(57)【要約】【課題】画像に対する生成モデルの識別能力を向上させる。【解決手段】学習モデル作成部１４は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が識別対象カテゴリに属する確率を求めるための第１の生成モデルを作成する。分類部１８は、識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に第１の生成モデルを適用することで、識別対象外画像が識別対象カテゴリに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する。学習モデル作成部１４は、複数の識別対象外グループのそれぞれに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が複数の識別対象外グループのそれぞれに属する確率を求めるための第２の生成モデルを、識別対象外グループごとに作成する。【選択図】図１
2014135014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求めるための第１の生成モデルを作成する第１の生成モデル作成手段と、
前記識別対象カテゴリ以外の識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルを適用することで、識別対象外画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する分類手段と、
前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する確率を求めるための第２の生成モデルを、識別対象外グループごとに作成する第２の生成モデル作成手段と、
を有することを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像識別装置であって、
分類前の前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象外カテゴリに属する確率を求めるための第３の生成モデルを作成する第３の生成モデル作成手段を更に有し、
前記分類手段は、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルと前記第３の生成モデルとを適用し、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群のうち、前記第１の生成モデルを適用することで得られた確率が前記第３の生成モデルを適用することで得られた確率以上となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類することで、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する、
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像識別装置であって、
前記第３の生成モデル作成手段は、前記同一の識別対象外グループに分類されていない識別対象外画像群から新たな第３の生成モデルを作成し、
前記分類手段は、前記同一の識別対象外グループに分類されていない識別対象外画像群に、前記第１の生成モデル及び前記新たな第３の生成モデルを適用し、前記第１の生成モデルを適用することで得られた確率が前記新たな第３の生成モデルを適用することで得られた確率以上となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類する、
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像識別装置であって、
前記第１の生成モデル作成手段は、複数の識別対象カテゴリにそれぞれ属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの特徴情報に基づいて、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれについて第１の生成モデルを作成し、
前記分類手段は、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの第１の生成モデルを、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に適用することで、識別対象外画像が前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する、
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像識別装置であって、
前記分類手段は、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの第１の生成モデルのうち、得られる確率が最大となる第１の生成モデルが同一となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類する、
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像識別装置であって、
前記第１の生成モデルと前記第２の生成モデルとを未分類の画像に適用し、適用の結果に基づき、前記未分類の画像を、前記識別対象カテゴリ又は前記識別対象外カテゴリのいずれかに分類する識別手段を更に有する、
ことを特徴とする画像識別装置。
【請求項７】
コンピュータに、
識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求めるための第１の生成モデルを作成するステップと、
前記識別対象カテゴリ以外の識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルを適用することで、識別対象外画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類するステップと、
前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する確率を求めるための第２の生成モデルを、識別対象外グループごとに作成するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを識別する画像識別装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
学習機能を備えた画像アノテーションシステムは、サポートベクタマシン等の識別器を用いて構成されることがある。学習モデルとして識別器を用いる場合、多くの正事例の画像及び負事例の画像が必要であり、学習画像を自動収集する等してアノテーションに誤りがあると、識別能力が著しく低下するおそれがある。一方、画像特徴の分布を学習する生成モデルを用いる場合、大量の学習画像が必要とならず、ある程度のノイズ（アノテーション付けの誤り）を許容することができるが、識別器と比較して識別能力が低下することがある。
【０００３】
画像識別に関する技術として、例えば、特許文献１には、画像中の対象物を正規化して対象物表現を生成し、対象物表現から複数の特徴を抽出し、各特徴を付加確率モデルに適用して尤度を決定することで、画像における対象物を認識する方法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、弱識別器群の中から対象識別器を選択して対象画像に適用することで識別結果を出力し、識別結果に対象識別器の重みを乗じることで尤度値を算出し、尤度値を累積した累積尤度値を用いて、対象画像に対する処理を継続するか否かを判定する装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、原画像を複数の参照画像の混合としてモデル化することで、画像を分類する方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献４には、未分類の画像中の特徴について、各カテゴリの条件付き確率分布を用いて条件付き尤度を求め、未分類の画像を、条件付き尤度に基づいて１つのカテゴリに分類するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００５−１４９５０６号公報
【特許文献２】特開２００９−２９５１００号公報
【特許文献３】特開２０１０−９７６１０号公報
【特許文献４】特開２００８−１５９０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
学習モデルとして生成モデルを用いる場合、学習モデルとして識別器を用いた場合と比較して、画像に対する識別能力が低下するおそれがある。
【０００９】
本発明の目的は、学習モデルとして生成モデルを用いる場合に、画像に対する生成モデルの識別能力を向上させることが可能な画像識別装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に記載の発明は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求めるための第１の生成モデルを作成する第１の生成モデル作成手段と、前記識別対象カテゴリ以外の識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルを適用することで、識別対象外画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する分類手段と、前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する確率を求めるための第２の生成モデルを、識別対象外グループごとに作成する第２の生成モデル作成手段と、を有することを特徴とする画像識別装置である。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像識別装置であって、分類前の前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象外カテゴリに属する確率を求めるための第３の生成モデルを作成する第３の生成モデル作成手段を更に有し、前記分類手段は、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルと前記第３の生成モデルとを適用し、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群のうち、前記第１の生成モデルを適用することで得られた確率が前記第３の生成モデルを適用することで得られた確率以上となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類することで、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する、ことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像識別装置であって、前記第３の生成モデル作成手段は、前記同一の識別対象外グループに分類されていない識別対象外画像群から新たな第３の生成モデルを作成し、前記分類手段は、前記同一の識別対象外グループに分類されていない識別対象外画像群に、前記第１の生成モデル及び前記新たな第３の生成モデルを適用し、前記第１の生成モデルを適用することで得られた確率が前記新たな第３の生成モデルを適用することで得られた確率以上となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類する、ことを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の画像識別装置であって、前記第１の生成モデル作成手段は、複数の識別対象カテゴリにそれぞれ属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの特徴情報に基づいて、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれについて第１の生成モデルを作成し、前記分類手段は、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの第１の生成モデルを、前記識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に適用することで、識別対象外画像が前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する、ことを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像識別装置であって、前記分類手段は、前記複数の識別対象カテゴリのそれぞれの第１の生成モデルのうち、得られる確率が最大となる第１の生成モデルが同一となる識別対象外画像群を、同一の識別対象外グループに分類する、ことを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の画像識別装置であって、前記第１の生成モデルと前記第２の生成モデルとを未分類の画像に適用し、適用の結果に基づき、前記未分類の画像を、前記識別対象カテゴリ又は前記識別対象外カテゴリのいずれかに分類する識別手段を更に有する、ことを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、コンピュータに、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求めるための第１の生成モデルを作成するステップと、前記識別対象カテゴリ以外の識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群に、前記第１の生成モデルを適用することで、識別対象外画像が前記識別対象カテゴリに属する確率を求め、その確率に基づいて識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類するステップと、前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する識別対象外画像群から特徴情報を抽出し、その特徴情報に基づいて、画像が前記複数の識別対象外グループのそれぞれに属する確率を求めるための第２の生成モデルを、識別対象外グループごとに作成するステップと、を実行させることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１，７に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、画像に対する生成モデルの識別能力が向上する。
【００１８】
請求項２に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、識別対象外画像に対する生成モデルの識別能力が向上し、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００１９】
請求項３に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、識別対象外画像に対する生成モデルの識別能力が更に向上し、識別対象カテゴリに対する検出精度が更に向上する。
【００２０】
請求項４に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、各カテゴリの画像に対する生成モデルの識別能力が向上する。
【００２１】
請求項５に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、識別対象外画像に対する生成モデルの識別能力が向上し、各カテゴリの画像に対する生成モデルの識別能力が向上する。
【００２２】
請求項６に記載の発明によると、本発明の構成を備えていない場合と比べて、未分類の画像を精度良く分類することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像識別装置の一例を示すブロック図である。
【図２】カテゴリの一例を示す模式図である。
【図３】特徴分布を示すグラフである。
【図４】本実施形態に係る画像識別装置の全体の動作例を示すフローチャートである。
【図５】実施例１の動作例を示すフローチャートである。
【図６】実施例１のカテゴリ分布の一例を示す模式図である。
【図７】実施例２の動作例を示すフローチャートである。
【図８】実施例２のカテゴリ分布の一例を示す模式図である。
【図９】実施例２の特徴分布を示すグラフである。
【図１０】実施例３の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】実施例３のカテゴリ分布を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１に、本発明の実施形態に係る画像識別装置の一例を示す。画像識別装置１０は、学習画像収集部１２、学習モデル作成部１４、テスト評価部１６、分類部１８及び識別部２０を備え、識別対象となる特定カテゴリに属する学習画像群から生成モデルを作成し、識別対象以外のカテゴリに属する学習画像群に当該生成モデルを適用することで、識別対象以外のカテゴリに属する学習画像群を複数のグループに分類し、各グループに属する学習画像群から生成モデルを作成する。
【００２５】
学習画像収集部１２は、識別対象となる特定カテゴリ（以下、「識別対象カテゴリ」と称する）に属する学習画像群と、識別対象カテゴリ以外のカテゴリ（以下、「識別対象外カテゴリ」と称する）に属する学習画像群とを収集する。以下では説明の都合上、識別対象カテゴリに属する学習画像群を「識別対象画像群」と称し、識別対象外カテゴリに属する学習画像群を「識別対象外画像群」と称する場合がある。識別対象画像群は、識別対象となる特定カテゴリに属する複数の学習画像データから構成される。識別対象外画像群は、その識別対象画像群に対する負事例の複数の学習画像データから構成される。学習画像収集部１２は、複数の識別対象カテゴリのそれぞれの識別対象画像群と、複数の識別対象カテゴリに共通した負事例の識別対象外画像群とを収集してもよい。負事例に相当する学習画像データは、識別対象カテゴリに属さず、識別対象カテゴリ以外の「その他」カテゴリ（識別対象外カテゴリ）に属する学習画像データである。なお、識別対象画像群は正事例の学習画像群であるとも言え、識別対象カテゴリは正事例のカテゴリとも言える。これに対して、識別対象外画像群は負事例の学習画像群であるとも言え、識別対象外カテゴリは負事例のカテゴリとも言える。
【００２６】
例えば、静止画像や動画像に対して当該画像に関連のあるタグ情報を付与する画像アノテーションシステムを構築する場合、そのシステムにて識別したいカテゴリ（識別対象カテゴリ）に属する学習画像データを収集する。一例として、各カテゴリについて数百枚から数千枚程度の学習画像データを収集する。画像検索システムを用いて学習画像データを自動的に収集してもよいし、百科事典等の画像を用いて半自動的に収集してもよい。また、各カテゴリに共通した負事例の学習画像データ（「その他」カテゴリに属する学習画像データ）を収集する。画像選択の偏りを少なくするために、識別対象の学習画像データよりも多くの識別対象外の学習画像データを収集してもよい。なお、「その他」カテゴリに属する画像データには様々な学習画像データが含まれている場合があり、例えば、識別対象カテゴリに属する学習画像データも、「その他」カテゴリに属する場合がある。また、本来であれば識別対象カテゴリに属さないにもかかわらず、誤って識別対象カテゴリに含まれてしまう学習画像データもある。このように、学習画像群にノイズが含まれる場合がある。
【００２７】
図２に、カテゴリの一例を示す。一例として、４つのカテゴリを識別する場合について説明する。収集された学習画像データは、４つの識別対象カテゴリ及び４つの識別対象カテゴリに共通した負事例の識別対象外カテゴリ（「その他」カテゴリ）のうち、いずれかのカテゴリに属している。図２に示す例では、「車」カテゴリ、「犬」カテゴリ、「海」カテゴリ及び「空」カテゴリが、識別対象カテゴリとして示されている。「その他」カテゴリは、「車」、「犬」、「海」及び「空」カテゴリに共通する負事例の識別対象外カテゴリである。各領域の面積は各カテゴリに属する学習画像データの数に比例しており、「その他」カテゴリに属する学習画像データの数は、各識別対象カテゴリに属する学習画像データよりも多い。また、識別対象カテゴリは、「その他」カテゴリと交わっている場合がある。例えば、車が含まれる画像であるにもかかわらず、「その他」カテゴリに属したり、犬の画像ではないにもかかわらず、「犬」のカテゴリに属したりする場合がある。なお、以下では、説明の便宜上、学習画像データ収集時の「その他」カテゴリを、オリジナルの「その他」カテゴリと称する場合がある。
【００２８】
学習モデル作成部１４は、各カテゴリに属する学習画像群から、当該カテゴリの学習モデルを作成する。本実施形態では、学習モデルは生成モデルである。学習モデル作成部１４は、カテゴリごとの生成モデルを作成する。すなわち、学習モデル作成部１４は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から生成モデルを作成し、識別対象外カテゴリ（「その他」カテゴリ）に属する識別対象外画像群から生成モデルを作成する。図２に示す例では、学習モデル作成部１４は、「車」、「犬」、「海」、「空」及び「その他」のそれぞれのカテゴリについて生成モデルを作成する。あるカテゴリの生成モデルは、画像データが与えられた場合、そのカテゴリに属する確率又は確率に比例するスコアを算出するものである。例えば、混合ガウスモデルやナイブベイズモデル等が、生成モデルに相当する。なお、学習モデル作成部１４が、第１，第２，第３の生成モデル作成手段の一例に相当する。以下では説明の都合上、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から生成された生成モデルを「識別対象の生成モデル」と称し、識別対象外カテゴリ（「その他」カテゴリ）に属する識別対象外画像群から生成された生成モデルを「識別対象外の生成モデル」と称する場合がある。
【００２９】
ここで、生成モデルの作成について説明する。学習モデル作成部１４は、カテゴリｃごとに生成モデルを作成する。まず、学習モデル作成部１４は、各学習画像データＤから特徴ベクトル群Ｆを抽出する。特徴ベクトル群Ｆは、色や傾き等の画像の一般的な特徴により構成されるものであり、画像全体から一定間隔でサンプリングしたローカルな特徴等である。各学習画像データからｎ個ずつ特徴を抽出すると、Ｆ＝{ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｎ}と表される。ｆｋは、その画像のある場所から抽出されたｋ番目の特徴ベクトルである。学習モデルは各カテゴリｃにおける特徴の分布を学習する。例えば、混合ガウスモデルにおいて学習を実行する場合、分布Ｐ（ｆ｜ｃ）は複数のガウス分布の重み付き和として表現される。本実施形態では、「その他」カテゴリについても生成モデルを作成する。
【００３０】
図３に、特徴分布の一例を示す。例えば、「車」カテゴリに属する学習画像データの特徴分布は、特定の位置にピークを有するが、「その他」カテゴリに属する学習画像データの特徴分布は、なだらかで比較的全特徴空間に広がっている。このように、「その他」カテゴリの特徴分布はなだらか（どのような特徴であっても事後確率が小さい）であるため、そのような特徴分布から得られる生成モデルは、どのような特徴に対しても小さいスコアを算出してしまい、画像に対する識別能力が低くなる傾向にある。
【００３１】
テスト評価部１６は、学習用画像データとは異なる予め用意された評価用画像データを用いることで、学習モデル作成部１４によって作成された生成モデルを評価する。評価用画像データは、学習用画像データと同様にカテゴリ（識別対象及び識別対象外のカテゴリ）に分類されており、識別結果に応じて再現率や精度等が計算される。テスト評価部１６は、学習用画像データから抽出された特徴ベクトルと同種類の特徴ベクトルを、評価用画像データＪから抽出し、一例として下記の式（１）を用いることで、特徴ベクトルが与えられた場合のカテゴリｃの条件付き確率を計算する。式（１）では、各特徴ベクトルの条件付き確率の独立性を仮定している。
【数１】
2014135014.tif 000003
右辺のＰ（ｆｉ｜ｃ）は、混合ガウスモデルやナイブベイズモデル等の生成モデルによって計算され、Ｐ（ｃ）はカテゴリｃの事前確率であるため計算され、Ｐ（ｆ１，ｆ２，・・・，ｆｎ）はカテゴリｃに依存しない。式（１）の両辺の対数を求め、これをスコアとする。そして、そのスコアの大きさによって、ある画像の特徴ベクトル群Ｆが与えられたときに、当該画像が分類されるカテゴリが決定される。例えば、各カテゴリに対するスコアの中で最大となるカテゴリを、当該画像のカテゴリとしてもよい。または、スコアが閾値以上となるすべてのカテゴリを、当該画像のカテゴリとしてもよい。この場合、１つの画像に複数のカテゴリが与えられることもあれば、１つのカテゴリも与えられないこともある。評価用画像データを用いて生成モデルを評価する場合、例えば評価用画像データの平均的な再現率、平均的な精度、その調和平均のＦ値等を用いることで、生成モデルの評価を行ってもよい。テスト評価部１６は評価結果を出力し、ユーザは、当該評価結果に満足するまで生成モデルを改善することが考えられる。
【００３２】
分類部１８は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から作成された生成モデル（識別対象の生成モデル）を、「その他」カテゴリに属する識別対象外画像群に適用することで、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する。例えば、分類部１８は、識別対象の生成モデルと識別対象外の生成モデルとを「その他」カテゴリに属する識別対象外画像群に適用し、識別対象外画像群のうち、識別対象の生成モデルを適用することで得られたスコアが識別対象外の生成モデルを適用することで得られたスコア以上となる識別対象外画像を、１つの識別対象外グループに分類する。これにより、識別対象外カテゴリ（「その他」カテゴリ）を２つの識別対象外グループに分割する。また、分類部１８は、識別対象の生成モデル及び識別対象外の生成モデルの適用を繰り返すことで、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類してもよい。また、分類部１８は、識別対象の各カテゴリの生成モデルを識別対象外画像に適用し、最大値が得られた生成モデルに応じて、当該識別対象外画像を識別対象外カテゴリ内で分類してもよい。
【００３３】
分類部１８によって識別対象外画像群が複数の識別対象外グループに分類された場合、学習モデル作成部１４は、各識別対象外グループに属する識別対象外画像群から各識別対象外グループの生成モデルを作成する。これにより、各識別対象外グループに属する画像を識別するための生成モデルが作成される。
【００３４】
識別部２０は、未分類の画像データを受け、未分類の画像データに、識別対象の生成モデルと各識別対象外グループの生成モデルとを適用し、得られたスコアが最大となるカテゴリに未分類の画像データを分類する。
【００３５】
次に、図４に示すフローチャートを参照して、画像識別装置１０の全体の動作を説明する。まず、学習画像収集部１２は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群と、識別対象外カテゴリ（「その他」カテゴリ）に属する識別対象外画像群とを収集する（Ｓ０１）。学習モデル作成部１４は、各カテゴリに属する各学習画像データから特徴ベクトル群を抽出する（Ｓ０２）。そして、学習モデル作成部１４は、識別対象カテゴリに属する識別対象画像群から抽出された特徴ベクトル群に基づいて識別対象の生成モデルを作成し（Ｓ０３）、識別対象外カテゴリに属する識別対象外画像群から抽出された特徴ベクトル群に基づいて識別対象外の生成モデルを作成する（Ｓ０４）。学習モデル作成部１４は、複数のカテゴリのそれぞれについて生成モデルを作成する。テスト評価部１６は、評価用画像データを用いることで生成モデルを評価する（Ｓ０５）。ユーザが評価結果に満足した場合（Ｓ０６，Ｙｅｓ）、処理は終了する。一方、ユーザが評価結果に満足しなかった場合（Ｓ０６，Ｎｏ）、分類部１８は、識別対象の生成モデルを識別対象外画像群に適用することで、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類する（Ｓ０７）。そして、ユーザが評価結果を満足するまで、ステップＳ０２〜Ｓ０６の処理を繰り返す。
【００３６】
次に、識別対象外画像群を複数の識別対象外グループに分類するための具体的な実施例について説明する。
【００３７】
（実施例１）
まず、図５に示すフローチャートを参照して実施例１について説明する。分類部１８は、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データＤｉを選択する（Ｓ１０）。そして、分類部１８は、識別対象のカテゴリｃに属する識別対象画像群から作成された識別対象の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、カテゴリｃに対するスコアＳｃ（学習画像データＤｉが、カテゴリｃに属する確率又は確率に比例するスコア）を求める（Ｓ１１）。例えば、分類部１８は、「車」カテゴリの生成モデルを識別対象外の学習画像データＤｉに適用することで、「車」カテゴリに対するスコアＳｃ（学習画像データＤｉが、「車」カテゴリに属する確率又は確率に比例するスコア）を求める。また、分類部１８は、オリジナルの「その他」カテゴリに属する識別対象外画像群から作成された識別対象外の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、オリジナルの「その他」カテゴリに対するスコアＳ０（学習画像データＤｉが、オリジナルの「その他」カテゴリに属する確率又は確率に比例するスコア）を求める。
【００３８】
スコアＳｃがスコアＳ０以上となる場合（Ｓ１２，Ｙｅｓ）、分類部１８は、学習画像データＤｉをオリジナルの「その他」カテゴリから取り除き、別の識別対象外のカテゴリに分類する（Ｓ１３）。すなわち、スコアＳｃがスコアＳ０以上となる学習画像データＤｉは、オリジナルの「その他」カテゴリに属しているが、識別対象カテゴリ（例えば「車」カテゴリ）に属する画像データに類似するため、学習画像データＤｉをオリジナルの「その他」カテゴリから取り除き、別の識別対象外のカテゴリに分類する。この別の識別対象外のカテゴリを、便宜的に、「その他１」カテゴリと称することとする。「その他」カテゴリには、「その他１」カテゴリに分類された学習画像データＤｉ以外の学習画像データが残されることになる。そして、ｉ＝ｉ＋１とし（Ｓ１４）、「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了していない場合（Ｓ１５，Ｎｏ）、ステップＳ１０〜Ｓ１４の処理を実行する。一方、スコアＳｃがスコアＳ０未満となる場合も（Ｓ１２，Ｎｏ）、ステップＳ１４以降の処理を実行する。
【００３９】
図６に、「その他」カテゴリのグループ分けの結果を示す。識別対象カテゴリが「車」カテゴリのみの場合、図６（ａ）に示すように、分類前のオリジナルの「その他」カテゴリは、分類後の新たな「その他」カテゴリと「その他１」カテゴリとに分けられる。「その他１」カテゴリに属する学習画像データは、「車」カテゴリに属する学習画像データに対して負事例となるが、「車」の画像データに類似する画像データである。
【００４０】
識別対象カテゴリが複数ある場合についても、同様の処理により、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データは複数の識別対象外グループに分類される。図６（ｂ）に、その分類の結果を示す。「その他１」カテゴリに属する学習画像データは、「車」カテゴリの生成モデルが適用された場合にスコアＳｃがスコアＳ０以上となる識別対象外の学習画像データであり、「車」の画像データに類似する画像データである。「その他２」カテゴリに属する学習画像データは、「海」カテゴリの生成モデルが適用された場合にスコアＳｃがスコアＳ０以上となる識別対象外の学習画像データであり、「海」の画像データに類似する画像データである。「その他３」カテゴリに属する学習画像データは、「犬」カテゴリの生成モデルが適用された場合にスコアＳｃがスコアＳ０以上となる識別対象外の学習画像データであり、「犬」の画像データに類似する画像データである。「その他４」カテゴリに属する学習画像データは、「空」カテゴリの生成モデルが適用された場合にスコアＳｃがスコアＳ０以上となる識別対象外の学習画像データであり、「空」の画像データに類似する画像データである。分類後の「その他」カテゴリに属する学習画像データは、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データから、「その他１」〜「その他４」のそれぞれのカテゴリに属する学習画像データを除いて残った画像データである。
【００４１】
「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了した場合（Ｓ１５，Ｙｅｓ）、学習モデル作成部１４は、分類後の「その他」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他」の生成モデル）を作成し、「その他１」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他１」の生成モデル）を作成する。
【００４２】
そして、識別部２０は、未分類の画像データを受けると、当該未分類の画像データに、上記の処理で作成された生成モデルを適用することで、当該未分類の画像データを識別対象カテゴリ又は識別対象外カテゴリのいずれかに分類する。例えば、識別対象カテゴリが「車」カテゴリのみの場合、識別部２０は、未分類の画像データに、「車」カテゴリの生成モデル、「その他１」の生成モデル及び分類後の「その他」の生成モデルを適用し、得られたスコアが最大となる生成モデルのカテゴリに、未分類の画像データを分類する。「車」カテゴリの生成モデルを適用することで得られたスコアが最大となる場合、未分類の画像データは「車」カテゴリに分類され、「その他１」カテゴリの生成モデルを適用することで得られたスコアが最大となる場合、未分類の画像データは「その他１」カテゴリに分類される。
【００４３】
以上のようにして作成された「その他１」の生成モデルを用いて画像データを分類することで、識別対象カテゴリ（正事例カテゴリ）に対する検出精度が向上する。すなわち、オリジナルの「その他」カテゴリに属すべき画像データであって、識別対象カテゴリ（「車」カテゴリ）に属すると誤って識別され得る画像データについては、「その他１」の生成モデルを適用することで得られるスコアが、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなる。そのため、当該画像データは「車」カテゴリに分類されずに、「その他１」カテゴリ、すなわち、識別対象外カテゴリ（負事例カテゴリ）に分類されることになる。このように、識別対象外の画像に対する生成モデルの識別能力が向上し、識別対象カテゴリに属すると間違って識別される画像データが減少するため、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００４４】
オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像群の特徴分布は、全体に亘って平らであり、そのような特徴分布から得られる生成モデルは、どのような特徴に対しても小さいスコアを算出してしまい、識別能力が低くなる傾向にある。従って、識別対象外カテゴリ（負事例カテゴリ）に属すべき画像データであって、識別対象カテゴリに属すると誤って識別され得る画像データに、オリジナルの「その他」の生成モデルと、識別対象の生成モデルとを適用した場合、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアの方が、オリジナルの「その他」の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなる場合がある。この場合、当該画像データは、識別対象カテゴリに誤って分類されることになる。一方、本実施形態によると、分類後の「その他」の生成モデルを適用することで得られるスコアが、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも小さくなったとしても、「その他１」の生成モデルを適用することで得られるスコアが、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなるため、当該画像データは、「その他１」カテゴリに分類されることになる。このように、識別対象外の画像に対する生成モデルの識別能力が向上するため、その結果として、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００４５】
識別対象カテゴリが複数ある場合も同様にして、学習モデル作成部１４は、分類後の「その他」カテゴリに属する学習画像群から分類後の「その他」の生成モデルを作成し、「その他１」カテゴリに属する学習画像群から「その他１」の生成モデルを作成し、「その他２」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他２」の生成モデル）を作成し、「その他３」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他３」の生成モデル）を作成し、「その他４」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他４」の生成モデル）を作成する。これにより、識別対象外カテゴリ（負事例カテゴリ）に属すべき画像データであって、いずれかの識別対象カテゴリに属すると誤って識別され得る画像データは、「その他１」〜「その他４」のいずれかの識別対象外カテゴリに分類される。その結果、識別対象の各カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００４６】
（実施例２）
次に、図７に示すフローチャートを参照して実施例２について説明する。実施例２では、実施例１の処理を複数回繰り返して実行することで、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データを複数の識別対象外グループに分類する。具体的には、１度目のグループ分けで生成されたグループを「その他１」カテゴリと定義し、Ｎ度目のグループ分けで生成されたグループを「その他Ｎ」カテゴリと定義する。すなわち、実施例１の処理をＮ回繰り返し実行することで、オリジナルの「その他」カテゴリが、「その他」カテゴリ、「その他１」カテゴリ、「その他２」カテゴリ、・・・、「その他Ｎ」カテゴリに分けられ、識別対象外の学習画像データは、いずれかの識別対象外カテゴリに分類される。以下、実施例２の具体的な処理を説明する。前提として、識別対象外画像に対する分類処理が１回実行され、オリジナルの「その他」カテゴリが、「その他１」カテゴリと分類後の「その他」カテゴリとに分けられ、「その他１」の生成モデル及び分類後の「その他」の生成モデルが作成されているものとする。
【００４７】
まず、分類部１８は、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データＤｉを選択する（Ｓ２０）。そして、分類部１８は、識別対象のカテゴリｃに属する識別対象画像群から生成された識別対象の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、カテゴリｃに対するスコアＳｃを求める（Ｓ２１）。例えば、分類部１８は、「車」カテゴリの生成モデルを識別対象外の学習画像データＤｉに適用することで、「車」カテゴリに対するスコアＳｃを求める。なお、スコアＳｃが既に計算されている場合は、既に得られた値を使用してもよい。また、分類部１８は、「その他１」カテゴリに属する識別対象外画像群から作成された「その他１」の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、「その他１」カテゴリに対するスコアＴ１を求める（Ｓ２２）。さらに、分類部１８は、「その他１」カテゴリが分類された後の「その他」カテゴリに属する識別対象外画像群から作成された識別対象外の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、「その他」カテゴリに対するスコアＳ０を求める（Ｓ２２）。
【００４８】
そして、スコアＳｃ、スコアＴ１及びスコアＳ０の中でスコアＳｃが最大となる場合（Ｓ２３，Ｙｅｓ）、分類部１８は、学習画像データＤｉを「その他」カテゴリから取り除き、「その他」及び「その他１」カテゴリとは別の「その他２」カテゴリに分類する（Ｓ２４）。すなわち、スコアＳｃが最大となる学習画像データＤｉは、「その他」カテゴリに属しているが、識別対象カテゴリ（例えば「車」カテゴリ）に属する画像データに比較的類似する画像データであるとともに、「その他１」カテゴリには属さない画像データである。そのため、学習画像データＤｉを「その他２」カテゴリに分類する。「その他」カテゴリには、「その他１」及び「その他２」カテゴリに分類された学習画像データＤｉ以外の学習画像データが残されることになる。そして、ｉ＝ｉ＋１とし（Ｓ２６）、「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了していない場合（Ｓ２７，Ｎｏ）、ステップＳ２０〜Ｓ２６の処理を実行する。一方、スコアＳｃが最大とならない場合（Ｓ２３，Ｎｏ）、学習画像データＤｉを「その他」カテゴリに残しておき（Ｓ２５）、ｉ＝ｉ＋１とし（Ｓ２６）、ステップＳ２７以降の処理を実行する。
【００４９】
「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了した場合（Ｓ２７，Ｙｅｓ）、学習モデル作成部１４は、分類後の「その他」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他」の生成モデル）を作成し、「その他２」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他２」の生成モデル）を作成する。なお、「その他１」の生成モデルは、「その他」カテゴリから「その他１」カテゴリが分類された後に、既に作成されているものとする。
【００５０】
「その他２」カテゴリへの学習画像データの分類が終了すると、次は、同様の処理により、「その他」カテゴリに属する学習画像データを「その他３」カテゴリに分類する。例えば、ステップＳ２２にて、分類部１８は、「その他１」の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、「その他１」カテゴリに対するスコアＴ１を求め、「その他２」の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、「その他２」カテゴリに対するスコアＴ２を求める。また、分類部１８は、「その他２」カテゴリが分類された後の「その他」カテゴリに属する識別対象外画像群から作成された識別対象外の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、「その他」カテゴリに対するスコアＳ０を求める。そして、スコアＳｃ、スコアＴ１、スコアＴ２及びスコアＳ０の中でスコアＳｃが最大となる場合（Ｓ２３，Ｙｅｓ）、分類部１８は、学習画像データＤｉを「その他」カテゴリから取り除き、識別対象外の「その他３」カテゴリに分類する。以降、同様の処理により、「その他」カテゴリに属する学習画像データを、「その他４」カテゴリ、「その他５」カテゴリ、・・・、「その他Ｎ」カテゴリに分類する。そして、「その他Ｎ」に属する学習画像データが１つも存在しなくなると処理を終了する。以上の処理の結果、「その他」の生成モデル、及び、「その他１」〜「その他Ｎ」の生成モデルが、学習モデル作成部１４によって作成されることになる。
【００５１】
図８に、識別対象カテゴリが「車」カテゴリのみの場合のグループ分けの結果を示す。一例として分類処理が４回行われ（Ｎ＝４）、オリジナルの「その他」カテゴリは、５つのカテゴリに分けられている。具体的には、オリジナルの「その他」カテゴリは、分類後の新たな「その他」カテゴリと、「その他１」カテゴリと、「その他２」カテゴリと、「その他３」カテゴリと、「その他４」カテゴリとに分けられている。「その他１」に属する学習画像データは、オリジナルの「その他」カテゴリに属する画像データであり、「その他１」の生成モデル以外の生成モデル（「車」カテゴリの生成モデル、「その他２」の生成モデル、・・・、「その他４」の生成モデル）を適用してスコアを求めた場合、「車」カテゴリの生成モデルから得られたスコアが最大となる画像データである。
【００５２】
なお、スコアＳｃが最大とならない場合（Ｓ２３，Ｎｏ）、スコアＳｃに応じて、学習画像データＤｉを「その他」以外の「その他ｊ」カテゴリに分類してもよい。例えば、スコアＳｃがスコアＴ２，Ｓ０以上となるが、スコアＴ１未満となる場合、そのスコアＳｃの学習画像データＤｉを「その他２」カテゴリに分類してもよい。
【００５３】
識別対象カテゴリが複数ある場合も、同様に分類処理を複数回行うことで、「その他」カテゴリを複数の識別対象外グループに分類する。
【００５４】
図９に、以上のようにして作成された生成モデルの特徴分布を示す。オリジナルの「その他」カテゴリの特徴分布は、なだらかで比較的全特徴空間に広がっており、識別対象カテゴリの特徴分布は、特定の位置にピークを有している。オリジナルの「その他」カテゴリをグループ分けし、個々のカテゴリごとに特徴分布を計算すると、それらの特徴分布は、それぞれ特定の位置にピークを有することになる。具体的には、「その他１」カテゴリ、「その他２」カテゴリ、「その他３」カテゴリ、「その他４」カテゴリ、及び、分類後の「その他」カテゴリのそれぞれの特徴分布は分離され、それぞれ特定の位置にピークを有することになる。なお、「その他１」カテゴリの特徴分布が、識別対象カテゴリ（「車」カテゴリ）の特徴分布に最も近くなっている。
【００５５】
そして、識別部２０は、未分類の画像データを受けると、未分類の画像データに、識別対象カテゴリの生成モデル（例えば「車」カテゴリの生成モデル）、「その他１」〜「その他４」の生成モデル及び分類後の「その他」の生成モデルを適用し、得られたスコアが最大となる生成モデルのカテゴリに、未分類の画像データを分類する。
【００５６】
以上のようにして作成された識別対象外の生成モデルを用いることで、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。例えば、「その他１」カテゴリの特徴を有し、オリジナルの「その他」カテゴリに属すべき画像データであって、識別対象カテゴリ（「車」カテゴリ）に属すると誤って識別され得る画像データを分類する場合について考えてみる。この画像データに、オリジナルの「その他」、「その他１」〜「その他４」、分類後の「その他」及び識別対象のそれぞれの生成モデルを適用した場合、「その他１」の生成モデルを適用して得られたスコアが最大となる。従って、当該画像データは、識別対象カテゴリ（「車」カテゴリ）に分類されることなく、「その他１」カテゴリ、すなわち、識別対象外カテゴリ（負事例カテゴリ）に分類されることになる。このように、識別対象外の画像に対する生成モデルの識別能力が向上し、識別対象カテゴリに属すると間違って識別される画像データが減少するため、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００５７】
「その他１」カテゴリの特徴分布は識別対象カテゴリの特徴分布に近いため、「その他１」カテゴリに属すべき画像データに、オリジナルの「その他」の生成モデルと、識別対象の生成モデルとを適用した場合、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアの方が、オリジナルの「その他」の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなる場合がある。この場合、当該画像データは、識別対象カテゴリに誤って分類されることになる。これに対して、本実施形態によると、上述したように、「その他１」の生成モデルを適用することで得られるスコアが、識別対象の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなるため、当該画像データは、「その他１」カテゴリ、すなわち、識別対象外カテゴリに分類されることになる。
【００５８】
以上のように、オリジナルの「その他」の生成モデルを用いた場合、識別対象外カテゴリに属すべき画像データが誤って識別対象カテゴリに分類されるおそれがあるが、本実施形態によると、当該画像データは識別対象外カテゴリに分類されるため、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００５９】
（実施例３）
次に、図１０に示すフローチャートを参照して実施例３について説明する。実施例３では、識別対象カテゴリが複数ある場合、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データに、識別対象の各生成モデルを適用して各カテゴリに対するスコアを計算し、そのスコアが最大となる生成モデルに応じて、「その他」カテゴリに属する学習画像データをグループ分けする。例えば、識別対象の各生成モデルのうち、得られるスコアが最大となる生成モデルが同一となる学習画像データを、同一の識別対象外グループに分類する。図２に示す例では、識別対象カテゴリは４つあるため、４つのカテゴリのそれぞれの生成モデルを識別対象外の学習画像データに適用し、得られたスコアが最大となる生成モデルに応じて、識別対象外の学習画像データを分類する。以下、実施例３の具体的な処理を説明する。
【００６０】
まず、分類部１８は、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データＤｉを選択する（Ｓ３０）。そして、分類部１８は、識別対象のカテゴリｃに属する識別対象画像群から作成された識別対象の生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、カテゴリｃに対するスコアＳｃを求める（Ｓ３１）。例えば、分類部１８は、「車」カテゴリの生成モデル、「犬」カテゴリの生成モデル、「海」カテゴリの生成モデル及び「空」カテゴリの生成モデルを学習画像データＤｉに適用することで、各カテゴリに対するスコアＳｃを求める。この例では、４つのスコアＳｃを求めることになる。そして、分類部１８は、４つのスコアＳｃの中で最大となるスコアＳｃをスコアＳｃ’と定義し、分類先の識別対象外カテゴリをカテゴリｃ’と定義する（Ｓ３２）。
【００６１】
スコアＳｃ’が予め決定された閾値Ｔｈ以上となる場合（Ｓ３３，Ｙｅｓ）、分類部１８は、学習画像データＤｉをオリジナルの「その他」カテゴリから取り除き、「その他」カテゴリとは別の識別対象外の「その他：ｃ’」カテゴリに分類する（Ｓ３４）。この分類処理について、図１１を参照して説明する。例えば、４つのスコアＳｃのうち、「車」カテゴリの生成モデルを適用することで得られたスコアＳｃが最大となり、閾値Ｔｈ以上となる場合、分類部１８は、学習画像データＤｉを識別対象外の「その他：車」カテゴリに分類する。すなわち、オリジナルの「その他」カテゴリに属する学習画像データのうち、「車」カテゴリに属する画像データに類似する学習画像データを、「その他：車」カテゴリに分類する。同様に、「犬」カテゴリの生成モデルを適用することで得られたスコアＳｃが最大となり、閾値Ｔｈ以上となる場合、分類部１８は、学習画像データＤｉを、識別対象外の「その他：犬」カテゴリに分類する。「海」カテゴリ又は「空」カテゴリの生成モデルから得られたスコアＳｃが最大となり、閾値Ｔｈ以上となる場合も、同様にして、学習画像データＤｉを識別対象外の「その他：海」カテゴリ又は「その他：空」カテゴリに分類する。一方、スコアＳｃ’が閾値Ｔｈ未満の場合（Ｓ３３，Ｎｏ）、分類部１８は、学習画像データＤｉを、オリジナルの「その他」カテゴリや「その他：ｃ’」カテゴリとは異なる識別対象外の「その他：その他」カテゴリに分類する（Ｓ３５）。スコアＳｃ’が閾値Ｔｈ未満となる学習画像データＤｉは、４つの識別対象カテゴリにそれぞれ属する画像データに類似しないため、当該学習画像データＤｉを「その他：その他」カテゴリに分類する。
【００６２】
そして、ｉ＝ｉ＋１とし（Ｓ３６）、オリジナルの「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了していない場合（Ｓ３７，Ｎｏ）、ステップＳ３０〜Ｓ３６の処理を実行する。
【００６３】
オリジナルの「その他」カテゴリに属するすべての学習画像データについて処理が終了した場合（Ｓ３７，Ｙｅｓ）、学習モデル作成部１４は、分類された識別対象外の各カテゴリに属する学習画像群から、各カテゴリの識別対象外の生成モデルを作成する。例えば、学習モデル作成部１４は、「その他：車」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他：車」の生成モデル）を作成し、「その他：犬」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他：犬」の生成モデル）を作成し、「その他：海」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他：海」の生成モデル）を作成し、「その他：空」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他：空」の生成モデル）を作成する。これにより、合計８個の識別器が作成されることになる。また、学習モデル作成部１４は、「その他：その他」カテゴリに属する学習画像群から識別対象外の生成モデル（「その他：その他」の生成モデル）を作成してもよい。この場合、合計９個の識別器が作成されることになる。
【００６４】
そして、識別部２０は、未分類の画像データを受けると、未分類の画像データに、識別対象の各生成モデルと識別対象外の各生成モデルとを適用し、得られたスコアが最大となる生成モデルのカテゴリに、未分類の画像データを分類する。
【００６５】
「その他：車」カテゴリに分類された識別対象外の学習画像データは、識別対象の「車」カテゴリに属する識別対象の学習画像データに類似し、「車」の画像データでなくても、「車」の画像データであると誤って識別され得る画像データである。従って、「車」の画像データであると誤って識別され得る画像データに、オリジナルの「その他」の生成モデルと、識別対象の「車」カテゴリの生成モデルとを適用した場合、「車」カテゴリの生成モデルを適用することで得られるスコアの方が、オリジナルの「その他」の生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなる場合がある。この場合、当該画像データは、識別対象の「車」カテゴリに誤って分類されることになる。
【００６６】
一方で、「車」の画像データであると誤って識別され得る画像データは、「その他：車」の生成モデル以外の生成モデルよりも、「その他：車」の生成モデルに対して高いスコアを示す。すなわち、当該画像データに、「その他：車」の生成モデルと「車」カテゴリの生成モデルとを適用した場合、「その他：車」の生成モデルを適用することで得られるスコアの方が、「車」カテゴリの生成モデルを適用することで得られるスコアよりも大きくなる。これにより、「車」の画像データであると誤って識別され得る画像データは、「車」カテゴリに分類されずに、識別対象外のカテゴリである「その他：車」カテゴリに分類される。このように、識別対象外の画像に対する生成モデルの識別能力が向上し、識別対象カテゴリに属すると間違って識別される画像データが減少するため、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００６７】
なお、「その他：車」カテゴリ、「その他：犬」カテゴリ、「その他：海」カテゴリ及び「その他：空」カテゴリを纏めて１つのカテゴリとしてもよい。この場合、オリジナルの「その他」カテゴリは２つの識別対象外カテゴリに分けられることになる。
【００６８】
また、実施例３に実施例２を適用し、「その他：ｃ’」カテゴリを更に複数の識別対象外カテゴリに分け、各識別対象外カテゴリの生成モデルを作成してもよい。
【００６９】
上述した各実施例によって作成された生成モデルは、画像認識ツールの１つのアプリケーションとして利用され得る。例えば、学習画像群を自動的又は半自動的に収集したときに、学習画像群にノイズが含まれている場合、その学習画像群に基づいて生成モデルを作成すると、識別性能が低下することがある。本実施形態によると、識別対象外の学習画像群を識別対象の生成モデルを用いて複数のグループに分類することで、学習画像群にノイズが含まれている場合であっても、識別対象外の生成モデルの識別能力が向上するため、識別対象カテゴリに対する検出精度が向上する。
【００７０】
上記の画像識別装置１０は、一例としてハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現される。具体的には、画像識別装置１０は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。プロセッサは、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、上述した学習画像収集部１２、学習モデル作成部１４、テスト評価部１６、分類部１８及び識別部２０のそれぞれの機能を実行する。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又は、ネットワーク等の通信手段を経由して、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の記憶装置に記憶される。なお、上記プログラムは、ハードディスクドライブ等の記憶装置に予め記憶されていてもよい。ハードディスクドライブ等の記憶装置に記憶されたプログラムが、ＲＡＭ等のメモリに読み出されてプロセッサによって実行されることにより、上述した各部の機能が実現される。
【符号の説明】
【００７１】
１０  画像識別装置、１２  学習画像収集部、１４  学習モデル作成部、１６  テスト評価部、１８  分類部、２０  識別部。
【図１】
2014135014.tif 000004
【図２】
2014135014.tif 000005
【図３】
2014135014.tif 000006
【図４】
2014135014.tif 000007
【図５】
2014135014.tif 000008
【図６】
2014135014.tif 000009
【図７】
2014135014.tif 000010
【図８】
2014135014.tif 000011
【図９】
2014135014.tif 000012
【図１０】
2014135014.tif 000013
【図１１】
2014135014.tif 000014