(57)【要約】【課題】ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定すること。【解決手段】本願に係る判定装置は、取得部と、判定部とを有する。取得部は、画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。判定部は、取得部により取得された複数の特徴情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。【選択図】図２
2018022332.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する判定部と、
を備えることを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、
判定した前記対象の数に対応する特徴情報における特徴量に関する情報に基づいて、前記入力画像における前記対象の位置を判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記取得部は、
画像中の人の顔の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく前記複数の特徴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記複数の特徴情報に基づいてスコアを算出する算出部、
をさらに備え、
前記判定部は、
前記算出部により算出されたスコアに基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する
ことを特徴とする請求項３に記載の判定装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記各数に対応する特徴情報に基づいて、前記各数に対応するスコアを算出し、
前記判定部は、
前記算出部により算出された前記各数に対応するスコアに基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する
ことを特徴とする請求項４に記載の判定装置。
【請求項６】
前記取得部は、
畳み込み処理及びプーリング処理を行う前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記取得部は、
全結合層を含まない前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する
ことを特徴とする請求項６に記載の判定装置。
【請求項８】
前記判定部は、
各特徴情報に含まれる複数の領域の各々の特徴量に関する情報に基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の位置を判定する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の判定装置。
【請求項９】
コンピュータが実行する判定方法であって、
画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする判定方法。
【請求項１０】
画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する判定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、判定方法、及び判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ニューラルネットワークによる画像の特徴抽出に関する技術が提供されている。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional  Neural  Network）により、画像の顕著性マップを生成する技術が提供されている。また、ニューラルネットワークにより、画像に含まれる所定の対象を識別する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Min  Lin,  Qiang  Chen,  Shuicheng  Yan,  "Network  In  Network",  arXiv  preprint  arXiv:1312.4400  (2013)  &  ICLR(International  Conference  on  Learning  Representations)-2014
【非特許文献２】Jianming  Zhang,  Shugao  Ma,  Mehrnoosh  Sameki,  Stan  Sclaroff,  Margrit  Betke,  Zhe  Lin,  Xiaohui  Shen,  Brian  Price,  Radomir  Mech  "Salient  Object  Subitizing",  The  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR),  2015,  pp.  4045-4054
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では画像に含まれる対象の数が適切に判定されるとは限らない。例えば、画像に含まれる所定の対象を識別するのみでは、画像に含まれる対象の数を適切に判定できるとは限らない。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定する判定装置、判定方法、及び判定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】
【０００６】
本願に係る判定装置は、画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、前記ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の特徴情報に基づいて、前記入力画像に含まれる前記対象の数を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る画像情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る対象の数の判定の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施形態に係る加工画像の生成例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る加工画像の生成の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る学習処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る学習処理の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施形態に係る学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る判定装置、判定方法、及び判定プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．判定処理〕
図１を用いて、実施形態に係る判定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。図１に示す判定装置１００は、画像に含まれる対象の数を認識する学習器ＬＥから取得した各数に対応する特徴情報を用いて画像に含まれる対象の数を判定する。具体的には、判定装置１００は、学習器ＬＥから取得した各数に対応する特徴情報ごとにスコアを算出し、スコアに基づいて画像に含まれる対象の数を判定する。図１に示す学習器ＬＥは、画像に含まれる対象の数が０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの種別（クラス）のいずれに分類されるかを識別する。この場合、学習器ＬＥは、画像を５つのクラス（数）に分類する。
【００１１】
図１に示す例において、画像に含まれる対象の数を認識する学習器ＬＥについては、非特許文献１に示すようなＮＩＮ（Network  In  Network）での個数の検出等の種々の従来技術を適宜用いて生成された学習器であってもよい。例えば、図１中の学習器ＬＥは、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional  Neural  Network）の全結合層を畳み込み層に置き換えた学習器であってもよい。以下では、畳み込みニューラルネットワークをＣＮＮと記載する場合がある。例えば、図１中の学習器ＬＥは、全結合層を含まないＣＮＮ、すなわちＦＣＮ(Fully  Convolutional  Neuralnetwork)であってもよい。例えば、通常のＣＮＮにおいては全結合層を通すことで画像の空間的な情報が失われる。一方、ＦＣＮでは全結合層を畳み込み層に置き換えることで空間的な情報（「receptive  field」ともいう）を維持した推定が可能となる。なお、図１中の学習器ＬＥは、各クラス（数）に対応する特徴情報を取得可能であれば、どのような学習器であってもよい。例えば、図１中の学習器ＬＥは、ＮＩＮに対象の数を識別する学習を行わせたものであってもよい。
【００１２】
また、図１中の学習器ＬＥは、画像に含まれる人の顔の数を識別する。例えば、図１中の学習器ＬＥは、画像に含まれる人の顔の数に応じて、画像を複数のクラス（数）に分類する。例えば、図１中の学習器ＬＥは、画像に含まれる人の顔の数に応じて、各数に対応する各クラスに画像を分類する。また、図１に示す例においては、数を判定する対象が人の顔である場合を示すが、対象は、人の顔に限らず、犬や猫等の他の生物や植物や車等の種々の物体等であってもよい。また、ここでいう対象は、識別可能であれば種々の対象が含まれてもよく、例えば火や海の波など種々の現象等が含まれてもよい。
【００１３】
上述のように、図１では、判定装置１００は、画像に含まれる人の顔の数に関する情報を出力する識別器（モデル）である学習器ＬＥを用いる。図１の例では、判定装置１００は、後述する所定の学習処理により生成済みの学習器ＬＥを用いるものとする。なお、判定装置１００は、所定の対象の数を判定可能であれば、どのような学習器を用いてもよい。また、学習器ＬＥを生成（学習）する際には、所定の損失関数や正解情報等を用いるが詳細は後述する。
【００１４】
ここから、図１を用いて、判定装置１００による画像に含まれる対象の数の判定処理について説明する。図１に示すように、判定装置１００には、画像ＩＭ１１が入力される（ステップＳ１０）。例えば、判定装置１００は、対象として５人の人、すなわち５つの顔が写った画像ＩＭ１１を取得する。画像ＩＭ１１を取得した判定装置１００は、所定の学習器に画像ＩＭ１１を入力する（ステップＳ１１）。例えば、図１では、判定装置１００は、画像に含まれる対象の数を識別する識別器（モデル）である学習器ＬＥに画像ＩＭ１１を入力する。
【００１５】
例えば、画像ＩＭ１１が入力された学習器ＬＥは、画像ＩＭ１１に含まれる対象の数を識別する処理を行う。例えば、学習器ＬＥは、対象の数を識別する処理を行う過程において、各クラス（数）に対応する特徴情報を生成する。図１の例では、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの人の顔の数（クラス）に対応する特徴情報が、学習器ＬＥにより生成される。
【００１６】
そこで、判定装置１００は、学習器ＬＥによる画像に含まれる人の顔の数を識別する処理の過程で生成される各特徴情報を取得する。図１の例では、判定装置１００は、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ１０を取得する（ステップＳ１２−０）。
【００１７】
例えば、特徴情報ＦＭ１０は、画像ＩＭ１１における各画素の特徴量を示す。なお、ここでいう特徴量は、例えば、特徴量を示す数値である。具体的には、特徴情報ＦＭ１０を構成する各点（画素）の位置は、画像ＩＭ１１に重畳させた場合に画像ＩＭ１１において重なる位置に対応し、特徴情報ＦＭ１０は、画像ＩＭ１１において対応する画素の特徴量を示す。なお、図１中の特徴情報ＦＭ１０では、特徴を示す領域を色が濃い態様で示す。すなわち、特徴情報ＦＭ１０では、特徴量が大きいほど色が濃い態様で表示される。具体的には、図１中の特徴情報ＦＭ１０では、画像ＩＭ１１において人の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。なお、他の特徴情報についても同様である。
【００１８】
また、図１の例では、判定装置１００は、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ１１を取得する（ステップＳ１２−１）。また、図１の例では、判定装置１００は、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ１２を取得する（ステップＳ１２−２）。また、図１の例では、判定装置１００は、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ１３を取得する（ステップＳ１２−３）。また、図１の例では、判定装置１００は、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ１４を取得する（ステップＳ１２−４）。このように、判定装置１００は、学習器ＬＥから、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応する特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４を取得する。なお、上記例では、説明を簡単にするために、１つの学習器ＬＥから５つの特徴情報を取得する例を示したが、０個、１個、２個、３個、または４個以上の人の顔を各々識別する５つの学習器から各数に対応する特徴情報を取得してもよい。以下、ステップＳ１２−０〜Ｓ１２−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１２と記載する場合がある。
【００１９】
その後、判定装置１００は、ステップＳ１２において取得した特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々についてスコアを算出する。例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々における特徴量の平均をスコアとして算出してもよい。また、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々における特徴量の平均に所定の係数を乗算した値をスコアとして算出してもよい。また、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々における特徴量の合計をスコアとして算出してもよい。また、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々における特徴量の合計に所定の係数を乗算した値をスコアとして算出してもよい。
【００２０】
例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ１０のスコアを算出する（ステップＳ１３−０）。図１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ１０に示すように、人の顔の数「０個」に対応するスコアを「０．１２」と算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１１における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ１１のスコアを算出する（ステップＳ１３−１）。図１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ１１に示すように、人の顔の数「１個」に対応するスコアを「０．０１」と算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１２における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ１２のスコアを算出する（ステップＳ１３−２）。図１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ１２に示すように、人の顔の数「２個」に対応するスコアを「０．０３」と算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１３における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ１３のスコアを算出する（ステップＳ１３−３）。図１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ１３に示すように、人の顔の数「３個」に対応するスコアを「０．０６」と算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１４における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ１４のスコアを算出する（ステップＳ１３−４）。図１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ１４に示すように、人の顔の数「４個以上」に対応するスコアを「０．７５」と算出する。以下、ステップＳ１３−０〜Ｓ１３−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ１３と記載する場合がある。
【００２１】
その後、判定装置１００は、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する（ステップＳ１４）。図１の例では、判定装置１００は、ステップＳ１３において取得した各特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４のスコアに基づいて、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する。例えば、判定装置１００は、ステップＳ１３において取得した各特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４のスコアのうち、最大のスコアである特徴情報ＦＭ１４に対応するクラス（数）を画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数と判定する。具体的には、判定装置１００は、数判定情報ＡＮ１１に示すように、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を４個以上と判定する。
【００２２】
また、判定装置１００は、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を判定する（ステップＳ１５）。図１の例では、判定装置１００は、最大のスコアである特徴情報ＦＭ１４に基づいて画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を判定する。例えば、判定装置１００は、所定の閾値以上の特徴量が位置する領域に人の顔が含まれると判定する。図１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１において特徴情報ＦＭ１４の領域ＡＲ１１に対応する領域に人の顔が含まれると判定する。具体的には、判定装置１００は、位置判定情報ＡＰ１１に示すように、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を画像ＩＭ１１の上部と判定する。なお、なお、学習器ＬＥがＦＣＮである場合、判定装置１００は、特徴情報を用いずに人の顔の位置を推定してもよい。また、判定された人の顔の位置に基づく画像の加工については後述する。
【００２３】
上述したように、判定装置１００は、ニューラルネットワーク（図１ではＦＣＮ）における情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定する。図１では、判定装置１００は、学習器ＬＥから、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応する特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４を取得する。そして、判定装置１００は、取得した特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々のスコアに基づいて、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する。これにより、判定装置１００は、画像に含まれる対象の数を適切に判定することができる。そして、判定装置１００は、判定した人の顔の数に対応する特徴情報ＦＭ１４に基づいて、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を判定する。これにより、判定装置１００は、画像に含まれる対象の位置を適切に判定することができる。
【００２４】
上述した例では、学習器ＬＥが、画像に含まれる対象の数を０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの種別（クラス）のいずれかに分類する場合を示したが、学習器ＬＥが分類するクラスは、上記に限らず、目的に応じて種々のクラスであってもよい。例えば、学習器ＬＥが分類するクラスは、画像に含まれる対象の数が０〜９個の各個数、または、１０個以上であるかを識別する１１のクラスであってもよい。また、例えば、学習器ＬＥが分類するクラスは、５個未満、または５個以上であるかを識別する２つのクラスであってもよい。
【００２５】
〔２．判定装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る判定装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る判定装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、判定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、判定装置１００は、判定装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００２６】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、例えば端末装置との間で情報の送受信を行う。
【００２７】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、学習情報記憶部１２１と、画像情報記憶部１２２とを有する。
【００２８】
（学習情報記憶部１２１）
実施形態に係る学習情報記憶部１２１は、学習に関する各種情報を記憶する。例えば、図３では、学習情報記憶部１２１は、所定の学習処理により生成された学習器ＬＥに関する学習情報（モデル）を記憶する。図３に、実施形態に係る学習情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示す学習情報記憶部１２１は、「重み（ｗｉｊ）」を記憶する。
【００２９】
例えば、図３に示す例において、「重み（ｗ１１）」は「０．２」であり、「重み（ｗ１２）」は「−０．３」であることを示す。また、図３に示す例において、「重み（ｗ２１）」は「０．５」であり、「重み（ｗ２２）」は「１．３」であることを示す。
【００３０】
なお、「重み（ｗｉｊ）」は、例えば、学習器ＬＥにおけるニューロンｙｉからニューロンｘｊへのシナプス結合係数であってもよい。また、学習情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。
【００３１】
（画像情報記憶部１２２）
実施形態に係る画像情報記憶部１２２は、画像に関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係る画像情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示す画像情報記憶部１２２は、「画像ＩＤ」、「画像」といった項目を有する。
【００３２】
「画像ＩＤ」は、画像を識別するための識別情報を示す。「画像」は、画像情報を示す。具体的には、「画像」は、学習器ＬＥに入力した画像を示す。図４では、説明のため画像ＩＤにより識別される画像を図示するが、「画像」としては、画像の格納場所を示すファイルパス名などが格納されてもよい。
【００３３】
なお、画像情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、画像情報記憶部１２２は、画像を生成した日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、画像情報記憶部１２２は、画像に含まれる対象に関する情報を記憶してもよい。図４では、画像ＩＤ「ＩＭ１１」により識別される画像には、５つの人の顔が含まれることを示す情報を記憶してもよい。また、例えば、画像情報記憶部１２２は、取得した元となる画像を記憶してもよい。
【００３４】
（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、判定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（判定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００３５】
図２に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、学習部１３２と、算出部１３３と、判定部１３４と、生成部１３５と、提供部１３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００３６】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、画像を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から画像を取得する。図１では、取得部１３１は、外部の情報処理装置から画像ＩＭ１１を取得する。また、取得部１３１は、画像情報記憶部１２２から画像（例えば、画像ＩＭ１１）を取得してもよい。
【００３７】
また、取得部１３１は、画像中の対象の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報であって、ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、画像中の人の顔の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、全結合層を含まないニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。また、例えば、取得部１３１は、ＦＣＮが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。
【００３８】
図１の例では、取得部１３１は、学習器ＬＥが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。例えば、取得部１３１は、学習器ＬＥから０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応する特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４を取得する。また、例えば、取得部１３１は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４を外部の情報処理装置から取得してもよい。
【００３９】
（学習部１３２）
学習部１３２は、種々の情報を学習する。また、学習部１３２は、学習により種々の情報を生成する。例えば、学習部１３２は、学習器（モデル）を学習する。言い換えると、学習部１３２は、学習を行うことにより学習器（モデル）を生成する。例えば、学習部１３２は、学習器ＬＥを学習する。例えば、学習部１３２は、画像と当該画像に含まれる対象の数との組み合わせにより学習器を学習する。また、学習部１３２は、所定の評価関数を最小化するように学習器を学習する。なお、学習部１３２が行う学習処理の詳細は後述する。なお、判定装置１００は、外部の情報処理装置から各数に対応する複数の特徴情報を取得する場合、学習部１３２を有しなくてもよい。
【００４０】
（算出部１３３）
算出部１３３は、各種情報を算出する。例えば、算出部１３３は、複数の特徴情報に基づいてスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、各数（クラス）に対応する特徴情報に基づいて、各数に対応するスコアを算出する。
【００４１】
図１の例では、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々についてスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々における特徴量の平均をスコアとして算出する。例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１０における特徴量に基づいて、人の顔の数「０個」に対応するスコアを「０．１２」と算出する。また、例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１１における特徴量に基づいて、人の顔の数「１個」に対応するスコアを「０．０１」と算出する。また、例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１２における特徴量に基づいて、人の顔の数「２個」に対応するスコアを「０．０３」と算出する。また、例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１３における特徴量に基づいて、人の顔の数「３個」に対応するスコアを「０．０６」と算出する。また、例えば、算出部１３３は、特徴情報ＦＭ１４における特徴量に基づいて、人の顔の数「４個以上」に対応するスコアを「０．７５」と算出する。
【００４２】
（判定部１３４）
判定部１３４は、種々の情報を判定する。例えば、判定部１３４は、取得部１３１により取得された複数の特徴情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。例えば、判定部１３４は、算出部１３３により算出されたスコアに基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。判定部１３４は、算出部１３３により算出された数に対応するスコアに基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。
【００４３】
図１の例では、判定部１３４は、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する。例えば、判定部１３４は、各特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４のスコアに基づいて、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する。例えば、判定部１３４は、各特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４のスコアのうち、最大のスコアである特徴情報ＦＭ１４に対応するクラス（数）を画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数と判定する。例えば、判定部１３４は、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を４個以上と判定する。
【００４４】
また、判定部１３４は、判定した対象の数に対応する特徴情報における特徴量に関する情報に基づいて、入力画像における対象の位置を判定する。判定部１３４は、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を判定する。図１の例では、判定部１３４は、最大のスコアである特徴情報ＦＭ１４に基づいて画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を判定する。例えば、判定部１３４は、所定の閾値以上の特徴量が位置する領域に人の顔が含まれると判定する。例えば、判定部１３４は、画像ＩＭ１１において特徴情報ＦＭ１４の領域ＡＲ１１（図１参照）に対応する領域に人の顔が含まれると判定する。例えば、判定部１３４は、位置判定情報ＡＰ１１に示すように、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を画像ＩＭ１１の上部と判定する。
【００４５】
また、例えば、判定部１３４は、各特徴情報に含まれる複数の領域の各々の特徴量に関する情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の位置を判定する。この場合についての詳細は後述する。
【００４６】
（生成部１３５）
生成部１３５は、各種情報を生成する。例えば、生成部１３５は、取得部１３１により取得された複数の特徴情報や判定部１３４により判定された対象の数や位置等に基づいて、画像を生成する。例えば、生成部１３５は、画像ＩＭ１１をクロッピングすることにより、加工画像（以下、「クロッピング画像」ともいう）を生成する。なお、ここでいうクロッピングとは画像から所定の領域を切り取る処理をいう。また、生成部１３５がクロッピングにより生成した画像は、例えば所定のコンテンツの画像として配信されるが、詳細は後述する。なお、判定装置１００が、画像中の対象の数や位置の判定のみを行う場合、生成部１３５を有しなくてもよい。
【００４７】
（提供部１３６）
提供部１３６は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供（送信）する。例えば、提供部１３６は、生成部１３５により生成された加工画像を外部の情報処理装置へ提供する。また、提供部１３６は、加工画像ＩＭ１２〜ＩＭ１４等（図６参照）を提供する。また、提供部１３６は、判定部１３４により判定された対象の数や位置に関する情報を外部の情報処理装置へ提供する。
【００４８】
〔３．画像に含まれる対象の数の判定処理のフロー〕
ここで、図５を用いて、実施形態に係る判定装置１００による画像に含まれる対象の数の判定処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る対象の数の判定の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
図５に示すように、判定装置１００は、画像を取得する（ステップＳ１０１）。図１では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１を取得する。その後、判定装置１００は、ステップＳ１０１で取得した画像を学習器に入力する（ステップＳ１０２）。図１では、判定装置１００は、取得した画像ＩＭ１１を学習器ＬＥに入力する。
【００５０】
その後、判定装置１００は、複数のクラス（数）の各々に対応する特徴情報を取得する（ステップＳ１０３）。図１では、判定装置１００は、学習器ＬＥから、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応する特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４を取得する。
【００５１】
その後、判定装置１００は、各クラス（数）に対応する特徴情報に基づいて、各クラス（数）に対応するスコアを算出する（ステップＳ１０４）。図１では、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４の各々に基づいて、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応するスコアを算出する。
【００５２】
その後、判定装置１００は、各クラス（数）に対応するスコアに基づいて、画像に含まれる対象の数を判定する（ステップＳ１０５）。図１では、判定装置１００は、各特徴情報ＦＭ１０〜ＦＭ１４のスコアに基づいて、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の数を判定する。
【００５３】
〔４．加工画像の生成〕
ここで、判定装置１００による加工画像の生成について、図６を用いて説明する。図６は、実施形態に係る加工画像の生成例を示す図である。図６の例では、判定装置１００の判定部１３４により判定された人の顔の位置に基づく画像のクロッピングの一例を示す。例えば、このような画像のクロッピングは、判定装置１００の生成部１３５が行う。
【００５４】
なお、図６に示す画像ＩＭ１１は、図１に示す画像ＩＭ１１と同様であるものとする。すなわち、図６に示す画像ＩＭ１１は、特徴情報ＦＭ１４の領域ＡＲ１１（図１参照）に対応する領域（以下、「特徴領域」ともいう）に人の顔が含まれると判定され、画像ＩＭ１１に含まれる人の顔の位置を画像ＩＭ１１の上部と判定されているものとする。
【００５５】
図６の例では、判定装置１００が３種類のアスペクト比に応じた加工画像ＩＭ１２〜ＩＭ１４を画像ＩＭ１１から生成する場合を示す。例えば、判定装置１００は、アスペクト比が「１：１」である場合、画像ＩＭ１１をクロッピングすることにより、アスペクト比が「１：１」であり、画像ＩＭ１１の特徴領域を含む加工画像ＩＭ１２を生成する。また、例えば、判定装置１００は、アスペクト比が「２：１」である場合、画像ＩＭ１１をクロッピングすることにより、アスペクト比が「２：１」であり、画像ＩＭ１１の特徴領域を含む加工画像ＩＭ１３を生成する。また、例えば、判定装置１００は、アスペクト比が「４：３」である場合、画像ＩＭ１１をクロッピングすることにより、アスペクト比が「４：３」であり、画像ＩＭ１１の特徴領域を含む加工画像ＩＭ１４を生成する。このように、判定装置１００は、種々のアスペクト比に応じた加工画像ＩＭ１２〜ＩＭ１４等を生成することができる。例えば、判定装置１００は、アスペクト比が指定された場合、その指定されたアスペクト比を満たす加工画像を画像ＩＭ１１から生成してもよい。
【００５６】
なお、図６に示す各アスペクト比に対応する加工画像ＩＭ１２〜ＩＭ１４は一例であり、判定装置１００は、アスペクト比を満たせば、どのような加工画像が生成されてもよい。例えば、判定装置１００は、アスペクト比が指定された場合、アスペクト比を満たす切取枠を拡縮したり、特徴情報ＦＭ１４中を移動させたりすることにより、特徴情報ＦＭ１４内において切取枠内の領域の特徴量の平均が最大となる領域をクロッピングすることにより、指定されたアスペクト比を満たす加工画像を生成してもよい。また、例えば、判定装置１００は、画像ＩＭ１１の特徴領域を含み、アスペクト比を満たせば、どのような加工画像を生成してもよい。
【００５７】
また、図６に示す例では、判定装置１００により生成されたアスペクト比が「２：１」である加工画像ＩＭ１３がユーザＵ１により利用される端末装置１０に表示される場合を示す。図６に示す例では、端末装置１０には、所定のコンテンツ配信装置から配信されたコンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４が表示される。なお、判定装置１００がコンテンツを配信する場合、コンテンツＣＴ１１〜ＣＴ１４は判定装置１００から端末装置１０へ送信されてもよい。
【００５８】
図６に示す例においては、コンテンツＣＴ１４の画像には加工画像ＩＭ１３が用いられる。このように、加工画像ＩＭ１３は、端末装置１０においてスクロール方向に並べて表示されるコンテンツの画像として用いられてもよい。このように、判定装置１００により生成された加工画像ＩＭ１３は、スマートフォン等の種々の端末装置１０において表示される。上述したように、判定装置１００は、種々のアスペクト比に応じて加工画像を生成できるため、端末装置１０の種別を問わず、適切な加工画像を生成することができる。
【００５９】
〔５．画像の加工処理のフロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る判定装置１００による画像の加工処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る加工画像の生成の一例を示すフローチャートである。
【００６０】
図７に示すように、判定装置１００は、画像と、画像中の対象の数に対応する特徴情報を取得する（ステップＳ２０１）。図１では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１と画像ＩＭ１１中の対象の数（４個以上）に対応する特徴情報ＦＭ１４を取得する。
【００６１】
その後、判定装置１００は、アスペクト比を取得する（ステップＳ２０２）。例えば、判定装置１００は、アスペクト比「２：１」を取得する。その後、判定装置１００は、アスペクト比と特徴情報に基づいて、画像中の対象を含むようにクロッピング画像を生成する（ステップＳ２０３）。例えば、判定装置１００は、アスペクト比「２：１」と特徴情報ＦＭ１４に基づいて、画像ＩＭ１１の特徴領域を含む加工画像ＩＭ１３を生成する。
【００６２】
〔６．学習処理〕
ここで、判定装置１００の学習部１３２における学習処理について、図８及び図９を用いて説明する。図８及び図９は、実施形態に係る学習処理の一例を示す図である。
【００６３】
まず、判定装置１００が用いる学習器ＬＥについて簡単に説明する。判定装置１００が用いる学習器ＬＥは、例えば、入力されたデータに対する演算結果を出力する複数のノードを多層に接続した学習器であって、教師あり学習により抽象化された画像の特徴を学習された学習器である。例えば、学習器ＬＥは、複数のノードを有する層を多段に接続したニューラルネットワークであり、いわゆるディープラーニングの技術により実現されるＤＮＮ（Deep  Neural  Network）であってもよい。また、画像の特徴とは、画像に含まれる文字の有無、色、構成等、画像内に現れる具体的な特徴のみならず、撮像されている物体が何であるか、画像がどのような利用者に好かれるか、画像の雰囲気等、抽象化（メタ化）された画像の特徴をも含む概念であってもよい。
【００６４】
例えば、学習器ＬＥは、ディープラーニングの技術により、以下のような学習手法により生成される。例えば、学習器は、各ノードの間の接続係数が初期化され、様々な特徴を有する画像が入力される。そして、学習器は、学習器における出力と、入力した画像との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の処理により生成される。例えば、学習器は、誤差関数等、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことにより生成される。上述のような処理を繰り返すことで、学習器は、入力された画像をより良く再現できる出力、すなわち入力された画像の特徴を出力することができる。
【００６５】
なお、学習器の学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。また、学習器の学習を行う際に用いられる情報は、画像及びその画像に含まれる対象の数等の種々の画像のデータセットを利用してもよい。学習器の学習を行う際に用いられる情報は、対象が１つ含まれる画像及び対象が１つであることを示す情報のセットや、対象が複数（例えば２つ）含まれる画像及び対象が複数（例えば２つ）であることを示す情報のセットや、対象が含まれない画像及び対象が含まれない（０である）ことを示す情報のセット等を利用してもよい。また、学習器に対する画像の入力方法、学習器が出力するデータの形式、学習器に対して明示的に学習させる特徴の内容等は、任意の手法が適用できる。すなわち、判定装置１００は、画像から抽象化された特徴を示す特徴量を算出できるのであれば、任意の学習器を用いることができる。
【００６６】
図１では、判定装置１００は、入力画像の局所領域の畳み込みとプーリングとを繰り返す、いわゆる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）による学習器ＬＥを用いるものとする。例えば、ＣＮＮによる学習器ＬＥは、画像から特徴を抽出して出力する機能に加え、画像内に含まれる文字や撮像対象等の位置的変異に対し、出力の不変性を有する。このため、学習器ＬＥは、画像の抽象化された特徴を精度良く算出することができる。
【００６７】
まず、図８を用いて説明する。図８に示す例は、判定装置１００は、２個の人の顔を含む画像ＩＭ２１と画像ＩＭ２１に含まれる顔の数を示す情報ＲＯ２１（以下、「正解情報ＲＯ２１」と記載する場合がある）との組み合わせを教師データとして取得する（ステップＳ２１）。図８では、正解情報ＲＯ２１は、画像ＩＭ２１に含まれる顔の数が２個であることを示す情報を含む。具体的には、正解情報ＲＯ２１は、画像ＩＭ２１に含まれる顔の数が２個であるため、画像ＩＭ２１に含まれる顔の数が２個である確率が「１（１００％）」であることを示す情報を含む。
【００６８】
そして、学習器ＬＥには、２個の人の顔を含む画像ＩＭ２１が入力される（ステップＳ２２）。その後、出力情報ＯＣ２１−１に示すような対象の各数の確率を示す情報が学習器ＬＥから出力される（ステップＳ２３）。図８では、画像ＩＭ２１に含まれる顔の数が０個である確率が「０．０５（５％）」であり、１個である確率が「０．３（３０％）」であり、２個である確率が「０．５（５０％）」であり、３個である確率が「０．１（１０％）」であり、４個以上である確率が「０．０５（５％）」であることを示す出力情報ＯＣ２１−１が、学習器ＬＥから出力される。
【００６９】
上述したように、例えば、学習部１３２は、ディープラーニングの技術により、学習器ＬＥを学習し、生成する。例えば、学習部１３２は、画像と当該画像中における所定の対象の数との組み合わせを教師データとして用いる。例えば、学習部１３２は、学習器ＬＥにおける出力と、教師データに含まれる所定の対象の各数の確率との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の処理を行うことにより、学習器ＬＥを学習する。例えば、学習部１３２は、所定の誤差（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことにより学習器ＬＥを生成する。
【００７０】
例えば、学習部１３２は、下記の式（１）に示すような、誤差関数Ｌを用いる。下記の式（１）に示すように、学習部１３２は、例えば、Ｎ−クラス分類問題の場合、交差エントロピーを誤差関数として用いる。なお、誤差関数Ｌは、識別結果の確信度を表すものであれば、どのような関数であっても良い。例えば、誤差関数Ｌは、識別確率から求められるエントロピーであってもよい。また、例えば、誤差関数Ｌは、学習器ＬＥの認識の精度を示すものであれば、どのような関数であってもよい。
【００７１】
【数１】
2018022332.tif 000003
【００７２】
ここで、上記式（１）や下記の式（２）〜（３）中の「ｘ」は画像を示す。例えば、図８に示す例において、上記式（１）や下記の式（２）〜（３）中の「ｘ」は、画像ＩＭ２１に対応する。また、変数「ｎ」に代入される０〜Ｎは、学習器ＬＥが識別（分類）する各クラスに対応する。例えば、上記式（１）に対応する学習器ＬＥは、Ｎ個のクラスを識別することを示す。例えば、各クラスには、対象の数を示す「１個」や「２個」等が各々対応する。
【００７３】
また、上記式（１）や下記の式（３）中の「ｔｎ（ｘ）」は、画像ＩＭ２１におけるクラスｎ（０〜Ｎのいずれか）に対応する対象の数の確率を示す。例えば、上記式（１）中の「ｔｎ（ｘ）」は、正解情報ＲＯ２１に示すような、クラスｎに対応する対象の数の確率を示す。この場合、例えば、クラス０に対応する対象の数を「０個」とした場合、「ｔ０（ｘ）」は、「０（０％）」となる。また、例えば、クラス２に対応する対象の数を「２個」とした場合、「ｔ２（ｘ）」は、「１（１００％）」となる。
【００７４】
また、上記式（１）や下記の式（２）、（３）中の「ｐｎ（ｘ）」は、画像ＩＭ２１におけるクラスｎ（０〜Ｎのいずれか）に対応する対象の数について、学習器ＬＥの出力に基づく確率を示す。例えば、上記式（１）中の「ｐｎ（ｘ）」は、出力情報ＯＣ２１−１に示すような、学習器ＬＥが出力するクラスｎに対応する対象の数の確率を示す。この場合、例えば、クラス１に対応する対象の数を「１個」とした場合、「ｐ１（ｘ）」は、「０．３（３０％）」となる。
【００７５】
また、上記式（１）中の「ｐｎ（ｘ）」は、ｘに対するクラスｎの確率で以下の式（２）に示すようなＳｏｆｔｍａｘ関数で定義される。
【００７６】
【数２】
2018022332.tif 000004
【００７７】
上記式（２）の関数「ｆｎ」は、ＣＮＮ（学習器ＬＥ）が出力するクラスｎのスコアである。「θ」は、ＣＮＮ（学習器ＬＥ）のパラメータである。また、関数「ｅｘｐ」は、指数関数（exponential  function）である。この場合、上記式（１）に示す誤差関数Ｌ（１）の勾配は、下記の式（３）により算出される。
【００７８】
【数３】
2018022332.tif 000005
【００７９】
上記式（３）に示すように、１〜Ｎまでの全クラスにおいて、ｐｎ（ｘ）＝ｔｎ（ｘ）である場合、誤差関数Ｌ（ｘ）の勾配は０になり極値になる。例えば、学習部１３２は、誤差関数Ｌ（ｘ）の勾配が０になるように、フィードバック処理を行う（ステップＳ２４）。例えば、学習部１３２が上述のような処理を繰り返すことにより、学習器ＬＥは、入力された画像における対象の数に関する情報を適切に出力することができる。なお、図８は、学習器ＬＥの出力を正解情報ＲＯ２１に近づけるために、誤差関数Ｌ等を最小化するように処理を繰り返すことを視覚的に示すためのものであり、学習器ＬＥ内において自動で行われてもよい。
【００８０】
次に、図９を用いて説明する。図９の例では、判定装置１００が全体を含む２個の人の顔と、半分を含む１個の人の顔を含む画像ＩＭ３１を教師データとして用いる場合を示す。すなわち、図９の例では、判定装置１００は、２．５個の人の顔を含む画像ＩＭ３１を教師データとして用いる。
【００８１】
上述のように、図９の例では、判定装置１００は、２．５個の人の顔を含む画像ＩＭ３１と画像ＩＭ３１に含まれる顔の数を示す情報ＲＯ３１（以下、「正解情報ＲＯ３１」と記載する場合がある）との組み合わせを教師データとして取得する（ステップＳ３１）。図８では、正解情報ＲＯ３１は、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が２．５個であることを示す情報を含む。具体的には、正解情報ＲＯ３１は、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が２．５個であるため、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が２個である確率が「０．５（５０％）」であり、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が３個である確率が「０．５（５０％）」であることを示す情報を含む。
【００８２】
例えば、上述した正解情報ＲＯ３１に示すような、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が２個である確率が「０．５（５０％）」であり、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が３個である確率が「０．５（５０％）」であることを示す情報は、「２．５（個）＝２（個）×０．５＋３（個）×０．５」を満たす。このように、学習を行った場合、判定装置１００は、人の顔が部分的に含まれる場合であっても、各数に対応するクラスの確率と各数とを用いて、画像に含まれる対象の数を適切に推定することができる。
【００８３】
そして、学習器ＬＥには、２個の人の顔を含む画像ＩＭ３１が入力される（ステップＳ３２）。その後、出力情報ＯＣ３１−１に示すような対象の各数の確率を示す情報が学習器ＬＥから出力される（ステップＳ３３）。図９では、画像ＩＭ３１に含まれる顔の数が０個である確率が「０（０％）」であり、１個である確率が「０．１（１０％）」であり、２個である確率が「０．４（４０％）」であり、３個である確率が「０．４（４０％）」であり、４個以上である確率が「０．１（１０％）」であることを示す出力情報ＯＣ３１−１が、学習器ＬＥから出力される。
【００８４】
図９に示す例においても、図８に示す例と同様に、学習部１３２は、上記式（１）〜（３）を用いて、誤差関数Ｌ（ｘ）の勾配が０になるように、フィードバック処理を行う（ステップＳ３４）。例えば、学習部１３２が上述のような処理を繰り返すことにより、対象が複数ある場合であっても、学習器ＬＥは、入力された画像に含まれる対象の数を適切に出力することができる。なお、図９は、学習器ＬＥの出力を正解情報ＲＯ３１に近づけるために、誤差関数Ｌ等を最小化するように処理を繰り返すことを視覚的に示すためのものであり、学習器ＬＥ内において自動で行われてもよい。
【００８５】
〔７．学習処理のフロー〕
ここで、図１０を用いて、実施形態に係る判定装置１００による学習処理の手順について説明する。図１０は、実施形態に係る学習処理の一例を示すフローチャートである。
【００８６】
図１０に示すように、判定装置１００は、画像と画像中の対象の数に関する正解情報とを取得する（ステップＳ３０１）。図８では、判定装置１００は、２個の人の顔を含む画像ＩＭ２１と画像に含まれる人の顔の数を示す正解情報ＲＯ２１とを取得する。その後、判定装置１００は、ステップＳ３０１で取得した画像を学習器に入力する（ステップＳ３０２）。図８では、判定装置１００は、取得した画像ＩＭ２１を学習器ＬＥに入力する。
【００８７】
その後、判定装置１００は、学習器の出力に基づく人の顔の各数の確率と、正解情報の人の顔の各数の確率との誤差が小さくなるように学習する（ステップＳ３０３）。図８では、判定装置１００は、学習器ＬＥの出力に基づく出力情報ＯＣ２１−１に示す人の顔の各数の確率と、正解情報ＲＯ２１に示す人の顔の各数の確率とに基づいて学習する。
【００８８】
その後、判定装置１００は、所定の条件を満たす場合（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、処理を終了する。例えば、判定装置１００は、学習器の出力に基づく人の顔の各数の確率と正解情報の人の顔の各数の確率との誤差が所定の閾値以内である場合や、学習を開始してから所定の時間が経過した場合に所定の条件を満たすとして、処理を終了してもよい。また、判定装置１００は、所定の条件を満たさない場合（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、ステップＳ３０３の処理を繰り返す。例えば、判定装置１００は、学習器の出力に基づく人の顔の各数の確率と正解情報の人の顔の各数の確率との誤差が所定の閾値より大きい場合や、学習を開始してから所定の時間が経過していない場合に所定の条件を満たさないとして、ステップＳ３０３の処理を繰り返してもよい。なお、上記の学習処理は一例であり、判定装置１００は、種々の手順により学習を行ってもよい。
【００８９】
〔８．画像の分割〕
上記例においては、判定装置１００が画像全体に対して処理を行う例を示したが、判定装置１００は、画像を複数の範囲に分割して処理を行ってもよい。この点について、図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態に係る判定処理の一例を示す図である。
【００９０】
以下、図１１を用いて、判定装置１００による画像に含まれる対象の数の判定処理について説明する。図１１に示すように、判定装置１００には、画像ＩＭ１１が入力される（ステップＳ４０）。例えば、判定装置１００は、対象として５人の人、すなわち５つの顔が写った画像ＩＭ１１を取得する。画像ＩＭ１１を取得した判定装置１００は、所定の学習器に画像ＩＭ１１を入力する（ステップＳ４１）。
【００９１】
ここで、判定装置１００は、画像ＩＭ１１を４つの範囲（４範囲）に分割して学習器に入力する。図１１の例では、判定装置１００は、左上の範囲に対応する画像ＩＭ１１−１、右上の範囲に対応する画像ＩＭ１１−２、左下の範囲に対応する画像ＩＭ１１−３、及び右下の範囲に対応する画像ＩＭ１１−４の４つの範囲（４範囲）に画像ＩＭ１１を分割して学習器ＬＥに入力する。なお、図１１の例では、ステップＳ４１として示すが、画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４は個別に学習器ＬＥに入力されてもよい。
【００９２】
例えば、画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４が入力された学習器ＬＥは、画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４の各々に含まれる対象の数を識別する処理を行う。例えば、学習器ＬＥは、対象の数を識別する処理を行う過程において、各クラス（数）に対応する特徴情報を生成する。図１１の例では、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの人の顔の数（クラス）に対応する特徴情報が、画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４の各々について学習器ＬＥにより生成される。
【００９３】
そこで、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４の各々について、学習器ＬＥによる画像に含まれる人の顔の数を識別する処理の過程で生成される各特徴情報を取得する。図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１について、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４０−１を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２について、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４０−２を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−３について、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４０−３を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−４について、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４０−４を取得する。なお、以下では、特徴情報ＦＭ４０−１〜ＦＭ４０−４を併せて特徴情報ＦＭ４０と記載する場合がある。このように、判定装置１００は、画像ＩＭ１１について、学習器ＬＥから人の顔の数が０個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４０を取得する（ステップＳ４２−０）。
【００９４】
例えば、特徴情報ＦＭ４０は、画像ＩＭ１１における各画素の特徴量を示す。なお、ここでいう特徴量は、例えば、特徴量を示す数値である。具体的には、特徴情報ＦＭ４０を構成する各点（画素）の位置は、画像ＩＭ１１に重畳させた場合に画像ＩＭ１１において重なる位置に対応し、特徴情報ＦＭ４０は、画像ＩＭ１１において対応する画素の特徴量を示す。なお、図１１中の特徴情報ＦＭ４０では、特徴を示す領域を色が濃い態様で示す。すなわち、特徴情報ＦＭ４０では、特徴量が大きいほど色が濃い態様で表示される。具体的には、図１１中の特徴情報ＦＭ４０では、画像ＩＭ１１において人の顔が位置する領域が色の濃い態様で示される。なお、他の特徴情報についても同様である。
【００９５】
また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１について、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４１−１を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２について、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４１−２を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−３について、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４１−３を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−４について、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４１−４を取得する。なお、以下では、特徴情報ＦＭ４１−１〜ＦＭ４１−４を併せて特徴情報ＦＭ４１と記載する場合がある。このように、判定装置１００は、画像ＩＭ１１について、学習器ＬＥから人の顔の数が１個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４１を取得する（ステップＳ４２−１）。
【００９６】
また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１について、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４２−１を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２について、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４２−２を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−３について、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４２−３を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−４について、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４２−４を取得する。なお、以下では、特徴情報ＦＭ４２−１〜ＦＭ４２−４を併せて特徴情報ＦＭ４２と記載する場合がある。このように、判定装置１００は、画像ＩＭ１１について、学習器ＬＥから人の顔の数が２個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４２を取得する（ステップＳ４２−２）。
【００９７】
また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１について、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４３−１を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２について、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４３−２を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−３について、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４３−３を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−４について、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４３−４を取得する。なお、以下では、特徴情報ＦＭ４３−１〜ＦＭ４３−４を併せて特徴情報ＦＭ４３と記載する場合がある。このように、判定装置１００は、画像ＩＭ１１について、学習器ＬＥから人の顔の数が３個であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４３を取得する（ステップＳ４２−３）。
【００９８】
また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１について、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４４−１を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２について、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４４−２を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−３について、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４４−３を取得する。また、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−４について、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４４−４を取得する。なお、以下では、特徴情報ＦＭ４４−１〜ＦＭ４４−４を併せて特徴情報ＦＭ４４と記載する場合がある。このように、判定装置１００は、画像ＩＭ１１について、学習器ＬＥから人の顔の数が４個以上であるクラスに対応する特徴情報ＦＭ４４を取得する（ステップＳ４２−４）。以下、ステップＳ４２−０〜Ｓ４２−４を区別せずに説明する場合、ステップＳ４２と記載する場合がある。
【００９９】
その後、判定装置１００は、ステップＳ４２において取得した特徴情報ＦＭ４０〜ＦＭ４４の各々についてスコアを算出する。例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０について、特徴情報ＦＭ４０−１〜ＦＭ４０−４の各々のスコアを算出する。例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０−１における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４０−１のスコアを算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０−２における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４０−２のスコアを算出する。例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０−３における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４０−３のスコアを算出する。また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０−４における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４０−４のスコアを算出する。このように、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４０−１〜ＦＭ４０−４の各々における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４０−１〜ＦＭ４０−４の各々のスコアを算出する（ステップＳ４３−０）。
【０１００】
図１１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ４０に示すように、人の顔の数「０個」について、特徴情報ＦＭ４０−１のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４０−２のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４０−３のスコアを「０．９」、及び特徴情報ＦＭ４０−４のスコアを「０．８」と算出する。
【０１０１】
また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４１−１〜ＦＭ４１−４の各々における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４１−１〜ＦＭ４１−４の各々のスコアを算出する（ステップＳ４３−１）。図１１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ４１に示すように、人の顔の数「１個」について、特徴情報ＦＭ４１−１のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４１−２のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４１−３のスコアを「０．０５」、及び特徴情報ＦＭ４１−４のスコアを「０．１」と算出する。
【０１０２】
また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４２−１〜ＦＭ４２−４の各々における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４２−１〜ＦＭ４２−４の各々のスコアを算出する（ステップＳ４３−２）。図１１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ４２に示すように、人の顔の数「２個」について、特徴情報ＦＭ４２−１のスコアを「０．２」、特徴情報ＦＭ４２−２のスコアを「０．８」、特徴情報ＦＭ４２−３のスコアを「０」、及び特徴情報ＦＭ４２−４のスコアを「０」と算出する。
【０１０３】
また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４３−１〜ＦＭ４３−４の各々における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４３−１〜ＦＭ４３−４の各々のスコアを算出する（ステップＳ４３−３）。図１１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ４３に示すように、人の顔の数「３個」について、特徴情報ＦＭ４３−１のスコアを「０．８」、特徴情報ＦＭ４３−２のスコアを「０．２」、特徴情報ＦＭ４３−３のスコアを「０」、及び特徴情報ＦＭ４３−４のスコアを「０」と算出する。
【０１０４】
また、例えば、判定装置１００は、特徴情報ＦＭ４４−１〜ＦＭ４４−４の各々における特徴量に基づいて、特徴情報ＦＭ４４−１〜ＦＭ４４−４の各々のスコアを算出する（ステップＳ４３−４）。図１１の例では、判定装置１００は、スコア情報ＳＣ４４に示すように、人の顔の数「４個以上」について、特徴情報ＦＭ４４−１のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４４−２のスコアを「０」、特徴情報ＦＭ４４−３のスコアを「０」、及び特徴情報ＦＭ４４−４のスコアを「０」と算出する。
【０１０５】
その後、判定装置１００は、以下の式（４）により、各範囲に含まれる人の顔の数を判定する。
【０１０６】
【数４】
2018022332.tif 000006
【０１０７】
上記の式（４）における、「Ｎｕｍ」は、判定される人の顔の数を示す。また、右辺中の「ｐｃ」は、各数のスコア（確率）に対応する。また、右辺中の「ｎｃ」は、各数（クラス）に対応する。「ｃ」は、０個、１個、２個、３個、または４個以上の５つの顔の数（クラス）に対応する。
【０１０８】
ここで、画像ＩＭ１１における左上の範囲に対応する画像ＩＭ１１−１に含まれる人の顔の数の判定について説明する。画像ＩＭ１１−１に含まれる人の顔の数は、上記式（４）を用いて、以下のような式（５）のように算出される。
【０１０９】
２．８  ＝  ０×０＋０×１＋０．２×２＋０．８×３＋０×４  …（５）
【０１１０】
上記式（５）の右辺中の第１項は、０個のクラスに対応し、顔の数「０」とそのスコア「０」を乗算した項となる。また、上記式（５）の右辺中の第２項は、１個のクラスに対応し、顔の数「１」とそのスコア「０」を乗算した項となる。また、上記式（５）の右辺中の第３項は、２個のクラスに対応し、顔の数「２」とそのスコア「０．２」を乗算した項となる。また、上記式（５）の右辺中の第４項は、３個のクラスに対応し、顔の数「３」とそのスコア「０．８」を乗算した項となる。また、上記式（５）の右辺中の第５項は、４個以上のクラスに対応し、顔の数「４」とそのスコア「０」を乗算した項となる。
【０１１１】
上記式（５）により、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−１に含まれる人の顔の数を「２．８」個と判定する。
【０１１２】
また、画像ＩＭ１１における右上の範囲に対応する画像ＩＭ１１−２に含まれる人の顔の数の判定について説明する。画像ＩＭ１１−２に含まれる人の顔の数は、上記式（４）を用いて、以下のような式（６）のように算出される。
【０１１３】
２．２  ＝  ０×０＋０×１＋０．８×２＋０．２×３＋０×４  …（６）
【０１１４】
上記式（６）により、判定装置１００は、画像ＩＭ１１−２に含まれる人の顔の数を「２．２」個と判定する。なお、画像ＩＭ１１−３や画像ＩＭ１１−４は、人の顔の数が１個以上である場合に対応する特徴情報のスコアが所定の閾値未満であるとして、上記式（４）による数の判定（算出）を行わなくてもよい。
【０１１５】
このように、図１１の例では、判定装置１００は、画像ＩＭ１１の左上の範囲に２．８個の人の顔が含まれ、画像ＩＭ１１の右上の範囲に２．２個の人の顔が含まれると判定する。したがって、判定装置１００は、画像ＩＭ１１において人の顔が含まれる位置を適切に判定することができる。
【０１１６】
また、判定装置１００は、上記式（５）により算出された顔の数「２．８」個と、上記式（６）により算出された顔の数「２．２」個とを合算することにより、画像ＩＭ１１全体に含まれる人の顔の数は、「５」個であると判定する。このように、判定装置１００は、各範囲に対応する画像ＩＭ１１−１〜ＩＭ１１−４について判定した人の顔の数に基づいて、画像ＩＭ１１全体に含まれる人の顔の数を判定することができる。
【０１１７】
なお、図１１の例では、画像を左上、右上、左下、右下の４エリアに分割する例を示したが、例えば９エリアや１６エリア等の種々のエリアに分割してもよい。
【０１１８】
〔９．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る判定装置１００は、取得部１３１と、判定部１３４とを有する。取得部１３１は、画像中の対象の数を識別するニューラルネットワーク（実施形態においては「学習器ＬＥ」。以下同じ）に入力された入力画像（実施形態においては「画像ＩＭ１１」。以下同じ）に基づく複数の特徴情報であって、ニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。判定部１３４は、取得部１３１により取得された複数の特徴情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。
【０１１９】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定することができる。
【０１２０】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３４は、判定した対象の数に対応する特徴情報における特徴量に関する情報に基づいて、入力画像における対象の位置を判定する。
【０１２１】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、判定した対象の顔の数に対応する特徴情報に基づいて、入力画像に含まれる人の顔の位置を判定する。したがって、判定装置１００は、画像に含まれる対象の位置を適切に判定することができる。
【０１２２】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３１は、画像中の人の顔の数を識別するニューラルネットワークに入力された入力画像に基づく複数の特徴情報を取得する。
【０１２３】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる人の顔の数を適切に判定することができる。
【０１２４】
また、実施形態に係る判定装置１００は、算出部１３３を有する。算出部１３３は、複数の特徴情報に基づいてスコアを算出する。判定部１３４は、算出部１３３により算出されたスコアに基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。
【０１２５】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、算出したスコアに基づいて画像に含まれる対象の数を判定することにより、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定することができる。
【０１２６】
また、実施形態に係る判定装置１００において、算出部１３３は、各数に対応する特徴情報に基づいて、各数に対応するスコアを算出する。判定部１３４は、算出部１３３により算出された各数に対応するスコアに基づいて、入力画像に含まれる対象の数を判定する。
【０１２７】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、算出した各数に対応するスコアに基づいて、画像に含まれる対象の数を判定することにより、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定することができる。
【０１２８】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３１は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。
【０１２９】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、畳み込み処理及びプーリング処理を行うニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる人の顔の数を適切に判定することができる。
【０１３０】
また、実施形態に係る判定装置１００において、取得部１３１は、全結合層を含まないニューラルネットワークが識別する各数に対応する複数の特徴情報を取得する。
【０１３１】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、全結合層を含まないニューラルネットワーク（ＦＣＮ）における情報を用いて画像に含まれる人の顔の数を適切に判定することができる。
【０１３２】
また、実施形態に係る判定装置１００において、判定部１３４は、各特徴情報に含まれる複数の領域の各々の特徴量に関する情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の位置を判定する。
【０１３３】
これにより、実施形態に係る判定装置１００は、各特徴情報に含まれる複数の領域の各々の特徴量に関する情報に基づいて、入力画像に含まれる対象の位置を判定することにより、ニューラルネットワークにおける情報を用いて画像に含まれる対象の数を適切に判定する。したがって、判定装置１００は、画像に含まれる対象の位置を適切に判定することができる。
【０１３４】
〔１０．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る判定装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、判定装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１３５】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１３６】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０１３７】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１３８】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１３９】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る判定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１４０】
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１４１】
〔１１．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１４２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１４３】
また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１４４】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１４５】
１００  判定装置
１２１  学習情報記憶部
１２２  画像情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  学習部
１３３  算出部
１３４  判定部
１３５  生成部
１３６  提供部
【図１】
2018022332.tif 000007
【図２】
2018022332.tif 000008
【図３】
2018022332.tif 000009
【図４】
2018022332.tif 000010
【図５】
2018022332.tif 000011
【図６】
2018022332.tif 000012
【図７】
2018022332.tif 000013
【図８】
2018022332.tif 000014
【図９】
2018022332.tif 000015
【図１０】
2018022332.tif 000016
【図１１】
2018022332.tif 000017
【図１２】
2018022332.tif 000018