【手続補正書】
【提出日】令和2年8月24日(2020.8.24)
【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】
画像における検知対象の領域を示す正解データと、所定の検知処理により検知された前記検知対象の前記画像における領域を示す検知データとを取得する取得手段と、
前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致しない不一致領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記不一致領域の形状および／または前記不一致領域に対応する前記画像の領域の画像情報を示す性質情報に基づいて、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致する領域から所定の範囲内にある前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致しない領域を前記不一致領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記所定の範囲とは、前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致する領域から所定距離または所定面積の範囲であることを含むことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致する領域と隣接している前記不一致領域を抽出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記正解データにおいて、前記検知対象の領域として未入力である領域を推定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推定手段は、前記正解データにおいて、前記検知対象の領域として誤入力された領域を推定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定手段は、前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致する領域に対応する前記画像の領域の画像情報に基づいて、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記性質情報は、前記不一致領域の直線性、角度、円形度、長さ、及びループ回数のうち少なくとも１つの形状情報を含むことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記性質情報は、前記不一致領域に対応する前記画像の領域の色情報、明るさ情報及びテクスチャ情報のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推定手段による推定結果をユーザに提示する提示手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至９の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記提示手段は、前記推定結果の確認を促す理由を示すための文字及び画像の少なくとも一方、又は、前記推定手段により誤りとして推定された前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域を、さらに提示することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記推定手段による推定結果の正誤をユーザからの入力に基づいて確認する確認手段をさらに備えることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記正解データの修正を受付ける受付け手段を備えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記受付け手段により受付けた前記修正を前記正解データに反映し、前記正解データを更新する更新手段をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記提示手段は、前記不一致領域と類似する他の不一致領域の性質情報と、当該他の不一致領域に対する前記推定手段による推定結果のユーザからの入力に基づく正誤とをさらに提示することを特徴とする請求項１０から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記推定手段による推定に係る基準を、前記他の不一致領域の性質情報と、当該他の不一致領域に対する前記推定手段による推定結果のユーザからの入力に基づく正誤とに応じて決定する基準決定手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記基準決定手段により決定された基準に従って、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定することを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記推定手段による推定に係る基準を、前記性質情報に含まれる複数の属性のうち、前記推定手段による推定に用いるとしてユーザ指示に基づいて選択された属性と、ユーザ指示に基づいて設定された、当該属性に係る値の基準値とに応じて決定する基準決定手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記基準決定手段により決定された基準に従って、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定することを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記正解データは、前記所定の検知処理に用いる学習済モデルの機械学習に際して教師として用いるデータであることを特徴とする請求項１から１７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記推定手段による推定により誤りがないと推定された前記正解データを前記学習済モデルの再学習を行うためのデータとして出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１８に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記正解データまたは前記検知データは、前記画像の前記検知対象を含む画素を示すことを特徴とする請求項１から１９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記推定手段は、前記不一致領域に係る前記正解データの誤りを推定することを特徴とする請求項１から２０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記推定手段は、前記不一致領域の形状が前記検知対象としてあり得ない形状であることを前記性質情報が示す場合、前記正解データに誤りがあると推定することを特徴とする請求項１から２１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記推定手段は、機械学習を用いた方法で、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定することを特徴とする請求項１から２２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２４】
前記検知対象は、構造物のひび割れ、人物または顔であることを特徴とする請求項１から２３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２５】
画像における検知対象の領域を示す正解データと、所定の検知処理により検知された前記検知対象の前記画像における領域を示す検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致しない不一致領域を抽出し、
抽出された前記不一致領域の形状および／または前記不一致領域に対応する前記画像の領域の画像情報を示す性質情報に基づいて、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項２６】
コンピュータを、請求項１から２４のいずれか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
上記の目的を達成する本発明に係る情報処理装置は、
画像における検知対象の領域を示す正解データと、所定の検知処理により検知された前記検知対象の前記画像における領域を示す検知データとを取得する取得手段と、
前記正解データと前記検知データとにより示される前記検知対象の領域が一致しない不一致領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記不一致領域の形状および／または前記不一致領域に対応する前記画像の領域の画像情報を示す性質情報に基づいて、前記正解データが示す前記画像における前記検知対象の領域の誤りを推定する推定手段と、
を備えることを特徴とする。