(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成装置であって、
前記標本変換前データを第１射影行列により特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、前記標本変換後データを第２射影行列により前記特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、前記複数のペア標本データから前記第１射影行列および前記第２射影行列を生成する射影行列生成手段と、
前記射影行列生成手段により生成された前記第１射影行列と前記第２射影行列とを用いて前記入力データから前記出力データへ変換するための変換行列を生成する変換行列生成手段と
ことを特徴とする行列生成装置。
【請求項２】
前記変換行列生成手段が、前記第１射影行列をＭＬ、前記第２射影行列をＭＨとしたとき、｛ＭＨ・（ＭＬ）―１｝を変換行列として生成するものであることを特徴とする請求項１記載の行列生成装置。
【請求項３】
前記変換行列生成手段が、前記複数の標本データをクラスタリングするクラスタリング手段と、該クラスタリング手段によりクラスタリングされた各クラスを代表する代表標本データを決定する標本データ選択手段とを有するものであり、
前記射影行列生成手段が、前記代表標本データを用いて前記第１射影行列および前記第２射影行列を生成するものであることを特徴とする請求項１または２記載の行列生成装置。
【請求項４】
前記入力データが低解像画像であり前記出力データが高解像画像であって、前記標本データが標本低解像画像と標本高解像画像の組み合わせからなるものであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の行列生成装置。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか１項記載の行列生成装置により生成された前記再構成変換行列を用いて前記入力データを前記出力データに再構成する射影手段を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成方法であって、
前記各ペア標本データにおいて、第１射影行列を用いて前記標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて前記標本変換後データを前記特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、前記複数のペア標本データから前記第１射影行列および前記第２射影行列を生成し、
生成した前記第１射影行列と前記第２射影行列とを用いて前記入力データから前記出力データへ変換するための変換行列を生成する
ことを特徴とする行列生成方法。
【請求項７】
コンピュータに、入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成プログラムであって、
前記各ペア標本データにおいて、第１射影行列を用いて前記標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて前記標本変換後データを前記特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、前記複数のペア標本データから前記第１射影行列および前記第２射影行列を生成する手順と、
前記射影行列生成手段により生成された前記第１射影行列と前記第２射影行列とを用いて前記入力データから前記出力データへ変換するための変換行列を生成する手順と
を実行させるための行列生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力データから出力データへ射影する変換行列を生成するための行列生成装置、方法、プログラムならびに情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から主成分分析（ＰＣＡ）、特異値分解（ＳＶＤ）、高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）により求められた変換行列を用いて低解像画像を高解像画像に変換する超解像度技術が知られている（たとえば特許文献１−４参照）。これは、各オブジェクト毎に標本データを用いて主成分分析や特異値分解（ＳＶＤ、ＨＯＳＶＤ）等により求められた変換行列によって未知の低解像画像が入力された際に変換行列を用いて高解像画像にするものである。
【０００３】
上述した高次特異値分解(ＨＯＳＶＤ)により変換行列を求める方法としてたとえば非特許文献１に記載された手法がある。非特許文献１において、学習用の画像として低解像情報と高解像画像とのペア標本画像が用意され、ペア標本画像の変換関係が高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）を利用して変換行列が事前に学習される。このとき、低解像の画素が特徴空間上に射影された後に個人差特徴空間上に射影され、さらに個人差特徴空間上から高解像の画素に射影されるような各モダリティ特徴空間の変換関係を表すテンソルが算出される。すると、変換のモダリティバリエーション(顔向き、照明変化、人種等)数をテンソルの階数で表現(学習モデル設計)でき且つ、入力条件を満たした状態で変換すると高精度な復元ができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９２０３１号公報
【特許文献２】特開２００６−２０３２９６号公報
【特許文献３】特開２００４−２１３１０８号公報
【特許文献４】特開２００６−１８８２８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Kui Jia, Shaogang Gong “Generalized Face Super-Resolution”, IEEE Trans Image Process, Vol.17, No.6, Page.873-886(2008).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、非特許文献１のように、高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）により低解像画像から高解像画像を生成するための変換行列（Ｕ・Σ・Ｖ）を求めるためには、最初にＵ、Ｖを求めてからΣを求める必要がある。したがって、基底Ｕ、Ｖを計算することは避けられず、変換行列算出時間の短縮を行うことができないという問題がある。
【０００７】
そこで、本発明は、効率的に変換精度の良い変換行列を生成することができる行列生成装置、方法、プログラムならび情報処理装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の行列生成装置は、入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成装置であって、各ペア標本データにおいて第１射影行列を用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、複数のペア標本データから第１射影行列および第２射影行列を生成する射影行列生成手段と、射影行列生成手段により生成された第１射影行列と第２射影行列とを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列を生成する変換行列生成手段とことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の行列生成方法は、入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成方法であって、各ペア標本データにおいて第１射影行列を用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、複数のペア標本データから第１射影行列および第２射影行列を生成し、生成した第１射影行列と第２射影行列とを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列を生成することを特徴とするものである。
【００１０】
本発明の行列生成プログラムは、コンピュータに、入力データから出力データへ変換するための変換行列を標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データを用いて生成する行列生成プログラムであって、各ペア標本データにおいて第１射影行列を用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、複数のペア標本データから第１射影行列および第２射影行列を生成する手順と、射影行列生成手段により生成された第１射影行列と第２射影行列とを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列を生成する手順とを実行させることを特徴とするものである。
【００１１】
ここで、入力データは、統計的偏りを有する所定の特徴を備えたものであって、たとえば顔、文字、図形、記号、テクスチャ、ビルやタイル、枝、肺、血管等の所定のオブジェクトを有する画像のような２次元情報や、音声、脈拍、血圧、地震等の１次元情報を挙げることができる。
【００１２】
なお、変換行列生成手段は、第１射影行列をＭＬ、第２射影行列をＭＨとしたとき、ＭＨ・（ＭＬ―１）を変換行列として生成するものであってもよい。
【００１３】
さらに、変換行列生成手段は、複数の標本データをクラスタリングするクラスタリング手段と、クラスタリング手段によりクラスタリングされた各クラスを代表する代表標本データを決定する標本データ選択手段とを有するものであってもよい。このとき、射影行列生成手段は、代表標本データを用いて第１射影行列および第２射影行列を生成するものであってもよい。
【００１４】
さらに、上述した行列生成装置により生成された変換行列を用いて入力された入力データを出力データに再構成する射影手段を備えた情報処理装置に適用することができる。ここで、再構成とは、たとえば低解像画像からなる入力データから高解像画像への変換、低解像音声から高解像音声への変換の他、折り返し成分を低減した縮小処理、多色数化処理、多階調数化処理、ノイズ低減化処理、ブロックノイズおよびモスキートノイズなどのアーチファクトを低減するアーチファクト低減化処理、ボケ低減化処理、シャープネス化処理、高フレームレート化処理、広ダイナミックレンジ化処理、色階調補正処理、歪み収差補正処理、符号化などの変換処理に用いてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の行列生成装置、方法ならびにプログラムによれば、各ペア標本データにおいて、第１射影行列を用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルと、第２射影行列を用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルとが略同一になる前提において、複数のペア標本データから第１射影行列および第２射影行列を生成し、生成した第１射影行列と第２射影行列とを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列を生成することにより、必要な入力データから第２変換データへの変換行列を従来と同等の変換の品質を維持にしながら短時間に求めることができる。
【００１６】
なお、変換行列生成手段が、複数の標本データをクラスタリングするクラスタリング手段と、クラスタリング手段によりクラスタリングされた各クラスを代表する代表標本データを決定する標本データ選択手段とを有するものであって、射影行列生成手段が代表標本データを用いて第１射影行列および第２射影行列を生成するものであるとき、処理速度と変換品質のトレードオフを、クラスの代表および第１特徴ベクトルの位置と第２特徴ベクトルの位置の一致度という観点から最適なペア標本データを選択することで変換行列の生成に用いる学習標本を適切に減らし、生成時間を更に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の行列生成装置により生成された変換行列を用いた情報処理装置の好ましい実施形態を示すブロック図
【図２】本発明の行列生成装置の好ましい実施形態を示すブロック図
【図３】高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）による変換の一例を示す概念図
【図４】図３の高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）を応用した変換の一例を示す概念図
【図５】標本変換前データから射影された第１特徴空間ベクトルと標本変換後データから射影された第２特徴空間ベクトルとが略同一になる様子を示す模式図
【図６】本発明の行列生成方法の好ましい実施形態を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の行列生成装置により生成された変換行列を用いた情報処理装置１の好ましい実施形態を示すブロック図である。なお、図１の情報処理装置１は変換前データとして低解像画像が入力された際に、変換後データとして高解像画像を出力する画像を超解像度化するための画像処理装置であって、前処理手段１０、領域分割手段２０、射影手段３０、合成手段４０を備えている。
【００１９】
前処理手段１０は、入力画像を検出処理が可能な規準画像サイズに合わせるため拡大または縮小するものである。ここで、拡大縮小する手法としてたとえばバイキュービック、Ｂスプライン、バイリニア、ニアレストネイバー等の公知の技術を用いることができる。
【００２０】
また、前処理手段１０は、入力された画像Ｐに低域を抑制するフィルター処理を行う機能を有している。なお、ハイパスフィルターとしては公知の技術を用いることができ、たとえばアンシャープマスク、ラプラシアン、グラジエント等が用いられる。これにより、低周波域に存在する照明変動を抑制することができ照明変動に対するロバスト性を向上させることができる。また、変換の対象を周波数全域から高周波成分に限定することで、学習で使用できる特徴空間全てが高周波成分に割り当てられるようになる。
【００２１】
領域分割手段２０は、全体画像Ｐ０を格子状に分割し複数の部分画像（入力データ）Ｐ１を生成するものである。これは、高解像度化処理の対象を画像の局所に限定して変換対象を低次元で扱えるようにし、高品質かつ個人差の変化に対してロバスト化するためである。なお、領域分割手法は上記手法に限定されず、分割領域設定手段２１により設定された領域分割を行うようにしてもよい。
【００２２】
射影手段３０は、後述する行列生成装置５０により生成されフィルタデータベースＤＢに記憶された変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ）―１｝を用いた下記式（１）により変換前データである部分画像Ｐ１が高解像度化された変換後データである部分画像Ｐ１０を生成するものである。そして、合成手段４０が射影手段３０により高解像度化された部分画像Ｐ１０を用いて低解像の全体画像Ｐ１を高解像度化した全体画像Ｐ１０を出力する。
Ｐ１０＝｛ＭＨ・（ＭＬ）―１｝・Ｐ１  ・・・（１）
このフィルタデータベースＤＢには、オブジェクトの種類、大きさ、回転、向き毎にそれぞれ変換行列が記憶されており、射影手段３０は、部分画像Ｐ１の各種類等に応じて変換行列を選択し式（１）に高解像度化された部分画像Ｐ１０を生成する。
【００２３】
ここで、上述した射影手段３０において使用される変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ―１）｝は、標本変換前データと標本変換後データの組み合わせからなる複数のペア標本データに基づいて学習されたものである。図２は本発明の行列生成装置の好ましい実施形態を示すブロック図であり図２を参照して行列生成装置５０について説明する。なお、図１のような行列変換装置５０の構成は、補助記憶装置に読み込まれた行列変換プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この行列変換プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２４】
行列生成装置５０は、前処理手段１０、領域分割手段２０、射影行列生成手段６０、変換行列生成手段７０を備えている。前処理手段１０および領域分割手段２０は、上述した前処理手段１０および領域分割手段２０と同等の機能を有するものである。たとえば上述した情報処理装置１のように超解像を行う場合、ペア標本データとして低解像画像が標本変換前データとして用意され、高解像画像が標本変換後データとして用意される。
【００２５】
射影行列生成手段６０は、各ペア標本データにおいて、第１射影行列ＭＬを用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルＢ１と、第２射影行列ＭＨを用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルＢ２とが略同一（Ｂ１＝Ｂ２）になる前提において、第１射影行列ＭＬおよび第２射影行列ＭＨを生成するものである。そして、変換行列生成手段７０は、射影行列生成手段６０により生成された第１射影行列ＭＬおよび第２射影行列ＭＨを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列｛（ＭＨ）・（ＭＬ）−１｝を生成する。
【００２６】
具体的には、標本変換前データから標本変換後データへの変換が高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）により分解表現した１種の式で直接できるものと仮定する。高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）による変換は、図３に示すように複数の特徴空間上への変換を可能にするものであってたとえば入力されるデータ行列Ｍ１は多重線形行列としてＭ１＝Ｕ１Σ１２Ｕ２Ｔで表される。なお、行列Σ１２は異なる次元数の空間の間でも変換を可能にするもの（テンソル）である。
【００２７】
この高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）による変換を変換前データから変換後データへの変換に応用する。すなわち、図３の変換の過程において、変換前データＰＬから射影された第２特徴空間ベクトルと、変換後データＰＨへ射影するための第２特徴空間ベクトルとは略一致すると仮定する。
【００２８】
具体的には、図４に示す学習工程において、変換前標本データの画素ベクトルＭＬが行列ＵＬにより射影された第１特徴空間ベクトルＢ１と、変換後標本データの画素ベクトルＭＨが行列ＵＨにより射影された第２特徴空間ベクトルＢ２とが同一であると仮定したとき、変換後標本データの画素ベクトルＭＨは下記式（２）のように表現することができる。
ＭＨ＝ＵＨ−１・Σ‘（ＵＬＭＬ）  ・・・（２）
上記式（２）からΣ‘は下記式（３）で表すことができる。
Σ‘＝（ＵＨ・ＭＨ）・（ＵＬＭＬ）−１  ・・・（３）
【００２９】
同様に、図５に示す復元工程において、変換前データＰＬが行列ＵＬにより射影された第１特徴空間ベクトルＢ１１と、変換後データＰＨが行列ＵＨにより射影された第２特徴空間ベクトルＢ１２とが同一であると仮定したとき、変換後データＰＨは下記（４）により復元することができる。
ＰＨ＝ＵＨ−１・Σ‘（ＵＬＰＬ）  ・・・（４）
上記式（４）に式（３）を代入すると下記式（５）が導出される。
（ＭＨ）−１・ＰＨ＝（ＭＬ）−１・ＰＬ  ・・・（５）
式（５）の両辺に左側からＭＨを乗ずることにより上記式（１）が得られる。
【００３０】
そこで、射影行列生成手段６０は、式（１）〜（４）に基づいて複数のペア標本データのうち複数の標本変換前データを用いて逆第１射影行列（ＭＬ）―１を求め、複数の標本変換後データを用いて第２射影行列ＭＨを求める。具体的には、標本変換前データＭＬおよび標本変換後データＭＨの画素数をＳ（たとえば１６×１６画素）、画像数をＮ（たとえば１２８枚）としたとき、Ｓ行次元ベクトルＮ列の行列ＭＬ、ＭＨ（たとえば１６×１６行１２８列）を生成する。なお、逆第１射影行列（ＭＬ）―１の生成は種々の公知の技術を用いることができる。
【００３１】
このように、式（１）のような簡単な行列式からなる変換行列｛（ＭＨ）・（ＭＬ）−１｝を求めることができるため、従来の高次特異値分解（ＨＯＳＶＤ）等を用いた変換行列の算出に比べて格段に計算量の削減を行うことができる。すなわち、高次特異値分解(ＨＯＳＶＤ)による行列（Ｕ・Σ・Ｖ）を利用した場合、変換前から特徴量空間に射影し、特徴量空間から個人差空間に射影した後に変換後データが得られるような各モダリティ特徴空間の変換関係を表すテンソルを求めなければならない。このためには、基底行列Ｕ、Ｖを最初に求めた後に行列Σを求める必要があり、基底行列Ｕ、Ｖの計算は避けられず、この方式の延長において変換行列の算出時間の短縮を行うことができない。
【００３２】
一方、図４および図５のように、変換前データが第１射影行列ＭＬより射影された第１特徴空間ベクトルＢ１と変換後データが第２射影行列ＭＨより射影された第２特徴空間ベクトルＢ２とが一致するという知見に基づき、ペア標本データから逆第１射影行列（ＭＬ）−１と第２射影行列ＭＨとを求めれば変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ）−１｝を得ることができる。このため行列生成時間の大幅な短縮化を図ることができる。
【００３３】
さらに、図２の射影行列生成手段６０は、変換精度を保ちながら処理時間の短縮を図るべく、ＮＮ個の標本データからＮＰ個のペア標本データを学習に用いる代表標本データとして選択し、選択したＮＰ個のペア代表標本データを用いて逆第１射影行列（ＭＬ）−１および第２射影行列ＭＨを生成する機能を有している。具体的には、射影行列生成手段６０は、クラスタリング手段６１、標本データ選択手段６２、演算手段６３を備えている。クラスタリング手段６１は、ＮＮ個の標本データをＮＰ個のクラスにクラスタリング分類するものである。このクラスタリング分類にはたとえばｋ−ｍｅａｎｓ法、ＧＭＭ＋ＥＭアルゴリズム、ＳＶＭ、Ｂｏｏｓｔｉｎｇ、ランダムフォレスト等の公知の手法を用いることができ、当該手法によりＮＰ個のクラスについてそれぞれ代表値が算出される。なお、上述したクラスタリングする際のクラスの数ＮＰは予め設定されたものであってもよいし、入力手段からの入力に従い代表数設定手段６４により設定されたものであってもよい。
【００３４】
標本データ選択手段６２は、各クラスの代表値に最も近い標本データを代表標本データとして決定するものである。なお、ＮＰ個のクラス分類がされているため結果としてＮＰ個の代表標本データが選択されることになる。具体的には、標本データ選択手段６２はユークリット距離、マハラノビス距離、ＫＬ距離等を用いて代表標本データを決定するものであって、たとえば上記各クラスの代表点の特徴ベクトルｄＮｉ（ｉ＝１〜Ｐ）と各標本データの特徴ベクトルｄＮｊ（ｊ＝１〜Ｎ）との距離が最小になる標本データをクラスを代表する代表標本データとして決定する（＝ｍｉｎ（ｄＮｉ−ｄＮｊ））。さらには、上述した式（１）の性質を利用して、Δ＝｜（ＭＨ）−１・Ｐ１０−（ＭＬ）−１・Ｐ１｜／｜（ＭＨ）−１・Ｐ１０＋（ＭＬ）−１・Ｐ１｜として、ｍｉｎ（ｗ１・（ｄＮＰｉ−ｄＮＮｊ）＋（１−ｗ１）・Δｊ）（ｗ１：０〜１の重み）により、代表標本データを選択するようにしてもよい。つまり、Δが大きくなる標本データほど代表標本データとして選ばれにくくする。そして、演算手段６３が代表標本データとなったペア標本データを用いて逆第１射影行列（ＭＬ）−１および第２射影行列ＭＨを生成する。
【００３５】
これにより、学習処理速度と画質を両立させて変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ）−１｝を生成することができる。すなわち、学習処理速度を向上させるためには学習標本数を少なくする必要がある。一方、画質を向上させるためには学習標本数を多くする必要がある。そこで、処理速度と変換品質のトレードオフを、上述した各クラスを代表する代表標本データを決定し、さらには式（１）の性質を元に最適な代表標本データを決定することで適切に学習に必要な標本データの数を減らし、生成時間を更に短縮することができる。
【００３６】
図６は本発明の行列生成方法の好ましい実施の形態を示すフローチャートであり図２から図６を参照して行列生成方法について説明する。まず、ＮＮ個のペア標本データが入力されると、前処理手段１０による前処理および領域分割手段２０による領域分割処理が施される（ステップＳＴ１）。その後、射影行列生成手段６０においてペア標本データに基づきが入力される。すると、ＮＮ個のペア標本データについてＮＰ個のクラスに分類するクラスタリングが行われる（ステップＳＴ２）。その後、ＮＮ個のペア標本データの中から各クラス（ＮＰ個）を代表する代表標本データが学習に用いるデータとして選択される（ステップＳＴ３）。そして、演算手段６３において式（２）の性質に基づいて、複数のペア代表標本データのうち複数の標本変換前データを用いて逆第１射影行列（ＭＬ）−１が生成され、複数の標本変換後データを用いて第２射影行列ＭＨが生成される（ステップＳＴ４）。その後、変換行列生成手段７０により、変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ）−１｝が生成されフィルタデータベースＤＢに記憶される。
【００３７】
上記実施の形態によれば、各ペア標本データにおいて第１射影行列ＭＬを用いて標本変換前データを特徴空間上に射影した第１特徴空間ベクトルＢ１と、第２射影行列ＭＨを用いて標本変換後データを特徴空間上に射影した第２特徴空間ベクトルＢ２とが略同一になる前提において、複数のペア標本データから第１射影行列ＭＬおよび第２射影行列ＭＨを生成し、生成した第１射影行列ＭＬと第２射影行列ＭＨとを用いて入力データから出力データへ変換するための変換行列｛ＭＨ・（ＭＬ）−１｝を生成することにより、必要な入力データから出力データへの変換行列を従来と同等の変換の品質を維持にしながら短時間に求めることができる。
【００３８】
また、図２に示すように、射影行列生成手段６０が、複数の標本データをクラスタリングするクラスタリング手段６１と、クラスタリング手段６１によりクラスタリングされた各クラスを代表する代表標本データを決定する標本データ選択手段６２とを有するものであって、変換行列生成手段７０が代表標本データを用いて逆第１射影行列（ＭＬ）−１および第２射影行列ＭＨを生成するものであるとき、処理速度と変換品質のトレードオフを、クラスの代表および第１特徴ベクトルＢ１の位置と第２特徴ベクトルＢ２の位置の一致度という観点から最適なペア標本データを選択することで変換行列の生成に用いる学習標本を適切に減らし、生成時間を更に短縮することができる。
【００３９】
本発明の実施形態は上記実施形態に限定されない。たとえば、入力データが画像である場合について例示しているが、生体の内部に存在する血管、特定の組織、生体内部の腫瘍組織、細胞、タンパク質、DNA、RNA等の高分子、低分子等を示すデータであってもよい。他にも、薬等の化合物やタンパク質、貨幣、キャッシュカード等のカード、車輌、あるいは車両のナンバープレート、複写機等のスキャナ機器によりスキャニングされたドキュメントの文字、図面、表、写真などであってもよい。
【００４０】
さらに、図１の情報処理装置１として画像の超解像化を行う場合について例示しているが、低解像音声から高解像音声への変換の他、折り返し成分を低減した縮小処理、多色数化処理、多階調数化処理、ノイズ低減化処理、ブロックノイズおよびモスキートノイズなどのアーチファクトを低減するアーチファクト低減化処理、ボケ低減化処理、シャープネス化処理、高フレームレート化処理、広ダイナミックレンジ化処理、色階調補正処理、歪み収差補正処理、符号化などの変換処理に用いてもよい
【符号の説明】
【００４１】
１     情報処理装置
１０   前処理手段
２０   領域分割手段
３０   射影手段
４０   合成手段
５０   行列生成装置
６０   射影行列生成手段
６１   クラスタリング手段
６２   標本データ選択手段
７０   変換行列生成手段
Ｂ１    第１特徴空間ベクトル
Ｂ２    第２特徴空間ベクトル
ＤＢ   フィルタデータベース
ＭＬ    第１射影行列
ＭＨ    第２射影行列
【図１】
0005410355.tif 000002
【図２】
0005410355.tif 000003
【図３】
0005410355.tif 000004
【図４】
0005410355.tif 000005
【図５】
0005410355.tif 000006
【図６】
0005410355.tif 000007