(57)【要約】対象が記録されたデータのサンプルが少ない場合でも、様々な態様の対象を識別することが可能な識別装置を提供する。一実施態様に係る識別装置は、異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得部と、前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換部と、前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する個別分類部と、前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出部と、前記識別結果情報を出力する出力部と、を備える。
2019116497.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得手段と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換手段と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類手段と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出手段と、
前記識別結果情報を出力する出力手段と、
を備える識別装置。
【請求項２】
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
請求項２または３に記載の識別装置。
【請求項５】
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
請求項４に記載の識別装置。
【請求項６】
前記データは画像であり、前記対象は物体または人物である、
請求項１から５のいずれかに記載の識別装置。
【請求項７】
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
請求項１から５のいずれかに記載の識別装置。
【請求項８】
前記エンコーダをさらに備える、請求項１から７のいずれかに記載の識別装置。
【請求項９】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得し、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成し、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成し、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出し、
前記識別結果情報を出力する、
を備える識別方法。
【請求項１０】
前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
請求項９に記載の識別方法。
【請求項１１】
前記識別結果情報の導出において、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
請求項１０に記載の識別方法。
【請求項１２】
前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
請求項１０または１１に記載の識別方法。
【請求項１３】
前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
請求項１２に記載の識別方法。
【請求項１４】
前記データは画像であり、前記識別対象は物体または人物である、
請求項９から１３のいずれかに記載の識別方法。
【請求項１５】
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
請求項９から１３のいずれかに記載の識別方法。
【請求項１６】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得処理と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換処理と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類処理と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出処理と、
前記識別結果情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１７】
前記結果導出処理は、前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
請求項１６に記載の記憶媒体。
【請求項１８】
前記結果導出処理は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
請求項１７に記載の記憶媒体。
【請求項１９】
前記結果導出処理は、前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
請求項１７または１８に記載の記憶媒体。
【請求項２０】
前記結果導出処理は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
請求項１９に記載の記憶媒体。
【請求項２１】
前記データは画像であり、前記識別対象は物体または人物である、
請求項１６から２０のいずれかに記載の記憶媒体。
【請求項２２】
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
請求項１６から２０のいずれかに記載の記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、コンピュータが行う識別の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
データにおいて示された対象の分類を行う、分類器を構築する上で、対象の特徴を良く表す変数を用いることが、分類の精度の向上につながる。入力されたデータから対象の特徴を良く表す変数を導出する方法として、オートエンコーダ（自己符号化器）を使う方法が、良く知られている。【０００３】
典型的なオートエンコーダは、入力層、中間層、および出力層からなる。典型的なオートエンコーダは、入力層に入力されるデータと出力層により出力されるデータとの比較に基づき、符号化（すなわち、入力層のデータから中間層のデータへの変換）に用いられる重みおよびバイアスと、復号（すなわち、中間層のデータから出力層のデータへの変換）に用いられる重みおよびバイアスと、を最適な値へと決定する。【０００４】
オートエンコーダによる学習の結果決定された重みとバイアスとを用いた符号化によって中間層において出力されるデータは、対象の特徴を良く表す情報とみなすことができる。この中間層において出力されるデータは、一般的には、「特徴量ベクトル」、「特徴ベクトル」、または単に「特徴量」や「特徴」と呼ばれる。本開示では、中間層において出力されるデータを、「潜在変数の値の組」または「潜在変数ベクトル」とも呼ぶ。【０００５】
特許文献１は、本願発明に関連する技術を記載する文献である。特許文献１は、画像における対象の大きさ、回転角度、および位置等を、識別を行うために適した状態に変換する（別の言葉では、正規化する）画像処理装置を開示している。正規化するための変換の大きさは、画像が粗視化された後のデータを非線形変換によって空間Ｆに写像した時のベクトル（写像ベクトル）と、学習サンプルの特徴を表す基底ベクトルを含む部分空間との関係に基づいて決まる係数によって決められる。この技術にオートエンコーダを用いる場合、オートエンコーダの出力層の出力が上記の非線形変換による写像に相当し、中間層の出力が写像ベクトルの部分空間への射影に相当する、ということが、特許文献１には記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−６２７１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般的なオートエンコーダにより最適化されたニューラルネットワークにより導出される特徴量ベクトルは、必ずしも、異なる態様をとる同一の対象に対し、互いに関連するようには表されない。そのため、例えば、一般的なオートエンコーダにより最適化されたニューラルネットワークにより導出される特徴量ベクトルを用いて、画像に写る椅子を椅子に分類するための分類器を、図１Ａで示される向きで撮影された椅子の画像ばかりを学習用データとして使用した学習により生成したとする。そのような場合、生成した分類器は、図１Ｂで示される向きや、図１Ｃで示されるアングルで撮影された椅子を、椅子と識別できないことがある。これは、同一の対象であっても、互いに異なる態様（上記の例では、向きやアングル）で記録されたデータからは、互いに無関係な特徴量ベクトルが導出され得るからである。【０００８】
様々な態様をとりうる対象物を正しく識別するためには、一般的には、分類器の学習において様々な態様を網羅した学習用データを用いる必要がある。しかし、様々な態様を網羅した学習用データを用意することは、必ずしも容易ではない。【０００９】
特許文献１に記載の技術は、画像を正規化することにより様々な態様をとりうる対象に対する識別の性能を向上させる技術である。しかし、この正規化を行うための関数は、様々な態様で対象が写る画像を学習用データとした学習によって導出される必要がある。なお、対象の識別を行うパターン識別部１００は、正規化された画像を識別の対象とするので、学習用データに含まれていない態様をとっている対象を正しく識別する保証はない。【００１０】
本発明は、対象が記録されたデータのサンプルが少ない場合でも、様々な態様の対象を識別することが可能な識別装置を提供することを、目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様に係る識別装置は、異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得手段と、前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換手段と、前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類手段と、前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出手段と、前記識別結果情報を出力する出力手段と、を備える。【００１２】
本発明の一態様に係る識別方法は、異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得し、前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成し、前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成し、前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出し、前記識別結果情報を出力する。【００１３】
本発明の一態様に係る記憶媒体は、異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得処理と、前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換処理と、前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類処理と、前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出処理と、前記識別結果情報を出力する出力処理と、をコンピュータに実行させるプログラムを記憶する。上記記憶媒体は、例えば、コンピュータ読み取り可能な、非一時的な記憶媒体である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、対象が記録されたデータのサンプルが少ない場合でも、様々な態様の対象を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】対象が記録されたデータの例を示す図である。
【図１Ｂ】別の態様の対象が記録されたデータの例を示す図である。
【図１Ｃ】別の態様の対象が記録されたデータの別の例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る識別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】変数変換に用いられる行列の例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る変数導出の学習について説明するための概念図である。
【図５】変数導出の学習に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】識別処理に係る処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る識別装置の構成を示すブロック図である。
【図８】所望の機能を持つエンコーダを作成する学習装置の例の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る識別装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る識別装置による識別方法の処理の流れを示すブロック図である。
【図１１】本発明の各実施形態の各部を構成するハードウェアの例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１７】
＜＜第１の実施形態＞＞
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図２は、第１の実施形態に係る識別装置２１の構成を示すブロック図である。
【００１８】
識別装置２１は、変数導出の学習処理、変数導出処理、および識別処理、の３つの処理を行う。本開示では、変数導出の学習処理と変数導出処理とに関わる部を変数導出部１１０と呼び、識別処理に関わる部を識別部２１０と呼ぶ。
【００１９】
以下、まず、変数導出部１１０の構成と動作について説明する。
【００２０】
［変数導出部１１０］
＜構成＞
変数導出部１１０は、データ取得部１１１と、エンコーダ１１２と、変換部１１３と、デコーダ１１４と、パラメータ更新部１１５と、パラメータ記憶部１１９と、を含む。
【００２１】
データ取得部１１１と、エンコーダ１１２と、変換部１１３と、デコーダ１１４と、パラメータ更新部１１５と、は、例えば、プログラムを実行する１つまたは複数のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）により実現される。
【００２２】
パラメータ記憶部１１９は、例えば、メモリである。パラメータ記憶部１１９は、ハードディスク等の補助記憶装置でもよい。別の実施形態では、パラメータ記憶部１１９は識別装置２１の外部にあり、有線または無線により識別装置２１と通信可能であるように構成されていてもよい。パラメータ記憶部１１９は、エンコーダ１１２が行う変換において用いられるパラメータと、デコーダ１１４が行う変換において用いられるパラメータと、を記憶する。
【００２３】
なお、変数導出部１１０は、パラメータ記憶部１１９とは別に、データを一時的又は非一時的に記憶する記憶装置を備えていてもよい。
【００２４】
＝＝＝データ取得部１１１＝＝＝
データ取得部１１１は、変数導出部１１０が使用するデータを取得する。変数導出部１１０が使用するデータは、入力データ、正解データ、および、入力データと正解データとの関係を示す差異情報である。
【００２５】
入力データは、変数導出部１１０による学習の対象が記録されたデータである。理解を容易にするため、本実施形態の説明では、入力データの一例として、光学画像を想定する。光学画像以外の入力データの例は、「補足」の項目で説明する。
【００２６】
入力データが光学画像である場合、入力データは、対象（例えば、物体および人物等）が写った画像である。入力データは、例えば、画像の各画素の画素値を成分とするベクトルである。縦２８画素、横２８画素のグレースケールの画像を入力データとする場合、入力データの成分の数は、２８×２８＝７８４である。
【００２７】
画像のサイズはどのようなサイズでもよい。画素値は、０から２５５の整数値でも、０か１かのバイナリの値でも、浮動小数点数でもよい。色の種類は１つでも、２つ以上でもよい。色の種類が複数種類である場合は、その種類の数に比例して、入力データの成分数は増加する。入力データの例として、ＲＧＢ画像、マルチスペクトルの画像、ハイパースペクトルの画像等が挙げられる。
【００２８】
データ取得部１１１は、入力データを、例えば、識別装置２１の内部または外部にある記憶装置から受け取ることにより、取得する。識別装置２１が、カメラ等、入力データを取得可能なデバイスを含み、データ取得部１１１はそのデバイスから入力データを受け取ってもよい。
【００２９】
正解データは、変数導出の学習、具体的には、後述するパラメータ更新部１１５によるパラメータの値の更新において、使用されるデータである。
【００３０】
正解データは、入力データにより示される対象が記録されたデータである。少なくとも一つの正解データは、入力データにより示される対象が、入力データにおける態様とは異なる態様で記録された、データである。入力データおよび正解データが画像である場合、態様は「写り方」または「見え方」と言い換えられてもよい。画像における態様の例としては、向き、アングル、姿勢、大きさ、歪み方、色合い、鮮明さ、等が挙げられる。入力データと正解データとの間で異なり得る態様は、予め定義される。つまり、変数導出部１１０は、少なくとも１つの特定の態様が異なる、入力データと正解データとのセットを扱う。なお、識別装置２１は、入力データを、正解データの一つとして扱ってもよい。
【００３１】
データ取得部１１１は、正解データを、例えば、識別装置２１の内部または外部にある記憶装置から受け取ることにより、取得する。識別装置２１が、カメラ等、正解データを取得可能なデバイスを含み、データ取得部１１１はそのデバイスから正解データを受け取ってもよい。
【００３２】
あるいは、データ取得部１１１は、入力データを加工することにより、正解データを生成してもよい。例えば、対象の回転角度を変化される加工や、色合いまたは鮮明さを変化させる既知の技術を用いれば、データ取得部１１１は、入力データの加工により正解データを生成可能である。
【００３３】
差異情報は、入力データと正解データとの関係を示す情報である。具体的には、差異情報は、入力データにより示される対象の態様と、正解データにより示される対象の態様と、の間の差異を示す。差異情報は、例えば、差異があるかないか、または差異がどの程度あるか、を示す、パラメータで表されてもよい。
【００３４】
簡単な例として、入力データが、椅子が写る画像であり、正解データが、その椅子が入力データにおける向きとは異なる向きで撮影された画像であるとする。入力データおよび正解データのセットの例は、図１Ａの画像と図１Ｂの画像とのセット、または図１Ａの画像と図１Ｃの画像とのセット等である。図１Ａの画像と図１Ｂの画像との関係を示す差異情報の例は、回転の角度を示す値（「＋６０（度）」等）である。図１Ａの画像と図１Ｃの画像との関係を示す差異情報の例は、方位角の変化を示す値（「−２０（度）」等）である。
【００３５】
入力データが光学画像である場合は、差異情報が示す差異の例には、例えば、入力データと比較しての、画像の表示面に垂直な方向を軸とした回転の角度、アングル（撮像を行うデバイスに対する対象の向き）の違い、明度の上がり具合（または下がり具合）、コントラストの違い、ノイズ（雨および霧等の存在、もしくは解像度の低さに由来するノイズ）の多さの違い、および、障害物または付属物または装飾物の有無の違い、等が含まれる。対象が髪および旗等、風になびく物である場合は、風の強さを示す情報が差異情報であってもよい。また、以上に挙げた例と強い関係のあるパラメータが、差異情報として採用されてもよい。入力データと正解データとが別々に取得される場合は、採用される差異情報が示す対象となる態様は、入力データの加工によって変化を表現できる態様である必要はない。
【００３６】
差異情報は、定量的なパラメータであってもよいし、複数の段階を持つパラメータでもよい。一例として、差異情報が雨の強さを示すパラメータである場合、「降っていない」、「弱い」、「やや強い」、「強い」の４種類の値で表されてもよい。差異情報は、二つの値（たとえば「有」と「無」）のみをとるパラメータでもよい。
【００３７】
データ取得部１１１は、差異情報を、例えば、識別装置２１の内部または外部にある記憶装置から受け取ることにより、取得する。データ取得部１１１は、入力データと正解データの関係を把握している、人、または装置から、差異情報の入力を受け付け、入力された差異情報を取得してもよい。データ取得部１１１は、差異情報を、入力データと正解データとの比較により差異を特定することで、取得してもよい。
【００３８】
＝＝＝エンコーダ１１２＝＝＝
エンコーダ１１２は、入力データから、潜在変数の値の組を導出する。エンコーダ１１２は、例えば、ニューラルネットワークを使用して、入力データをニューラルネットワークの入力層に入力し、出力としてｎ個の値を導出する。ｎは、ニューラルネットワークの出力層のユニット数である。このｎ個の値の組を、本開示では潜在変数の値の組、または潜在変数ベクトルと呼ぶ。本実施形態では「ベクトル」という語を用いるが、潜在変数ベクトルは、複数の値の１次元的な配列に限られない。出力する値の数は１個であってもよい。あるいは、潜在変数ベクトルは２次元以上の配列であってもよい。潜在変数ベクトルは、配列の形式以外の形式で識別装置２１において保持されてもよい。なお、ニューラルネットワークにより潜在変数ベクトルを導出することは、符号化（エンコード）とも呼ばれる。
【００３９】
エンコーダ１１２が使用するニューラルネットワークの構造は自由に設計され得る。例えば、層の数、各層の成分数、成分間の接続の仕方に、制限はない。一例として、エンコーダ１１２は、成分数が７８４である入力層と、成分数が５１２である中間層と、成分数が１４４である出力層と、から成る、畳み込みニューラルネットワークを使用してもよい。エンコーダ１１２が出力する値の個数（すなわち、潜在変数ベクトルの成分の数）は、典型的には、入力データにおける成分の数よりも少なくなるように構成される。ただし、エンコーダ１１２が出力する値の個数は、入力データにおける成分の数と同じか多くなるように構成されてもよい。
【００４０】
また、エンコーダ１１２が使用するニューラルネットワークで使われる活性化関数はどのような活性化関数でもよい。活性化関数の例としては、恒等関数、シグモイド関数、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｕｎｉｔ）関数、双曲線正接関数、等が挙げられる。
【００４１】
エンコーダ１１２は、使用するニューラルネットワークにおけるパラメータ（典型的には、重みおよびバイアス）を、パラメータ記憶部１１９から読み出して、入力データの符号化を行う。
【００４２】
＝＝＝変換部１１３＝＝＝
変換部１１３は、エンコーダ１１２により出力された潜在変数ベクトルを、別の潜在変数ベクトルへと変換する。変換部１１３が潜在変数ベクトルを変換することを、本開示では変数変換と称す。
【００４３】
変換部１１３は、変換関数を用いて、潜在変数ベクトルを変換する。変換部１１３は、上述の差異情報に応じて異なる変換関数を用いる。
【００４４】
例えば、変換部１１３は、差異情報に応じて異なり得る値をとる変換パラメータを用いた変換関数を用いる。変換部１１３は、差異情報に応じて変換パラメータを決定した後、決定した変換パラメータを用いた変換関数を用いて、潜在変数ベクトルを変換すればよい。
【００４５】
変換関数の例として、潜在変数ベクトルの成分の配置を変更する関数が挙げられる。例えば、変換関数は、潜在変数ベクトルの成分の配置をシフトする関数である。シフトする量が、変換パラメータによって決められてもよい。なお、成分数がｎであるベクトルの成分の配置をｋ個シフトする操作とは、ベクトルの１番目からｎ−ｋ番目の成分をｋ＋１番目からｎ番目に移動させ、ｎ−ｋ番目からｎ番目にあった成分を１番目からｋ番目までに移動させる操作である。
【００４６】
具体的な例として、変換関数は、成分数が１４４である潜在変数ベクトルの成分の配置を、変換パラメータｐの値に基づいてシフトする、関数であるとする。データ取得部１１１により取得される差異情報は、回転角度θであり、θは０以上３６０未満の整数のうち５の倍数の値をとるとする。このような場合、変換パラメータｐとして、θを５で除した値が定義されてもよい。そうすると、ｐは０から７１の範囲の整数値を取りうるパラメータである。そして、ｐの２倍の値が、潜在変数ベクトルの成分の配置をシフトさせる量に相当するよう、変換関数が定義されてよい。例えば、４０度の回転に相当する変換パラメータｐの値は８であり、潜在変数ベクトルの成分の配置を１６個シフトすることに対応する。
【００４７】
潜在変数ベクトルの成分の配置をシフトする変換関数は、例えば、シフトを表す変換行列の乗算として表現できる。潜在変数ベクトルをＺ０、潜在変数ベクトルの成分数をｎ、変換パラメータの値をｋ、シフトを表す変換行列をＳｋとすると、Ｓｋはｎ×ｎの行列であり、上記変換関数は次の式で表される。
Ｆ（ｋ，Ｚ０）＝Ｓｋ・Ｚ０
行列Ｓｋは、図３に示される行列である。すなわち、行列Ｓｋは、１≦ｉ≦ｎ−ｋｒであるｉについて、第ｉ行、第ｋｒ＋ｉ列の数値が１であり、１≦ｊ≦ｋｒであるｊについて、第（ｎ−ｋｒ＋ｊ）行、第ｊ列の数値が１であり、それ以外の数値が０である行列である。ただし、ｋｒは、ｋがとりうる値の個数をＮ（ｋ）としたとき、ｋ×ｎ／Ｎ（ｋ）で求められる値である。
【００４８】
変換部１１３による変換により、成分数がｎである、新たな潜在変数ベクトルが生成される。
【００４９】
変数変換のための関数や行列の作り方は、上記に限られない。例えば、変換部１１３は、上記の行列Ｓｋの代わりに、行列Ｓｋにガウシアンフィルタを適用することで生成される行列を用いてもよい。
【００５０】
変数変換の種類は、上記に説明されたシフト操作に制限されない。例えば、変数変換は、差異情報が示す差異の大きさに応じて減算量が大きくなる、成分値の減算処理でもよい。差異情報が示す差異の大きさに応じた回数実行される、平滑化処理でもよい。変数変換は、所定の成分に対する演算であり、演算の内容または演算を受ける成分の数が、差異情報が示す差異の大きさに依存してもよい。
【００５１】
変換部１１３が行う変数変換には、恒等変換が含まれていてもよい。特に、差異情報が差異が無いことを示す場合の変数変換は、恒等変換であってもよい。
【００５２】
なお、入力データと正解データとの間で異なり得る態様の種類が２種類以上である場合、変換部１１３は、それぞれの態様に係る差異情報に基づき、それぞれ変数変換を行えばよい。一例として、差異情報が、三次元的な向きの変化を示す２つのパラメータ（α、β）で表される場合、変換部１１３は、潜在変数ベクトルに、αに依存する変換関数を適用した後、βに依存する変換関数を適用し、新たな潜在変数ベクトルを生成してもよい。また、αに依存する変換関数とβに依存する変換関数を並列で適用してもよい。あるいは、変換部１１３は、２種類以上の態様の差異のそれぞれの差異情報に基づき、１つの変換関数を決定し、その変換関数を用いて変数変換を実行してもよい。
【００５３】
＝＝＝デコーダ１１４＝＝＝
デコーダ１１４は、変換部１１３による変換後の潜在変数ベクトルから、出力データを生成する。デコーダ１１４は、例えば、ニューラルネットワーク（エンコーダ１１２が使用するニューラルネットワークとは異なる）を使用して、潜在変数ベクトルをニューラルネットワークの入力層に入力し、出力としてｍ個の成分からなる出力データを生成する。ｍは、デコーダ１１４が使用するニューラルネットワークの出力層のユニット数である。このｍは、正解データの成分数と同じ値に設定される。入力データと正解データとが同じ形式で表現されるデータである場合、ｍは、入力データの成分数、すなわちエンコーダ１１２の入力層のユニット数に、一致する。ニューラルネットワークにより潜在変数ベクトルから出力データを生成することは、復号（デコード）とも呼ばれる。
【００５４】
デコーダ１１４が使用するニューラルネットワークの構造は自由に設計され得る。たとえば、層の数、（多層ニューラルネットワークである場合は）中間層の成分数、成分間の接続の仕方に、制限はない。一例として、デコーダ１１４は、成分数が１４４である入力層と、成分数が５１２である中間層と、成分数が７８４である出力層と、から成る、ニューラルネットワークを使用してもよい。
【００５５】
また、デコーダ１１４が使用するニューラルネットワークで使われる活性化関数はどのような活性化関数でもよい。活性化関数の例としては、恒等関数、シグモイド関数、ＲｅＬＵ関数、双曲線正接関数、等が挙げられる。
【００５６】
デコーダ１１４は、使用するニューラルネットワークにおけるパラメータ（典型的には、重みおよびバイアス）の値を、パラメータ記憶部１１９から読み出して、潜在変数ベクトルの復号を行う。
【００５７】
＝＝＝パラメータ更新部１１５＝＝＝
パラメータ更新部１１５は、デコーダ１１４により生成された出力データと、データ取得部１１１により取得された正解データと、の比較に基づき、エンコーダ１１２およびデコーダ１１４に用いられるニューラルネットワークのパラメータの値を更新する。
【００５８】
パラメータの値の更新の手順の具体例を示す。まず、パラメータ更新部１１５は、１組以上の、正解データと出力データとのセットについて、正解データに対する出力データの誤差を算出する。パラメータ更新部１１５は、誤差を求めるための誤差関数として、たとえば平均二乗誤差を用いてもよい。そして、パラメータ更新部１１５は、算出された誤差がより小さくなるように、新たなパラメータの値を決定する。新たなパラメータの値を決定するための手法は、一般的なオートエンコーダにおいて採用される、パラメータの値の最適化の方法として既知である方法が、用いられればよい。一例として、パラメータ更新部１１５は、誤差逆伝搬法を用いて勾配を計算し、Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｄｅｃｅｎｔ（ＳＧＤ）を用いてパラメータの値を決定してもよい。他に採用され得る手法として、「ＲＭＳｐｒｏｐ」、「Ａｄａｇｒａｄ」、「Ａｄａｄｅｌｔａ」、「Ａｄａｍ」等が挙げられる。
【００５９】
そして、パラメータ更新部１１５は、決定した新たなパラメータの値を、パラメータ記憶部１１９に記録する。以降、エンコーダ１１２およびデコーダ１１４は新たなパラメータの値を使用する。以上が更新の具体的手順である。
【００６０】
なお、パラメータ更新部１１５が更新する対象のパラメータの値は、エンコーダ１１２が使用するニューラルネットワークの重みおよびバイアス、ならびにデコーダ１１４が使用するニューラルネットワークの重みおよびバイアスである。変数変換に使用される変換パラメータは、パラメータ更新部１１５が更新する対象のパラメータに含まれない。
【００６１】
なお、パラメータ更新部１１５は、所定の回数だけ、パラメータの値の更新を繰り返し行ってもよい。所定の回数は、例えば、識別装置２１のユーザから入力インタフェースを介して所定の回数を示す数値の入力を受け取った値に決定されてもよい。
【００６２】
パラメータ更新部１１５が誤差を求めるために使用する誤差関数は、自由に設計され得る。パラメータ更新部１１５は、ＶＡＥ（Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ  ＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒ）で使用される誤差関数のように、潜在変数ベクトルの平均と分散の値を考慮した誤差関数を使用してもよい。
【００６３】
＜変数導出の学習に係る処理の概要＞
変数導出部１１０による変数導出の学習に係る処理の概要を、図４を参照しながら説明する。
【００６４】
まず、ｍ個のデータ値（ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｍ）を成分として持つ入力データから、エンコーダ１１２のニューラルネットワークにより、ｎ個の成分（ｚ１、ｚ２、・・・、ｚｎ)を持つ潜在変数ベクトルが導出される。この潜在変数ベクトルは、変換部１１３による変数変換により、ｎ個の成分（ｚ’１、ｚ’２、・・・、ｚ’ｎ)を持つ別の潜在変数ベクトルに変換される。この別の潜在変数ベクトルから、デコーダ１１４のニューラルネットワークにより、ｍ個の成分（ｙ’１、ｙ’２、・・・、ｙ’ｍ）を持つ出力データが生成される。
【００６５】
こうして生成される出力データと、入力データに対して対象の態様が異なる関係である、ｍ個の成分（ｙ１、ｙ２、・・・、ｙｍ）を持つ正解データと、のセットが、訓練用データセットとして、学習に用いられる。
【００６６】
＜変数導出の学習に係る処理の流れ＞
変数導出部１１０による、変数導出の学習に係る処理の流れを、図５のフローチャートを参照しながら説明する。なお、変数導出の学習に係る処理に含まれる各処理は、各処理がプログラムを実行するデバイスによって実行される場合においては、プログラムの中の命令の順序に従って実行されればよい。各処理が別個のデバイスによって実行される場合においては、処理を完了したデバイスが次の処理を実行するデバイスに通知を行うことで、次の処理が実行されればよい。なお、処理を行う各部は、例えば、めいめいの処理によって生成したデータを、識別装置２１に含まれる記憶領域または外部の記憶装置に記録する。また、処理を行う各部は、めいめいの処理に必要なデータを、そのデータを生成した部から受け取るか、上記の識別装置２１に含まれる記憶領域または外部の記憶装置から読み出せばよい。
【００６７】
まず、データ取得部１１１が、入力データと、正解データと、差異情報とを取得する（ステップＳ１１）。ただし、各種のデータが取得されるタイミングは同時でなくてもよい。データが取得されるタイミングは、そのデータが使用されるステップの処理が行われる前であればいつでもよい。
【００６８】
次に、エンコーダ１１２が、入力データを潜在変数ベクトルに変換する（ステップＳ１２）。
【００６９】
次に、変換部１１３が、差異情報が示す差異に応じた変換パラメータの値を用いて、潜在変数ベクトルを変換する（ステップＳ１３）。
【００７０】
次に、デコーダ１１４が、変換後の潜在変数ベクトルを出力データに変換する（ステップＳ１４）。
【００７１】
次に、パラメータ更新部１１５が、エンコーダ１１２およびデコーダ１１４に用いられるパラメータの値の更新を終了するかを判定する。
【００７２】
更新を終了する場合とは、例えば、パラメータ更新部１１５がパラメータの値の更新を行った回数が、所定の回数に達した場合である。
【００７３】
別の例として、更新を終了する場合とは、正解データに対する出力データの誤差が十分に小さい場合でもよい。パラメータ更新部１１５は、例えば、次のような場合に、誤差が十分に小さいと判定し、更新を終了すると判定してもよい。
・誤差を示す値が所定の基準値を下回った場合
・誤差をこれ以上小さくすることができない場合、または、
・誤差の減少量（すなわち、最後に行った更新の直前における誤差と更新後の誤差との差）もしくは減少率（すなわち、現在の誤差に対する減少量の比）が所定の基準値を下回った場合。
【００７４】
あるいは、パラメータ更新部１１５は、各パラメータの値の絶対変化量（すなわち、更新する場合のパラメータの値の変化量の絶対値）の平均値もしくは最大値、または変化率（すなわち、現在の値に対する絶対変化量の比）の平均値もしくは最大値が、所定の基準値を下回った場合に、更新を終了すると判定してもよい。
【００７５】
更新を終了しない場合は（ステップＳ１６においてＮＯ）、パラメータ更新部１１５はパラメータの値を更新し（ステップＳ１７）、変数導出部１１０は再びステップＳ１２からステップＳ１４の処理を行う。２回目以降のステップＳ１２およびステップＳ１４の処理では、エンコーダ１１２およびデコーダ１１４は、更新されたパラメータの値を用いて、処理を行う。パラメータ更新部１１５は、ステップＳ１４の処理により新たに生成された出力データを、再び正解データと比較し（ステップＳ１５）、パラメータの値の更新を終了するかを判定する。このように、変数導出部１１０は、パラメータの更新を終了すると判定されるまで、パラメータの値の更新と、更新されたパラメータの値を用いた出力データの生成と、を繰り返す。このような繰り返しを通してパラメータの値を更新する処理が、変数導出の学習である。パラメータ更新部１１５は、いわば、出力データと正解データとの組を訓練用データセットとした学習により、パラメータの値を更新する。更新を繰り返し行うことでパラメータの値をより好適な値にすることを、最適化とも呼ぶ。
【００７６】
パラメータの値の更新を終了すると判定されたら（ステップＳ１６においてＹＥＳ）、
変数導出の学習の処理は終了する。
【００７７】
＜変数導出の学習による効果＞
変数導出部１１０によれば、同一の対象について、異なる態様の該対象の特徴をそれぞれ表現し、かつ互いに関連性を持つ潜在変数ベクトルを、導出できる。
【００７８】
上述した具体例に基づくと、変数導出部１１０が奏する効果の例は次の通りである。
【００７９】
学習が完了した後の変数導出部１１０のエンコーダ１１２、変換部１１３およびデコーダ１１４は、変換パラメータに応じて、異なる態様の対象を示す、複数の画像を生成することができる。したがって、エンコーダ１１２が出力する潜在変数ベクトルは、画像における対象の態様が変化した場合でも、変換によってその変化を表現できる。つまり、エンコーダ１１２と変換部１１３との組み合わせによれば、異なる態様の対象の特徴をそれぞれ表現し、かつ互いに関連性を持つ潜在変数ベクトルを、生成できる。
【００８０】
態様の差異が定量的に表され得る差異である場合、変換部１１３およびデコーダ１１４の組は、正解データにない態様が記録されたデータを生成できる可能性がある。例えば、変数導出の学習において、ある態様（「態様ＳＡ」とする）の対象が記録されたデータおよび別の態様（「態様ＳＣ」とする）の対象が記録されたデータが、それぞれ正解データとして用いられたとする。変換部１１３は、態様ＳＡから態様ＳＣへの変化に相当する変換パラメータの値の半値を用いた変数変換により、態様ＳＡの対象を表現する潜在変数ベクトルから、態様ＳＡと態様ＳＣの間の態様に相当する態様（「態様ＳＢ」とする）の対象を表現する潜在変数ベクトルを生成可能である。デコーダ１１４がこの潜在変数ベクトルから出力データを生成することにより、態様ＳＢの対象が記録された出力データが生成される可能性がある。
【００８１】
態様の差異が定量的に表されない差異である場合であっても、変換部１１３およびデコーダ１１４の組は、正解データにない態様が記録されたデータを生成できる場合がある。例えば、変数導出の学習において、態様ＳＡのある対象（「対象ＴＡ」とする）が記録されたデータ、態様ＳＢの対象ＴＡが記録されたデータ、および態様ＳＡの別の対象（「対象ＴＢ」とする）が記録されたデータが、それぞれ正解データとして用いられたとする。この学習により、変換部１１３およびデコーダ１１４の組は、潜在変数ベクトルから、態様ＳＡの対象ＴＡが記録されたデータおよび態様ＳＢの対象ＴＡが記録されたデータを生成できる。したがって、変換部１１３は、態様ＳＡの対象ＴＢが表現された潜在変数ベクトルを変換することにより、態様ＳＢの対象ＴＢを表現する潜在変数ベクトルを導出することができると考えられる。そして、この変換後の潜在変数ベクトルは、デコードにより態様ＳＢの対象ＴＢが記録されたデータを生成することも可能であると期待される。
【００８２】
態様の差異が定量的に表され得る差異である場合、エンコーダ１１２は、入力データにない態様の対象を表現する潜在変数ベクトルを導出できる可能性がある。例えば、変数導出の学習において、態様ＳＡの対象が記録されたデータおよび態様ＳＣの対象が記録されたデータがそれぞれ入力データとして用いられたとする。パラメータの値が最適化された後のエンコーダ１１２に、態様ＳＡと態様ＳＣの間の態様に相当する態様ＳＢの対象が記録されたデータを入力すると、導出される潜在変数ベクトルは、態様ＳＡの対象を表現する潜在変数ベクトルから変数変換を行うことにより生成可能な潜在変数ベクトルに類似する（または一致する）可能性がある。すなわち、エンコーダ１１２は、学習に使用されていない態様の対象から、その態様とは別の態様を表現する潜在変数ベクトルに変換することが可能な潜在変数ベクトルを導出できる可能性がある。
【００８３】
態様の差異が定量的に表されない差異である場合であっても、エンコーダ１１２は、入力データにない態様の対象を表現する潜在変数ベクトルを導出できる場合がある。例えば、変数導出の学習において、態様ＳＡの対象ＴＡが記録されたデータ、態様ＳＢの対象ＴＡが記録されたデータ、および態様ＳＡの対象ＴＢが記録されたデータが、それぞれ入力データとして用いられたとする。この学習により、エンコーダ１１２は、態様ＳＢの対象ＴＡを表現する潜在変数ベクトルを導出可能になる。したがって、エンコーダ１１２は、態様ＳＢの対象ＴＢが記録されたデータから、態様ＳＢの対象ＴＢを表現する潜在変数ベクトルを導出することもできると考えられる。そして、この導出される潜在変数ベクトルから、変数変換により態様ＳＡの対象ＴＢを表現する潜在変数ベクトルへと変換することも可能であると期待される。
【００８４】
以上に述べた通り、変数導出の学習により、エンコーダ１１２は、異なる態様の同一の対象に対して、変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な潜在変数ベクトルを導出できる可能性がある。
【００８５】
［補足］
識別装置２１は、対象の態様が異なる２つ以上のデータとそれらのデータの間の差異を示す情報（差異情報）を取得可能であれば、どのようなデータ、対象、および態様の差異を扱ってもよい。
【００８６】
入力データは光学画像に限られない。入力データは、態様が変化し得る対象を記録し、ニューラルネットワークによって変換され得る変数で表すことが可能なデータであれば、何でもよい。
【００８７】
入力データの一例は、ＳＡＲデータである。ＳＡＲデータは、ＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ；合成開口レーダ）によって取得されるセンシングデータである。ＳＡＲデータにより記録される対象の例は、地形、構造物、車両、航空機、および船舶である。変化し得る態様の例は、ＳＡＲデータの取得時の方位角、および俯角である。つまり、ＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異が、識別装置２１が扱う差異に採用されてもよい。
【００８８】
例えば、入力データは、センシングデバイスによって取得されるセンシングデータの、時系列データでもよい。
【００８９】
例えば、入力データは、音データでもよい。音データは、音が記録されたデータである。入力データが音データである場合は、入力データは、具体的には、時間ごとの振幅、または時間窓ごとのスペクトログラムの強度等により表されればよい。
【００９０】
入力データが音データである場合、対象の例は、人の声、発話内容、音響イベント、および音楽、等である。音響イベントとは、悲鳴やガラスの破砕音等、何らかのイベントの発生を示す音のことである。入力データが音データである場合、異なり得る態様の例は、周波数（音の高さ）、録音場所、エコーの程度、音色、データの再生速度（テンポ）、ノイズの程度、音を発生した物の種類、音を発生した人物、またはその人物の感情の状態、等である。
【００９１】
＜変数導出処理＞
変数導出部１１０は、変数導出の学習を行った後、次に説明する変数導出処理を行う。
【００９２】
まず、データ取得部１１１が、新たな入力データを取得する。
【００９３】
そして、エンコーダ１１２が、新たな入力データから、潜在変数ベクトルを導出する。このとき、エンコーダ１１２は、変数導出の学習により最適化されたパラメータを用いる。
【００９４】
そして、エンコーダ１１２は、導出した潜在変数ベクトルを、潜在変数記憶部１１８に記録する。
【００９５】
［識別部２１０］
識別部２１０の構成および動作について説明する。
【００９６】
＜構成＞
図２を参照すると、識別部２１０は、データ取得部２１１と、変換部２１３と、分類部２１７と、結果導出部２１８と、出力部２１６と、を備える。
【００９７】
識別部２１０に含まれる各部は、例えば、プログラムを実行する１つまたは複数のＣＰＵにより実現される。
【００９８】
なお、識別装置２１は、データを一時的又は非一時的に記憶する記憶装置を備えていてもよい。
【００９９】
＝＝＝データ取得部２１１＝＝＝
データ取得部２１１は、識別部２１０が使用するデータを取得する。識別部２１０が使用するデータは、エンコーダ１１２により導出された潜在変数ベクトルである。
【０１００】
データ取得部２１１は、エンコーダ１１２により導出された潜在変数ベクトルを、潜在変数記憶部１１８から読み出すことにより、取得すればよい。
【０１０１】
＝＝＝変換部２１３＝＝＝
変換部２１３は、エンコーダ１１２により出力された潜在変数ベクトルを、別の潜在変数ベクトルへと変換する。変換部２１３は、変換部１１３と同様、変換関数を用いた変数変換を行う。変換部２１３が用いる変換関数は、変換部１１３と同じ種類の、すなわち、高々変換パラメータの値のみが異なる、変換関数である。
【０１０２】
変換部２１３は、変換パラメータの様々な値を用いた複数の変数変換により、複数の別の潜在変数ベクトルを生成してもよい。
【０１０３】
例えば、変換関数が、潜在変数ベクトルの成分の配置を２ｐ個分シフトする関数であり、変換パラメータｐは０から７１の範囲の整数値を取りうるパラメータであるとする。そのような場合、変換部２１３は、ｐ＝１、２、・・・、７１とした、計７１個の変数変換を行い、７１個の潜在変数ベクトルを生成してもよい。変換部２１３は、ｐ＝０とした変数変換（恒等変換）も行ってもよい。
【０１０４】
別の例として、変換関数が、変換パラメータが態様の変化の段階を定性的に示すパラメータであるような、変換関数であるとする。そのような場合、変換部２１３は、ある段階からある段階へ変換するための変数変換により、別の潜在変数ベクトルを生成する。例えば、段階の数が４つである場合、変数変換の数は、恒等変換を除けば最大１２個である（４つの段階からそれぞれ他の３つの段階への変換があるため）。
【０１０５】
態様の段階の変化と変換パラメータの値とが定量的な関係であれば、変数変換の数は削減し得る。例えば、段階が第１の段階から第９の段階までの９つあり、第ｍ（ｍは１から９までの整数）の段階から第ｎ（ｎは１から９までの整数）の段階への変化が、変換パラメータｐの値をｎ−ｍにしたときの変換関数による変換に相当するとする。このような場合、例えば、第１の段階から第２の段階への変化に相当する変換は、第２の段階から第３の段階への変化に相当する変換に等しい。したがって、このような場合、段階の変化の種類は９×８＝７２通りあるが、恒等変換を除く変数変換の数は、ｐの値を「−８」から「＋８」の０以外のいずれかの整数値に設定したときの変換関数による変換の数であるから、高々１６個である。
【０１０６】
変換部２１３は、実行し得る変数変換の全てを実行してもよいし、一部を実行してもよい。
【０１０７】
なお、変化し得る態様の種類が２種類以上である場合、変換部２１３は、それぞれの態様に係る変数変換を行えばよい。この場合、第１の変数変換の数がＷ１個、第２の変数変換の数がＷ２個であれば、第１および第２の変数変換により変換部２１３が生成し得る別の潜在変数ベクトルの数は、最大でＷ１×Ｗ２個である。あるいは、２種類以上の態様が１つのパラメータで表される場合は、変換部２１３は、そのパラメータの取り得る値で定まる１つの変換関数を用いた変数変換により、潜在変数ベクトルを変換してもよい。
【０１０８】
＝＝＝分類部２１７＝＝＝
分類部２１７は、変換部２１３により出力される複数の潜在変数ベクトルに対し、個別に、分類を行う。分類部２１７は、例えば、ニューラルネットワーク（エンコーダ１１２が使用するニューラルネットワークとは異なる）を使用して、潜在変数ベクトルをニューラルネットワークの入力層に入力し、出力として個別分類結果を示す情報を生成する。
【０１０９】
個別分類結果を示す情報は、例えば、分類部２１７が多クラス分類器として使用される場合、対象が分類先のクラスに属する確率（尤度といってもよい）の分布を示す多次元ベクトルである。このような場合の多次元ベクトルの成分の数は、分類先のクラスの個数である。分類部２１７が二値分類器として使用される場合、個別分類結果を示す情報は、対象が所定の認識対象である確率を示す数値でもよい。
【０１１０】
分類部２１７が使用するニューラルネットワークの構造は自由に設計され得る。たとえば、層の数、（多層ニューラルネットワークである場合は）中間層の成分数、成分間の接続の仕方に、制限はない。また、分類部２１７が使用するニューラルネットワークで使われる活性化関数はどのような活性化関数でもよい。
【０１１１】
分類部２１７は、少なくとも２つの潜在変数ベクトルに対し、それぞれ分類を行い、少なくとも２つの個別分類結果を生成する。上記少なくとも２つの潜在変数ベクトルのうち１つは、データ取得部２１１により取得された潜在変数ベクトルでもよい。
【０１１２】
分類部２１７は、既に、所定の態様の対象を正しく分類可能であるように構築されている。
【０１１３】
＝＝＝結果導出部２１８＝＝＝
結果導出部２１８は、分類部２１７により生成された個別分類結果に基づき、識別結果を示す情報を導出する。
【０１１４】
識別結果を示す情報は、例えば、対象がいずれのクラスに分類されたか（すなわち、対象が何と識別されたか）を示す情報である。
【０１１５】
結果導出部２１８は、個別分類結果に基づいて対象の分類先を決定し、その決定された分類先を示す情報を、識別結果を示す情報として出力すればよい。
【０１１６】
以下、個別分類結果に基づいて分類先を決定する方法の具体例を説明する。
【０１１７】
一例として、分類部２１７により、個別分類結果としてＷ個のＬ次元ベクトルが生成されたとする。
【０１１８】
結果導出部２１８は、これらのＬ次元ベクトルのうち、最も信頼性が高い個別分類結果を特定し、その特定された個別分類結果が示すクラスを、分類先として決定してもよい。結果導出部２１８は、最も信頼性が高い個別分類結果として、例えば、Ｗ個のＬ次元ベクトルのうち最も高い値（尤度）の成分を持つＬ次元ベクトルを特定してもよい。結果導出部２１８は、特定されたＬ次元ベクトルにおけるその最も高い値の成分に関連づけられるクラスを、分類先として決定してもよい。
【０１１９】
結果導出部２１８は、Ｗ個のＬ次元ベクトルのそれぞれにおいて最も値の大きい成分に関連づけられたクラスを特定し、特定されたＷ個のクラスのうち最も数が多いクラスを、分類先として決定してもよい。
【０１２０】
結果導出部２１８は、Ｗ個のＬ次元ベクトルの平均である平均ベクトルを算出し、その平均ベクトルに基づいて分類先を決定してもよい。例えば、結果導出部２１８は、平均ベクトルの成分のうち最も高い値の成分に関連づけられたクラスを分類先として決定してもよい。
【０１２１】
識別結果を示す情報は、対象がいずれのクラスに属する可能性が高いかを示す情報でもよい。例えば、結果導出部２１８は、上記の平均ベクトルを、識別結果を示す情報として出力してもよい。
【０１２２】
分類部２１７による分類が二値分類である場合は、識別結果を示す情報は、例えば、対象が認識されたか否かを示す情報である。識別結果を示す情報は、対象が記録されている確率を示す値でもよい。
【０１２３】
結果導出部２１８は、分類先を示す情報に加え、対象の態様に関する情報を、識別結果を示す情報に含めて出力してもよい。
【０１２４】
対象の態様に関する情報は、対象の態様を直接的にまたは間接的に示す情報である。
【０１２５】
例えば、ある変数変換により生成された潜在変数ベクトルが、最も信頼性が高い個別分類結果を与える場合、入力データにおける対象の態様に、そのある変数変換に相当する変化があった場合のデータが、分類部２１７により最も正しく分類できるデータに最も近い、ということを意味する。したがって、分類部２１７により最も正しく分類できるデータにおける対象の態様（以下、「基準の態様」）と比べて、入力データにおける対象の態様がどの程度変化しているかを特定することができる。
【０１２６】
例えば、分類部２１７が、俯角が３０°であるという条件で取得されたＳＡＲデータのみを用いた学習により作成された場合、基準の態様は、「俯角が３０°である」という態様である。変換パラメータを「１」とした変数変換によって生成された潜在変数ベクトルが、最も信頼性が高い個別分類結果を与えるとする。この変換パラメータの値が「１」増加することが、俯角が５°増加するという変化に関連づけられている場合、入力データは俯角が２５°であるという条件のもとで取得された可能性が高いといえる。従って、結果導出部２１８は、「入力データは俯角が２５°という条件で取得されたデータである」ことを示す情報を、識別結果を示す情報の１つとして導出してもよい。
【０１２７】
つまり、結果導出部２１８は、基準の態様と、最も信頼性が高い個別分類結果を与える潜在変数ベクトルの生成に用いられた変換パラメータと、に基づき、入力データにおける対象の態様と基準の態様との差異を示す情報を導出してもよい。
【０１２８】
入力データにおける対象の態様と基準の態様との差異を示す情報の例には、他にも次のような情報が挙げられる。
・「２０°」（入力データにおける対象が、基準の角度から２０°回転した態様であることを示す）
・「雨が強い」
・「かがんでいる」（対象がかがんでいること、すなわち、立っている状態からある程度屈曲していることを示す）
・「３０歳」（基準の年齢との差異に基づき推定される、対象の年齢を示す）
・「キー＋１」（基準のキーである原曲のキーに比べ、キーが半音高いことを示す）
なお、基準の態様は、分類部２１７の作成のための学習において使用された学習用データに記録された対象が最も多く採用していた態様である。所定の態様の対象を示す潜在変数ベクトルのみが分類部２１７の学習において用いられていれば、その所定の態様が、基準の態様となる。
【０１２９】
＝＝＝出力部２１６＝＝＝
出力部２１６は、結果導出部２１８により導出された、分類の結果を示す情報を、出力する。出力部２１６による出力の出力先の例には、表示装置、記憶装置、および通信ネットワークが含まれる。出力部２１６が情報を表示装置に出力する場合、出力部２１６は、表示装置が該情報を表示できるよう、情報を変換してもよい。なお、上記した表示装置および記憶装置は、識別装置２１の外部のデバイスであってもよいし、識別装置２１に含まれる構成要素であってもよい。
【０１３０】
＜識別処理の具体例＞
識別処理の流れについて説明する。図６は、識別処理の流れを示すフローチャートである。なお、識別処理に含まれる各処理は、各処理がプログラムを実行するデバイスによって実行される場合においては、プログラムの中の命令の順序に従って実行されればよい。各処理が別個のデバイスによって実行される場合においては、処理を完了したデバイスが次の処理を実行するデバイスに通知を行うことで、次の処理が実行されればよい。なお、処理を行う各部は、例えば、めいめいの処理によって生成したデータを、識別装置２１に含まれる記憶領域または外部の記憶装置に記録する。また、処理を行う各部は、めいめいの処理に必要なデータを、そのデータを生成した部から受け取るか、上記の識別装置２１に含まれる記憶領域または外部の記憶装置から読み出せばよい。
【０１３１】
まず、データ取得部２１１が、エンコーダ１１２によって導出された潜在変数ベクトルを取得する（ステップＳ２１）。
【０１３２】
次に、変換部２１３が、潜在変数ベクトルを別の潜在変数ベクトルに変換する（ステップＳ２２）。
【０１３３】
次に、分類部２１７が、複数の潜在変数ベクトルに対して個別に分類を行う（ステップＳ２３）。
【０１３４】
次に、結果導出部２１８が、個別分類結果に基づき識別結果を示す情報を導出する（ステップＳ２４）。
【０１３５】
そして、出力部２１６が識別結果を示す情報を出力する（ステップＳ２５）。
【０１３６】
＜効果＞
識別装置２１によれば、様々な態様の対象を識別することができる。その理由は、分類部２１７が、対象の複数の態様を表現する複数の潜在変数ベクトルのそれぞれに対して個別に分類を行い、結果導出部２１８が、その分類の結果に基づき識別結果を導出するからである。特に、結果導出部２１８が、最も信頼性が高い個別分類結果に基づき識別結果を導出するならば、分類部２１７が、所定の態様の対象のみを正しく分類する分類器であっても、正しい識別結果を導出できる。
【０１３７】
変換部２１３によってより多くの潜在変数ベクトルを生成すれば、より信頼性が高い個別分類結果を与える潜在変数ベクトルが生成され得るので、識別の精度が向上し得る。
【０１３８】
変換部２１３が、様々な態様を表現する複数の潜在変数ベクトルを生成可能であるのは、エンコーダ１１２が、異なる態様の同一の対象に対して互いにパラメータにより関係づけられる潜在変数ベクトルを導出するからである。
【０１３９】
ところで、エンコーダ１１２を作成するための学習においては、既に述べたように、識別対象があらゆる態様をとるデータを用意することは必ずしも要求されない。つまり、識別装置２１は、少ないサンプルで、様々な態様の対象を識別することができる。
【０１４０】
［変形例］
結果導出部２１８は、対象の態様に関する情報のみを、識別結果を示す情報として出力してもよい。
【０１４１】
＜＜第２の実施形態＞＞
識別装置は、変数導出部１１０を備えていなくてもよい。識別装置は、異なる態様の同一の対象に対して、変数変換により互いに変換可能な潜在変数ベクトルを導出するように構成されたエンコーダにより導出された潜在変数ベクトルを取得できるように、構成されていればよい。
【０１４２】
図７は、本発明の第２の実施形態に係る識別装置２２の構成を示すブロック図である。識別装置２２は、第１の実施形態における識別部２１０に含まれる構成、すなわち、データ取得部２１１と、変換部２１３と、分類部２１７と、結果導出部２１８と、出力部２１６と、を備える。識別装置２２はエンコーダ２１２と、有線または無線によって通信可能に接続される。
【０１４３】
エンコーダ２１２は、例えば、第１の実施形態におけるエンコーダ１１２である。エンコーダ１１２は、第１の実施形態の説明で説明された、変数導出の学習により、最適化されたパラメータを用いたニューラルネットワークを用いて、潜在変数ベクトルの導出を行うように構成されている。
【０１４４】
識別装置２２によっても、様々な態様の対象を識別することができる。その理由は、第１の実施形態の説明で述べた理由と同じである。
【０１４５】
なお、エンコーダ２１２は、第１の実施形態におけるエンコーダ１１２でなくてもよい。所望の機能（すなわち、異なる態様の同一の対象に対して、変数変換により互いに変換可能な潜在変数ベクトルを導出する機能）を持つエンコーダ２１２を構成するための別の方法を、以下説明する。
【０１４６】
例えば、様々な態様の対象を正解データとして、互いに変換可能な潜在変数ベクトルをそれぞれの正解とする学習を行うことにより、エンコーダ２１２を生成し得る。この学習において、正解データには、第１の実施形態におけるデコーダ１１４が生成する出力データが採用され、正解となる潜在変数ベクトルには、第１の実施形態における変換部１１３が出力する潜在変数ベクトルが採用されてもよい。
【０１４７】
例として、所望の機能を持つエンコーダ２１２を生成する方法の１つは、次の方法である。まず、図８に示されるような、変数導出部１１０を備える学習装置１２を用意する。学習装置１２は、様々な態様の対象ＴＡがそれぞれ記録されたデータを、入力データとして使用して、第１の実施形態で説明される変数導出の学習を行う。そうすることで、エンコーダ１１２と変換部１１３とデコーダ１１４との組み合わせによって、様々な態様の対象ＴＡがそれぞれ記録された出力データが出力できるようになる。次に、学習装置１２は、エンコーダ１１２により、ある態様の対象ＴＢが記録されたデータから、潜在変数ベクトルを導出する。そして、学習装置１２は、潜在変数ベクトルを変数変換により変換し、出力データを生成することにより、未学習の態様の対象ＴＢが記録された出力データと潜在変数ベクトルとのセットを取得する。
【０１４８】
上記のセットを用いて、エンコーダ２１２は、未学習の態様の対象ＴＢが記録されたデータから正しい潜在変数ベクトルを導出するための学習を行う。これにより、エンコーダ２１２は、未学習の態様の対象ＴＢが記録されたデータから、学習済みの態様の対象ＴＢを表現する潜在変数ベクトルに変換可能な潜在変数ベクトルを導出可能になる。
【０１４９】
上記の方法において用意する必要があるデータは、様々な態様の対象ＴＡがそれぞれ記録されたデータと、ある態様の対象ＴＢが記録されたデータである。未学習の態様の対象ＴＢが記録されたデータは、用意する必要がない。
【０１５０】
＜＜第３の実施形態＞＞
本発明の一実施形態に係る識別装置２０について説明する。図９は、識別装置２０の構成を示すブロック図である。識別装置２０は、データ取得部２０１と、変換部２０３と、分類部２０７と、結果導出部２０８と、出力部２０６と、を備える。
【０１５１】
データ取得部２０１は、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する。第１の特徴量は、異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、導出された特徴量である。上記エンコーダを実装する方法は既に述べた通りである。
【０１５２】
なお、本実施形態において、特徴量とは、エンコーダにより入力データから導出される、値の組を指す。特徴量は、対象を表す情報、データの表現、等と呼ばれてもよい。特徴量を導出することは、「特徴量を抽出する」と呼ばれることもある。上記各実施形態における、「潜在変数ベクトル」は、本実施形態の「特徴量」に相当する。特徴量が学習装置１０において保持される態様は問わない。例えば、特徴量は、配列の形式で保持されていてもよいし、名前が付与された変数の値としてそれぞれ保持されていてもよい。
【０１５３】
変換部２０３は、データ取得部２０１が取得した第１の特徴量に対し、変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する。
【０１５４】
分類部２０７は、複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する。複数の第３の特徴量には、変換部２０３が生成した第２の特徴量が少なくとも１つ含まれる。変換部２０３が異なる変換により第２の特徴量を複数個生成し、生成した複数の第２の特徴量を複数の第３の特徴量とみなしてもよい。複数の第３の特徴量は、例えば、第１の特徴量と、少なくとも１つの第２の特徴量とから成っていてもよい。複数の第３の特徴量には、第１の特徴量が含まれていてもよいし、第１の特徴量が含まれていなくてもよい。
【０１５５】
結果導出部２０８は、分類部２０７が生成した複数の個別分類結果に基づき、識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する。識別結果情報は、例えば、識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかを示す情報である。識別結果情報は、識別対象が属し得るクラスの確率分布を示す情報でもよい。
【０１５６】
出力部２０６は、結果導出部２０８が導出した識別結果情報を出力する。出力先は、例えば、表示装置、記憶媒体、および通信ネットワーク等である。
【０１５７】
図１０のフローチャートを参照しながら、識別装置２０による処理の流れの例を説明する。まず、データ取得部２０１が、第１の特徴量を取得する（ステップＳ２０１）。次に、変換部２０３が、第１の特徴量に対し、変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する（ステップＳ２０２）。次に、分類部２０７が、第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する（ステップＳ２０３）。次に、結果導出部２０８が、複数の個別分類結果に基づき、識別結果情報を導出する（ステップＳ２０４）。そして、出力部２０６が、識別結果情報を出力する（ステップＳ２０５）。
【０１５８】
識別装置２０によれば、対象が記録されたデータのサンプルが少ない場合でも、様々な態様の対象を識別することができる。その理由は、分類部２０７が、データから導出される第１の特徴量とは異なる第２の特徴量を生成し、結果導出部２０８が、少なくともその第２の特徴量に対する分類結果を用いて、識別結果情報を導出するからである。
【０１５９】
＜実施形態の各部を実現するハードウェアの構成＞
以上で説明された本発明の各実施形態において、各装置の各構成要素を示すブロックは、機能単位で示されている。しかし、構成要素を示すブロックは、各構成要素が別個のモジュールにより構成されることを必ずしも意味していない。
【０１６０】
各構成要素の処理は、たとえば、コンピュータシステムが、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体により記憶された、その処理をコンピュータシステムに実行させるプログラムを、読み出し、実行することによって、実現されてもよい。「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」は、たとえば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、および不揮発性半導体メモリ等の可搬媒体、ならびに、コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびハードディスク等の記憶装置である。「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」は、コンピュータシステム内部の揮発性メモリのようにプログラムを一時的に保持可能なもの、および、ネットワークや電話回線等の通信回線のように、プログラムを伝送するものも含む。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムにすでに記憶されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【０１６１】
「コンピュータシステム」とは、一例として、図１１に示されるようなコンピュータ９００を含むシステムである。コンピュータ９００は、以下のような構成を含む。
・１つまたは複数のＣＰＵ９０１
・ＲＯＭ９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３へロードされるプログラム９０４Ａおよび記憶情報９０４Ｂ
・プログラム９０４Ａおよび記憶情報９０４Ｂを格納する記憶装置９０５
・記憶媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
【０１６２】
たとえば、各実施形態における各装置の各構成要素は、その構成要素の機能を実現するプログラム９０４ＡをＣＰＵ９０１がＲＡＭ９０３にロードして実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４Ａは、例えば、予め、記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納される。そして、必要に応じてＣＰＵ９０１がプログラム９０４Ａを読み出す。記憶装置９０５は、たとえば、ハードディスクである。プログラム９０４Ａは、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記憶媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７に読み出され、ＣＰＵ９０１に供給されてもよい。なお、記憶媒体９０６は、たとえば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、および不揮発性半導体メモリ等の、可搬媒体である。
【０１６３】
各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個のコンピュータ９００とプログラムとの可能な組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータ９００とプログラムとの可能な組み合わせにより実現されてもよい。
【０１６４】
また、各装置の各構成要素の一部または全部は、その他の汎用または専用の回路、コンピュータ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
【０１６５】
各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合には、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、コンピュータや回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【０１６６】
上記実施形態の一部または全部は以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【０１６７】
＜＜付記＞＞
［付記１］
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得手段と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換手段と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類手段と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出手段と、
前記識別結果情報を出力する出力手段と、
を備える識別装置。
［付記２］
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
付記１に記載の識別装置。
［付記３］
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
付記２に記載の識別装置。
［付記４］
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
付記２または３に記載の識別装置。
［付記５］
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
付記４に記載の識別装置。
［付記６］
前記データは画像であり、前記対象は物体または人物である、
付記１から５のいずれかに記載の識別装置。
［付記７］
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
付記１から５のいずれかに記載の識別装置。
［付記８］
前記エンコーダをさらに備える、付記１から７のいずれかに記載の識別装置。
［付記９］
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得し、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成し、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成し、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出し、
前記識別結果情報を出力する、
を備える識別方法。
［付記１０］
前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
付記９に記載の識別方法。
［付記１１］
前記識別結果情報の導出において、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
付記１０に記載の識別方法。
［付記１２］
前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
付記１０または１１に記載の識別方法。
［付記１３］
前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
付記１２に記載の識別方法。
［付記１４］
前記データは画像であり、前記識別対象は物体または人物である、
付記９から１３のいずれかに記載の識別方法。
［付記１５］
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
付記９から１３のいずれかに記載の識別方法。
［付記１６］
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得処理と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換処理と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類処理と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出処理と、
前記識別結果情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムを記憶した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
［付記１７］
前記結果導出処理は、前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
付記１６に記載の記憶媒体。
［付記１８］
前記結果導出処理は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
付記１７に記載の記憶媒体。
［付記１９］
前記結果導出処理は、前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
付記１７または１８に記載の記憶媒体。
［付記２０］
前記結果導出処理は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
付記１９に記載の記憶媒体。
［付記２１］
前記データは画像であり、前記識別対象は物体または人物である、
付記１６から２０のいずれかに記載の記憶媒体。
［付記２２］
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
付記１６から２０のいずれかに記載の記憶媒体。
【０１６８】
本願発明は以上に説明した実施形態に限定されるものではない。以上に説明した実施形態の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【０１６９】
１２    学習装置
２０、２１、２２    識別装置
１１０    変数導出部
１１１    データ取得部
１１２    エンコーダ
１１３    変換部
１１４    デコーダ
１１５    パラメータ更新部
１１８    潜在変数記憶部
１１９    パラメータ記憶部
２１０    識別部
２０１、２１１    データ取得部
２１２    エンコーダ
２０３、２１３    変換部
２０６、２１６    出力部
２０７、２１７    分類部
２０８、２１８    結果導出部
９００    コンピュータ
９０１    ＣＰＵ
９０２    ＲＯＭ
９０３    ＲＡＭ
９０４Ａ    プログラム
９０４Ｂ    記憶情報
９０５    記憶装置
９０６    記憶媒体
９０７    ドライブ装置
９０８    通信インタフェース
９０９    通信ネットワーク
９１０    入出力インタフェース
９１１    バス
【図１Ａ】
2019116497.tif 000003
【図１Ｂ】
2019116497.tif 000004
【図１Ｃ】
2019116497.tif 000005
【図２】
2019116497.tif 000006
【図３】
2019116497.tif 000007
【図４】
2019116497.tif 000008
【図５】
2019116497.tif 000009
【図６】
2019116497.tif 000010
【図７】
2019116497.tif 000011
【図８】
2019116497.tif 000012
【図９】
2019116497.tif 000013
【図１０】
2019116497.tif 000014
【図１１】
2019116497.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月20日(2020.5.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得手段と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換手段と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類手段と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出手段と、
前記識別結果情報を出力する出力手段と、
を備える識別装置。
【請求項２】
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の分類先、および前記識別対象の態様の、少なくともいずれかを示す情報を導出する、
請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果が示す分類先を、前記識別対象の分類先として決定する、
請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
前記結果導出手段は、前記識別結果情報として、前記識別対象の態様の、基準の態様に対する差異の程度を示す情報を導出する、
請求項２または３に記載の識別装置。
【請求項５】
前記結果導出手段は、前記複数の個別分類結果のうち、尤度を示す値が最も高い成分を持つ個別分類結果を特定し、特定された前記個別分類結果を与える前記第３の特徴量の生成に用いられた前記変換パラメータの値に基づき、前記差異の程度を示す情報を導出する、
請求項４に記載の識別装置。
【請求項６】
前記データは画像であり、前記対象は物体または人物である、
請求項１から５のいずれかに記載の識別装置。
【請求項７】
前記データはＳＡＲ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ）によるセンシングデータから生成される画像であり、前記態様の差異はＳＡＲによるセンシング時の条件に起因する差異である、
請求項１から５のいずれかに記載の識別装置。
【請求項８】
前記エンコーダをさらに備える、請求項１から７のいずれかに記載の識別装置。
【請求項９】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得し、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成し、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成し、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出し、
前記識別結果情報を出力する、
識別方法。
【請求項１０】
異なる態様の同一の対象がそれぞれ記録されたデータから、前記態様の差異に応じた値をとる変換パラメータを用いた変換により互いに変換可能な特徴量をそれぞれ導出するように構成された、エンコーダにより、識別対象が記録されたデータから導出された、第１の特徴量を取得する取得処理と、
前記第１の特徴量に対し、前記変換パラメータを用いた変換を行うことで、第２の特徴量を生成する変換処理と、
前記第２の特徴量を含む複数の第３の特徴量のそれぞれに対し、個別に分類を行い、当該分類の結果を示す複数の個別分類結果を生成する分類処理と、
前記複数の個別分類結果に基づき、前記識別対象の分類先および態様の少なくともいずれかに関する情報である識別結果情報を導出する、結果導出処理と、
前記識別結果情報を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させる識別プログラム。
【国際調査報告】
2019116497.tif 000016
2019116497.tif 000017
2019116497.tif 000018
2019116497.tif 000019