(57)【要約】【課題】特徴量選択及び学習の両方で計算コストを低く抑えることができる学習装置及び学習方法を提供する。【解決手段】第１選択部１３は、相関係数を評価値として特徴量ｘを選択する。第２選択部１４は、第１選択部１３により選択された特徴量ｘのうち、スケッターマトリックスを評価値として絞り込む。第３選択部１５は、第２選択部１４によって選択された特徴量ｘのうち、サポートベクターマシン正答率を評価値として絞り込む。学習処理部１８は、これら選択処理によって絞り込まれた特徴量ｘを基に学習を行って、パターン認識が可能な判別式Ｙを算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習対象の情報データから特徴量を抽出し、当該特徴量を学習データとして学習を行うことにより、未学習データを識別可能にする学習装置において、
互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて、前記学習に使用する特徴量を選択する特徴量選択部を備えた
ことを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記特徴量選択部は、特徴量同士の相関から当該特徴量を選択する第１選択処理と、判別分析のクラスの分け易さを通じて前記特徴量を選択する第２選択処理と、前記特徴量の学習結果の正答率を基に当該特徴量を選択する第３選択処理とのうち、少なくとも２つ以上の処理を経て前記特徴量を絞り込む
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記第２選択処理で除外された特徴量のうち、前記第３選択処理で有効と考えられる前記特徴量を残して、これを前記第３選択処理に追加する有効特徴量選択部を備える
請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
選択される前の全特徴量のうち前記第３選択処理で有効と考えられるものを、前記第１選択処理及び前記第２選択処理を飛ばして前記第３選択処理に追加する有効特徴量選択部を備える
請求項２に記載の学習装置。
【請求項５】
学習対象の情報データから特徴量を抽出し、当該特徴量を学習データとして学習を行うことにより、未学習データを識別可能にする学習方法において、
学習装置の特徴量選択部により、互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて、前記学習に使用する特徴量を選択させるステップと、
前記特徴量選択部によって選択された前記特徴量を基に、前記学習装置に学習を実行させるステップと
を備えたことを特徴とする学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習データを基に学習を行って未学習データを正しく認識させる学習装置及び学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複数の学習データを基に学習を行って、未学習データに対する正しい出力を予測可能にする学習装置が開示されている（特許文献１等参照）。学習装置には、学習データを反復的に分析して傾向を判別して、未学習データに対する正しい出力を予測させる機械学習が周知である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１８５１４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、この種の学習装置においては、学習の効率化のために、学習に用いる特徴量を選択することが考えられる。この選択手法として、例えばサポートベクターマシンの正答率から特徴量を選択する手法があるが、この場合、計算コストが高くなる問題があった。また、例えば主成分分析から特徴量を選択する手法も考えられるが、この場合は特徴量選択には計算コストを低くできるものの、実機での計算コストが高くなってしまう問題があった。
【０００５】
本発明の目的は、特徴量選択及び学習の両方で計算コストを低く抑えることができる学習装置及び学習方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記問題点を解決する学習装置は、学習対象の情報データから特徴量を抽出し、当該特徴量を学習データとして学習を行うことにより、未学習データを識別可能にする構成において、互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて、前記学習に使用する特徴量を選択する特徴量選択部を備えた。
【０００７】
本構成によれば、特徴量を選択していくことが可能な複数の処理を設け、各処理の特徴を活かして好適に特徴量を絞り込んでいくので、計算コストがかからない態様で段階的に特徴量を少なくしていくことが可能となる。よって、特徴量選択に要する計算コストを低く抑えることが可能となる。また、選択後の特徴量を用いて学習を行うにあたっては、通常よりも少ない数の特徴量で学習を行うことが可能となるので、学習の計算コストも低く抑えることが可能となる。このように、特徴量選択及び学習時の両方で計算コストを低く抑えることが可能となる。
【０００８】
前記学習装置において、前記特徴量選択部は、特徴量同士の相関から当該特徴量を選択する第１選択処理と、判別分析のクラスの分け易さを通じて前記特徴量を選択する第２選択処理と、前記特徴量の学習結果の正答率を基に当該特徴量を選択する第３選択処理とのうち、少なくとも２つ以上の処理を経て前記特徴量を絞り込むことが好ましい。この構成によれば、相関を評価して特徴量を選択する第１選択処理と、判別分析のクラスの分け易さを評価して特徴量を選択する第２選択処理と、学習結果の正答率を評価して特徴量を選択する第３選択処理とを通じて、特徴量を絞り込んでいくので、学習に必要とされる特徴量の選択を精度よく行うのに有利となる。
【０００９】
前記学習装置において、前記第２選択処理で除外された特徴量のうち、前記第３選択処理で有効と考えられる前記特徴量を残して、これを前記第３選択処理に追加する有効特徴量選択部を備えることが好ましい。この構成によれば、第２選択処理で有効と判断されなくても第３選択処理で有効と考えられる特徴量を残して第３選択処理を行うことが可能となる。よって、学習において判別の精度を向上するのに有利となる。
【００１０】
前記学習装置において、選択される前の全特徴量のうち前記第３選択処理で有効と考えられるものを、前記第１選択処理及び前記第２選択処理を飛ばして前記第３選択処理に追加する有効特徴量選択部を備えることが好ましい。この構成によれば、第１選択処理及び第２選択処理で有効と判断されなくても第３選択処理で有効と考えられる特徴量を残して第３選択処理を行うことが可能となる。よって、学習において判別の精度を向上するのに有利となる。
【００１１】
前記問題点を解決する学習方法は、学習対象の情報データから特徴量を抽出し、当該特徴量を学習データとして学習を行うことにより、未学習データを識別可能にする方法において、学習装置の特徴量選択部により、互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて、前記学習に使用する特徴量を選択させるステップと、前記特徴量選択部によって選択された前記特徴量を基に、前記学習装置に学習を実行させるステップとを備えた。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、特徴量選択及び学習の両方で計算コストを低く抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態の学習装置の構成図。
【図２】（ａ）は線形式のデータを端末に登録するときの概要図、（ｂ）は端末をモーション操作したときの概要図。
【図３】特徴量選択の動作を示すフローチャート。
【図４】第１選択処理の説明図。
【図５】第２選択処理及び第３選択処理の説明図。
【図６】第２実施形態の学習装置の構成図。
【図７】特徴量選択の動作を示すフローチャート。
【図８】第３実施形態の特徴量選択の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（第１実施形態）
以下、学習装置及び学習方法の第１実施形態を図１〜図５に従って説明する。
図１に示すように、学習装置１は、学習対象の情報データＤａを入力するデータ入力部２と、集められた情報データＤａの群から学習データとして特徴量ｘを抽出する特徴量抽出部３と、特徴量抽出部３により抽出された特徴量ｘを基に学習（機械学習）を実行する学習部４とを備える。本例の学習装置１は、車両の電子キー等の端末６（図２参照）に付与された動きを識別することが可能な判別式Ｙ（クラス判別の境界）を学習により算出する。
【００１５】
情報データＤａは、例えば加速度センサ（Ｇセンサ）から出力された加速度信号であることが好ましい。特徴量ｘは、例えば加速度信号の波形に係る種々のパラメータからなる。特徴量ｘは、例えば１次特徴量ｘ１や、２次特徴量ｘ２などから構築されている。１次特徴量ｘ１は、加速度信号の波形に係る「平均値」、「最大値」、「最小値」、「時間幅」、「傾き」などのパラメータからなる。２次特徴量ｘ２は、１次特徴量から派生したパラメータである。２次特徴量ｘ２は、例えば１次特徴量ｘ１を２乗して求まる２乗特徴量ｘ２や、異なる種類の１次特徴量ｘ１同士を掛け合わせて求まる値などから構築されている。
【００１６】
学習部４（学習装置１の学習方式）は、特徴量ｘを学習データとしてサポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）によりパターン認識を実行する。サポートベクターマシンは、マージン最大化が特徴の１つであり、マージン最大化により求まった判別式Ｙを通じてパターン識別を行う。本例のサポートベクターマシンは、線形の判別式Ｙ（線形式という）により、２クラスのパターン識別を行う。学習部４は、情報データＤａから抽出される複数の特徴量ｘから、サポートベクターマシンにより判別式Ｙを求め、クラス判別の境界である判別式Ｙにより未学習データのクラス分けを実現可能にする。
【００１７】
図２（ａ）に示すように、学習結果の判別式Ｙは、車両の電子キー等の端末６（メモリ９等）に書き込み登録される。そして、図２（ｂ）に示すように、ユーザにより端末６がモーション操作されるなどの動きが端末６に付与されたとき、端末６に搭載された加速度センサから出力される加速度信号を基に判別式Ｙから動きがクラス判別され、モーション操作がどのような操作であるのかが判定される。
【００１８】
図１に戻り、学習装置１は、学習に用いる特徴量ｘを選択する特徴量選択部１２を備える。特徴量選択部１２は、学習部４に設けられている。本例の特徴量選択部１２は、互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて特徴量ｘを選択する。具体的には、特徴量選択部１２は、特徴量同士の相関から特徴量ｘを選択する第１選択処理と、判別分析のクラスの分け易さの基準を用いて特徴量ｘを選択する第２選択処理と、特徴量ｘの学習評価の正答率を基に特徴量ｘを選択する第３選択処理とのうち、少なくとも２つ以上の処理を経て特徴量ｘを絞り込む。
【００１９】
本例の場合、特徴量選択部１２は、３段階の特徴量選択によって特徴量ｘを絞り込む。この場合、特徴量選択部１２は、第１選択処理を行う第１選択部１３と、第２選択処理を行う第２選択部１４と、第３選択処理を行う第３選択部１５を備える。第１選択部１３は、まず最初に特徴量選択を行い、正規化された特徴量ｘから必要なものを選択する。第２選択部１４は、第１選択部１３により選択された特徴量ｘを更に絞り込む。第３選択部１５は、第２選択部１４により選択された特徴量ｘを更に絞り込む。
【００２０】
学習部４は、特徴量選択部１２によって選択された特徴量ｘを基に学習を行う学習処理部１８を備える。学習処理部１８は、特徴量選択部１２（第３選択部１５）から入力した特徴量ｘを基に学習を行って、パターン認識が可能な判別式Ｙを算出する。
【００２１】
次に、図３〜図５を用いて、学習装置１の作用及び効果を説明する。
図３に示すように、特徴量抽出部３は、予め取得した情報データＤａから複数（数百〜数千）の特徴量ｘを抽出する（ステップ１０１）。特徴量ｘには、例えば１次特徴量ｘ１、２次特徴量ｘ２、２乗特徴量ｘ２などがある。
【００２２】
第１選択部１３は、特徴量抽出部３により抽出された特徴量ｘにおいて、学習に使用する特徴量ｘを第１選択処理により選択する（ステップ１０２：第１選択処理）。第１選択処理は、特徴量ｘの評価値を相関係数とし、選択方法を閾値判定とした処理である。相関係数は、互いの特徴量ｘ同士の関係性を示す指数であり、高い値をとる程、関係性が高いといえる。相関係数によって特徴量ｘを絞り込むのは、特徴量ｘの数が多いと、次段以降の特徴量選択で行うスケッターマトリックス（Scatter Matrix：Ｆ値）やサポートベクターマシンによる特徴量選択において、過剰適合が発生する可能性が生じるためである。
【００２３】
図４に、相関係数による特徴量選択の具体例を図示する。図の例では、特徴量１〜特徴量５の相関係数の絶対値を示し、これらの絞り込みの例を示す。例えば、相関係数の閾値を「0.9」とした場合、閾値以上の組み合わせ数は、特徴量１が「３」、特徴量２が「３」、特徴量３が「２」、特徴量４が「２」、特徴量５が「０」となる。このうち、組み合わせ数が最大のもの（組み合わせ数が同じ場合は特徴量の番号が小さいもの）を削除し、相関係数が閾値以上となる組み合わせがなくなるまで、同処理を繰り返す。図の例では、最終的に特徴量３，４，５が選択される。第１選択部１３は、相関係数により選択した特徴量ｘを第２選択部１４に出力する。
【００２４】
図３に戻り、第２選択部１４は、第１選択部１３により絞り込まれた特徴量ｘにおいて、学習に使用する特徴量ｘを第２選択処理により選択する（ステップ１０３：第２選択処理）。第２選択処理は、特徴量ｘの評価値を判別分析のＦ値とし、評価方法を例えば前向き、後向き、ＳＦＦＳ（Sequential Floating Forward Selection）等とした処理である。本例の場合、操作の分布、非操作の分布、各分布間の距離を用いたスケッターマトリックスを指標として、サポートベクターマシンによる特徴量選択可能な数まで特徴量ｘを削減する。
【００２５】
図５に、判別分析のＦ値による特徴量選択の具体例を図示する。図の例では、特徴量１〜５を判別分析のＦ値によって絞り込む例を示す。まず、選択手法が「前向き選択」の場合、特徴量１〜５のうち評価値が最もよくなるものを組み合わせに追加していく。具体的には、１回目の処理では、特徴量３のＦ値が最も高いので、これが組み合わせに追加される。２回目の処理では、追加した特徴量３に対して残りの特徴量１，２，４，５とのＦ値を求められ、これらの中から最もＦ値の高いもの（図の例では特徴量４）が組み合わせに追加される。３回目の処理では、追加した特徴量３，４の組み合わせに対して、残りの特徴量１，２，５とのＦ値が求められ、これらの中から最もＦ値の高いもの（図の例では特徴量１）が組み合わせに追加される。以降、同様の処理が繰り返される。
【００２６】
また、選択手法が「後ろ向き選択」の場合、全ての特徴量１〜５のうち、削除したときに評価が最もよくなる値を削除していく。図の表は、標記特徴量を取り除いたときの他特徴量組み合わせが、どのようなＦ値をとるのかを表したものである。１回目の処理では、特徴量３を取り除いたときのＦ値が最も高いので、特徴量３が削除される。２回目の処理では、特徴量４を取り除いたときのＦ値が最も高いので、特徴量４が削除される。以降、同様の処理が繰り返される。
【００２７】
さらに、選択手法が「ＳＦＦＳ」の場合、前向き選択の処理を通じ、評価値が最もよくなる特徴量を追加していくが、減らして評価値がよくなるときには、後ろ向き選択の処理を行って、特徴量ｘを減らす。本例の第２選択処理においては、前向き選択、後ろ向き選択、ＳＦＦＳのいずれの手法を用いてもよい。
【００２８】
第２選択部１４は、前述のような「前向き選択」、「後ろ向き選択」、「ＳＦＦＳ」などを通じて、最適な特徴量ｘの組み合わせを選択する。第２選択部１４は、選択された特徴量ｘが所定個数（例えば３０個）に到達したとき、最も評価値がよかった組み合わせを第３選択部１５に出力する。または、第２選択部１４は、特徴量選択を最後（前向き選択及びＳＦＦＳの場合は全特徴量、後ろ向き選択の場合は最後の１つ）まで実施し、最も評価値がよかった組み合わせを第３選択部１５に出力する。
【００２９】
図３に戻り、第３選択部１５は、第２選択部１４により絞り込まれた特徴量ｘにおいて、学習に使用する特徴量ｘを第３選択処理により選択する（ステップ１０４：第３選択処理）。第３選択処理は、特徴量ｘの評価値をサポートベクターマシン正答率とし、評価方法を例えば前向き、後向き、ＳＦＦＳ等とした処理である。第３選択部１５は、期待性能が高いサポートベクターマシンによる特徴量選択により、特徴量ｘの絞り込みの最終調整を行う。ここでは、サポートベクターマシンの判別率を低下させるような特徴量ｘを削減する。
【００３０】
サポートベクターマシン正答率による特徴量選択は、図５に示す「Ｆ値」を「サポートベクターマシン正答率」に置き換えた処理とほぼ同じである。よって、ここでは、サポートベクターマシン正答率による特徴量選択の説明を省略する。第３選択部１５は、サポートベクターマシン正答率により選択された特徴量ｘを学習処理部１８に出力する。
【００３１】
学習処理部１８は、特徴量選択部１２（第１選択部１３〜第３選択部１５）により選択された特徴量ｘを基に学習を実行する（ステップ１０５）。本例の学習処理部１８は、例えばサポートベクターマシンにより学習を実行し、未学習データをパターン認識可能な判別式Ｙを算出する。そして、この判別式Ｙが端末６に登録されて、端末６におけるモーション操作判定が可能にされる。
【００３２】
さて、本例の場合、特徴量ｘを選択していくことが可能な複数の処理（第１選択処理、第２選択処理、第３選択処理）を設け、各処理の特徴を活かして好適に特徴量ｘを絞り込んでいくので、計算コストがかからない態様で段階的に特徴量ｘを少なくしていくことが可能となる。よって、特徴量選択に要する計算コストを低く抑えることができる。特に、本例の場合は、第１選択処理及び第２選択処理で特徴量ｘを絞り込むので、第３選択処理で行うサポートベクターマシン正答率の学習での計算コストを低く抑えることができる。
【００３３】
また、選択後の特徴量ｘを用いて学習処理部１８により学習を行うにあたっては、通常よりも少ない数の特徴量ｘで学習を行うことが可能となるので、学習の計算コストも低く抑えることができる。すなわち、学習に使用する特徴量ｘが減少するため、コンピュータ等に実装したときの計算コストを低減することができる。以上のように、特徴量選択及び学習の両方で計算コストを低く抑えることができる。
【００３４】
特徴量選択部１２は、特徴量同士の相関から特徴量ｘを選択する第１選択処理（相関係数による評価）と、判別分析のクラスの分け易さの基準を用いて特徴量ｘを選択する第２選択処理（Ｆ値による評価）と、特徴量ｘの学習結果の正答率を基に特徴量ｘを選択する第３選択処理（ＳＶＭ正答率による評価）とのうち、少なくとも２つ以上（本例は３つ全て）の処理を経て特徴量ｘを絞り込む。よって、これら３つの段階を経る複数の処理を通じて特徴量ｘを絞り込んでいくので、学習に必要とされる特徴量ｘの選択を精度よく行うのに有利となる。
【００３５】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態を図６及び図７に従って説明する。本例は、第１実施形態に対し、特徴量の選択方法を変更した実施例である。よって、第１実施形態と同一部分には同じ符号を付して詳しい説明を省略し、異なる部分についてのみ詳述する。
【００３６】
図６に示すように、学習装置１は、特徴量選択の主の判定ループから逸れた特徴量ｘのうち学習処理に有効な特徴量ｘを選択する有効特徴量選択部２１を備える。有効特徴量選択部２１は、学習部４に設けられている。本例の有効特徴量選択部２１は、第２選択処理で除外された特徴量ｘのうち、第３選択処理で有効と考えられる特徴量ｘを残して、これを第３選択処理に追加する。
【００３７】
図７に示すように、有効特徴量選択部２１は、第２選択処理（判別分析のＦ値による評価）で選択されなかった特徴量ｘ０を取得し、これら特徴量ｘ０のうち、第３選択処理（サポートベクターマシン正答率による評価）で有効と考えられる特徴量ｘ’を選択する（ステップ２０１）。同ステップにおける特徴量選択は、例えばサポートベクターマシンを用いた評価であることが好ましい。有効特徴量選択部２１は、第３選択処理で有効と考えられる特徴量ｘ’を選択すると、これら特徴量ｘ’を第３選択部１５に出力する。
【００３８】
第３選択部１５は、ステップ１０３で選択された特徴量ｘと、ステップ２０１で選択された特徴量ｘ’とを用い、学習に使用する特徴量ｘを選択する（ステップ１０４）。よって、第２選択処理で有効と判断されなくても第３選択処理で有効であると考えられる特徴量ｘ’を残して第３選択処理を行うことが可能となるので、判別の精度を向上するのに有利となる。
【００３９】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態を図８に従って説明する。本例も、第１及び第２実施形態に対して異なる部分についてのみ詳述する。
【００４０】
図８に示すように、本例の有効特徴量選択部２１は、選択される前の全特徴量のうち第３選択処理で有効と考えられるものを、第１選択処理及び第２選択処理を飛ばして第３選択処理に追加する（ステップ３０１）。同ステップにおける特徴量選択は、例えばサポートベクターマシンを用いた評価であることが好ましい。有効特徴量選択部２１は、第３選択処理で有効と考えられる特徴量ｘ’を選択すると、これら特徴量ｘ’を第３選択部１５に出力する。
【００４１】
第３選択部１５は、ステップ１０３で選択された特徴量ｘと、ステップ３０１で選択された特徴量ｘ’とを用い、学習に使用する特徴量ｘを選択する（ステップ１０４）。よって、第１選択処理及び第２選択処理で有効と判断されなくても第３選択処理で有効であると考えられる特徴量ｘ’を残して第３選択処理を行うことが可能となるので、判別の精度を向上するのに有利となる。
【００４２】
なお、実施形態はこれまでに述べた構成に限らず、以下の態様に変更してもよい。
・各実施形態において、判別分析のＦ値による評価析は、例えばスケッターマトリックスなど種々の手法が採用可能である。
【００４３】
・第２及び第３実施形態において、特徴量ｘが第３選択処理で有効か否かの判定は、サポートベクターマシンを用いた処理に限定されず、他の処理に変更してもよい。
・各実施形態において、情報データＤａは、加速度データに限らず、種々のデータに変更してもよい。
【００４４】
・各実施形態において、動き判定を行うための判別式Ｙを算出することに限定されず、判定対象は特に限定されない。
・各実施形態において、判別式Ｙの特定の仕方は、実施例以外の他の手法を用いてもよい。
【００４５】
・各実施形態に記載のある判別式Ｙ、判別関数、決定関数、線形式などは、同義である。
・各実施形態において、サポートベクターマシンは、線形パターン認識手法をとるものに限定されず、例えば非線形であってもよい。
【００４６】
・各実施形態において、第１選択処理は、相関係数を用いた評価処理に限定されず、特徴量ｘを絞り込むことができる処理であればよい。
・各実施形態において、第２選択処理は、クラスタ分析（Ｆ値）を用いた処理に限定されず、特徴量ｘを絞り込むことができる処理であればよい。
【００４７】
・各実施形態において、第３選択処理は、学習評価の正答率を用いた処理に限定されず、特徴量ｘを絞り込むことができる処理であればよい。
・各実施形態において、特徴量選択の段階数は、３段階に限定されず、例えば２段階や４段階以上としてもよい。
【００４８】
・各実施形態において、端末６は、電子キーに限定されず、他の機器や装置に変更可能である。
・各実施形態において、学習は、サポートベクターマシンに限定されず、ニューラルネットワークやブースティングなどの他の方式を採用してもよい。また、学習は、例えばパーセプトロン、線形重回帰分析などでもよい。
【００４９】
次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について、以下に追記する。
（イ）学習対象の情報データから特徴量を抽出し、当該特徴量を学習データとして学習を行うことにより、未学習データを識別可能にするプログラムにおいて、学習装置の特徴量選択部により、互いに特徴量選択の仕方が異なる複数の処理を通じて、前記学習に使用する特徴量を選択させるステップと、前記特徴量選択部によって選択された前記特徴量を基に、前記学習装置に学習を実行させるステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【００５０】
１…学習装置、２…データ入力部、３…特徴量抽出部、４…学習部、１２…特徴量選択部、１３…第１選択部、１４…第２選択部、１５…第３選択部、１８…学習処理部、２１…有効特徴量選択部、Ｄａ…情報データ、ｘ（ｘ１，ｘ２，ｘ２）…特徴量。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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