(57)【要約】      （修正有）【課題】確率統計的情報として利用されるデータである特徴データならびに乱数データの確率の判定を極めて短時間で確実に実施出来るデータの確率判定方法とそのソフトウェアプログラムを提供する。【解決手段】確率統計的情報として利用されるデータの出現頻度を一定期間実測しそのデータの出現頻度の分布をもとに（１）当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した等価ビット数と（２）当該組合せデータが持つ出現確率の理論組合せ数に比較して実際に出現する出現確率度合いを組合せ数に変換した等価組合せ数とをもとめ、双方のデータを乗算し、２を底としこの乗算結果を指数とする数の逆数で、そのデータの実際の出現確率を求める。【選択図】図２
2011180853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理の確率統計的情報として利用されるデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
データの出現頻度を一定期間実測し、
データの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した等価ビット数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法。
【請求項２】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した総合等価ビット数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法。
【請求項３】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータ同士の互いのデータの出現頻度の相関度をもとに当該組合せデータが持つ出現確率の理論組合せ数に比較して実際に出現する出現確率度合いを組合せ数に変換した等価組合せ数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法。
【請求項４】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
前記総合等価ビット数と、前記等価組合せ数と、の双方のデータを乗算し、２を底としこの乗算結果を指数とする数の逆数で、組合せデータの実際の出現確率を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法。
【請求項５】
前記等価ビット数はデータの出現頻度の分布の重心を判定する方法によって求めることを特徴とする請求項１、２記載のデータの確率判定方法。
【請求項６】
前記等価組合せ数は複数のデータから２組のデータを選びその相関を判定する方法で全ての組合せを行い、求めることを特徴とする請求項３記載のデータの確率判定方法。
【請求項７】
請求項５記載の出現頻度の分布を理論出現頻度との重心位置の偏移として演算処理して求めることを特徴とするソフトウエアプログラム。
【請求項８】
請求項６記載の出現頻度の相関を理論出現頻度との偏差の二乗平均として演算処理して求めることを特徴とするソフトウエアプログラム。
【請求項９】
請求項１から請求項６記載いずれかもしくは全てのデータの確率判定方法を処理することを特徴とするソフトウエアプログラム。
【請求項１０】
請求項１から請求項６記載いずれかもしくは全ての組合せデータの確率判定方法を使用したことを特徴とするソフトウエアプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータの確率判定方法とそのソフトウエアプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な種類の情報処理データのなかで確率統計的な情報判断を必要とする情報はその情報評価に多大な時間と労力が費やされている。
例えば情報のインデックスを目的としてその情報から特徴抽出した特徴データは情報検索される範囲で唯一無二のデータであることが望ましいが人名がそうであるようにデータ量の関係から唯一無二の情報とすることが困難な場合もありこれを解決させるためには多大な時間と労力を費やしている。
またゲーム機に代表される当たり籤発生のための乱数データが意図した当たり確率になっているか否かはその機器の性能を左右する重要な内容である
このような特徴データや乱数データを評価するには数カ月にもわたる膨大な時間を費やしシミュレーショを行う場合もあり、またその結果を解析するにも多大な時間と労力を費やしている。
【０００３】
統計確率を対象とした解析方法については様々な形で研究されているものの、データそのものの出現確率の偏移や、データの組合せによる、実際の出現確率を定量的に判定する方法は確立されていないので、評価の仕方に一貫性がなく場当たり的な場合も少なくない。
このような確率統計的情報として利用されるデータのその情報評価はその分野における最重要課題の一つである。
特に偏りのある乱数の確率を定量的に判定する方法や組合せデータの定量的な確率判定方法がない事が最大の課題である。
【０００４】
本発明は同一発明人、同一出願人の特願２００９−１５６５０１における映像コンテンツのフレームデータの確率判定方法が、確率統計的情報として利用されるデータ全般の出現確率判定に極めて有益であることに鑑み、確率統計的な情報判断を必要とする情報共通に利用出来る明細内容として出願したものである。
【０００５】
特徴データや乱数データを目的とする出現確率にコントロールするための研究や先願発明は膨大にあるものの本発明のように出来あがった（途上含む）データの判定に関する先行文献は見当たらない。
比較にはならないが確率を推定する内容の先行文献として特開平１０−２４７１９０は確率分布推定装置およびこれを用いたシミュレーションシステムがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−２４７１９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
課題は確率統計的情報として利用されるデータである特徴データならびに乱数データの確率の判定を極めて短時間で確実に実施出来るデータの確率判定方法とそのソフトウエアプログラムである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するために
請求項１では
情報処理の確率統計的情報として利用されるデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
データの出現頻度を一定期間実測し、
データの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した等価ビット数を演算し求めることを特徴とする。
請求項２では
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した総合等価ビット数を演算し求めることを特徴とする。
請求項３では
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータ同士の互いのデータの出現頻度の相関度をもとに当該組合せデータが持つ出現確率の理論組合せ数に比較して実際に出現する出現確率度合いを組合せ数に変換した等価組合せ数を演算し求めることを特徴とする。
請求項４では
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
前記総合等価ビット数と、前記等価組合せ数と、の双方のデータを乗算し、２を底としこの乗算結果を指数とする数の逆数で、組合せデータの実際の出現確率を演算し求めることを特徴とする。
請求項５では
前記等価ビット数はデータの出現頻度の分布の重心を判定する方法によって求めることを特徴とする。
請求項６では
前記等価組合せ数は複数のデータから２組のデータを選びその相関を判定する方法で全ての組合せを行い、求めることを特徴とする。
請求項７では
請求項５記載の出現頻度の分布を理論出現頻度との重心位置の偏移として演算処理して求めることを特徴とするソフトウエアプログラム。
請求項８では
請求項６記載の出現頻度の相関を理論出現頻度との偏差の二乗平均として演算処理して求めることを特徴とするソフトウエアプログラム。
請求項９では
請求項１から請求項６記載いずれかもしくは全てのデータの確率判定方法を処理することを特徴とするソフトウエアプログラム。
請求項１０では
請求項１から請求項６記載いずれかもしくは全ての組合せデータの確率判定方法を使用したことを特徴とするソフトウエアプログラム。
としている。
【発明の効果】
【０００９】
確率統計的情報データを体系付けして定量的に確率を判定可能にするとともに、判定のサンプル取得の時間も極めて短時間で済むので、オフラインでの使用のみならずオンライン実機での活用も期待出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は確率統計的情報として利用されるデータの特徴情報の例である（実施例１）
【図２】図２はデータの分布劣化度判定の例である（実施例２）
【図３】図３はデータの相関劣化度判定の例である（実施例３）
【図４】図４はデータの最悪出現確率判定の例である（実施例４）
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実例を映像コンテンツ１のそれぞれのフレーム２から特徴データを抽出しこれをフレーム毎のインデックスとして利用するための識別データ１６に対する識別能力を評価判定するための方法で説明する。
【００１２】
標準テレビジョン放送の規格による映像コンテンツは毎秒約３０枚のフレーム２で構成されており、それぞれのフレーム２をインデックスとするための識別データ１６を設計するにあたり考慮しなくてはならない事はその識別能力である。
【００１３】
対象とする映像コンテンツ１が放送番組で、その期間を１年とする場合、例えばテレビジョンチャンネル１局当たりの年間総送信フレーム数は、２４時間連続放送として、３６５日×２４時間×６０分×６０秒×３０フレーム＝９４６，０８０，０００フレーム≒１０億フレーム／年である、地上デジタル放送、ＢＳ放送、ＣＳ放送等の全てのチャンネルを概算１００チャンネル分とすれば、放送電波で受信される総フレーム数は合計１０００億フレーム／年となる。
【００１４】
一方家庭内の映像装置の映像コンテンツ１の記憶時間が最大で１０００時間の場合、記憶されるフレーム数は、１０００時間×６０分×６０秒×３０フレーム≒１億フレーム程度である。
【００１５】
従がって１億フレームの１０００倍の１０００億通り以上の組合せ確率が保証されれば利用は可能であるが、さらにその１０倍となる、１兆通り（≒２の４０乗）以上の組合せ確率が保証出来れば、家庭内で利用する映像コンテンツのそれぞれのフレームのデータ同士の重複（同一化）は特定なフレームを除き回避され、識別データ１６は識別能力の高いインデックスデータとして利用することが出来る。
【００１６】
いうまでもなくこのような識別データ１６を作る際、その識別データ１６の１つ１つのデータサイズに問題がない場合には比較的容易であるが、データ量を最低限にする必要がある場合にはその識別データ１６の作り方が極めて重要であり、またその評価方法が確立されないとその識別データ１６の識別能力を保証することが出来ない。
【実施例１】
【００１７】
図１（特徴情報の例）は以上のようにデータサイズを最小限とする目的で映像コンテンツからデータを抽出してこれをフレーム毎の特徴データとした場合の例である。
本例では外部からの映像コンテンツ１の映像信号１１を受信し、識別データ作成部１２で識別データ１６を作成し、これを１映像コンテンツ分のインデックス列１７としてインデックス列登録部１３に登録するとともに、必要なインデックス列１７をインデックス列検索部１４で検索し映像コンテンツ１の目的とするフレーム２を検出しようとするものである。
【００１８】
図の下段に示すように１フレーム２毎に識別データ１６が登録されて１映像コンテンツ分のフレーム２がまとまってインデックス列１７を構成している。
このようなフレーム毎のインデックスとなる識別データ１６には様々なデータが付随しているが一番重要なのは、映像信号１１から映像の特徴を抽出した、本例では各フレームから、色の信号であるＲ、Ｇ、Ｂ信号と、音声の信号を基にして１要素を４ｂｉｔで構成する１４組の要素データ１５が識別データ１６の基本要素となっており、そして識別データ１６が連結されてフレーム検索のインデックス列１７となっている。
以上のように、１つのフレームで１４種の独立した情報を４ｂｉｔデータとして持つことは確率統計上、理論的には１４種×４ｂｉｔで、２の５６乗となり、７２京以上の組合せ数を持っており見かけ上は先に説明の１兆通りを遥かに上回る組合せ数となっている。
【００１９】
しかしながら以上のようにいくつかのデータを基にして組合せして作られた組合せデータ３は２つの要因から上記のような理論出現確率とはならず、同一のデータが繰返し出現する場合があり、識別データ１６を構成する要素データ１５の選び方、要素データ１５の抽出方法をカット&トライでシミュレーションして適正な識別データ１６を選出する必要がある。
【００２０】
しかしながら実際の映像コンテンツ１を基に評価する場合、この識別データ１６の１つ１つの出現確率は極めて頻度の低いものであるためデータの信頼性を得るには極めて長時間のデータ取り作業が必要となり現実的には実現不可能である。
このような背景からデータ取り作業を短縮するための様々なシミュレーション手法が研究されているものの試験結果を定量的に数値化して、最終的な識別データの実運用時における識別能力、つまり出現確率の信頼性を保証するための仕組みを構築して、これに基づき最適な要素データ１５を選出し識別データ１６を完成する仕組みを創る必要があり、以降その説明をする。
【実施例２】
【００２１】
理論出現確率を阻害する第１の要因は、それぞれの要素データ１５のデータ（本実施例の場合４ｂｉｔであり、０から１５までのデータ）の出現頻度の分布の偏りである。
図２（分布劣化度判定の例）は1つの要素データ１５のそれぞれのデータの出現頻度をもとにこの要素データ１５の実際の出現確率３５を数値化するものである。
表Ａは大数定理にもとづきそれぞれのデータが均等に出現している場合であり、図にアで示す出現頻度の面積の重心は中心である。
表Ｂはそれぞれのデータの出現頻度にばらつきがある場合の例である。
表Ｂのような出現頻度の場合、それぞれのデータの出現頻度の差によって要素データ１５は使用しているデータのビット数分の理論分解能１８をもてない結果となる。
表Ｃは表Ｂの出現頻度の大きいデータ順に左から右に並び変えたものである。
【００２２】
表Ｃの並べ替えした出現頻度分布のア部分とイ部分の意味するものは、イ部分が存在することにより、本来このデータ（この場合４ｂｉｔ）が持つ理論分解能１８（この場合４ｂｉｔであり１６）を低下（劣化）させていることになる。
何故ならばこの出現頻度における平均的な出現確率が、図Ａの中心から重心位置２０が偏移するからである。
この重心位置２０の偏移の意味するものは、出易いデータ（重心の左側）と、出にくいデータ（重心の右側）の中間にあるデータ、つまり平均的に出現する出現頻度のデータを意味し、平均的な出現頻度のデータの出現頻度の率が理論分解能１８より上昇（出易くなる）する結果、この要素データ１５の使用しているビット数のデータ数に見合う分解能が得られない結果となることを意味し、重心位置２０が左に偏移するほどその分解能となるビット数が低下することになるので、要素データ１５のデータ分解能の劣化率の尺度、分布劣化率２１とすることが出来る。
【００２３】
以上のことは理論出現確率が１／６のサイコロの目が均一の出現確率にならない場合、このサイコロの平均的に出る目の出現確率は１／６より必ず大きくなる事（例えば１／５とか１／４など）で理解することが出来る。
つまり平均的に出る目の出現確率はこのサイコロの実際の出現確率を意味するもので出現確率に偏移がある場合には必ず出現確率が大きくなり、分解能が劣化したことに相当する。
以上の分布による劣化率、分布劣化率２１は要素データ１５の識別能力を判定する重要な指標あり、組合せデータ３のみならず単一独立のデータの実際の出現確率を判定する上でも重要な指標であり、このように偏りのある乱数の確率を定量的に論理的に判定することが本発明の特徴である。
【００２４】
この分布劣化率２１を利用して当該要素データ１５の等価データ分解能、つまり等価ビット数２２を判定するにあたり、本例では劣化率の最悪を１（イの面積が１００％の時）とし、この場合等価ビット数は１ｂｉｔとし、劣化率が最良の０の場合（イの面積が０％の時）は、ビット数を、本例の場合最大の４ｂｉｔと対応付けしている。（表Ｄ参照）
この分布劣化率２１を求めるに当たりイ部分の面積は最大出現回数と組合せ数の積による全体部分の面積からア部分の面積を引いたものであるので、ア、イ部分の面積の算出は、説明のために掲載した表Ｃの出現確率の多い順に並べ替えするなどの必要はなく、単純にそれぞれのデータ毎の出現回数を集計し、０から１の比率に変換すればよい。
【００２５】
使用しているビット数をＡとし、分布劣化率２１をＸとすると、１つの要素データ１５の等価ビット数２２のαは次の式で現せる。
【００２６】
（数１）
α＝Ａ−（Ａ−１）*Ｘ
表Ｄに示すように仮に４ｂｉｔからなる要素データ１５の分布劣化率２１が０．２の場合、３．４ｂｉｔからなる理論（理想）ビット数と等価であることを意味する。
【００２７】
またＮ個の要素データ１５のそれぞれのビット数がＡ1、Ａ２、Ａ３・・・・ＡＮで、それぞれの分布劣化率がＸ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・ＸＮの場合、この要素データ１５を組合せした識別データの等価ビット数２２、つまり総合等価ビット数２３を、総合αとすると、総合αは以下の式で現せる。
（数２）
総合α＝〔｛Ａ１−（Ａ１−１）*Ｘ１｝＋｛Ａ２−（Ａ２−１）*Ｘ２｝＋｛Ａ３−（Ａ３−１）*Ｘ３｝・・・・＋｛ＡＮ−（ＡＮ−１）*ＸＮ｝〕／Ｎ
【００２８】
要素データ１５のビット数が全て同一な場合は単純にそれぞれの要素データ１５の等価ビット数の平均を求めることにより、識別データ１０の全体の平均等価ビット数２４を求めることが出来る。
【００２９】
以上の方法を用いることにより要素データ１５のそれぞれのデータの出現頻度を一定期間実測することで簡単に、要素データ１５ごとのビット数としての平均出現確率や要素データ１５全体のビット数としての平均出現確率の判定をすることが可能になる。
【００３０】
いうまでもなくこの分布劣化率２１は、組合せされない独立した単独のデータの出現確率を判定するにも重要な第１の指標となる。
【００３１】
理論出現確率を阻害する第２の要因は要素データ１５同士の相関つまり要素データ１５同士の出現相関度である。
例えば先の映像信号のＲ、Ｇ、Ｂ信号は画像の明暗に対し相関を持った信号でありＲが大きくなればＧ、Ｂも大きく、またその反対も起こりえる。
従がって抽出したそれぞれの要素データ１５がどの様な相関を持ち、これがどの様に理論確率を阻害しているかを把握することが重要である。
【実施例３】
【００３２】
図３（相関劣化度判定の例）は要素データ１５同士の相関度を判定するための手法の一例を示したものである。
２組の要素データ１５のＸ、Ｙがそれぞれ４ｂｉｔ、１６のデータで構成される際、Ｘのデータの０から１５まで１６種、とＹのデータの０から１５まで１６種、計２５６通りで、説明上、大数定理にもとづく平均出現頻度を１０回とする２５６０回の試行を行いその組合せの出現頻度をマトリックス上にプロットしたものである。
記載しているのは一組だけのものであるが実施にあたっては組合せデータ（本例の場合要素データ）の全ての組合せにおいてこれを実施し、その結果から全体を判定する必要がある。
【００３３】
表ＡはＸ、Ｙデータ間の相関がなく、均等化され、出現頻度がフラットな場合で、表Ｂはデータ同士が完全に相関（一致）している場合、表Ｃでは一部のデータ間で相関をもつ場合、を示している。
本例では、Ｘ、Ｙ２組の１６データが、それぞれ１０回ずつ出現することの理論値平均値１０と出現頻度の差を偏差として、この二乗を分散とし、１６データの分散を分散平均として、この平方根を二乗平均平方根としている（表ではＹ０のみ代表され示されているがＹ０からＹ１５まで全て同様）。
したがって、この二乗平均平方根は相関度が全くない表Ａの場合には０になり、表Ｂのように完全に相関する場合には３８．７３となる。
相関度の係数、相関劣化率２５はこの３８．７３を最大値１（理論最悪値、完全に相関）として、最低値０（理論最良値、相関なし）としたもので、表Ｃの場合の相関劣化率２５は０．１５である。
【００３４】
以上の説明のように、識別データ１６を構成する複数の要素データ１５から２組を取り出し互いのデータ同士の個別相関劣化率２６をもとめ、複数の要素データ１５の全ての組合せ、本例の場合の１４種の要素データ１５の場合は１４から２つをとる９１の組合せ、の個別相関劣化率２６の全体平均をとることにより、組合せした要素データ１５の全体平均相関劣化率２７を求めることが出来る。
この全体平均相関劣化率２７で、要素データ１５を組合せして構成される識別データ１６の組合せ分解能力、つまり等価組合せ数２８を判定するにあたり、本例では表Ｄに示すように全体平均相関劣化率２７の最低（最良で相関なし）を０とし、この場合等価組合せ数２８は使用している組合せ数（理論組合せ数、この場合１４組）とし、全体平均相関劣化率２７が１（最悪で完全に相関）の場合は、等価組合せ数２８を１組として対応付けしている。
【００３５】
例えば要素データ１５が１４種で全体平均相関劣化率２７が０（最良）の場合には、全ての要素データ１５に相関がなく、全ての要素データ１５の１４組の分解能が得られることを意味している。
一方要素データ１５が１４種で全体平均相関劣化率２７が１（最悪）の場合には、全ての要素データ１５のデータ同士のデータが全く同一のデータとなり分解能は１組のみの分解能となることを意味している。
使用している要素データ１５の組合せ数（理論組合せ数）をＢとし、全体平均相関劣化率２７をＹとし、識別データ１６全体の等価組合せ数２８をβとすると、βは次の式で現せる。
（数３）
β＝（Ｂ−１）*（１−Ｙ）＋１
【００３６】
表Ｄに示すように仮に要素データ１５が１４種で全体平均相関劣化率２７が０．２の場合には完全に相関度のない１１．４組の理論（理想）要素データ１５と等価な組合せ数となることを意味している。
この全体平均相関劣化率２７はフレーム２をよりよく識別する能力、つまり識別データ１６の識別分解能を判定する重要な第２の指標となる。
【００３７】
以上説明の２つの指標を用いることにより、要素データ１５の互いの相関度を一定期間実測することにより簡単に識別データ１６の実際の出現確率３５を単純な演算処理で判定することが可能となる。
なお、本例では説明のため試行回数を２５６０回で示しているが、カット&トライ時の大まかな傾向の確認においては数分から１時間分のフレーム、最終的には数日間の映像コンテンツのフレーム信号をサンプリングして映像コンテンツの内容によるデータの偏りをなくすことにより完璧な確率の判定が実現出来る。
【００３８】
以上の説明の２つの指標、分布劣化率２１による平均等価ビット数２４と、全体平均相関劣化率２７による等価組合せ数２８により、識別データ１６の全体の総合識別能力指数３１、実際の出現確率３５を数式で求めることが出来る。
先の説明の通り、
使用しているビット数（理論ビット数）をＡとし、分布劣化率２１をＸとすると、１つの要素データ１５の等価ビット数２２であるαは次の式で現せた。
α＝Ａ−（Ａ−１）*Ｘ
またＮ個の要素データ１５のそれぞれの理論ビット数がＡ1、Ａ２、Ａ３・・・・ＡＮで、それぞれの分布劣化率２１がＸ１、Ｘ２、Ｘ３・・・・ＸＮの場合、この要素データ１５を組合せした識別データ１６の等価ビット数２２、つまり総合等価ビット数２３を、総合αとすると、総合αは以下の式で現せた。
総合α＝〔｛Ａ１−（Ａ１−１）*Ｘ１｝＋｛Ａ２−（Ａ２−１）*Ｘ２｝＋｛Ａ３−（Ａ３−１）*Ｘ３｝・・・・＋｛ＡＮ−（ＡＮ−１）*ＸＮ｝〕／Ｎ
さらに使用している要素データ１５の組合せ数（理論組合せ数）をＢとし、全体平均相関劣化率２７をＹとすると、識別データ１６全体の等価組合せ数２８をβとすると、
β＝（Ｂ−１）*（１−Ｙ）＋１で示された。
よって要素データ１５の平均等価ビット数２４を総合αとし、等価組合せ数２８をβとし、識別データ１６の全体の分解能であり識別能力を示す、総合識別能力指数３１をγとすると、γは次式で現せる。
（数４）
γ＝総合α*β
したがって等価総合分解能３４のθ＝２＾γ
以上の識別データ１６の実際の出現確率３５をＰとすると
（数５）
Ｐ＝１／（２＾θ）
【００３９】
実例１として要素データ１５の分布劣化率２１が平均で０．２の場合には３．４ｂｉｔと等価な要素データ１５となり、１４種の全体平均相関劣化率２７が０．２の場合には１１．４組と等価の要素データ１５の組合せ数となり、総合識別能力指数３１は１１．４組×３．４ｂｉｔ≒３９、この場合の等価総合分解能３４は約２の３９乗≒５５００億通り、実際の出現確率３５はその逆数となる。
【００４０】
実例２として要素データ１５の分布劣化率２１が平均で０．５の場合には２．５ｂｉｔと等価な要素データ１５となり、もし１４種の全体平均相関劣化率２７が０．５の場合には７．５組と等価の要素データ１５の組合せ数となり、このような場合の等価総合分解能３４は７．５組×２．５ｂｉｔ＝１８．７５ｂｉｔで、２の１８．７５乗≒４４０，８７１通りとなり、理論値２の５６乗とは比較にならない確率まで悪化されたものになる。
実例１と実例２の差で理解出来るようにこれらの比率の係数は指数的な意味をもつもので、この係数の大小は実際の出現確率３５を大きく左右することになる。
【００４１】
以上のようにデータに強い出現頻度の集中がある場合や互いのデータ同士に強い相関がある場合には、要素データ１５のビット数、および組合せ数に相当する組合せ確率とはならず無駄なデータとなり、識別データ１６の識別能力を著しく低下させる結果になる。
先に説明の要素データ１５の抽出諸元と、サンプリング間隔、データ処理方法、を適切に選んで識別データ１６とすることが必要で、目標とする出現確率とならない場合には要素データ１５を新たに追加する必要もある。
【００４２】
以上のとおり要素データ１５の組合せで構成される識別データ１６の要素データ１５のそれぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、データの出現頻度の分布をもとに等価ビット数２２を判定する方法と、要素データ１５同士の互いのデータの出現頻度の相関度をもとに等価組合せ数２８を判定する方法と、その双方により、識別データ１６の実運用時の実際の出現確率を事前に理論的に証明することが可能となる。
【００４３】
これまで識別データ１６のそれぞれの要素データ１５の分布の偏りと、要素データ１５同士の相関による識別データ１６の実際の出現確率３５の実例を示してきた。
最後に、最悪のケースの出現確率を検証して識別データ１６の確率上の重複を究極的に保証するための判定方法を説明する。
【００４４】
統計確率上、要素データ１５の中の、出現頻度が最も高いデータ同士の組合せとなる識別データ１６の出現頻度が最大ものとなる。
従がって、この場合の組合せ確率を検証することにより、確率上最悪となる出現確率（出易いデータの確率）を予測することが可能となり、極めて情報の価値が大きい。
【実施例４】
【００４５】
図４（最悪出現確率判定の例）は以上説明の要素データ１５の最悪データの組合せによる確率の判定例である。
本実施例にもとづく１４種類の要素データ１５のそれぞれのデータの中で最も出現頻度の高いデータ（最悪データ）をそれぞれＺとして選択して、それぞれのこの最悪データの、理想出現頻度と実際の出現頻度の比を確率悪化率４１としてこれまでと同様、０であれば最良値（理論値、この場合４ｂｉｔ）で、１であれば最悪値（この場合１ｂｉｔ）と対応付けすることにより最悪識別能力指数４５を判定することが可能になる。
先ず本例では図のＡ表に示すように、これまでの試験結果の１４組のデータの中から最悪の出現確率となるデータ（一番出現頻度の高いデータ）を選びその確率悪化率４１をそれぞれ上記の定義で求めて（本例ではその結果のみＡ表に表記）その平均（本例の場合０．４５）を求めたものである。
【００４６】
この最悪データ同士のデータで、互いの要素データ１５同士の相関度はこれまでのデータをそのまま使用することが出来る。
表Ｂ、表Ｃ、表、Ｄは先に示した要素データ１５同士の相関度を、先の図３のシミュレーションによって採取された出現頻度データをもとにこの最悪データのみに適応した場合である。
表Ｂは図３で採取されたデータの、このデータに限定した組合せ、この場合９１組、でそれぞれの要素データ１５ごとの出現頻度を示している。
表Ｃは、これまでと同様、表Ｂを元に１０を出現頻度の理論値として偏差を求め、表Ｄでこれを分散しこれを集計して、分散平均、二乗平均平方根とし、これまでと同様相関劣化率（本例の場合０．１７）を求めたものである。
従がって、この平均確率悪化率４２をＣとし
最悪等価データ数４３をＷαとすると
（数６）
Ｗα＝Ａ−（Ａ−１）*Ｃ
同様に、この最悪の場合の相関劣化率、最悪相関劣化率４４をＺとし
最悪等価組合せ数４６をＷβとすると
（数７）
Ｗβ＝（Ｂ−１）*（１−Ｚ）＋１
よって最悪識別能力指数４５をωとすると、
（数８）
ω＝Ｗα*Ｗβ
以上の識別データ１６の実際の出現確率３５をＰとすると
（数９）
Ｐ＝１／（２＾ω）
【００４７】
以上の式によって、本例の場合図４の下段に示すように、最悪識別能力指数４５の２８．５９が求められる、従がってこの場合、識別データ１６の最も出易いデータは確率上、１／（２の２８．５９乗）の確率で出現することになり、理論値の出現確率を大幅に上回る（よくない）ものとなる。
適切なデータ量で識別能力の高い識別データ１６とするのは以上のような判定を行い適切な要素データ１５とその組合せを選定する必要がある。
【００４８】
以上のとおり識別データ１６を構成する全ての要素データ１５のそれぞれのデータの最も出現頻度の高いデータの出現頻度を測定する方法と、要素データ１５の互いの最も出現頻度の高いデータ同士の出現相関度を測定する方法と、により簡単に識別データ１６の最悪の場合の重複の確率である最悪出現確率４７を判定することが可能となる。
以上の反対に同様な方法で最良出現確率４８を判定することも可能である。
通常このような極めて大きな確率を伴うデータの検証は極めて大量のデータの蓄積をまたないとこれらの出現頻度、確率の検証は出来ないが、それぞれの要素データ１５の出現頻度の分布偏移と、組合せされる要素データ１５同士の相関を、短時間のシミュレーション期間で求めることにより、後は簡単な演算式で、確率的な精度を保証出来るデータとして識別データ１６の識別能力を判定することが出来る。
【００４９】
これまで説明の様々な識別能力判定方法は、情報から特徴を抽出してその情報のインデックスとするような識別データ１６に極めて有効であり、音声やその他の情報のタグなどに利用することが出来る。
【００５０】
これまでは映像コンテンツのフレームのインデックスを対象とした本発明の実施例をもとに説明をしてきたが、これ以外に様々な情報装置で利用されている乱数に本発明を適応する場合の方法を説明する。
【００５１】
当たり籤を抽選するゲーム機やアミューズメント機器の多くのものは乱数データで当たり籤作成しており、この当たり籤の出現がそのゲームの魅力である。
またゲーム機やアミューズメント機器の出現確率が法的規制を受けている場合もあり、当たり籤の出現確率はゲーム機やアミューズメント機の生命線である。
このようなゲーム機やアミューズメント機器の当たり籤抽選の出現確率の測定は様々なシミュレーションを繰返し実施して当たり籤や準当たり籤の抽選の確率の適正を確認する必要がある。
このようなゲーム機やアミューズメント機器の当たり籤も数字や図柄の組合せによるもので、それぞれの図柄毎の乱数の周期性が複雑に影響しあってゲーム性を高めている。
【００５２】
これらの乱数データの確率判定に先に説明の手法を用いることが出来る。
一例として、１０種の図柄の組合せ、３組、つまり１０００の組合せで抽選が行われるゲーム機の場合、先の説明の４ｂｉｔ構成が、２の３．３３乗が１０であることから３．３３ｂｉｔで３組のデータを最大値とすることにより、図柄毎の乱数の周期性を満たす分のデータを１回収集することにより、分布劣化率、相関劣化率を求めこの二つのデータを基に、通常は組合せ確率を判定するための長期にわたるシミュレーション、通常は上記の１００倍（２桁）必要を行うことなく当たり籤の確率判定を実現することが可能となる、またゲームでは最良、最悪確率を判定することも重要な意味をもつ。
【００５３】
ゲーム機やアミューズメント機器の当たり籤の場合、以上の１０種の図柄のそれぞれの出現確率をコントロールしゲーム性を向上させる方法がしばしば用いられるが、それぞれの図柄の出現確率をコントロールした結果、全体の確率がどの様に変化（先に説明の重心位置の偏移）したのかを判定することは出来ない。
このようにゲーム性を向上する目的で当たり籤発生の確率を変動させる場合、この一定期間のデータを基に確率をこの判定方法でリアルタイムに測定して、次の出現確率コントロールにフィードバックし利用するオンライン、実機での利用も可能になる。
【００５４】
乱数は以上のようなゲーム機やアミューズメント機器のみならず、通信認証やカード認証の暗号などセキュリティに係る様々な情報処理分野で利用されておりこれらの情報に利用される乱数の判定にも広く利用することが出来る。
【００５５】
当然のことながらお互いのデータ間に相関関係がないと判断される場合には、分布によるデータ判定のみで良く、またその反対に分布による劣化がない場合には相対劣化の判定のみで良い。
【００５６】
本発明の確率判定方法を有効に活用するためにはサンプルとなるデータの採取期間の見定めが極めて重要であり、それぞれのデータの出現頻度の比率が飽和状態になる期間を見極めこれにより適切に判断すればよい。
【００５７】
このように、本発明の出現確率の判定方法は、シミュレーションによるオフラインでの利用のみならず、実機のデータを対象としてこれを判定し、判定した判定データを様々な目的に利用することが出来る。
【００５８】
本発明の以上の内容を一般化した表現として記述すれば以下の通りである。
【００５９】
情報処理の確率統計的情報として利用されるデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
データの出現頻度を一定期間実測し、
データの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した等価ビット数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法であり、その等価ビット数はデータの出現頻度の分布の重心を判定する方法（分布劣化度）によって求めている。
【００６０】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータの出現頻度の分布をもとに当該データが持つ出現確率の理論分解能に比較して実際に出現する出現確率の度合いをビット数に変換した総合等価ビット数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法であり、その等価ビット数はデータの出現頻度の分布の重心を個別に判定する方法（分布劣化度）によって求めている。
【００６１】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
それぞれのデータの出現頻度を一定期間実測し、
それぞれのデータ同士の互いのデータの出現頻度の相関度をもとに当該組合せデータが持つ出現確率の理論組合せ数に比較して実際に出現する出現確率度合いを組合せ数に変換した等価組合せ数を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法であり、その等価組合せ数は複数のデータから２組のデータを選びその相関を判定する方法（相関劣化度）で全ての組合せを行い、求めている。
【００６２】
情報処理の確率統計的情報として利用される複数のデータを組合せ構成される組合せデータの長期に亘る実際の出現確率を判定する方法において
前記総合等価ビット数と、前記等価組合せ数と、の双方のデータを乗算し、２を底としこの乗算結果を指数とする数の逆数で、組合せデータの実際の出現確率を演算し求めることを特徴とするデータの確率判定方法であり、この判定方法は最悪、最良のケースの出現確率も演算可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
確率統計的な情報判断を必要とする情報のシミュレーションから実機内での確率データ判定まで幅広い分野で利用することが可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１．映像コンテンツ
２．フレーム
３．組合せデータ
１１．映像信号
１２．識別データ作成部
１３．インデックス列登録部
１４．インデックス列検索部
１５．要素データ
１６．識別データ
１７．インデックス列          
１８．理論分解能
１９．理論組合せ数
２０．重心位置
２１．分布劣化率
２２．等価ビット数
２３．総合等価ビット数
２４．平均等価ビット数
２５．相関劣化率
２６．個別相関劣化率
２７．全体平均相関劣化率
２８．等価組合せ数
３１．総合識別能力指数
３４．等価総合分解能
３５．実際の出現確率
４１．確率悪化率
４２．平均確率悪化率
４３．最悪等価データ数
４４．最悪相関劣化率
４５．最悪識別能力指数
４６．最悪等価組合せ数
４７．最悪出現確率
４８．最良出現確率
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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