(57)【要約】【課題】  識別精度の高い識別モデルを生成できるようにすること。【解決手段】  本発明は、複数の特徴量の中から組み合わせを異ならせながら複数回特徴量を選択する。そして、特徴量の組み合わせを異ならせたそれぞれでノイズデータであるかを判断し、その判断結果を統合してノイズデータを決定する。【選択図】  図５
2019061494.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の生成手段が入力データを識別するための第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定するための情報処理装置であって、
複数の学習データを取得する取得手段と、
前記取得した複数の学習データそれぞれから複数種類の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記学習データのそれぞれから抽出した複数種類の特徴量の中から１以上の特徴量を選択する選択処理を実行する選択手段と、
前記選択した特徴量に基づいて第２の識別モデルを生成する生成処理を実行する第２の生成手段と、
前記生成された第２の識別モデルの認識スコアを算出する算出処理を実行する算出手段と、
前記選択処理、前記生成処理、前記算出処理をそれぞれ複数回実行することにより求められる複数の前記認識スコアに基づいて、前記複数の学習データの中から第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記複数の学習データを複数のグループに分割する分割手段を更に有し、
前記第２の生成手段は、前記複数のグループの一部のグループの学習データを用いて前記第２の識別モデルを生成し、
前記算出手段は、前記複数のグループの残りのグループの学習データを用いて前記認識スコアを算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】
前記選択手段は、前記複数種類の特徴量の中からランダムに１以上の特徴量を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記複数種類の特徴量の評価値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から特徴量を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記評価値は、ベイズ誤り確率推定値、クラス内分散、クラス間分散比、またはガウス分布における分布のずれであることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記評価値は、前記認識スコアに固有のインデックスを付与し、当該インデックスを並べ替えた際の距離尺度であることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記距離尺度は、最小編集距離またはレーベンシュタイン距離であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記距離尺度を要素とする行列を用いて前記複数種類の特徴量の中から特徴量を選択することを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記選択手段は、前記距離尺度を要素とする行列をベクトルに変換することにより前記複数種類の特徴量の中から特徴量を選択することを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第２の生成手段は、ＳＶＭ、または部分空間法を用いて前記第２の識別モデルを生成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１１】
前記決定手段は、前記複数の認識スコアのそれぞれに基づいて前記学習データを除外するか否かを判断し、前記除外すると判断した割合に基づいて当該学習データを除外することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記選択手段は、前記複数の認識スコアのそれぞれに基づいて前記学習データが正しく認識できている可能性が相対的に高いデータであるか、当該可能性が相対的に低いデータであるかを判断することにより、当該学習データを除外か否かを判断することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記学習データには第１の情報であるか第２の情報であるかを示すラベルが付与されており、
前記認識スコアは、学習データに付与された前記ラベルが前記第１の情報である尤度を示す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】
前記決定手段により決定された学習データに基づいて、前記第１の識別モデルを生成する前記第１の生成手段を更に有することを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
入力データを識別するための第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定するための情報処理方法であって、
複数の学習データを取得するステップと、
前記取得した複数の学習データそれぞれから複数種類の特徴量を抽出するステップと、
前記学習データのそれぞれから抽出した複数種類の特徴量の中から１以上の特徴量を選択する選択処理を実行するステップと、
前記選択した特徴量に基づいて第２の識別モデルを生成する生成処理を実行するステップと、
前記生成された第２の識別モデルの認識スコアを算出する算出処理を実行するステップと、
前記選択処理、前記生成処理、前記算出処理をそれぞれ複数回実行することにより求められる複数の前記認識スコアに基づいて、前記複数の学習データの中から第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定するステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを請求項１から１３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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、識別モデルの学習で使用される学習データを決定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物を撮影した画像から画素値の平均や分散といった多様な特徴量群を用いて予め生成した識別モデルにより、良否判定（良品と不良品の２クラス判別）を行う手法がある。識別モデルを生成する際、識別モデルを生成するための学習データのラベルを誤って設定してしまった場合、識別モデルを適切に生成することができず、良否判定の精度が低下するという問題があった。
【０００３】
非特許文献１で開示されている手法では、予め設定した特徴量を抽出した上で、データセットを複数のデータセットに分割し、データセットごとに学習用データと検証用データに分ける。そして、分割したデータセットごとに学習用データを用いて識別器を学習し、各データの認識スコアを算出する。さらに、データごとの認識スコアを統合し、閾値処理によりノイズデータ及びグッドデータを決定する。ここで、ノイズデータとは、正常データであるのにもかかわらず異常データのラベルが付いているデータであり、グッドデータとは、正常データの中でより正常らしいデータである。そして、決定したノイズデータとグッドデータを学習データから除去する。以上の処理を複数回繰り返すことで、学習データから決定したノイズデータとグッドデータを除去し続ける。最後に、除去されたグッドデータを元に戻すことにより、学習データを決定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５４１４４１６号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｘ．Ｚｈｕ，Ｘ．Ｗｕ，Ｑ．Ｃｈｅｎら，“Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｎｇ  ｃｌａｓｓ  ｎｏｉｓｅ  ｉｎ  ｌａｒｇｅ  ｄａｔａｓｅｔｓ，”第２０回Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ワシントンＤＣ，２００３年８月，９２０〜９２７頁．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１では、特徴量を固定化した上で認識スコアを求めてノイズデータとグッドデータを決定している。ここでの、ノイズデータ、グッドデータの決定は特徴量に依存しているので、特徴量を固定化した場合、１つの基準でしかノイズデータ及びグッドデータを決定しないこととなる。このようにして決定されたノイズデータ及びグッドデータに基づいて学習データを決定する手法では、その学習データに基づいて生成される識別モデルによる識別精度が低いという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、第１の生成手段が入力データを識別するための第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定するための情報処理装置であって、複数の学習データを取得する取得手段と、前記取得した複数の学習データそれぞれから複数種類の特徴量を抽出する抽出手段と、前記学習データのそれぞれから抽出した複数種類の特徴量の中から１以上の特徴量を選択する選択処理を実行する選択手段と、前記選択した特徴量に基づいて第２の識別モデルを生成する生成処理を実行する第２の生成手段と、前記生成された第２の識別モデルの認識スコアを算出する算出処理を実行する算出手段と、前記選択処理、前記生成処理、前記算出処理をそれぞれ複数回実行することにより求められる複数の前記認識スコアに基づいて、前記複数の学習データの中から第１の識別モデルを生成する際に用いられる学習データを決定する決定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、識別精度の高い識別モデルを生成することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る対象物の正常異常判定を行うシステムの概略を示す図。
【図２】第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す概略ブロック図。
【図３】第１の実施形態に係る識別モデル生成の処理の詳細を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態においてハール・ウェーブレット変換を説明するための概略図。
【図５】第１の実施形態に係るラベルノイズクレンジングの詳細を示すフローチャート。
【図６】第２の実施形態に係るラベルノイズクレンジングの詳細を示すフローチャート。
【図７】第３の実施形態に係るラベルノイズクレンジングの詳細を示すフローチャート。
【図８】第２の実施形態に係る処理選択処理を示すフローチャート。
【図９】第４の実施形態に係るラベルノイズクレンジングの詳細を示すフローチャート。
【図１０】第５の実施形態に係るラベルノイズクレンジングの詳細を示すフローチャート。
【図１１】第６の実施形態に係る識別モデル生成の処理の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［第１の実施形態］
以下、本発明の第１の実施形態の詳細について図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、対象物の良否判定（正常異常判定）に用いられる識別モデルを生成する際に使用される学習データ（学習画像）の中から誤ってラベル付けされたデータを検出し、除去する構成について説明を行う。
【００１１】
図１は、生成された識別モデル（識別器）を用いて対象物の正常異常判定を行う情報処理システムの概略を示す図である。同図において、１０１は対象物を示しており、本システムは対象物１０１に対し正常異常判定を行う。１０２は画像撮影装置（カメラ）であり、対象物１０１の画像を撮影する。１０３は情報処理装置であり、画像撮影装置１０２で撮影された画像から予め設定された特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め生成してある識別器とに基づいて対象物体が正常であるか異常であるかの判定を行う。１０４は表示装置であり、情報処理装置１０３で判定した結果を表示する。１０５は光源であり、欠陥の可視化のために光源１０５から対象物１０１に光を照射するようになっており、この状態で画像撮影装置１０２は対象物の画像を撮影する。
【００１２】
次に、上述した識別モデルを予め生成するための生成処理について説明を行う。ここでは、図１に示した、実際に正常異常判定を行うシステムにより、識別モデルの生成する構成について説明をする。しかし、識別モデルの生成は、実際の正常異常判定を行うシステムとは別のシステムによって行われるものであってもよい。本実施形態のシステムにおける情報処理装置１０３は、画像撮影装置１０２で撮影された画像に対して人手によって付与されたラベルが正しいか否かの判定を行う。そして、ラベルが誤っていると判定した場合、その画像は識別モデルを生成する際の学習画像として用いないようにする（除去する）。このようにして決定された学習画像を用いて、正常異常判定を行うための識別モデルを学習により生成する。
【００１３】
情報処理装置１０３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等のハードウェア構成を備え、ＣＰＵがＲＯＭやＨＤ等に格納されたプログラムを実行することにより、例えば、後述する各機能構成やフローチャートの処理が実現される。ＲＡＭは、ＣＰＵがプログラムを展開して実行するワークエリアとして機能する記憶領域を有する。ＲＯＭは、ＣＰＵが実行するプログラム等を格納する記憶領域を有する。ＨＤＤは、ＣＰＵが処理を実行する際に要する各種のプログラム、閾値に関するデータ等を含む各種のデータを格納する記憶領域を有する。
【００１４】
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０３の機能構成を示す概略ブロック図である。学習データ設定部２０１は、対象物１０１の撮影された画像に対して人（ユーザ）が決定したラベルの情報を取得し、その情報を画像に対して付与する。ここでは、その画像に含まれる対象物１０１が正常である（第１の情報）か、異常である（第２の情報）かという２値の情報である。また、学習データ設定部２０１は、ラベルの付与された画像（学習画像）から特徴量を算出する。なお、学習データ設定部２０１は、自身がデータに対してラベルを付与して学習データを生成することによって、学習データを取得するという構成のほか、既にラベルの付与された学習データを他の構成から取得してもよい。いずれにしても、学習データ設定部２０１は、ラベルの付与された学習データを取得する取得手段として機能する。また、上述のとおり、学習データから特徴量を抽出する抽出手段としても機能する。
【００１５】
クレンジング部２０２は、学習データ設定部２０１で付与したラベルが誤っていると判定した学習データ（画像）を除去することで、識別モデルを生成する際に使用する学習画像を選択、決定する。特徴量選択部２０３は、学習データ設定部２０１で抽出された特徴量に対して特徴量選択を行うことにより、特徴量の順位付けを行う。
【００１６】
識別モデル学習部２０４は、クレンジング部２０２が決定した学習データを用いて、識別モデルを学習する。パラメータ設定部２０５は、特徴量選択部２０３により順位付けされた特徴量からの選択数、及び識別モデル学習部２０４により学習された識別モデルのパラメータを交差確認法を用いて決定する。正常異常判定部２０６は、パラメータ設定部２０５で決定した特徴量選択数に基づいて、テストデータ（テスト画像）から特徴量を抽出する。また、パラメータ設定部２０５で決定したパラメータに基づいて、予め学習しておいた識別モデルにより正常異常判定を行う。
【００１７】
図３は、本実施形態における識別モデル生成の処理の詳細を示すフローチャートである。
【００１８】
（ステップＳ３０１：学習データに対する特徴量抽出）
ステップＳ３０１では、学習データ設定部２０１が、ラベルの付与された学習画像の対象領域から特徴量を抽出する。複数の特徴量を用いる場合は、例えば学習画像の対象領域に対して、ハール・ウェーブレット（Ｈａａｒ  Ｗａｖｅｌｅｔ）変換をかけて、階層的に画像を生成する。ハール・ウェーブレット変換とは、簡単に述べると、位置情報を保持したまま周波数変換する処理である。
【００１９】
図４は、ハール・ウェーブレット変換の概略図である。まず、学習画像の対象領域に対して４種類のフィルタ（数式１−１〜１−４）を用意する。
【００２０】
【数１】
2019061494.tif 000003
【００２１】
数式１−１が縦方向数成分フィルタ（ＨＬ）、数式１−２が横方向数成分フィルタ（ＬＨ）、数式１−３が対角方向数成分フィルタ（ＨＨ）、数式１−４が低周波数成分フィルタ（ＬＬ）を示す。対象領域の２×２の画素に対して、上記のフィルタで内積をとる。２×２の領域を重ね合わせることなく移動させて、解像度が２分の１になるように、縦方向成分画像、横方向成分画像、対角方向成分画像、低周波成分画像の４種類の画像を生成する。そして、生成された低周波成分画像から、次の階層の縦方向成分画像、横方向成分画像、対角方向成分画像、低周波成分画像の４種類の画像を生成する。
【００２２】
このような画像生成を繰り返すことによって、各階層で縦方向成分画像、横方向成分画像、対角方向成分画像、低周波成分画像の４種類の成分画像を生成する。この際、解像度は２分の１になるので、例えばハール・ウェーブレット変換を８回繰り返すのであれば、画像サイズは２の８乗の倍数に設定しておくことが好ましい。結果としてハール・ウェーブレット変換を８回行い、各階層から４画像生成されるので、３２画像が生成される。これに加えて入力画像が追加されるので、以下の合計３３画像が生成される。
１）入力画像
２）第１〜第８階層の各階層の縦方向成分画像
３）第１〜第８階層の各階層の横方向成分画像
４）第１〜第８階層の各階層の対角方向成分画像
５）第１〜第８階層の各階層の低周波成分画像
１枚の画像から生成された合計３３種類の画像に対して、最大値、最大値−最小値及び以下の数式２から数式６で示す７つの特徴量を抽出する。結果的に、１枚の画像に対して、７×３３＝２３１個の特徴量を抽出する（以下、１枚の画像から抽出される特徴量の個数をＮ個とする）。画素値の平均は数式２で、分散は数式３で、尖度は数式４で、歪度は数式５で、相乗平均は数式６で算出される。なお、画像のサイズは垂直方向ａ画素、水平方向ｂ画素の画像とし、水平ｉ番目、垂直ｊ番目の画素値をｐ（ｉ，ｊ）と表す。
【００２３】
【数２】
2019061494.tif 000004
【００２４】
【数３】
2019061494.tif 000005
【００２５】
【数４】
2019061494.tif 000006
【００２６】
【数５】
2019061494.tif 000007
【００２７】
【数６】
2019061494.tif 000008
【００２８】
ここでは、ハール・ウェーブレット変換を用いる手法について述べたが、ウェーブレット変換、エッジ抽出、フーリエ変換、ガボール変換といったその他の変換手法を用いても良い。また、他の統計特徴量として、最大値から最小値を引いた値、標準偏差といった統計量を用いても良い。以上の処理により、学習画像から複数種類の特徴量を抽出することができる。
【００２９】
（ステップＳ３０２：ラベルノイズクレンジング）
ステップＳ３０２では、クレンジング部２０２が、Ｓ３０１で学習画像から抽出した複数の特徴量を利用して、学習画像のラベルノイズクレンジングを行う。すなわち、クレンジング部２０２は、学習画像がノイズデータ（誤ったラベルが付与されているデータ）であるか否かの判定を行い、ノイズデータと判定された学習画像を除外する。これにより、入力画像を識別するための識別モデルの生成の際に使用される学習データが決定される。このステップにおける処理の詳細については後述する。
【００３０】
（ステップＳ３０３：特徴量選択）
ステップＳ３０３では、特徴量選択部２０３が、ステップＳ３０２でラベルノイズクレンジングを行った学習画像に対し、特徴量の順位付けを行う。特徴量の順位付けを行う方法として、特許文献１には、入力データから抽出される複数の特徴量から特徴量間の組合せの相性を考慮し、入力データの分類に適した特徴量を選択する技術が開示されている。具体的には、特徴量を組み合わせて第１評価値を算出し、第１評価値同士を比較して上位のＩ個の特徴量にのみ特徴量間の組合せの相性を示す第２評価値を投票し、第２評価値に基づいて特徴量に順位付けする。
【００３１】
（ステップＳ３０４：識別モデルの生成）
ステップＳ３０４では、識別モデル学習部２０４が、Ｓ３０３で順位付けされた特徴量を用いて、識別モデルの生成を行う。この識別モデルは未知の入力画像を識別するための識別モデル（第１の識別モデル）であり、本実施形態においては入力画像に含まれる対象物の良否判定を行うための識別モデルである。ここでは、部分空間法のひとつである投影距離法を識別モデルの生成に用いる。投影距離とは、簡単に述べると、それぞれの特徴量を軸とする特徴空間における特徴ベクトルと、パターンの分布の分散が最大となる向きを持つ超平面（主平面）との最短距離である。以下、数式を用いて具体的に説明する。
【００３２】
正常データの平均ベクトルｍと共分散行列Σは、正常データの数ｎと特徴ベクトルｘｉを用いて示すことができる。正常データの平均ベクトルｍを数式７に、共分散行列Σを数式８に示す。
【００３３】
【数７】
2019061494.tif 000009
【００３４】
【数８】
2019061494.tif 000010
【００３５】
ここで、Σの第ｉ番目の固有値、固有ベクトルをそれぞれλｉ、φｉとし、固有値は降順で並んでいるものとする。本実施形態では、学習用の正常データを用いて、正常データの平均ベクトルｍと共分散行列Σから識別モデルを生成する。
【００３６】
（ステップＳ３０５：交差確認法によるパラメータ決定）
ステップＳ３０５では、パラメータ設定部２０５が、交差確認法を用いて、ステップＳ３０３における特徴量選択により順位付けされた特徴量の選択数、およびステップＳ３０４における部分空間の射影次元を決定する。
【００３７】
具体的には、ここでは、ｋ−Ｆｏｌｄ交差確認法を用いてパラメータを決定する。すなわち、学習データをランダムにｋ分割し、ｋ分割したデータセットのうち、（ｋ−１）個のデータセットで識別モデルの生成を行い、１つのデータセットで検証する。そして、決定すべきパラメータ（特徴量の選択数と部分空間の次元数）を順次変えながら、認識率の性能評価を行い、ＡＵＣ（エリアアンダーカーブ：認識性能曲線の下部面積）が最も良いパラメータを選択する。なお、ｋ＝５程度に設定するのが適当である。
【００３８】
（ステップＳ３０６：テストデータに対する正常異常判定）
ステップＳ３０６では、正常異常判定部２０６が、ステップＳ３０３で選択した特徴量を用いて、テストデータに対する特徴量抽出を行い、ステップＳ３０４で生成した識別モデルを用いて、ステップＳ３０５で決定したパラメータにより正常異常判定を行う。数式７で算出された主平面と、数式８で算出された平均ベクトルｍを用いて、射影次元数ｌとテストデータの特徴ベクトル
【００３９】
【数９】
2019061494.tif 000011
【００４０】
により、投影距離ｄ（ｘ）は以下の数式９で表される。ここでは、数式９で表された投影距離を算出し、閾値処理をした上で正常異常判定を行う。
【００４１】
【数１０】
2019061494.tif 000012
【００４２】
なお、本実施形態では、部分空間法を用いて識別モデルを生成する構成について述べてきたが、ＳＶＭ等の他の識別器を用いて識別モデルを生成してもよい。
【００４３】
ここでは、本実施形態の情報処理装置１０３が、ラベルノイズクレンジング処理以降の、実際の入力データに対して識別を行う際の識別モデルの学習も行うものとしたが、実際の入力データに対して識別を行う際の識別モデルの学習は別の装置で行ってもよい。
【００４４】
ここで、ステップＳ３０２におけるラベルノイズクレンジングの処理の詳細について述べる。図５は、本実施形態のラベルノイズクレンジングの処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４５】
（ステップＳ５０１：学習データの設定）
ステップＳ５０１では、Ｍ個の画像データ（学習画像）を用意（設定）する。ここで、学習データはＭ個用意するものとし、各学習データからは上述したようにＮ個の特徴量が抽出されている。なお、ここで設定される学習データは上述のＳ３０１で取得した学習データの全部、または一部である。
【００４６】
（ステップＳ５０２：特徴量選択）
ステップＳ５０２では、ステップＳ５０１で設定したＭ個の学習データそれぞれから抽出したＮ個の特徴量のうちランダムにＲ個の特徴量を選択する選択処理を実行する（Ｒは１以上の整数）。このとき特徴量をランダムに選択するので、特徴量選択にかかる計算時間を軽減することができ、繰り返し処理が多数になったとしても計算時間の増大を抑制できる。なお、各学習画像において選択されるＲ個の特徴量の組み合わせはどれも同じである。
【００４７】
（ステップＳ５０３：データ分割）
ステップＳ５０３では、Ｍ個用意してある学習データをランダムにＬ個のデータセット（グループ）に分割する（Ｌは１以上の整数）。そして、Ｌ−１個のデータセットを学習用データに設定し、１個のデータセットを検証用データに設定する。そして、組み合わせを変えながら、学習用データと検証用データの組み合わせをＬ個生成する。なお、ここでは、Ｌ個のデータセットに分割することを前提とすると述べたが、分割することなく、用意したＭ個の学習画像を学習用データと検証用データの両方に用いるようにしても良い。なお、ステップＳ５０２とＳ５０３は処理の順番は逆であってもよい。
【００４８】
（ステップＳ５０４：識別モデル生成）
ステップＳ５０４では、ステップＳ５０３で学習用データとして設定されたデータセットのデータを用いて、部分空間法により識別モデルを生成する生成処理を実行する。このステップで生成する識別モデルは、先に説明をした入力画像を識別するための識別モデルと異なり、ラベルノイズクレンジングにおいて使用される識別モデル（第２の識別モデル）である。なお、第１の識別モデルと第２の識別モデルとは異なる種類のモデルであってもよいし、本実施形態のように同じ種類のモデルであってもよい。
【００４９】
（ステップＳ５０５：認識スコア算出）
ステップＳ５０５では、ステップＳ５０４で生成した識別モデルを利用して、検証用データとして設定された各データの認識スコアを算出する算出処理を実行する。ここで、認識スコアはそのデータが正常らしさ（正常であることの尤度）を示すスコアである。すなわち、学習データに付与されているラベルが正常である（第１の情報）か、異常である（第２の情報）かという２値の場合に、認識スコアは第１の情報であることの尤度を示すものである。なお、本実施形態においては、識別モデル生成と認識スコアの算出はステップＳ３０４で述べた投影距離法を用いるが、ステップＳ３０４と異なる手法を利用するようにしても良い。
【００５０】
（ステップＳ５０６：認識スコア統合）
ステップＳ５０６では、ステップＳ５０５で算出したデータごとの認識スコアを足し合わせて、スコアを統合する。具体的には、データごとに算出した認識スコアを足し合わせて、認識スコアの総和を求める。なお、検証用データの認識スコアの総和を求めると述べたが、学習用データと検証用データの認識スコアの両方を用いて、認識スコアの総和を算出してもよい。
【００５１】
（ステップＳ５０７：ノイズデータ候補決定）
ステップＳ５０７では、ステップＳ５０６で算出した認識スコアを用いて、ノイズデータ候補（除外すべき学習画像の候補）を決定する。各データで算出された認識スコアから、正常のラベルが付与されているデータのみのスコアを抽出し、正常のラベルが付与されているデータのスコアの平均値及び標準偏差を算出する。そして、そのスコアの平均値に対してスコアの標準偏差をａ倍した値を加算し、第１の閾値とする。また、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をａ倍した値を減算し、第２の閾値とする。正常のラベルが付与されているデータのスコアが第１、第２の閾値に挟まれた値であるかを判断し、挟まれたデータであるならば、本当に正常データであると判断する。一方、それ以外の値であればノイズデータであると判断する。正常のノイズデータは正常データの分布の外部にあることを考慮し、例えばａ＝３に設定して閾値処理を行い、正常のラベルが付与されているデータが、正常データであるかノイズデータであるかを判定する。
【００５２】
異常のラベルが付与されているデータに対しても、同様に閾値処理を行う。まず異常のラベルが付与されているデータのスコアの平均値及び標準偏差を算出し、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｂ倍した値を加算し、第３の閾値とする。また、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｂ倍した値を減算し、第４の閾値とする。異常のラベルが付与されているデータのスコアが第３、第４の閾値に挟まれた値であるかを判断し、挟まれたデータであるならば、ノイズデータであると判断する。一方、それ以外の値であれば本当に異常データであると判断する。異常のノイズデータは正常データの分布の内部にあることを考慮し、例えば、ｂ＝１に設定し、閾値処理を行い、異常のラベルが付与されているデータが、異常データであるかノイズデータであるかを判定する。
【００５３】
（ステップＳ５０８：終了条件を満たすかの確認）
ステップＳ５０８では、ステップＳ５０２からステップＳ５０７までの処理を繰り返し、終了条件を満たすかの確認を行う。終了条件としては、例えば、ステップＳ５０２からＳ５０７の処理を所定回数（例えば、１００回）以上繰り返し実行したか否か等が挙げられる。
【００５４】
本実施形態では、Ｓ５０２において特徴量をランダムに選択をして、その選択された特徴量に基づいて識別モデルが生成されてノイズデータが決定される。そのため、予め決まった１つの特徴量に基づいてノイズデータを決定する構成よりも、ロバスト性よくノイズデータを決定することができる。したがって、このノイズデータを除去した学習データに基づいて生成される、対象物を識別するための識別モデルでは精度よく識別を行うことができるようになる。また、特徴量をランダムに選択することにより、繰り返し処理にかかる計算時間を軽減させることができる。
【００５５】
なお、本実施形態では、ステップＳ５０２において特徴量をランダムに選択したが、Ｓ５０２〜Ｓ５０８が複数回実行される際、各回で組合せが異なるように特徴量が選択されればよく、必ずしもランダムに選択するようにしなくともよい。
【００５６】
（ステップＳ５０９：ノイズデータの決定）
ステップＳ５０９では、ステップＳ５０２からステップＳ５０７までの繰り返し処理の回数に対してノイズデータ候補であると決定した割合を基に、ノイズデータを決定する。本実施形態では、ステップＳ５０２からステップＳ５０７までの繰り返し処理の回数を１００としたとき、ｘ％の割合でノイズデータ候補であると判定したデータをノイズデータであると決定する。ここでｘ＝５０程度に設定するのが好ましい。そして、ここでノイズデータとして決定された学習データ（学習画像）はＳ３０５における識別モデルの生成には利用されないよう対象のデータから除外される。
【００５７】
以上、本実施形態にかかる情報処理装置によれば、複数の特徴量の中から組み合わせを異ならせながら複数回特徴量を選択する。そして、特徴量の組み合わせを異ならせたそれぞれでノイズデータであるかを判断し、その判断結果を統合してノイズデータを決定する。これにより、ロバストに精度よくノイズデータを決定することができるため、識別精度の高い識別モデルを生成することができるようになる。
【００５８】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、ステップＳ５０２において特徴量をランダムに選択する構成を示した。本実施形態は、より精度良くノイズデータを決定するために、繰り返し処理の各処理において、ノイズデータ候補を決定する処理が正しく行われていることを確認するものである。なお、第１の実施形態で既に説明をした構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００５９】
図６は、本実施形態におけるラベルノイズクレンジングの処理の詳細を示すフローチャートである。なお、図６のステップＳ６０１〜Ｓ６０６、Ｓ６０８における各処理は、第１の実施形態で示した図５のステップＳ５０１〜Ｓ５０６、ステップＳ５０８の各処理と同様であるため説明を省略する。
【００６０】
（ステップＳ６０７：ノイズデータ候補とグッドデータ候補を決定）
ステップＳ６０７では、正常データと異常データそれぞれからグッドデータ候補とノイズデータ候補を決定する。
【００６１】
最初に、正常のラベルが付与されているデータに対して、ノイズデータ候補を決定する。ここでのノイズデータ候補の決定は、例えば、第１の実施形態で説明したような第１、第２の閾値を用いた閾値処理によって行えばよい。次に、異常のラベルが付与されているデータに対して、ノイズデータ候補を決定する。ここでのノイズデータ候補の決定は、例えば、第１の実施形態で説明したような第３、第４の閾値を用いた閾値処理によって行えばよい。以上により、正常のラベルが付与されているデータ及び異常のラベルが付与されているデータのそれぞれからノイズデータ候補を決定する。
【００６２】
次に、正常のラベルが付与されているデータに対して、グッドデータ候補を決定する。具体的には、まず正常のラベルが付与されているデータのみのスコアを抽出し、正常のラベルが付与されているデータのスコアの平均値及び標準偏差を算出する。そして、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｃ倍した値を加算し、第５の閾値とする。また、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｃ倍した値を減算し、第６の閾値とする。正常のラベルが付与されているデータのスコアが第５、第６の閾値に挟まれた値であるかどうかを判断し、挟まれたデータであるならばグッドデータであると判断する。例えば、正常のグッドデータは正常データの分布の内部にあることを考慮して、ｃ＝１に設定した上で閾値処理を行い、正常のラベルが付与されているデータからグッドデータ候補を決定する。
【００６３】
最後に、異常のラベルが付与されているデータに対して、グッドデータ候補を決定する。各データで算出されたスコアから、異常のラベルが付与されているデータのみのスコアを抽出する。異常のラベルが付与されているデータのスコアの平均値及び標準偏差を算出し、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｄ倍した値を加算し、第７の閾値とする。また、スコアの平均値に対してスコアの標準偏差をｄ倍した値を減算し、第８の閾値とする。異常のラベルが付与されているデータのスコアが第７、第８の閾値に挟まれていなければ、異常データのグッドデータであると判定する。異常のグッドデータは正常データの分布の外部にあることを考慮して、例えば、ｆ＝３に設定した上で閾値処理を行い、異常のラベルが付与されているデータからグッドデータ候補を決定する。
【００６４】
以上の説明からわかるように、グッドデータ候補とは、各学習画像に付与されているラベルを正しく認識できている可能性が相対的に高い学習データである。逆に、ノイズデータ候補とは、各学習画像に付与されているラベルを正しく認識できている可能性が相対的に低い学習データである。
【００６５】
（ステップＳ６０９：ノイズデータの設定）
ステップＳ６０９では、ステップＳ６０７で選ばれたノイズデータ候補からノイズデータを決定する。
【００６６】
ステップＳ６０２からステップＳ６０７までの繰り返し処理の回数に対してノイズデータ候補であると決定した割合を基に、ノイズデータを決定する。ここでは、各データに対し、ノイズデータ候補であるかどうかの集計を行い、ステップＳ６０２からステップＳ６０７までの繰り返しにおいて、ｘ％の割合でノイズデータと判定した場合、ノイズデータであると設定する。
【００６７】
（ステップＳ６１０：ノイズデータの確認）
ステップＳ６１０では、ステップＳ６０９でノイズデータが正しく決定できているかを確認する。ステップＳ６０９においてノイズデータであると判定したデータに関し、ステップＳ６０２からステップＳ６０７までの繰り返しにおいて、ステップＳ６０７で１度でもグッドデータ候補と判断されている場合には、正しいノイズデータではないと判断する。
【００６８】
（ステップＳ６１１：ノイズデータの再設定）
ステップＳ６１１では、ステップＳ６０９で決定したノイズデータから、ステップＳ６１０で正しいノイズデータでないと判断したものを除外することにより、ノイズデータを再設定する。
【００６９】
本実施形態においては、ラベルノイズクレンジングにおいてグッドデータは用いていないが、グッドデータ候補からグッドデータを決定し、非特許文献１と同様にノイズデータとグッドデータによりデータクレンジングを行うようにしてもよい。
【００７０】
本実施形態にかかる情報処理装置によれば、取捨選択した設定基準を満たす、繰り返し処理におけるノイズデータ候補とグッドデータ候補を用いて、ノイズデータの再設定を行う。これにより、ロバストに精度よくノイズデータを決定することができるため、識別精度の高い識別モデルを生成することができるようになる。
【００７１】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態は、繰り返し処理の中から、文字列の順番に関する類似度を算出する距離尺度を用いてノイズデータ候補を決定するためにどの回の処理を用いるかを選択する。そして、選択した処理のノイズデータ候補からノイズデータを決定する。なお、第１、第２の実施形態で既に説明をした構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００７２】
図７は、本実施形態におけるラベルノイズクレンジングの処理の詳細を示すフローチャートである。なお、図７のステップＳ６０１〜Ｓ６０６における各処理は、第１の実施形態で示した図５のステップＳ５０１〜Ｓ５０６の各処理と同様であるため説明を省略する。
【００７３】
（ステップＳ７０７：認識スコアの順番を記憶）
ステップＳ７０７では、繰り返し処理の各回のステップＳ７０５でデータに付与されたインデックスを利用して、各データに対して算出された認識スコアから認識スコアの順番を記憶する。
【００７４】
（ステップＳ７０８：終了条件を満たすかの確認）
ステップＳ７０８では、ステップＳ７０２からステップＳ７０７までの処理を繰り返し、終了条件を満たすかの確認を行う。ステップＳ７０２からステップＳ７０８までの処理を繰り返し、選んだ特徴量の組み合わせに対応するノイズデータ候補を決定する。
【００７５】
（ステップＳ７０９：順番に関する類似度を算出し、繰り返し処理を選択）
ステップＳ７０９では、ステップＳ７０７で記憶した認識スコアの順番に基づいて、順番に関する類似度を算出し、繰り返し処理の中からどの回の処理を使用するかを選択する。詳細に関しては、図８を用いて後述する。
【００７６】
（ステップＳ７１０：ノイズデータの決定）
ステップＳ７１０では、ステップＳ７０９で選択した処理のみを利用して、ノイズデータ候補からノイズデータを決定する。各データに対し、選択した回の処理を利用して、ノイズデータ候補であるかどうかの集計を行い、ｂ％の割合でノイズデータと判定した場合、ノイズデータであると決定する。ここでは、ｂ＝５０程度に設定するのが好ましい。
【００７７】
図８は、繰り返し処理の中からノイズデータを判断するために用いる処理を選択するための処理を示すフローチャートである。以下に、ステップＳ８０１からステップＳ８０２までの処理を説明する。
【００７８】
（ステップＳ８０１：順番に関する類似度行列の算出）
ステップＳ８０１では、文字列の類似度に用いる評価値を用いて、その評価値を要素とする、順番に関する類似度行列を算出する。順番に関する類似度を求めるために、文字列の類似度に用いる評価値を用いる。例えば、評価値として、最小編集距離等を用いる。最小編集距離とは、並んだ数字列に対してどれだけ変更を加えれば別の数字列になるか、ということに基づいて求められる距離である。変更の回数が多ければ多いほど、距離は大きくなる。ここでは、認識スコアの降順に並んだインデックスに対し、異なる繰り返し処理で並んだ数字列を比較し、「挿入」「削除」「置換」の処理を行い、同一の数字列になるようにする。例えば、繰り返し処理１「３，６，７，１」と繰り返し処理２「５，６，８」に並んだ数字列に変更する場合、繰り返し処理１の「３」を「５」に置換し、「７」を「８」に置換し、「１」を削除する。そうすれば繰り返し処理１の数字列が、繰り返し処理２の数字列に変更される。このときの処理の回数が３回なので、最小編集距離は３となる。このようにして、異なる繰り返し処理の認識スコアを比較し、最小編集距離を算出する。なお、ここでは、最小編集距離を用いることを前提としたが、そのほかの距離尺度として、レーベンシュタイン距離を用いても良い。最小編集距離では、「挿入」「削除」「置換」のそれぞれの処理で同一のコストを与えるが、レーベンシュタイン距離は、「挿入」「削除」「置換」に対し、それぞれ異なるコストを与える。距離の尺度を用いて、繰り返し処理の各処理のスコアを算出する。
【００７９】
最小編集距離を利用して、繰り返し処理ｉと繰り返し処理ｊを比較し、繰り返し処理ｉと繰り返し処理ｊの類似度ＤＩＳＴｉｊを算出する。そして、順番に関する類似度行列Ｙを数式１０を用いて算出する。
【００８０】
【数１１】
2019061494.tif 000013
【００８１】
（ステップＳ８０２：繰り返し処理の各処理のスコアの算出）
ステップＳ８０２では、ステップＳ８０１で算出した類似度行列を用いて、繰り返し処理の各回の処理のスコアを算出する。以下の数式１１に示すように、類似度行列Ｙに対し、列ごとに類似度Ｙｉｊを加算し、総和を求め、繰り返し処理ｉに対するスコアＤＩＳＴ＿ＳＵＭ（ｉ）を算出する。
【００８２】
【数１２】
2019061494.tif 000014
【００８３】
このようにして、繰り返し処理の各回の処理に対応するスコアを算出できたので、スコアを降順に並べ、上位ａ％は利用しないようにして、ステップＳ７０１からステップＳ７０６までの繰り返し処理を選択する。このときａ＝１０程度に設定する。
【００８４】
本実施形態にかかる情報処理装置によれば、文字列の順番に関する類似度を算出する距離尺度を用いて、ノイズデータ候補を決定するための処理の回を選択し、選択した回の処理のノイズデータ候補からノイズデータを決定する。これにより、精度よくノイズデータを決定することができる。
【００８５】
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。本実施形態は、繰り返し処理に負荷のかからない特徴量選択手法を組み合わせることにより、ノイズデータ候補を決定し、精度良くノイズデータを決定するものである。なお、第１〜第３の実施形態で既に説明をした構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００８６】
図９は、本実施形態におけるラベルノイズクレンジングの処理の詳細を示すフローチャートである。なお、図９のステップＳ９０１、Ｓ９０３〜Ｓ９０９における各処理は、第１の実施形態で示した図５のステップＳ５０１、Ｓ５０３〜Ｓ５０９の各処理と同様であるため説明を省略する。
【００８７】
（ステップＳ９０２：特徴量選択手法を選択し特徴量選択）
ステップＳ９０２では、ステップＳ９０１で設定した学習データに対し、繰り返し処理に負荷のかからない特徴量選択手法を選択し、特徴量選択を行う。計算負荷がかからない特徴量選択手法として、評価値基準（ベイズ誤り確率推定値やクラス内分散・クラス間分散比）により、１つずつ特徴量を評価し、評価値が良い特徴量から順に特徴量を選択するといった手法がある。
【００８８】
ここでは、評価値の例の１つとして、ベイズ誤り確率推定値について述べる。ここで、正常のクラス、異常のクラスのそれぞれをｗ１、ｗ２とし、ｎ個の特徴をもつベクトルをＸ＝［ｘ１，・・・，ｘｎ］ｔとする。正常クラスｗ１、異常クラスｗ２に属する確率の分布に対応するｗ１とｗ２における条件付き確率分布Ｐ（ｘ｜ｗ１）、Ｐ（ｘ｜ｗ２）をヒストグラムで表現し、そこから事後確率分布Ｐ（ｗ１｜ｘ）、Ｐ（ｗ２｜ｘ）を算出する。事後確率分布Ｐ（ｗｉ｜ｘ）を数式１２に示す。
【００８９】
【数１３】
2019061494.tif 000015
【００９０】
そして、事後確率分布Ｐ（ｗ１｜ｘ）、Ｐ（ｗ２｜ｘ）の重なりに対応するベイズ誤り確率推定値を数式１３を用いて算出する。
【００９１】
Ｂａｙｅｓ＝∫ｍｉｎ｛Ｐ（ｗ１│ｘ），Ｐ（ｗ２│ｘ）｝ｄｘ        （数式１３）
この確率推定値の計算を、Ｎ個の特徴量の組み合わせそれぞれに対して行う。ここで算出するベイズ誤り確率推定値は、値が低いほど良品と不良品との分類に適している組み合わせとみなすことが出来る。
【００９２】
次に、クラス内分散・クラス間分散比について詳細に述べる。例えば２クラス問題の場合、２つのクラスをｗ１、ｗ２とし、観測される特徴をｘ０＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｋ，・・・，ｘＮ］とするとき、特徴量ｘｋに関するクラス内分散・クラス間分散比を求める。また、クラスｗｉに属するパターン数をｎｉ、クラスｗｉに属するパターンのｘｋの平均をｍｉとする。さらに、全パターンのｘｋの平均をｍとする。このとき、クラス内分散
【００９３】
【数１４】
2019061494.tif 000016
【００９４】
とクラス間分散
【００９５】
【数１５】
2019061494.tif 000017
【００９６】
は数式１４及び数式１５のように算出することができる。
【００９７】
【数１６】
2019061494.tif 000018
【００９８】
【数１７】
2019061494.tif 000019
【００９９】
数式１４及び数式１５から、クラス内分散・クラス間分散比は
【０１００】
【数１８】
2019061494.tif 000020
【０１０１】
で算出することができる。このようにして、クラス内分散・クラス間分散比を求め、値が大きい順に特徴量を選択する。ここでは、評価値として、ベイズ誤り確率推定値とクラス内分散・クラス間分散比を用いることを述べたが、ガウス分布のずれに基づく評価値を用いてもよい。
【０１０２】
次に計算負荷がかからない手法として、２つずつ特徴量を評価して、評価基準の良い特徴量から２つずつ特徴量を選択していく手法がある。このときも同様に、ベイズ誤り確率推定値もしくはクラス内分散・クラス間分散比を用いて特徴選択を行う。
【０１０３】
また、最後に計算負荷がかからない手法として、特許文献１で開示されている手法がある。特許文献１では、特徴量間の組み合わせの相性を評価し、特徴量ごとにスコアを算出し、特徴量を選択する順序を決定する手法である。ここでも同様に、ベイズ誤り確率推定値もしくはクラス内分散・クラス間分散比を用いて特徴量選択を行う。
【０１０４】
以上述べた複数の特徴量選択手法の中から、特徴量選択手法を予め設定しておくか、もしくは処理ごとにランダムに特徴量選択手法を選択して特徴量選択を行う。
【０１０５】
本実施形態にかかる情報処理装置によれば、計算負荷のかからない特徴量選択の手法を用いて特徴量選択を行う。このようにして、特徴量選択にかかる計算時間を軽減させて、ノイズデータ候補を選択する繰り返し処理を行う。これにより、精度よくノイズデータを決定することができる。
【０１０６】
［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。本実施形態は、分割したデータセットごとに選択する特徴量を変えてノイズデータ候補を決定することにより、処理が正しく行われていることを確認するものである。なお、第１〜第４の実施形態で既に説明をした構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１０７】
図１０は、本実施形態におけるラベルノイズクレンジングの処理の詳細を示すフローチャートである。なお、図９のステップＳ１００４〜Ｓ１００９における各処理は、第１の実施形態で示した図５のステップＳ５０４〜Ｓ５０９の各処理と同様であるため説明を省略する。
【０１０８】
（ステップＳ１００２：データ分割）
ステップＳ１００２では、ステップＳ１００１で設定したデータを、複数個のデータセットに分割する。選択したＲ個の特徴量に関し、学習データをランダムにＬ個のデータセットに分割する。このとき、学習用データと検証用データに分けるが、Ｌ−１個のデータセットを学習用データに設定し、１個のデータセットを検証用データに設定する。そして、組み合わせを変えながら、Ｌ個の学習用データと検証用データの組み合わせを生成する。
【０１０９】
（ステップＳ１００３：特徴量選択）
ステップＳ１００３では、ステップＳ１００２で分割したＬ個の学習用データと検証用データの組み合わせに対応する特徴量をランダムに選択する。これにより、Ｌ個のランダムな特徴量のセットが生成される。
【０１１０】
本実施形態にかかる情報処理装置によれば、分割したデータセットごとに選択する特徴量を変えて、ノイズデータ候補を決定することにより、処理が正しく行われていることを確認する。これにより、精度よくノイズデータを決定することができる。
【０１１１】
［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。上述の各実施形態では、対象物の良否判定（正常異常判定）に用いられる識別モデルを生成する場合を例に説明してきた。本実施形態は、画像の診断に用いられる識別モデルを生成する場合を示す。なお、第１〜第５の実施形態で既に説明をした構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
【０１１２】
本実施形態に係る情報処理システムでは、画像取得装置により取得された医療画像に特徴的な異常部分を検出する。そのため、システムは画像取得装置と情報処理装置とを含み、情報処理装置は画像取得装置１１０１により取得した医療画像、ここでは医療画像に特徴的な異常部分があるかどうかを判定する。なお、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成、機能構成は第１の実施形態と同様である。
【０１１３】
図１１は、本実施形態に係る識別モデル生成の処理の詳細を示すフローチャートである。
【０１１４】
（ステップＳ１１０１：学習データに対する特徴量抽出）
ステップＳ１１０１では、学習データ設定部２０１が、取得した医療画像から学習データを生成する。例えば、眼底画像において、糖尿病に特徴的な異常部分を予め人手でマーキングした領域を異常データと判断し、局所特徴量を抽出する。そして、マーキングしていない領域を正常データと判断し、局所特徴量を抽出する。特徴量としては、サイズ不変、回転不変な特徴量のひとつであるＳＩＦＴ特徴量を用いる。ここでは、正常部分、異常部分を含む各領域に対して、Ｎ次元のＳＩＦＴ特徴量を利用して学習データを生成する。
【０１１５】
（ステップＳ１１０２：ラベルノイズクレンジング）
ステップＳ１１０２では、クレンジング部２０２が、ステップＳ１１０１で生成した学習データに対し、ラベルノイズクレンジング技術を用いて、学習データのクレンジングを行う。ラベルノイズクレンジングを行う手法は、第１の実施形態と同様である。
【０１１６】
（ステップＳ１１０３：識別モデルの生成）
ステップＳ１１０３では、識別モデル学習部２０４が、ステップＳ１１０２で生成した学習データに対して、ＳＶＭを利用して識別モデルの生成を行う。
【０１１７】
（ステップＳ１１０４：テストデータに対する画像診断）
ステップＳ１１０４では、正常異常判定部２０６が、テスト画像から局所領域を切り出しＳＩＦＴ特徴量で特徴抽出し、ステップＳ１１０３で生成した識別モデルを用いて異常部分があるかの判断を行う。
【０１１８】
本実施形態にかかる情報処理装置によれば、医療画像の診断において、特徴的な異常部分の局所領域を検出する際に用いる学習画像の局所領域の特徴量を利用して、誤ってラベル付けされたデータを除去するラベルノイズクレンジングを行う。かかる構成により、精度の高い画像診断を行うことができる。
【０１１９】
［その他の実施形態］
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
２０１  学習データ設定部
２０２  クレンジング部
２０３  特徴量選択部
２０４  識別モデル学習部
２０５  パラメータ設定部
２０６  正常異常判定部
【図１】
2019061494.tif 000021
【図２】
2019061494.tif 000022
【図３】
2019061494.tif 000023
【図４】
2019061494.tif 000024
【図５】
2019061494.tif 000025
【図６】
2019061494.tif 000026
【図７】
2019061494.tif 000027
【図８】
2019061494.tif 000028
【図９】
2019061494.tif 000029
【図１０】
2019061494.tif 000030
【図１１】
2019061494.tif 000031