(57)【要約】  ラベル特徴抽出手段７１は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出する。ラベル特徴次元削減手段７２は、そのラベル特徴の次元削減を行う。画像特徴抽出手段７３は、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する。特徴変換手段７４は、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う。クラス識別手段７５は、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換手段と、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別手段とを備える
ことを特徴とする画像認識システム。
【請求項２】
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項３】
ラベル特徴次元削減手段は、
スパースランダム行列を用いることによって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項４】
特徴変換手段は、
画像特徴の次元削減を行ってから、特徴変換を行う
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に画像認識システム。
【請求項５】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習手段とを備える
ことを特徴とするパラメータ学習システム。
【請求項６】
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項５に記載のパラメータ学習システム。
【請求項７】
ラベル特徴次元削減手段は、
スパースランダム行列を用いることによって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項５に記載のパラメータ学習システム。
【請求項８】
パラメータ学習手段は、
パラメータを最適化することを繰り返し、
パラメータを最適化する際に、画像特徴の次元削減を行ってから、パラメータを最適化する
請求項５から請求項７のうちのいずれか１項に記載のパラメータ学習システム。
【請求項９】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行い、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別する
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項１０】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習する
ことを特徴とするパラメータ学習方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換処理、および、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別処理
を実行させるための画像認識プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、および、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習処理
を実行させるためのパラメータ学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未知の画像の識別を行う画像認識システム、画像認識方法および画像認識プログラム、並びに、未知の画像の識別を行う処理で用いられるパラメータを学習するパラメータ学習システム、パラメータ学習方法およびパラメータ学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
未知の画像を認識することは、ゼロショット認識と呼ばれる。そして、画像認識の問題設定の一つとして、ゼロショット認識がある。ゼロショット認識は、非特許文献１で紹介されている。ゼロショット認識では、学習データとテストデータのラベルが切り離されており、テストデータに対しては、教師なしで識別を行う。ゼロショット認識では、画像特徴の他にラベル特徴が用いられ、学習フェーズでは画像特徴とラベル特徴の線形写像を学習する。テストフェーズでは学習された線形写像を使ってテストデータの画像特徴をラベル特徴に変換し、ラベル特徴の空間の中で認識を行う。【０００３】
また、ゼロショット認識システムの一例が非特許文献２に記載されている。【０００４】
また、特許文献１には、特徴空間の次元削減方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−０３９７７８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】H. Larochelle, D. Erhan, and Y. Bengio, “Zero-Data Learning of New Tasks”, Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2008.
【非特許文献２】A. Frome, G. S. Corrado, J. Shlens, S. Bengio, J. Dean, M. A. Ranzato, and T. Mikolov, “DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model”, In NIPS, 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般的なゼロショット認識では、ラベル特徴での推定精度が劣化するという問題がある。その理由は、画像特徴からラベル特徴への特徴変換の際に、画像特徴の識別には不要な情報がラベル特徴の中に含まれ、この不要な情報によって、特徴ベクトルの各次元の値が変化する。そして、識別用の距離関数が変化するため、結果として、テストデータに対する認識精度（識別精度）が劣化する。【０００８】
また、ラベル特徴と画像特徴の次元数が大きいと、データが少ない場合に過学習を起こすため、結果として、テストデータに対する認識精度（識別精度）が劣化する。【０００９】
そこで、本発明は、識別対象を精度よく識別することができる画像認識システム、画像認識方法および画像認識プログラムを提供することを目的とする。【００１０】
また、本発明は、識別対象を識別する処理で用いるパラメータを、識別対象を精度よく識別することができるように学習することができるパラメータ学習システム、パラメータ学習方法およびパラメータ学習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】
【００１１】
本発明による画像認識システムは、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、そのラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換手段と、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別するクラス識別手段とを備えることを特徴とする。【００１２】
また、本発明によるパラメータ学習システムは、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、そのラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、次元削減後のラベル特徴と、その画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習手段とを備えることを特徴とする。【００１３】
また、本発明による画像認識方法は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、そのラベル特徴の次元削減を行い、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行い、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別することを特徴とする。【００１４】
また、本発明によるパラメータ学習方法は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、そのラベル特徴の次元削減を行い、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、次元削減後のラベル特徴と、その画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習することを特徴とする。【００１５】
また、本発明による画像認識プログラムは、コンピュータに、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、そのラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換処理、および、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別するクラス識別処理を実行させることを特徴とする。【００１６】
また、本発明によるパラメータ学習プログラムは、コンピュータに、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、そのラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、および、次元削減後のラベル特徴と、その画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、識別対象を精度よく識別することができる。【００１８】
また、本発明によれば、識別対象を識別する処理で用いるパラメータを、識別対象を精度よく識別することができるように学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の画像認識システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】クラス推定部の構成例を示すブロック図である。
【図３】ラベル特徴次元削減部の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態の画像認識システムの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図５】本発明のパラメータ学習システムの構成例を示すブロック図である。
【図６】特徴変換学習部の構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施形態のパラメータ学習システムの処理経過の例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。
【図９】本発明の画像認識システムの概要を示すブロック図である。
【図１０】本発明のパラメータ学習システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００２１】
実施形態１．
図１は、本発明の画像認識システムの構成例を示すブロック図である。本発明の画像認識システムは、画像データ等が入力されるデータ入力部１０１と、画像データが属するクラスを推定するクラス推定部１０２と、推定結果を出力する推定結果出力部１０３とを備える。なお、画像データのクラスを推定（識別）するということは、画像データに写っている識別対象のクラスを推定（識別）することであると言うことができる。
【００２２】
図２は、クラス推定部１０２の構成例を示すブロック図である。クラス推定部１０２は、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、特徴変換部１０７と、クラス識別部１０８とを備える。
【００２３】
ラベル特徴抽出部１０４は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出する。
【００２４】
ラベル特徴次元削減部１０５は、そのラベル特徴の次元削減を行う。
【００２５】
画像特徴抽出部１０６は、ターゲット画像から画像特徴を抽出する。ターゲット画像は、識別対象が写っている画像である。
【００２６】
特徴変換部１０７は、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う。
【００２７】
クラス識別部１０８は、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別する。
【００２８】
図３は、ラベル特徴次元削減部１０５の構成例を示すブロック図である。ラベル特徴次元削減部１０５は、行列生成部３０１と、次元削減部３０２とを備える。
【００２９】
行列生成部３０１は、変換行列を生成する。
【００３０】
次元削減部３０２は、その変換行列を用いて、ターゲット画像に対応するリファレンス情報のラベル特徴に対して、次元削減を行う。
【００３１】
データ入力部１０１は、ターゲット画像等のデータが入力されるデータ入力インタフェースである。データ入力部１０１には、ターゲット画像、クラス推定部１０２で用いられるパラメータ、および、未知の画像識別のためのリファレンス情報が入力される。ターゲット画像として、クラス推定部１０２における識別のために事前に学習された識別対象とは異なる識別対象が写っている画像が入力される。
【００３２】
リファレンス情報としては、例えば、名前等のラベルデータが用いられる。ただし、リファレンス情報は、そのようなラベルデータに限定されない。例えば、ターゲット画像が、合成開口レーダによって得られる画像等のように、一般的な光学画像とは異なる画像である場合、リファレンス情報は、その画像に対応する光学画像であってもよい。以下、合成開口レーダによって得られる画像をＳＡＲ（Synthetic Aperture Radar）画像と記す。リファレンス情報が光学画像である場合、そのリファレンス情報をリファレンス画像と記す場合がある。
【００３３】
クラス推定部１０２は、データ入力部１０１を介して入力されたターゲット画像、パラメータ、リファレンス情報に基づいて、ターゲット画像のクラスを推定する。
【００３４】
クラス推定部１０２が備える各要素（図２参照）について、より詳細に説明する。
【００３５】
ラベル特徴抽出部１０４は、リファレンス情報を入力とし、ラベル特徴を出力する。リファレンス情報は、例えば、一般的なゼロショット学習におけるラベルデータであってもよく、ＳＡＲ画像に対応した光学画像等であってもよい。ラベルデータは単語であり、ラベル特徴抽出部１０４は、単語からラベル特徴を抽出する場合には、例えば、word2vecによってラベル特徴を抽出すればよい。
【００３６】
また、リファレンス情報が光学画像である場合には、ラベル特徴抽出部１０４は、ＶＧＧやＲｅｓＮｅｔ（Residual Network）等の学習済みの畳み込みニューラルネットワークを利用することによって、光学画像のラベル特徴を抽出すればよい。より詳細には、ラベル特徴抽出部１０４は、学習済みモデルから最終層をカットしたニューラルネットワークを利用し、最終層の１つ前の層の特徴ベクトルをラベル特徴として抽出すればよい。
【００３７】
ただし、ラベル特徴を抽出する層は、最終層の１つ前の層に限られない。ラベル特徴抽出部１０４は、どの層における特徴ベクトルをラベル特徴として抽出してもよい。なお、学習済みの畳み込みニューラルネットワークとして、学習済みのものをそのまま使ってもよい。また、学習済みの畳み込みニューラルネットワークに対して、ターゲット画像であるＳＡＲ画像に対応する光学画像を用いてファインチューニングが行われていてもよい。ファインチューニングの際には、学習済みモデルの学習された値を初期値としてもよいし、乱数で作った初期値を利用した学習を行ってもよい。
【００３８】
ラベル特徴次元削減部１０５は、ラベル特徴を入力とし、低次元化された低次元ラベル特徴（すなわち、次元削減後のラベル特徴）を出力する。ラベル特徴次元削減部１０５は、例えば、主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う。この場合、行列生成部３０１（図３参照）が、複数枚のリファレンス画像のラベル特徴を入力として主成分を抽出可能な行列を生成する。
【００３９】
次元削減部３０２には、行列生成部３０１によって生成された行列と、ターゲット画像に対応するリファレンス画像のラベル特徴が入力され、次元削減部３０２は、低次元ラベル特徴を抽出する。より具体的には、次元削減部３０２は、ラベル特徴を主成分に変換する行列変換を行い、その変換結果を、先頭からＭ番目の次元でカットすることによって、低次元ラベル特徴を得る。なお、主成分分析を行う場合、次元削減部３０２は、各次元の分散を１に正規化することによって、白色化も同時に行う。
【００４０】
ラベル特徴の次元削減の他の例について説明する。ラベル特徴次元削減部１０５は、スパースランダム行列を用いることによって、ラベル特徴の次元削減を行ってもよい。スパースランダム行列を用いる場合、行列生成部３０１は、ランダム行列を生成する。より具体的には、まず、行列生成部３０１は、乱数を用いてランダム行列を初期化する。行列生成部３０１は、初期化の際、“１”と“−１”の二値をそれぞれ５０％の確率でランダムに生成する。次に、行列生成部３０１は、密度パラメータＰ（０＜Ｐ＜１）を用いて、各要素の値を、確率１−Ｐで０とする。また、この行列の行の数は、次元削減前のラベル特徴の次元数であり、この行列の列の数は、次元削減後のラベル特徴（低次元ラベル特徴）の次元数である。
【００４１】
スパースランダム行列の初期化に用いる乱数の他の例として、−１以上１以下の一様乱数や、平均が０であり、標準偏差が１であるガウス乱数等が挙げられる。
【００４２】
次に、次元削減部３０２には、行列生成部３０１によって生成されたランダム行列（スパースランダム行列）と、ターゲット画像に対応するリファレンス情報のラベル特徴とに基づいて、低次元ラベル特徴を抽出する。
【００４３】
次元削減部３０２が次元削減を行う方法は、主成分分析を用いる方法や、スパースランダム行列を用いる方法に限定されない。次元削減部３０２は、特異値分解、非負値行列分解、または、ｔ−ＳＮＥ（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ）等を利用して、ラベル特徴の次元削減を行ってもよい。また、次元削減部３０２は、ニューラルネットワークによるオートエンコーダを用いて、ラベル特徴の次元削減を行ってもよい。
【００４４】
画像特徴抽出部１０６には、ターゲット画像が入力され、画像特徴抽出部１０６は、ターゲット画像から抽出した画像特徴を出力する。画像から画像特徴を抽出する技術として、画像特徴抽出部１０６は、畳み込みニューラルネットワークを利用する。より詳細には、画像特徴抽出部１０６は、学習済みの畳み込みニューラルネットワークから最終層をカットしたネットワークを利用して、最終層の１つ前の層の特徴ベクトルを、画像特徴として抽出する。
【００４５】
なお、画像特徴抽出部１０６が利用する学習済みの畳み込みニューラルネットワークは、初期値を乱数とし、ＳＡＲ画像を学習データとして用いて学習されたネットワークであることが好ましい。また、画像特徴抽出部１０６は、光学画像で学習済みのネットワークを用いてもよい。また、画像特徴抽出部１０６は、光学画像で学習済みのネットワークであって、ＳＡＲ画像でファインチューニングされたネットワークを用いてもよい。
【００４６】
特徴変換部１０７には、画像特徴抽出部１０６によって抽出された画像特徴と、データ入力部１０１に入力されたパラメータ（以下、変換パラメータと記す。）とが入力される。そして、特徴変換部１０７は、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、画像特徴に対して特徴変換を行う。この特徴変換は線形変換である。以下、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、画像特徴に対して特徴変換を行うことを、画像特徴から低次元ラベル特徴への変換と記す場合がある。また、以下では、特徴変換後の画像特徴を変換特徴と記す場合がある。
【００４７】
互換関数Ｆ（ｘ，ｙ）を以下の式（１）のように定義する。
【００４８】
Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）＝（Ｗθ（ｘ））ＴＷＤＲφ（ｙ）        ・・・（１）
【００４９】
ここで、θ（ｘ）は、画像特徴である。Ｔは、転置を意味する。Ｗは、変換パラメータである。ＷＤＲは、次元削減のための行列である。φ（ｙ）は、ラベル特徴である。次元削減後のラベル特徴は、（ＷＤＲφ（ｙ））と表される。また、特徴変換部１０７に入力される変換パラメータとして、ターゲット画像とは別の画像を用いて学習されたパラメータが用いられる。
【００５０】
また、特徴変換部１０７は、特徴変換の前に、画像特徴θ（ｘ）に対して次元削減を行ってもよい。換言すれば、特徴変換部１０７は、画像特徴θ（ｘ）に対して次元削減を行ってから、次元削減後の画像特徴に対して特徴変換を行ってもよい。この場合、θ（ｘ）を次元削減したベクトルをＶθ（ｘ）とすると、互換関数は、以下に示す式（２）のように表すこともできる。
【００５１】
Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）＝（Ｗ（Ｖθ（ｘ）））ＴＷＤＲφ（ｙ）      ・・・（２）
【００５２】
ここで、画像特徴θ（ｘ）の次元削減を行うための行列Ｖは、ＷＤＲと同様に主成分分析によって求めることができる。また、画像特徴θ（ｘ）の次元削減を行うための行列Ｖとして、ＷＤＲと同様に、スパースランダム行列を用いてもよい。
【００５３】
クラス識別部１０８は、ラベル特徴次元削減部１０５で次元削減されたラベル特徴（低次元ラベル特徴）と、特徴変換部１０７で変換された画像特徴（変換特徴）とを入力とし、ターゲット画像のクラスを識別する。換言すれば、クラス識別部１０８は、ターゲット画像に写っている識別対象のクラスを識別する。特徴変換部１０７は、識別対象が各クラスに該当する尤度、または、識別対象のクラスとして決定されたクラスを、識別結果として出力する。例えば、特徴変換部１０７は、低次元ラベル特徴と変換特徴のコサイン類似度を計算し、類似度が最も高いクラスを識別結果として出力する。具体的には、以下に示す式（３）のように、Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）を最大にするラベルｙｐｒｅｄを選択する。この場合、選択されたラベルｙｐｒｅｄが、識別対象のクラスの識別結果となる。
【００５４】
【数１】
2019123642.tif 000003
【００５５】
推定結果出力部１０３（図１参照）は、クラス推定部１０２のクラス識別部１０８によって得られた識別結果を外部に出力する。ここでの識別結果は、クラス推定部１０２における識別のために事前に学習された識別対象とは異なる識別対象に対する識別結果が得られるものとする。
【００５６】
推定結果出力部１０３が、識別結果を出力する態様の例として、例えば、識別結果を外部の装置に送信する態様が挙げられる。ただし、識別結果を出力する態様は、この例に限定されない。以下の説明では、推定結果出力部１０３が、識別結果を外部の装置に送信する場合を例にして説明する。
【００５７】
推定結果出力部１０３は、例えば、画像認識プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit ）およびそのコンピュータの通信インタフェースによって実現される。例えば、ＣＰＵが、コンピュータのプログラム記憶装置等のプログラム記録媒体から画像認識プログラムを読み込み、画像認識プログラムに従って、通信インタフェース用いて、推定結果出力部１０３として動作してもよい。また、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、特徴変換部１０７と、クラス識別部１０８とを備えるクラス推定部１０２は、例えば、画像認識プログラムに従って動作する上記のコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、上記のように、画像認識プログラムを読み込んだＣＰＵが、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、特徴変換部１０７と、クラス識別部１０８とを備えるクラス推定部１０２として動作すればよい。
【００５８】
また、画像認識システムは、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。
【００５９】
図４は、本発明の第１の実施形態の画像認識システムの処理経過の例を示すフローチャートである。なお、既に説明した事項については、詳細な説明を省略する。また、クラス推定部１０２には、データ入力部１０１を介して、ターゲット画像、変換パラメータおよびリファレンス情報が既に入力されているものとする。
【００６０】
まず、ラベル特徴抽出部１０４が、リファレンス情報からラベル特徴を抽出する（ステップＳ１）。
【００６１】
次に、ラベル特徴次元削減部１０５が、ラベル特徴の次元削減を行う（ステップＳ２）。
【００６２】
そして、画像特徴抽出部１０６が、ターゲット画像から画像特徴を抽出する（ステップＳ３）。
【００６３】
次に、特徴変換部１０７が、画像特徴に対して特徴変換を行う（ステップＳ４）。
【００６４】
次に、クラス識別部１０８が、次元削減後のラベル特徴と、特徴変換後の画像特徴とに基づいて、識別対象のクラスを識別する（ステップＳ５）。
【００６５】
そして、推定結果出力部１０３が、ステップＳ５で得られた識別結果を出力する（ステップＳ６）。
【００６６】
本実施形態では、ラベル特徴の中で動きが大きいために識別に寄与しやすい成分が主成分として抽出される。そのため、識別に不要なノイズ成分をカットすることができ、ゼロショット識別の推定精度を向上させることができる。
【００６７】
あるいは、ラベル特徴の中で動きが大きいために識別に寄与しやすい成分が、スパースランダム行列により抽出される。そのため、識別に不要なノイズ成分をカットすることができ、ゼロショット識別の推定精度を向上させることができる。
【００６８】
従って、本実施形態では、識別対象を精度よく識別することができる。
【００６９】
実施形態２．
本発明の第２の実施形態では、画像識別処理で用いられるパラメータを学習するパラメータ学習システムについて説明する。このパラメータは、ターゲット画像の画像特徴をリファレンス情報のラベル特徴（次元削減後のラベル特徴）へ変換する関数のパラメータである。換言すれば、上記のパラメータは、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、画像特徴に対して特徴変換を行う関数のパラメータである。本実施形態では、このパラメータを、変換パラメータと記すが、モデルパラメータと記す場合もある。また、以下の説明では、この関数を変換関数と記す。
【００７０】
図５は、本発明のパラメータ学習システムの構成例を示すブロック図である。第１の実施形態の要素と同様の要素についは、図１と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。本発明のパラメータ学習システムは、データ入力部１０１と、特徴変換学習部２０１と、パラメータ出力部２０２とを備える。
【００７１】
本実施形態では、データ入力部１０１には、画像データと、リファレンス情報とが入力される。
【００７２】
特徴変換学習部２０１は、データ入力部１０１によって得られた画像データと、リファレンス情報とを入力とし、入力された画像データに対する変換パラメータ（ターゲット画像の画像特徴をリファレンス情報のラベル特徴（次元削減後のラベル特徴）へ変換する変換関数のパラメータ）を出力する。
【００７３】
パラメータ出力部２０２は、その変換パラメータをパラメータ学習システムの外部に出力する。例えば、パラメータ出力部２０２は、変換パラメータを外部の画像認識システムに送信してもよい。
【００７４】
図６は、特徴変換学習部２０１の構成例を示すブロック図である。第１の実施形態のクラス推定部１０２が備える要素（図２参照）と同様の要素については、図２と同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。特徴変換学習部２０１は、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、パラメータ更新部２０３とを備える。ラベル特徴抽出部１０４、ラベル特徴次元削減部１０５および画像特徴抽出部１０６は、第１の実施形態におけるラベル特徴抽出部１０４、ラベル特徴次元削減部１０５および画像特徴抽出部１０６と同様であり、説明を省略する。
【００７５】
パラメータ更新部２０３は、画像特徴抽出部１０６から出力された画像特徴、ラベル特徴次元削減部１０５から出力された低次元ラベル特徴（次元削減後のラベル特徴）、およびラベル特徴が持つラベル（ラベル特徴を抽出した元になるリファレンス情報）を入力とし、変換関数のモデルパラメータを最適化する。パラメータ更新部２０３は、モデルとして、例えば、単純な線形回帰を用いてもよい。あるいは、パラメータ更新部２０３は、モデルとして、例えば、マルチレイヤのニューラルネットワークを用いてもよく、また、サポートベクタマシン等のモデルを用いてもよい。モデルパラメータは、前述の変換パラメータに相当する。
【００７６】
パラメータ更新部２０３は、モデルパラメータを最適化し、モデルパラメータの値を更新する処理を繰り返す。
【００７７】
パラメータ最適化のための誤差関数として、例えば、負のコサイン類似度等が挙げられる。パラメータ最適化のための誤差関数として負のコサイン類似度を用いる場合、誤差関数は、以下に示す式（４）のように表すことができる。
【００７８】
Ｅ（Ｘ，Ｙ；Ｗ）＝−Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）ｎｏｒｍ        ・・・（４）
【００７９】
式（４）において、Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）ｎｏｒｍは、前述の式（１）によって求められる互換関数Ｆ（ｘ，ｙ；Ｗ）を、｜Ｗθ（ｘ）｜と｜ＷＤＲφ（ｙ）｜で割ったものであり、コサイン類似度を表す。なお、誤差関数は、正則化項を含んでいてもよい。
【００８０】
なお、パラメータ更新部２０３は、パラメータ最適化の前に、画像特徴θ（ｘ）に対して次元削減を行ってもよい。この場合、互換関数は、第１の実施形態で示した式（２）のように表すこともできる。第１の実施形態で説明したように、式（２）において、Ｖθ（ｘ）は、θ（ｘ）を次元削減したベクトルである。
【００８１】
誤差関数の別の例として、二乗誤差が挙げられる。誤差関数の例として、二乗誤差と、モデルパラメータＷについての正則化項を用いる場合には、誤差関数は、以下に示す式（５）のように表すことができる。
【００８２】
Ｅ（Ｘ，Ｙ；Ｗ）＝｜ＷＤＲφ（ｙ）−Ｗθ（ｘ）｜２＋α｜Ｗ｜２    ・・・（５）
【００８３】
ここで、ＷＤＲは、次元削減のための行列である。φ（ｙ）は、ラベル特徴である。また、θ（ｘ）は、画像特徴である。Ｗは、モデルパラメータである。αは、正則化のためのハイパーパラメータである。次元削減後のラベル特徴は、（ＷＤＲφ（ｙ））と表される。
【００８４】
パラメータ更新部２０３は、「パラメータの値が所定回数、更新された」という判定基準を満たした場合に、パラメータの更新（換言すれば、パラメータ最適化）を終了する。すなわち、パラメータ更新部２０３は、パラメータの値を所定回数、更新した時に、処理を終了する。その時点で、モデルパラメータ（変換パラメータ）の値が決定される。
【００８５】
上記の所定回数は、予め定められていてもよい。あるいは、例えば、パラメータ学習システムのユーザが、データ入力部１０１に所定回数の情報を入力し、パラメータ更新部２０３が、そのユーザから、データ入力部１０１を介して所定回数の情報の入力を受け付けてもよい。
【００８６】
パラメータ出力部２０２は、例えば、パラメータ学習プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵおよびそのコンピュータの通信インタフェースによって実現される。例えば、ＣＰＵが、コンピュータのプログラム記憶装置等のプログラム記録媒体からパラメータ学習プログラムを読み込み、パラメータ学習プログラムに従って、通信インタフェース用いて、パラメータ出力部２０２として動作してもよい。また、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、パラメータ更新部２０３とを備える特徴変換学習部２０１は、例えば、パラメータ学習プログラムに従って動作する上記のコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、上記のように、パラメータ学習プログラムを読み込んだＣＰＵが、ラベル特徴抽出部１０４と、ラベル特徴次元削減部１０５と、画像特徴抽出部１０６と、パラメータ更新部２０３とを備える特徴変換学習部２０１として動作すればよい。
【００８７】
また、パラメータ学習システムは、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されている構成であってもよい。
【００８８】
図７は、本発明の第２の実施形態のパラメータ学習システムの処理経過の例を示すフローチャートである。なお、既に説明した事項については、詳細な説明を省略する。
【００８９】
ステップＳ１〜Ｓ４の動作は、第１の実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ４と同様であり、説明を省略する。
【００９０】
ステップＳ４の後、パラメータ更新部２０３は、誤差関数を用いた変換パラメータの最適化および変換パラメータの値の更新を行う処理を繰り返し、変換パラメータの値を決定する（ステップＳ１１）。
【００９１】
次に、パラメータ出力部２０２が、値が決定された変換パラメータを外部に出力する（ステップＳ１２）。
【００９２】
本実施形態においても、ラベル特徴の中で動きが大きいために識別に寄与しやすい成分が主成分として抽出される。そのため、識別に不要なノイズ成分をカットすることができる。その結果、ゼロショット識別の推定精度を向上させるように、モデルパラメータ（変換パラメータ）を学習することができる。
【００９３】
また、本実施形態では、ラベル特徴と画像特徴のそれぞれの次元数を削減できる。そのため、データが少ない場合に過学習を起こすことがない。従って、学習された変換パラメータを用いて識別を行う場合の識別精度を向上させることができる。
【００９４】
従って、本実施形態では、識別対象を識別する処理で用いるパラメータを、識別対象を精度よく識別することができるように学習することができる。
【００９５】
図８は、本発明の各実施形態に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、データ入力インタフェース１００６と、通信インタフェース１００５とを備える。
【００９６】
本発明の画像認識システムは、コンピュータ１０００に実装される。画像認識システムの動作は、画像認識プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、その画像認識プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、その画像認識プログラムに従って、前述の処理を実行する。
【００９７】
また、本発明のパラメータ学習システムも、コンピュータ１０００と同様のコンピュータに実装される。パラメータ学習システムの動作は、パラメータ学習プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、そのパラメータ学習プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのパラメータ学習プログラムに従って、前述の処理を実行する。
【００９８】
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory ）、半導体メモリ等が挙げられる。また、プログラム（画像認識プログラムまたはパラメータ学習プログラム）が通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、画像認識システムの処理またはパラメータ学習システムの処理を実行してもよい。
【００９９】
また、画像認識システムの各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ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。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。この点は、パラメータ学習システムに関しても同様である。
【０１００】
また、画像認識システムの各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置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、情報処理装置や回路等は、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。この点は、パラメータ学習システムに関しても同様である。
【０１０１】
次に、本発明の概要について説明する。図９は、本発明の画像認識システムの概要を示すブロック図である。本発明の画像認識システムは、ラベル特徴抽出手段７１と、ラベル特徴次元削減手段７２と、画像特徴抽出手段７３と、特徴変換手段７４と、クラス識別手段７５とを備える。
【０１０２】
ラベル特徴抽出手段７１（例えば、ラベル特徴抽出部１０４）は、リファレンス情報から、そのリファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出する。
【０１０３】
ラベル特徴次元削減手段７２（例えば、ラベル特徴次元削減部１０５）は、そのラベル特徴の次元削減を行う。
【０１０４】
画像特徴抽出手段７３（例えば、画像特徴抽出部１０６）は、識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する。
【０１０５】
特徴変換手段７４（例えば、特徴変換部１０７）は、次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、その画像特徴に対して特徴変換を行う。
【０１０６】
クラス識別手段７５（例えば、クラス識別部１０８）は、特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、識別対象のクラスを識別する。
【０１０７】
そのような構成によって、別対象を精度よく識別することができる。
【０１０８】
図１０は、本発明のパラメータ学習システムの概要を示すブロック図である。本発明のパラメータ学習システムは、ラベル特徴抽出手段７１と、ラベル特徴次元削減手段７２と、画像特徴抽出手段７３と、パラメータ学習手段７６とを備える。
【０１０９】
ラベル特徴抽出手段７１、ラベル特徴次元削減手段７２および画像特徴抽出手段７３は、図９に示すラベル特徴抽出手段７１、ラベル特徴次元削減手段７２および画像特徴抽出手段７３と同様である。
【０１１０】
パラメータ学習手段７６（例えば、パラメータ更新部２０３）は、次元削減後のラベル特徴と、画像特徴抽出手段７３によって抽出された画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習する。
【０１１１】
そのような構成によって、識別対象を識別する処理で用いるパラメータを、識別対象を精度よく識別することができるように学習することができる。
【０１１２】
上記の本発明の実施形態は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下に限定されるわけではない。
【０１１３】
（付記１）
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換手段と、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別手段とを備える
ことを特徴とする画像認識システム。
【０１１４】
（付記２）
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
付記１に記載の画像認識システム。
【０１１５】
（付記３）
ラベル特徴次元削減手段は、
スパースランダム行列を用いることによって、ラベル特徴の次元削減を行う
付記１に記載の画像認識システム。
【０１１６】
（付記４）
特徴変換手段は、
画像特徴の次元削減を行ってから、特徴変換を行う
付記１から付記３のうちのいずれかに画像認識システム。
【０１１７】
（付記５）
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習手段とを備える
ことを特徴とするパラメータ学習システム。
【０１１８】
（付記６）
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
付記５に記載のパラメータ学習システム。
【０１１９】
（付記７）
ラベル特徴次元削減手段は、
スパースランダム行列を用いることによって、ラベル特徴の次元削減を行う
付記５に記載のパラメータ学習システム。
【０１２０】
（付記８）
パラメータ学習手段は、
パラメータを最適化することを繰り返し、
パラメータを最適化する際に、画像特徴の次元削減を行ってから、パラメータを最適化する
付記５から付記７のうちのいずれかに記載のパラメータ学習システム。
【０１２１】
（付記９）
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行い、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別する
ことを特徴とする画像認識方法。
【０１２２】
（付記１０）
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習する
ことを特徴とするパラメータ学習方法。
【０１２３】
（付記１１）
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換処理、および、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別処理
を実行させるための画像認識プログラム。
【０１２４】
（付記１２）
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、および、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習処理
を実行させるためのパラメータ学習プログラム。
【０１２５】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、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。
【産業上の利用の可能性】
【０１２６】
本発明は、画像の識別を行う画像認識システムや、そのような画像認識システムで用いられるパラメータを学習するパラメータ学習システムに好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
１０１  データ入力部
１０２  クラス推定部
１０３  推定結果出力部
１０４  ラベル特徴抽出部
１０５  ラベル特徴次元削減部
１０６  画像特徴抽出部
１０７  特徴変換部
１０８  クラス識別部
２０１  特徴変換学習部
２０２  パラメータ出力部
２０３  パラメータ更新部
３０１  行列生成部
３０２  次元削減部
【図１】
2019123642.tif 000004
【図２】
2019123642.tif 000005
【図３】
2019123642.tif 000006
【図４】
2019123642.tif 000007
【図５】
2019123642.tif 000008
【図６】
2019123642.tif 000009
【図７】
2019123642.tif 000010
【図８】
2019123642.tif 000011
【図９】
2019123642.tif 000012
【図１０】
2019123642.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月28日(2020.5.28)
【手続補正１】
【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】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換手段と、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別手段とを備える
ことを特徴とする画像認識システム。
【請求項２】
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項１に記載の画像認識システム。
【請求項３】
特徴変換手段は、
画像特徴の次元削減を行ってから、特徴変換を行う
請求項１または請求項２に記載の画像認識システム。
【請求項４】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出手段と、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減手段と、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習手段とを備える
ことを特徴とするパラメータ学習システム。
【請求項５】
ラベル特徴次元削減手段は、
主成分分析によって、ラベル特徴の次元削減を行う
請求項４に記載のパラメータ学習システム。
【請求項６】
パラメータ学習手段は、
パラメータを最適化することを繰り返し、
パラメータを最適化する際に、画像特徴の次元削減を行ってから、パラメータを最適化する
請求項４または請求項５に記載のパラメータ学習システム。
【請求項７】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行い、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別する
ことを特徴とする画像認識方法。
【請求項８】
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出し、
前記ラベル特徴の次元削減を行い、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出し、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習する
ことを特徴とするパラメータ学習方法。
【請求項９】
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、
次元削減後のラベル特徴と比較可能となるように、前記画像特徴に対して特徴変換を行う特徴変換処理、および、
特徴変換後の画像特徴と、次元削減後のラベル特徴とを比較することによって、前記識別対象のクラスを識別するクラス識別処理
を実行させるための画像認識プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
リファレンス情報から、前記リファレンス情報の特徴を表すベクトルであるラベル特徴を抽出するラベル特徴抽出処理、
前記ラベル特徴の次元削減を行うラベル特徴次元削減処理、
識別対象が写っている画像であるターゲット画像から画像特徴を抽出する画像特徴抽出処理、および、
次元削減後のラベル特徴と、前記画像特徴とに基づいて、画像特徴の変換に用いるパラメータを学習するパラメータ学習処理
を実行させるためのパラメータ学習プログラム。
【国際調査報告】
2019123642.tif 000014
2019123642.tif 000015