
【図１０】図１０は、実験結果を示す図である。
【図１１】図１１は、誤答率とラベル付け枚数との関係を示す図である。
【図１２】図１２は、画像特徴数の分布を示す図である。
【図１３】図１３は、腕金再利用判定に対する判別関数値と画像特徴種別の寄与とを示す図である。
【図１４】図１４は、防錆塗装劣化度判定に対する判別関数値と画像特徴種別の寄与とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、本願の開示する判定基準生成装置、判定基準生成方法及び判定基準生成プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、本願の開示する判定基準生成装置、判定基準生成方法及び判定基準生成プログラムは、以下の実施例により限定されるものではない。
【実施例１】
【００１３】
［実施例１に係る判定基準生成装置の構成］
まず、実施例１に係る判定基準生成装置の構成について説明する。図１は、実施例１に係る判定基準生成装置１０の構成を示す図である。図１に示すように、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、入出力制御Ｉ／Ｆ部２０と、入力部３０と、出力部４０と、記憶部５０と、処理部６０とを有し、画像判定に用いる判定基準を生成する。
【００１４】
入出力制御Ｉ／Ｆ部２０は、入力部３０、出力部４０と処理部６０との間での各種情報のやり取りを制御するインタフェース部である。入力部３０は、判定基準生成装置１０の管理者からの種々の情報の入力処理を受付ける。例えば、入力部３０は、キーボードやタッチパネルなどであり、判定基準を生成する専門家やシステム開発者からの種々の情報の入力処理を受付ける。出力部４０は、情報を出力する。例えば、出力部４０は、液晶ディスプレイなどであり、後述する処理部６０による処理結果などを表示出力する。
【００１５】
記憶部５０は、図１に示すように、サンプル画像記憶部５１と、事例画像記憶部５２と、画像特徴候補記憶部５３とを有し、管理者によって入力された各種情報や後述する処理部６０による処理結果などを記憶する。記憶部５０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。
【００１６】
サンプル画像記憶部５１は、画像判定の対象を写したサンプル画像を記憶する。例えば、サンプル画像記憶部５１は、錆の進展度の判定対象となる配電設備における金属部分を写したサンプル画像を記憶する。事例画像記憶部５２は、サンプル画像に対して専門家が判定した判定結果をラベルとして付与した事例画像を記憶する。
【００１７】
図２は、事例画像記憶部５２を示す図である。図２では、サンプル画像記憶部５１によって記憶されたサンプル画像に対して、専門家が錆の進展度合いに基づいて対象設備の「良」、「不良」をラベル付けした事例画像を記憶する事例画像記憶部５２を示している。例えば、図２に示すように、事例画像記憶部５２は、サンプル画像記憶部５１によって記憶されたサンプル画像Ｉ１に対して専門家が「良」をラベル付けした事例画像Ｉ１１を記憶する。同様に、事例画像記憶部５２は、サンプル画像記憶部５１によって記憶されたサンプル画像Ｉ２及びＩ３に対して専門家がそれぞれ「良」、「不良」をラベル付けした事例画像Ｉ１２及びＩ１３を記憶する。なお、ここでいう「良」とは、画像に写された配線設備の金属部分の錆の進展度合いが低く、部品交換などのメンテナンスが不要であることを意味している。また、「不良」とは、画像に写された配線設備の金属部分の錆の進展度合いが高く、メンテナンスが必要であることを意味している。
【００１８】
図１に戻って、画像特徴候補記憶部５３は、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補を記憶する。具体的には、画像特徴候補記憶部５３は、後述する処理部６０によって抽出された画像特徴候補を記憶する。図３は、画像特徴候補記憶部５３を示す図である。図３に示すように、画像特徴候補記憶部５３は、対象画像に、種類と、種別と、個数とを対応付けた画像特徴候補を記憶する。
【００１９】
ここで、図３に示す「対象画像」とは、画像判定の対象となる画像に施す画像処理を意味している。また、「種類」とは、画像特徴候補の表現方法を意味している。また、「種別」とは、画像特徴候補の表現方法で判定できる画像の状態を意味している。また、「個数」とは、画像特徴候補の数を意味している。
【００２０】
例えば、画像特徴候補記憶部５３は、図３に示すように、色に関する画像特徴として「対象画像：２５６色、種類：色頻度、種別：頻度、個数：２５６」を記憶する。すなわち、上記した情報は、画像判定の対象となる画像を２５６色で表示する画像処理を施し、色の頻度で画像判定を実行する場合に、２５６個の画像特徴候補を有していることを意味している。
【００２１】
また、画像特徴候補記憶部５３は、図３に示すように、色に関する画像特徴として「対象画像：２５６色、種類：相対色頻度、種別：バランス、個数：２５６」を記憶する。すなわち、上記した情報は、画像判定の対象となる画像を２５６色で表示する画像処理を施し、色のバランスで画像判定を実行する場合に、２５６個の画像特徴候補を有していることを意味している。同様に、画像特徴候補記憶部５３は、対象画像ごとに色に関する画像特徴候補を記憶する。なお、図３に示す「相対色頻度」及び「色相関」の詳細は、後述する。
【００２２】
さらに、画像特徴候補記憶部５３は、図３に示すように、模様に関する画像特徴として「対象画像：原解像度、種類：模様頻度、種別：頻度、個数：８」を記憶する。同様に、画像特徴候補記憶部５３は、対象画像ごとに模様に関する画像特徴候補を記憶する。なお、図３に示す「相対模様頻度」及び「模様相関」の詳細は、後述する。また、図３に示す「計」とは、色又は模様の画像特徴候補数の合計値を示す。また、「総計」とは、色に関する画像特徴候補数の合計値と、模様に関する画像特徴候補数の合計値との合計値を示している。
【００２３】
図１に戻って、処理部６０は、コマンド処理部６１と、画像特徴候補生成部６２と、判定基準生成部６３と、特定部６４と、判定部６５とを有し、画像判定に用いる画像特徴を特定するとともに、判定基準を生成する。処理部６０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路、または、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。
【００２４】
コマンド処理部６１は、入力部３０を介して専門家又はシステム開発者から入力されたコマンドを実行する。例えば、コマンド処理部６１は、専門家が入力した判定結果をサンプル画像にラベル付けした事例画像を生成し、生成した事例画像を事例画像記憶部５２に格納する。
【００２５】
画像特徴候補生成部６２は、サンプル画像記憶部５１に記憶されたサンプル画像から画像判定に有効な特徴である画像特徴になりえる画像特徴候補を生成する。具体的には、画像特徴候補生成部６２は、サンプル画像に含まれる色や模様などを抽出して画像特徴候補を生成する。例えば、画像特徴候補生成部６２は、色に関する画像特徴候補としてトルーカラーＲＧＢで撮影された画像に出現する数十万色のなかで類似した色を１つの代表色であるインデクスカラーで置換した画像特徴候補を生成する。
【００２６】
例を挙げれば、画像特徴候補生成部６２は、サンプル画像記憶部５１に記憶された全てのサンプル画像に出現する全ての色を２５６色のインデクスカラーにより置換した画像特徴候補を生成する。同様に、画像特徴候補生成部６２は、サンプル画像記憶部５１に記憶された全てのサンプル画像に出現する全ての色を、１２８色、６４色、３２色、１６色それぞれのインデクスカラーに置換した画像特徴候補を生成する。
【００２７】
また、画像特徴候補生成部６２は、模様に関する画像特徴候補として判定対象物の表面の凹凸に起因するエッジの強度レベルを段階的に設けた画像特徴候補を生成する。例を挙げれば、画像特徴候補生成部６２は、画像を原解像度、１／４倍の解像度、１／１６倍の解像度の３段階で表し、３段階それぞれについて８段階のエッジ強度レベルを設けた画像特徴候補を生成する。
【００２８】
そして、画像特徴候補生成部６２は、図３に示すように、色及び模様それぞれについて頻度、相対頻度、相関を算出して、算出した頻度、相対頻度、相関を画像特徴候補として画像特徴候補記憶部５３に格納する。ここで、相対頻度及び相関について説明する。相対頻度とは、画像全体での色又は模様のバランスを判定するための指標である。例えば、色の相対頻度である相対色頻度は、所定の色の出現頻度が、画像に出現する全ての色の出現頻度に対してどの程度であるかを意味し、以下に示す式（１）によって求められる。
【００２９】
【数１】
0005551537.tif 000002
【００３０】
同様に、模様の相対頻度である相対模様頻度は、所定の模様、すなわち、所定のエッジ強度レベルの出現頻度が、画像に出現する全てのエッジ強度レベルの出現頻度に対してどの程度であるかを意味する。
【００３１】
また、相関とは、画像全体での色又は模様のバランスを判定するための指標であり、色又は模様の相対頻度を積算した情報を意味する。例えば、色の相関である色相関は、所定の色の相対色頻度と他の色の相対色頻度とを積算した情報であり、以下に示す式（２）によって求められる。
【００３２】
【数２】
0005551537.tif 000003
【００３３】
同様に、模様の相関である模様相関は、所定のエッジ強度レベルの相対模様頻度と他のエッジ強度レベルの相対模様頻度を積算した情報である。なお、相関は、組み合わせの数に比例することから、画像特徴候補数の増加を抑止するために、図３においては、１６色においてのみ色相関を画像特徴候補としているが、本実施例はこれに限定されるものではなく、用いる色数は任意である。また、上記したインデクスカラーの数、解像度の倍率及びエッジ強度レベルの段階数は、任意である。
【００３４】
判定基準生成部６３は、判定結果が付与された画像と、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補とを用いた多カーネル学習手法によって、画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定するとともに、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低く、かつ、画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する。
【００３５】
ここで、判定基準生成部６３は、判定対象物の画像に含まれる色及び模様の出現頻度を対数に変換した値を前記画像特徴候補として用いる。また、判定基準生成部６３は、画像に出現する全ての色又は模様の出現頻度を対数に変換した値において所定の色又は模様の相対頻度を算出し、算出した相対頻度を前記画像特徴候補として用いる。またさらに、判定基準生成部６３は、所定の色又は模様に対して算出した相対頻度を積算した相関値を算出し、算出した相関値を画像特徴候補として用いる。
【００３６】
具体的には、判定基準生成部６３は、画像特徴候補記憶部５３によって画像特徴候補として記憶された色及び模様における頻度、相対頻度及び相関を参照して、事例画像記憶部５２によって記憶された事例画像から画像特徴候補を抽出する。そして、判定基準生成部６３は、抽出した画像特徴候補と事例画像の判定結果とを用いたＳＫＭにより、画像判定に有効な画像特徴の組み合わせの特定と線形和で示される判定基準の生成とを実行する。
【００３７】
まず、事例画像からの色頻度の抽出について、図４を用いて説明する。図４は、色頻度の抽出の一例を示す図である。図４では、画像特徴候補生成部６２によるインデクスカラーの生成と、判定基準生成部６３による色頻度の抽出とを示している。図４の（Ａ）に示すように、まず、画像特徴候補生成部６２が、サンプル画像記憶部５１によって記憶された全てのサンプル画像に含まれる全ての色を抽出する。
【００３８】
そして、図４の（Ｂ）に示すように、画像特徴候補生成部６２は、抽出した全ての色を量子化して、２５６色、１２８色、６４色、３２色又は１６色のインデクスカラーに置換した画像特徴候補を生成する。例えば、画像特徴候補生成部６２は、抽出した全ての色を量子化して、２５６色それぞれに対応する色番号で示されたインデクスカラーに置換した画像特徴候補を生成する。
【００３９】
判定基準生成部６３は、図４の（Ｃ）に示す事例画像に含まれる色を、２５６色、１２８色、６４色、３２色又は１６色それぞれについて、最も近い色のインデクスカラーに変換する。例えば、判定基準生成部６３は、図４の（Ｄ）に示すように、事例画像に含まれる全ての色を２５６色のインデクスカラーのうち最も近い色の色番号に変換する。そして、判定基準生成部６３は、変換した各色番号の出現頻度を算出し、算出した出現頻度を対数に変換する。例えば、判定基準生成部６３は、図４の（Ｅ）に示すように、変換した各色番号の出現頻度をヒストグラム変換して、色頻度情報として判定基準の生成及び画像特徴の組み合わせの特定に用いる。
【００４０】
次に、事例画像からの模様頻度の抽出について、図５を用いて説明する。図５は、模様頻度の抽出の一例を示す図である。判定基準生成部６３は、図５の（Ａ）に示す事例画像を、図５の（Ｂ）に示すように、白黒画像に変換する。そして、判定基準生成部６３は、変換した白黒画像から濃淡の違いであるエッジ強度を検出する。さらに、判定基準生成部６３は、図５の（Ｃ）に示すように、算出したエッジ強度を画像特徴候補記憶部５３によって記憶されたエッジ強度レベルごとに振り分け、各エッジ強度レベルの出現回数を算出する。そして、判定基準生成部６３は、色頻度と同様に、算出したエッジ強度レベルの出現回数を対数に変換する。
【００４１】
そして、判定基準生成部６３は、抽出した色及び模様の出現頻度それぞれから、式（１）や式（２）などを用いて相対頻度及び相関を算出する。その後、判定基準生成部６３は、算出した相対頻度及び相関と、抽出した色及び模様の出現頻度と、事例画像の判定結果とを用いたＳＫＭにより線形和で示される判定基準の生成と画像特徴の組み合わせの特定とを実行する。ここで、まず、判定基準生成部６３によって用いられるＳＫＭの概要について説明する。
【００４２】
ＳＫＭは、ＳＶＭを拡張したものであり、複数のカーネルを用いる代表的な多カーネル学習手法である。そこで、以下では、ＳＶＭについて説明した後に、ＳＫＭについて説明する。ＳＶＭは、判定ラベルが既知の事例データ「ｉ＝１〜ｎ」の特徴量ｘiと判定結果ｙiが与えられた場合に、これらの中で最も判定の難しい事例を見つけ出し、それらを安定して正しく判定できるように判別関数を定める。
【００４３】
ＳＶＭでは、入力データｘiに対して、以下に示す式（３）を用いてｙi＝±１の判定を行う。なお、「ｙi＝＋１」の場合には、判定結果が「良」であり、「ｙi＝−１」の場合には、判定結果が「不良」である。
【００４４】
【数３】
0005551537.tif 000004
【００４５】
ここで、ＳＶＭでは、以下に示す式（４）及び式（５）を解くことで、判別面ｆ（ｘ）＝０に最も近い「良」、「不良」のデータと判別面との距離が最大となるようにし、未知のデータに対しての誤判定を少なくする。なお、式（４）の「Ｃ」は、正の定数を示している。
【００４６】
【数４】
0005551537.tif 000005
【００４７】
【数５】
0005551537.tif 000006
【００４８】
また、ＳＶＭでは、式（４）と同意の式として、以下に示す式（６）及び式（７）を解くことにより、解を求める。なお、式（６）及び式（７）の「α」は、データに対する重み付けを示している。
【００４９】
【数６】
0005551537.tif 000007
【００５０】
【数７】
0005551537.tif 000008
【００５１】
そして、ＳＶＭでは、式（６）及び式（７）に示すデータに対する重み付けαにより、以下に示す式（８）及び式（９）及び式（１０）が得られる。
【００５２】
【数８】
0005551537.tif 000009
【００５３】
【数９】
0005551537.tif 000010
【００５４】
【数１０】
0005551537.tif 000011
【００５５】
すなわち、式（８）〜式（１０）に示す最適な判別関数の重み係数ｗと判別関数ｆ（ｘ）が得られる。
【００５６】
次に、ＳＫＭについて説明する。ＳＫＭでは、判定に有効な特徴は定まっておらず、有効と期待されるＭ個の候補を用いる。すなわち、画像判定では、Ｍ個の画像特徴候補を用いることを意味する。そして、ＳＫＭでは、以下に示す式（１１）に基づいて有効な画像特徴の特定と判定基準となる判別関数の決定とを同時に行う。なお、式（１１）の「Ｚ」は、事例画像を示す。また、式（１１）の「ｘ」は画像特徴候補を示す。また、式（１１）の「ｙ」は画像の判定結果を示す。
【００５７】
【数１１】
0005551537.tif 000012
【００５８】
ＳＫＭでは、以下に示す式（１２）及び式（１３）を用いたＳＶＭにより、判定に有効な画像特徴の特定と判別関数の決定とを行う。なお、式（１２）及び式（１３）の「β」は、画像特徴候補に対する重み配分を示している。
【００５９】
【数１２】
0005551537.tif 000013
【００６０】
【数１３】
0005551537.tif 000014
【００６１】
すなわち、ＳＫＭでは、画像特徴候補に対する重み配分「β」を用いることにより、各画像特徴候補を使用するか否か、そして、使用する場合にはどの程度重視するかを制御することとなる。そして、ＳＫＭでは、重み配分βを有する以下に示す式（１４）及び式（１５）を解くことにより、解を求める。
【００６２】
【数１４】
0005551537.tif 000015
【００６３】
【数１５】
0005551537.tif 000016
【００６４】
ここで、ＳＫＭでは、各画像特徴候補の変動範囲を以下に示す式（１６）になるように規格化する。
【００６５】
【数１６】
0005551537.tif 000017
【００６６】
式（１６）に示すように各画像特徴候補の変動範囲を規格化することにより、任意の重み配分βに対する合成の画像特徴候補に対しても以下に示す式（１７）が成立することとなる。
【００６７】
【数１７】
0005551537.tif 000018
【００６８】
すなわち、式（１６）に示すような規格化をした各画像特徴候補に対して、ＳＫＭでは、最適な重み配分と、最適な判別関数を定める事例画像への重み付けαとを求めることで、以下の式（１８）に示すように、判定結果が未知である画像に対する誤判定が生じる確率が最小となるものを求めることとなる。
【００６９】
【数１８】
0005551537.tif 000019
【００７０】
ここで、本願の特徴として、本実施例に係る判定基準生成部６３は、以下に示す式（１９）〜式（２１）の判別関数を生成する。なお、式（１９）の「ｎｅｗ」は画像を示し、「ｋ」は画像特徴を示し、ｗkは画像特徴ｋに対する重み係数を示す。また、式（１９）の「ｂ」は切片を示し、「ｘ」は画像ｎｅｗの画像特徴ｋに関する画像特徴の値を示している。
【００７１】
【数１９】
0005551537.tif 000020
【００７２】
【数２０】
0005551537.tif 000021
【００７３】
【数２１】
0005551537.tif 000022
【００７４】
式（１９）〜式（２１）に示すように、本実施例に係る判定基準生成部６３は、画像ｎｅｗにおける画像特徴ｋごとの線形関数の和（線形和）で示される判定基準（線形判別関数）を生成する。
【００７５】
図６は、判定基準生成部６３による判定基準生成を模式的に示す図である。図６に示す円Ｃ１は、事例画像が存在する領域を示している。また、図６に示す四角Ｓ１は判定結果が「不良」である事例画像を示し、円Ｃ２は判定結果が「良」である事例画像を示している。そして、図６のＬ１は、判別面との距離が最も近い「不良」の事例画像を通る直線を示し、Ｌ２は、判別面との距離が最も近い「良」の事例画像を通る直線を示し、図６のＬ３は、線形判別関数を示す。また、円Ｃ１の弧とＬ１で囲まれた領域Ｒ１は不良画像の領域を示し、円Ｃ１の弧とＬ２で囲まれた領域Ｒ２は良画像の領域を示している。
【００７６】
図６の（Ａ）に示すように、図６の（Ｂ）と比較して、Ｌ１とＬ３との距離及びＬ１とＬ２との距離が近い場合には、雑音などの混入により画像の位置が少し移動しただけで誤判定が生じることとなる。一方、図６の（Ｂ）に示すように、図６の（Ａ）と比較して、Ｌ１とＬ３との距離及びＬ１とＬ２との距離が遠い場合には、画像の位置が少し移動しただけでは誤判定が生じることはない。すなわち、本実施例に係る判定基準生成部６３は、図６の（Ａ）の状態から図６の（Ｂ）の状態になるように、各画像特徴候補に対する重み配分を変化させながら、線形判別関数を決定する。
【００７７】
図１に戻って、特定部６４は、判定基準生成部６３によって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を画像特徴として特定する。具体的には、特定部６４は、判定基準生成部６３が重み配分を付加した画像特徴候補を、画像判定に有効な特徴である画像特徴として特定する。すなわち、特定部６４は、画像特徴の組み合わせを特定する。
【００７８】
判定部６５は、判定基準生成部６３によって生成された判定基準を用いて判定結果が未知であるサンプル画像の画像判定を実行する。ここで、判定部６５は、サンプル画像と判定基準生成部６３によって生成された線形判別関数の判別面との距離が所定の閾値を超えるか否かにより、判定結果に十分な確度があるか否かを判定する。そして、判定部６５は、判定結果に十分な確度がない場合には、出力部４０を介して画像判定に用いたサンプル画像を専門家に提示する。すなわち、対話的ラベル付けによって新たな事例画像が事例画像記憶部５２に格納されることで、判定基準生成部６３は、再度、線形判別関数を生成する。
【００７９】
例えば、所定の閾値が「１」であった場合には、判定部６５は、サンプル画像と判定基準生成部６３によって生成された線形判別関数の判別面との距離が「１」を越えるまで、「対話的ラベル付け」を実行して、線形判別関数の生成を繰り返す。
【００８０】
［実施例１に係る判定基準生成装置による色頻度抽出処理の手順］
図７は、実施例１に係る判定基準生成装置１０による色頻度抽出処理の手順を示す図である。図７に示すように、実施例１に係る判定基準生成装置１０においては、サンプル画像があると（ステップＳ１０１肯定）、まず、画像特徴候補生成部６２がサンプル画像記憶部に記憶された全画像中の全ての色を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００８１】
そして、画像特徴候補生成部６２は、抽出した全ての色を量子化する（ステップＳ１０３）。具体的には、画像特徴候補生成部６２は、抽出した全ての色を量子化して、所定の色数のインデクスカラーに置換した画像特徴候補を生成する。続いて、事例画像がある場合には、判定基準生成部６３は、画像特徴候補生成部６２によって生成された画像特徴候補に基づいて、事例画像をインデクスカラー化する（ステップＳ１０４）。
【００８２】
その後、判定基準生成部６３は、インデクスカラーの出現頻度を算出して（ステップＳ１０５）、出現頻度を対数に変換し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。なお、サンプル画像がない場合には、判定基準生成装置１０は待機状態である（ステップＳ１０１否定）。
【００８３】
［実施例１に係る判定基準生成装置による模様頻度抽出処理の手順］
図８は、実施例１に係る判定基準生成装置による模様頻度抽出処理の手順を示す図である。図８に示すように、実施例１に係る判定基準生成装置１０においては、事例画像があると（ステップＳ２０１肯定）、判定基準生成部６３が、事例画像を白黒画像に変換する（ステップＳ２０２）。そして、判定基準生成部６３は、変換した白黒画像から濃淡の違いであるエッジ強度を検出する。さらに、判定基準生成部６３は、そして、判定基準生成部６３は、色頻度と同様に、算出したエッジ強度レベルの出現回数を対数に変換する。
【００８４】
そして、判定基準生成部６３は、変換した白黒画像から濃淡の違いであるエッジ強度を検出して、各画素のエッジ強度レベルを算出する（ステップＳ２０３）。その後、判定基準生成部６３は、算出したエッジ強度レベルごとの出現頻度を算出して（ステップＳ２０４）、出現頻度を対数に変換し（ステップＳ２０５）、処理を終了する。なお、事例画像がない場合には、判定基準生成装置１０は待機状態である（ステップＳ２０１否定）。
【００８５】
［実施例１に係る判定基準生成装置による判定基準の生成及び画像特徴の特定処理の手順］
図９は、実施例１に係る判定基準生成装置による判定基準の生成及び画像特徴の特定処理の手順を示す図である。図９に示すように、実施例１に係る判定基準生成装置１０においては、事例画像があると（ステップＳ３０１肯定）、判定基準生成部６３が、事例画像と事例画像に含まれる色及び模様の出現頻度、相対頻度及び相関とを用いたＳＫＭにより重み配分と線形判別関数を導出する（ステップＳ３０２）。
【００８６】
そして、判定部６５が、判定結果が未知である未知画像の判定を実行する（ステップＳ３０３）。続いて、判定部６５は、判定結果が最も不確かな画像を抽出して（ステップＳ３０４）、抽出した画像の判定結果が十分な確度を有するか否かを判定する（ステップＳ３０５）。具体的には、判定部６５は、判別面に最も近い画像と判定基準生成部６３によって生成された線形判別関数の判別面との距離が所定の閾値を超えるか否かを判定する。
【００８７】
ここで、判定結果が十分な確度を有していない場合には（ステップＳ３０５否定）、判定部６５は、出力部４０を介して、抽出した画像を専門家に提示させる（ステップＳ３０６）。そして、コマンド処理部６１は、判定部６５が抽出した画像と専門家が付与したラベルとを事例画像に追加する（ステップＳ３０７）。そして、ステップＳ３０２に戻って、判定基準生成部６３が、重み配分と判別関数とを再度導出する。
【００８８】
一方、判定結果が十分な確度を有している場合には（ステップＳ３０５肯定）、判定基準生成部６３が最適な重み配分に対応する線形判別関数を導出して（ステップＳ３０８）、特定部６４が最適な重み配分が付与された画像特徴候補を画像特徴として特定して、処理を終了する。なお、事例画像がない場合には、判定基準生成装置１０は待機状態である（ステップＳ３０１否定）。
【００８９】
［実施例１の効果］
上述したように、実施例１によれば、判定基準生成部６３が、事例画像と、画像判定に有効な特徴である画像特徴になりうる画像特徴候補とを用いたＳＫＭによって、画像特徴候補のなかから画像判定に有効である画像特徴候補の組み合わせを決定する。また、判定基準生成部６３が、判定結果が未知である画像に対する判定において誤判定が生じる確率が所定の閾値よりも低い判定基準を画像特徴候補の組み合わせを用いて生成する。ここで、判定基準生成部６３は、画像に含まれる色及び模様それぞれの出現頻度、又は、画像に出現する全ての色又は模様に対する所定の色又は模様それぞれの相対頻度を画像特徴候補として用い、当該画像特徴候補それぞれの線形和で示される判定基準を生成する。そして、特定部６４が、判定基準生成部６３によって判定基準の生成に用いられた画像特徴候補を画像特徴として特定する。従って、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、専門家やシステム開発者が、生成された判定基準について容易に理解することを可能にする。
【００９０】
線形判別関数を用いることで得られる理解のしやすさの一例を、以下に示す式（２２）を用いて説明する。なお、式（２２）に示す線形判別関数は、判定基準生成部６３によって生成される判定基準を示している。また、式（２２）の「ｉ」は画像を示し、「ｋ」は画像特徴を示し、ｗkは画像特徴ｋに対する重み係数を示す。また、式（３）の「ｂ」は切片を示し、「Ｍ」は画像特徴数を示し、「ｘ」は画像ｉの画像特徴ａに関する画像特徴の値を示している。
【００９１】
【数２２】
0005551537.tif 000023
【００９２】
例えば、式（２２）では、画像特徴の値がサンプル画像記憶部５１に記憶された全てのサンプル画像に対する平均を「０」、分散を「１」に規格化されることで、画像特徴の変動範囲がほぼ等しくなる。また、判定基準として線形判別基準を用いると、重み係数ｗkが正の場合には、画像特徴の値が大きいほど画像の判定結果が「良」となりやすい。一方、重み係数ｗkが負の場合には、画像特徴の値が大きいほど画像の判定結果が「不良」となりやすい。すなわち、重み係数ｗkの絶対値が大きい画像ほど判定に重要な画像特徴となり、専門家やシステム開発者が判定に有効な画像特徴を明確に把握することができる。従って、専門家やシステム開発者は、判定基準について容易に理解することが可能である。
【００９３】
また、専門家やシステム開発者は、実施例１に係る判定基準生成装置１０によって生成された線形判別関数から個々の画像特徴が判定基準にどの程度寄与しているかを容易に解析することができ、判定基準について容易に理解することが可能である。また、画像特徴として、ＲＧＢの各要素ではなく、インデクスカラーや模様が用いられていることから、専門家やシステム開発者は、画像判定に有効な色や模様を直感的に理解することができ、判定基準について容易に理解することが可能である。
【００９４】
また、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、色又は模様それぞれの相対頻度を画像特徴候補として用いることで、撮影状況を考慮した判定基準を生成することを可能にする。例えば、画像が撮影される際に、カメラの自動露出や自動ホワイトバランスなどの自動補正機能が適正に働かない場合がある。このような状況の場合には、画像全体が暗くなったり、青く写ったりするなどの変化が生じる。実施例１に係る判定基準生成装置１０は、色や模様の相対頻度を画像特徴候補とすることで、特定の色が全体的に増加しているなどの変化を検出することが可能となる。
【００９５】
また、実施例１によれば、判定基準生成部６３は、判定対象物の画像に含まれる色及び模様の出現頻度を対数に変換した値を画像特徴候補として用いる。従って、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、画像判定に重要な色又は模様が少ない場合も考慮した判定基準の生成と画像特徴の組み合わせの特定を実行することを可能にする。例えば、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、画像中に含まれるわずかな錆の色も考慮した判定基準の生成と画像特徴の組み合わせの特定を実行することが可能である。
【００９６】
また、実施例１によれば、判定基準生成部６３は、画像に出現する全ての色又は模様の出現頻度を対数に変換した値において所定の色又は模様の相対頻度を算出し、算出した相対頻度を画像特徴候補として用いる。従って、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、画像中に中頻度で出現する色又は模様の変化を明確にすることを可能にする。
【００９７】
また、実施例１によれば、判定基準生成部６３は、所定の色又は模様に対して算出した相対頻度を積算した相関値を算出し、算出した相関値を画像特徴候補として用いる。従って、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、画像全体の色や模様のバランスの変化を明確にすることを可能にする。
【００９８】
すなわち、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、撮影方法や対象物によって判定に有効な画像特徴が変化する場合であっても、それぞれの状況に適応した分かりやすい判定基準を生成することが可能である。例えば、外光を遮るフードを有する光源付きカメラによる撮影画像と、屋外の判定対象物や判定対象物から離れた地点から撮影した画像などの照明条件が一定に保たれていない撮影画像とでは、有効な画像特徴が異なる。しかしながら、このような場合であっても、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、少数の画像特徴で、高精度かつ理解が容易である判定基準を生成することが可能である。
【００９９】
ここで、本実施例に記載した判定基準生成方法の実験結果について、図１０〜図１４を用いて説明する。なお、本実験では、図３に示した画像特徴候補を用いて、本願手法と全ての画像特徴候補を利用する全候補利用手法とを、配電柱腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定に適用した。また、本実験は、評価用画像データを１群から５群まで変えて行った５回の平均値と標準偏差とを算出している。
【０１００】
図１０は、実験結果を示す図である。図１０においては、配電柱腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定ごとに、本願手法と全候補利用手法とを対応付けて示している。なお、以下では、配電柱腕金再利用判定を腕金再利用判定と記す場合がある。図１０の有効画像特徴数とは、サンプル画像に対してラベル付けが終了した時点で、線形判別の重み係数Ｗkが「０」ではない画像特徴の数を示している。また、図１０の誤答率とは、サンプル画像に対してラベル付けが終了した時点での判定精度を示している。また、図１０の必要ラベル付け枚数とは、ラベル付けしたサンプル画像の枚数を示している。
【０１０１】
図１０に示すように、本願手法は、腕金再利用判定において、１２８４個の画像特徴候補の中から２９個の有効画像特徴を特定した。また、本願手法は、防錆塗装劣化度判定では、１２８４個の画像特徴候補の中から８１個の有効画像特徴を特定した。すなわち、本願手法は、非常に多数の画像特徴候補の中からごく少数の画像特徴を選び出している。
【０１０２】
また、本願手法は、腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定のどちらに場合においても、誤答率が全候補利用手法とほぼ同様である。すなわち、本願手法は、全候補利用手法と比較して、判定精度がほぼ同等である。従って、本願手法は、少数の画像特徴で高精度の判定基準を生成することが可能である。
【０１０３】
またさらに、本願手法では、ラベル付けの進展に伴って、使用する画像特徴が最適な画像特徴に近づくため、腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定のどちらに場合においても、少ないラベル付けで判定基準の生成を終えることができる。すなわち、本願手法は、画像判定システムを開発する際に特に重要な段階である画像特徴の特定と判定基準の生成とにかかる時間と労力を削減することが可能である。
【０１０４】
ここで、誤答率とラベル付け枚数との関係を説明する。図１１は、誤答率とラベル付け枚数との関係を示す図である。図１１においては、腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定における誤答率とラベル付け枚数との関係を示している。図１１の縦軸は誤答率を示し、横軸はラベル付け枚数を示している。また、縦軸と平行に記された太い実線は、本願手法での必要ラベル付け枚数を示し、細い実線は、全候補利用手法での必要ラベル付け枚数を示している。
【０１０５】
図１１に示すように、腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定ともに、ラベル付け枚数が少ない段階では、全候補利用手法の誤答率が、本願手法の誤答率よりも低い傾向がある。しかしながら、必要ラベル付け枚数に達する時点では、本願手法によって生成した判定基準は、全候補利用手法によって生成した判定基準と同等もしくはそれ以上の精度を示している。従って、本願手法は、適切な画像を選択することが可能である。なお、本実験で得られた誤答率は、既開発の画像判定システムと同程度かそれ以上であり、実用的精度である。
【０１０６】
図１２は、画像特徴数の分布を示す図である。図１２においては、腕金再利用判定及び防錆塗装劣化度判定それぞれで特定された有効画像特徴数を「総数」、「色頻度」、「色バランス」、「模様」で示している。図１２に示すように、腕金再利用判定において、本願手法は、色頻度と色バランスとをほぼ同数特定している。また、防錆塗装劣化度判定において、本願手法は、総数の約半数を色バランスに関する画像特徴から特定している。すなわち、本願手法は、照明条件が安定している腕金再利用判定と、照明条件が変化しやすい防錆塗装劣化度判定とで、その特性に応じた画像特徴を自動的に選択することが可能である。
【０１０７】
次に、画像特徴種別の寄与分について説明する。図１３は、腕金再利用判定に対する判別関数値と画像特徴種別の寄与とを示す図である。図１４は、防錆塗装劣化度判定に対する判別関数値と画像特徴種別の寄与とを示す図である。図１３及び図１４においては、各画像に対する判定関数値への画像特徴種別「色頻度」、「色バランス」、「模様」の寄与分を示している。
【０１０８】
図１３及び図１４の縦軸は、図中の黒丸で示した判別関数値及び図中の白丸で示した寄与分を示している。横軸は、画像の状態を示しており、図中の太い縦線の左側が「不良」画像を示し、図中の太い縦線の右側が「良」画像を示している。なお、不良画像及び良画像それぞれの横軸における順序は、判別関数値の小さい順である。
【０１０９】
また、図中の太い横線の上側が「良」判定を示し、図中の太い横線の下側が「不良」判定を示している。すなわち、判別関数値が左下又は右上の領域にある判定は正しい判定であることを示している。また、図中の白丸で示した寄与分が、図中の黒丸で示した判別関数値に近い場合には判定への寄与が大きく、遠い場合には判定への寄与が小さいことを示している。
【０１１０】
図１３に示すように、腕金再利用判定に対しては、「色頻度」及び「色バランス」において、図中の白丸で示した寄与分が、図中の黒丸で示した判別関数値と重なる位置に分布しており、「色頻度」及び「色バランス」が寄与していることを示している。また、図１４に示すように、防錆塗装劣化度判定に対しては、「色バランス」においてのみ、図中の白丸で示した寄与分が、図中の黒丸で示した判別関数値と重なる位置に分布していることから、「色バランス」の寄与が大きいことを示している。すなわち、本願手法では、各画像特徴及び画素が良判定、不良判定のどちらにどの程度寄与するかが明確となり、各画像特徴及び画素が判定に与える効果の検討を行い易くすることが可能となる。
【０１１１】
以下では、判別関数値への寄与分の計算法について説明する。ここで、ｙi＝１、ｆ（ｘ）＝１となる自由サポートベクトルの集合をＳＶ+とし、ｙi＝−１、ｆ（ｘ）＝−１となる自由サポートベクトルの集合をＳＶ-とする。上記した場合に、画像特徴及び画像種別の寄与分の算出では、まず、以下に示す式（２３）〜式（２５）により、ＳＶ+に属する入力ｘiの重心ｘ+及びＳＶ-に属する入力ｘiの重心ｘ-との中点ｘcを求める。
【０１１２】
【数２３】
0005551537.tif 000024
【０１１３】
【数２４】
0005551537.tif 000025
【０１１４】
【数２５】
0005551537.tif 000026
【０１１５】
この時、式（２３）〜式（２５）により、線形判別関数は、以下に示す式（２６）によって求められる。
【０１１６】
【数２６】
0005551537.tif 000027
【０１１７】
従って、ｗk(ｘk−ｘc)が画像特徴ｋの寄与分として得られる。画像種別の寄与分は画像特徴の寄与分の総和であることから、以下に示す式（２７）によって求められる。なお、式（２７）のＡは画像種別を示している。
【０１１８】
【数２７】
0005551537.tif 000028
【０１１９】
画素の寄与分については、以下に示す式（２８）によって求められる。なお、式（２８）のｎcは、画像中の代表色「ｃ」の画素の総数を示している。
【０１２０】
【数２８】
0005551537.tif 000029
【０１２１】
例えば、所定の代表色ｃに対する色の出現頻度が「０」ではない重み係数ｗkを持つとする。この場合には、画像ｉ中の代表色ｃとなる画素ｐは、画像ｉの線形判別関数値に対する画像特徴ｋの寄与分に相当する。従って、代表色ｃの画素の総和ｎcで画像特徴ｋの寄与分を按分（除算）した値が、画素ｐの画像特徴ｋに対する寄与分となる。
【０１２２】
式（２８）では、相対色頻度、同色間の色相関、模様頻度、相対模様頻度、同模様間の模様相関についても求められる。異色相関については、以下に示す式（２９）によって求められる。なお、式（２９）では、色相関（ｃ１、ｃ２）に対する線形判別関数の重みをｗ（ｃ１、ｃ２）、画像ｉでの色相関（ｃ１、ｃ２）に関する入力をｘiに対するｃ１、ｃ２の上付きで示す。また、式（２９）では、色ｃ０を有する画素の色相関に対する寄与について示している。
【０１２３】
【数２９】
0005551537.tif 000030
【０１２４】
また、画像中に出現しない画素の寄与分であるオフセット分は以下に示す式（３０）によって求められる。なお、式（３０）のＶ（ｉ）は、対象画像ｉに出現しない画像特徴の集合を示している。
【０１２５】
【数３０】
0005551537.tif 000031
【０１２６】
上述した実験結果からも明らかなように、実施例１に係る判定基準生成装置１０は、専門家やシステム開発者が、生成された判定基準について容易に理解することを可能にする。
【実施例２】
【０１２７】
さて、これまで実施例１について説明したが、上述した実施例１以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、種々の異なる実施例を（１）〜（３）に区分けして説明する。
【０１２８】
（１）判定対象物
上記実施例１では、画像判定の対象物として配電設備における金属部分の錆について説明したが、本実施例はこれに限定されるものではなく、例えば、物性の変化が色の変化として現れるものを画像判定の対象物として用いる場合であってもよい。
【０１２９】
（２）画像特徴候補の変換
上記実施例１では、画像特徴候補である色及び模様の出現頻度を対数変換する場合について説明した。しかしながら、本実施例はこれに限定されるものではなく、例えば、色及び模様の出現頻度をシグモイド（sigmoid）変換する場合であってもよい。
【０１３０】
（３）システム構成等
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された構成要素と同一であることを要しない。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１に示す事例画像記憶部５２と画像特徴候補記憶部５３とを一つの記憶部として統合してもよい。また、一方で、図１に示す判定基準生成部６３を、画像のインデクスカラー化を実行するカラー処理部と、判定基準を生成する生成部とに分散してもよい。
【０１３１】
また、判定基準生成部６３を別の装置が有し、ネットワークに接続されて協働することで、上記した判定基準生成装置１０の機能を実現するようにしてもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムによるソフトウェアとして実現され得る。
【０１３２】
すなわち、上記実施例で説明した判定基準生成方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータまたはデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０１３３】
以上のように、本発明に係る判定基準生成装置、判定基準生成方法及び判定基準生成プログラムは、画像判定用の判定基準を生成する場合に有用であり、特に、少数の画像特徴で高精度な判定基準を生成することに適する。
【符号の説明】
【０１３４】
１０  判定基準生成装置
２０  入出力制御Ｉ／Ｆ部
３０  入力部
４０  出力部
５０  記憶部
５１  サンプル画像記憶部
５２  事例画像記憶部
５３  画像特徴候補記憶部
６０  処理部
６１  コマンド処理部
６２  画像特徴候補生成部
６３  判定基準生成部
６４  特定部
６５  判定部
【図１】
0005551537.tif 000032
【図２】
0005551537.tif 000033
【図３】
0005551537.tif 000034
【図４】
0005551537.tif 000035
【図５】
0005551537.tif 000036
【図６】
0005551537.tif 000037
【図７】
0005551537.tif 000038
【図８】
0005551537.tif 000039
【図９】
0005551537.tif 000040
【図１０】
0005551537.tif 000041
【図１１】
0005551537.tif 000042
【図１２】
0005551537.tif 000043
【図１３】
0005551537.tif 000044
【図１４】
0005551537.tif 000045