(57)【要約】      （修正有）【課題】人間の労力を大幅に削減できる機械学習装置、機械学習方法及びプログラムを提供する。【解決手段】機械学習装置１は、画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段と、仮想現実生成手段によって表示される画像中のオブジェクトの表示態様を学習する学習手段と、を有する。仮想現実生成手段は、画像を変化させるように構成されている。学習手段は、連続的または断続的に変化する画像中の前記オブジェクトの特徴を学習するように構成されている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段と、
前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段と、
を有し、
前記仮想現実生成手段は、前記画像を変化させるように構成されており、
前記学習手段は、変化する前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習するように構成されている、
機械学習装置。
【請求項２】
前記仮想現実生成手段は、前記画像において、天候、時間、視点を含む表示条件、及び、前記オブジェクトの姿勢を含む表示態様を制御可能に構成されている、
請求項１に記載の機械学習装置。
【請求項３】
前記学習手段は、前記仮想現実生成手段から、前記オブジェクトのカテゴリーを示すカテゴリー情報を取得するように構成されている、
請求項１または請求項２に記載の機械学習装置。
【請求項４】
前記学習手段は、前記仮想現実生成手段から、前記画像中の前記オブジェクトの位置を示す位置情報を取得するように構成されている、
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の機械学習装置。
【請求項５】
前記学習手段は、物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される基本学習結果データを有しており、前記基本学習結果データに基づいて、前記画像中の前記オブジェクトのカテゴリーを認識し、前記オブジェクトの特徴を学習するように構成されている、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の機械学習装置。
【請求項６】
前記学習手段が行う機械学習は、深層学習（ディープラーニング）である、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の機械学習装置。
【請求項７】
画像中のオブジェクトの特徴を学習する機械学習装置であって、
物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される基本学習結果データと、
前記基本学習結果データに基づいて、前記画像中のオブジェクトのカテゴリーを認識するカテゴリー認識手段と、
前記カテゴリー認識手段によってカテゴリーを認識した前記画像中のオブジェクトの特徴を学習する学習手段と、
前記学習手段によって学習した前記特徴によって、前記基本学習結果データを更新する基本学習結果データ更新手段と、
を有し、
前記学習手段は、テレビジョン放送を含む放送によって送信される画像、及び／又は、インターネット網を含む通信網によって送信される画像を学習するように構成されている、機械学習装置。
【請求項８】
画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段と、
前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段と、
を有する機械学習装置が、
前記画像を変化させるステップと、
変化する前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習するステップを実施する機械学習方法。
【請求項９】
機械学習装置を制御するコンピュータを、
画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段、
前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段、
として機能させ、
前記仮想現実生成手段によって、前記画像を変化させ、
前記学習手段によって、前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習させる、
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習装置、機械学習方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像認識の分野における機械学習が実施されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６３２０６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
機械学習を実施するためには、学習用のデータとして、機械学習を実施するコンピュータに多数の画像データを入力する必要があり、膨大な労力を要している。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、人間の労力を大幅に削減できる機械学習装置、機械学習方法及びプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の発明は、画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段と、前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段と、を有し、前記仮想現実生成手段は、前記画像を変化させるように構成されており、前記学習手段は、変化する前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習するように構成されている、機械学習装置である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、学習手段は、仮想現実生成手段によって連続的または断続的に変化する画像中のオブジェクトの特徴を学習することができる。連続的または断続的に変化する画像は、多数の静止画像と技術的に同義である。このため、人間の労力を大幅に削減しつつ、学習手段は、多数の画像データについて、機械学習を行うことができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記仮想現実生成手段は、前記画像において、天候、時間、視点を含む表示条件、及び、前記オブジェクトの姿勢を含む表示態様を制御可能に構成されている、機械学習装置である。
【０００９】
第二の発明の構成によれば、機械学習装置は、様々な表示条件及び姿勢において、オブジェクトの特徴を学習することができる。
【００１０】
第三の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記学習手段は、前記仮想現実生成手段から、前記オブジェクトのカテゴリーを示すカテゴリー情報を取得するように構成されている、機械学習装置である。
【００１１】
第三の発明の構成によれば、学習手段は、仮想現実生成手段から、オブジェクトのカテゴリーを示すカテゴリー情報を取得することができるから、労力を要することなく、学習対象のオブジェクトのカテゴリーを取得することができる。
【００１２】
第四の発明は、第一の発明乃至第三の発明のいずれかの構成において、前記学習手段は、前記仮想現実生成手段から、前記画像中の前記オブジェクトの位置を示す位置情報を取得するように構成されている、機械学習装置である。
【００１３】
第四の発明の構成によれば、学習手段は、仮想現実生成手段からオブジェクトの位置を示す位置情報を取得することができる。すなわち、労力を要することなく、画像中のオブジェクトの範囲を示す情報を取得することができる。
【００１４】
第五の発明は、第一の発明または第二の発明のいずれかの構成において、前記学習手段は、物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される基本学習結果データを有しており、前記基本学習結果データに基づいて、前記画像中の前記オブジェクトのカテゴリーを認識し、前記オブジェクトの特徴を学習するように構成されている、機械学習装置である。
【００１５】
第五の発明の構成によれば、機械学習装置は、既存の特徴データを使用して、画像中のオブジェクトのカテゴリーを特定し、より精度の高い特徴を学習することができる。
【００１６】
第六の発明は、第一の発明乃至第五の発明のいずれかの構成において、前記学習手段が行う機械学習は、深層学習（ディープラーニング）である、機械学習装置である。
【００１７】
第七の発明は、画像中のオブジェクトの特徴を学習する機械学習装置であって、物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される基本学習結果データと、前記基本学習結果データに基づいて、前記画像中のオブジェクトのカテゴリーを認識するカテゴリー認識手段と、前記カテゴリー認識手段によってカテゴリーを認識した前記画像中のオブジェクトの特徴を学習する学習手段と、前記学習手段によって学習した前記特徴によって、前記基本学習結果データを更新する基本学習結果データ更新手段と、を有し、前記学習手段は、テレビジョン放送を含む放送によって送信される画像、及び／又は、インターネット網を含む通信網によって送信される画像を学習するように構成されている、機械学習装置である。
【００１８】
第七の発明の構成によれば、機械学習装置は、基本学習結果データを有しており、画像中のオブジェクトのカテゴリーを認識できるから、放送や通信網によって送信される画像中のオブジェクトについて、カテゴリーを認識したうえで、そのオブジェクトの特徴を学習することができ、さらに、基本学習結果データを更新することができる。これにより、機械学習装置は、人間の労力を要することなく、多数の画像を自動的に学習することができる。
【００１９】
第八の発明は、画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段と、前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段と、を有する機械学習装置が、前記画像を変化させるステップと、変化する前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習するステップを実施する機械学習方法である。
【００２０】
第九の発明は、機械学習装置を制御するコンピュータを、画像中のオブジェクトの表示態様を制御可能な仮想現実生成手段、前記仮想現実生成手段によって表示される画像中の前記オブジェクトの表示態様を学習する学習手段、として機能させ、前記仮想現実生成手段によって、前記画像を変化させ、前記学習手段によって、変化する前記画像中の前記オブジェクトの特徴を学習させる、コンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００２１】
以上のように、本発明によれば、機械学習において、人間の労力を大幅に削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態を示す概念図である。
【図２】機械学習装置の機能構成を示す概念図である。
【図３】機械学習の工程を示す概略フローチャートである。
【図４】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図５】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図６】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図７】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図８】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図９】機械学習用の画像データの一例を示す概略図である。
【図１０】機械学習装置の機能構成を示す概念図である。
【図１１】機械学習装置の動作を示す概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００２４】
＜第一の実施形態＞
図１に示すコンピュータ１（以下、「装置１」と呼ぶ。）は、ディスプレイ１２を有し、ディスプレイ１２に表示する画像データを機械学習し、画像データ中のオブジェクト（物体）の特徴を抽出し、多数の特徴データを獲得するように構成されている。多数の特徴データによって学習結果データが構成される。装置１は、機械学習装置の一例である。画像データは、仮想現実（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｒｅａｌｉｔｙ）を表示するデータである。本明細書において、「仮想現実」は、複数のオブジェクトが識別されており、見え方（投影態様）が制御可能な仮想空間を意味し、狭義の仮想現実に限定されない。このような仮想空間には、実際に撮影して得た物体を画像データ中のオブジェクトとして投影させることもできる。例えば、ロールプレイングを実施するためのゲームエンジンが、そのような仮想空間を生成するためのソフトウエアである。
【００２５】
装置１の機械的な構成は、一般的なコンピュータと同様である。図２に示すように、装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０、記憶部（メモリ）３２を有する。記憶部３２に格納されたデータ及びプログラムと、ＣＰＵ３０によって、学習部５０、仮想現実制御部５２、及び、仮想現実実施部５４が構成される。学習部５０は、学習手段の一例である。仮想現実制御部５２及び仮想現実実施部５４は、仮想現実生成手段の一例である。
【００２６】
仮想現実制御部５２は、仮想現実実施部５４を制御し、ディスプレイ１２に表示する画像データを制御する。仮想現実実施部５４は、仮想現実制御部５２の制御によって、ディスプレイ１２に画像データを表示する。画像データに含まれるオブジェクト（物体）は、例えば、時間の経過に応じて、明暗、姿勢、位置や姿勢などが変化する。画像データは、動画として表示される。動画の表示速度は、装置１の処理可能速度によって調整する。なお、本明細書において、「画像」は「画像データ」と同義であるとする。
【００２７】
学習部５０は、ディスプレイ１２に表示される画像データに含まれるオブジェクトの特徴を機械学習し、オブジェクトのカテゴリーごとに、多数の特徴データによって構成される学習結果データを生成するように構成されている。「カテゴリー」は、オブジェクトの種類あるいは分類を示す区分であり、例えば、「人間」、「犬」、「猫」、「鳥」、「自動車」、「建物」等である。これらのカテゴリーの下に、サブカテゴリーを設けてもよい。例えば、「人間」のサブカテゴリーは、「男性」、「女性」、「子供」である。
【００２８】
学習部５０が実施する機械学習の方式は、例えば、深層学習（ディープラーニング）を採用する。深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。ニューラルネットワークは、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｌｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）である。畳み込みニューラルネットワークは、入力層（ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、畳み込み層（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｌａｙｅｒ）、プーリング層（ｐｏｏｌｉｎｇ  ｌａｙｅｒ）、全結合層（ｆｕｌｌｙ  ｃｏｎｎｅｔｃｅｄ  ｌａｙｅｒ）、出力層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）から構成され、畳み込み層とプーリング層は複数回繰り返して深い層を形成し、その後の全結合層も複数層続く。ディープラーニングによって、大量のデータに基づいて、自動的にどのような情報に着目すればよいのかを決定し、特徴データを獲得することができる。
【００２９】
以下、図３を参照して、学習結果データの生成方法の概略を説明する。学習用画像（画像データ）が記憶部３２に記憶されたモデルに入力されると（図３のステップＳ１）、学習部５０は、ディープラーニングのアルゴリズムによって学習を実施する（ステップＳ２）。画像データは、仮想現実制御部５２に制御される仮想現実実施部５４が生成する。学習部５０は、仮想現実実施部５４からオブジェクトのカテゴリーを示すカテゴリー情報を取得する。例えば、学習部５０は、図４の人間２００Ｂが「人間」というカテゴリーに属することを示すカテゴリー情報を取得する。これにより、学習部５０は、人間２００Ｂのカテゴリーが「人間」であることを前提として、人間２００Ｂの特徴を学習し、「人間」というカテゴリーについての学習結果データを生成することができる。
【００３０】
仮想現実制御部５２は、仮想現実実施部５４が表示する学習用画像について、天候、時間、視点を含む表示条件、及び、オブジェクトの姿勢を含む表示態様を制御する。すなわち、学習用画像は、オブジェクトを正面から視た画像のみならず、側面から視た画像や背面から視た画像など、様々な角度からの画像を含む。また、学習用画像は、オブジェクトを近距離から視た画像のみならず、人間については、顔を判別できないような遠距離から視た画像も含む。あるいは、学習用画像は、雨天や晴天、早朝や深夜における画像を含む。
【００３１】
ステップＳ２において、学習用画像中の物体の投影態様の輪郭や個々の構成の方向といった特徴が多数抽出され、学習が実施される。多数の特徴には、オブジェクトを正面から視た特徴のみならず、側面から視た特徴や背面から視た特徴など、様々な角度からの特徴、及び、オブジェクトを近距離から視た特徴のみならず、人間については顔を判別できないような遠距離から視た特徴を含む。学習の結果、モデルの内部構造が変化する。具体的には、モデルの重みの値が変化する。学習の結果、多数の特徴データが獲得され、学習結果データが生成される（ステップＳ３）。
【００３２】
学習結果データは、多数種類の物体のカテゴリーについての特徴データで構成される。
【００３３】
以下、図４乃至図９を参照して、学習用画像の例について説明する。仮想現実制御部５２は、図４等に示す画像中の各オブジェクト（物体）を識別している。例えば、仮想現実制御部５２は、図４等に示す町の画像において、建物３００Ａ等、街灯３０２Ａ等、人間２００Ａ等の各オブジェクトが占めるピクセルの位置を識別しており、さらに、各オブジェクトのカテゴリーを示す情報を有している。これにより、図４等に示す町の画像において、例えば、建物３００Ａ等及び街灯３０２等は固定し、人間２００Ｂだけを動作させるなど、表示態様を制御することができる。
【００３４】
仮想現実制御部５２は、画像の表示を変動させる。すなわち、人間２００Ａ等は、所定のプログラムによって、時間の経過に伴って、移動及び姿勢の変更を行うようになっている。所定のプログラムは、記憶部３２に格納されており、仮想現実制御部５２によって仮想現実実施部５４が制御される。例えば、図４において正面を向いている人間２００Ｂが、図５において横向きになり、図６において後向きになる。このとき、建物３００Ａ等及び街灯３０２Ａ等は動かない。すなわち、仮想現実実施部５４は、建物３００Ａ等及び街灯３０２Ａ等の表示は固定し、人間２００Ｂ等を動かすように表示する。仮想現実実施部５４は、映画のように、画像中のオブジェクトが一体となった画像をコマ送りするのではない。仮想現実実施部５４は、各オブジェクトを個別に制御し、時間の経過に伴って、各オブジェクトの画像中の位置や姿勢を変更する。すなわち、仮想現実制御部５２及び仮想現実実施部５４の基本的な構成は、ゲームエンジンと同様である。
【００３５】
ゲームエンジンに関する技術の進歩は著しく、ゲームエンジンが表示するオブジェクトは実物と同様の現実性を有する。例えば、オブジェクトとしての人間については、実物の人間の顔面や体の微細な動きをカメラなどのセンサーによって検知し、仮想空間内のオブジェクトに反映させる技術が開発されている。また、ゲームエンジンは、オブジェクトの位置や姿勢に応じて、オブジェクトが視える角度や大きさが変わるようになっている。本実施形態は、このように、ゲームエンジンによって表示されるオブジェクトが現実の物体と同様の現実性を有すること、及び、連続的または断続的に変化する画像は、技術的な意味において、極めて多数の静止画像と同義であることに着目し、その画像を機械学習に利用するものである。なお、極限的に短い時間において、ゲームエンジンが表示する画像は静止画像である。静止画像を変化させる速度を速くすれば、連続的に動く動画として人間に知覚され、静止画像を変化させる速度を遅くすれば、断続的に動く動画として人間に知覚される。仮想現実実施部５４による画像の再生速度は、学習部５０による学習可能な速度に調整する。
【００３６】
上述のように、仮想現実制御部５２によって、仮想現実実施部５４が表示する画像が制御される。仮想現実制御部５２による制御によって、仮想現実実施部５４が表示する画像は、例えば、図４に示す昼間の町の状態から、図７に示す夜間の町の状態に変化する。学習部５０は、昼間におけるオブジェクト２００Ａ等の特徴と、夜間におけるオブジェクト２００Ａ等の特徴を学習することができる。
【００３７】
また、仮想現実制御部５２による制御によって、仮想現実実施部５４が表示する画像は、例えば、図４に示す晴天の町の状態から、図８に示す雨の町の状態に変化する。学習部５０は、晴天におけるオブジェクト２００Ａ等の特徴と、雨中におけるオブジェクト２００Ａ等の特徴を学習することができる。
【００３８】
また、仮想現実制御部５２による制御によって、仮想現実実施部５４が表示する画像は、例えば、図４に示す地表付近から視た町の状態から、図９に示す上空から視た町の状態に変化する。学習部５０は、地表付近から視たオブジェクト２００Ａ等の特徴と、上空から視たオブジェクト２００Ａ等の特徴を学習することができる。近年、無人飛行体（「ドローン」とも呼ばれる。）の利用が進行しているが、ドローンが撮影した画像によって、画像中の物体のカテゴリーを認識する場合に、上空から視た画像など、ドローンのカメラの視点に設定することもできる。
【００３９】
上述のように生成された学習結果データは、画像認識における一般物体認識に利用される。一般物体認識においては、カメラで取得した画像について、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出し、学習結果データ中の「人間」のカテゴリーの特徴と対比して、相関性（相関度）を判断する。相関度が高いほど、取得した画像中の物体が「人間」のカテゴリーと同一である可能性が高い。例えば、相関度が０の場合には、「人間」のカテゴリーである可能性（以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。）は０％として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が１００％であると定義する。装置１は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、９５％以上であるときに、取得した画像中の物体のカテゴリーが、「人間」のカテゴリーと同一であると判断する。
【００４０】
＜第二の実施形態＞
第二の実施形態について、第一の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。
【００４１】
第二の実施形態においては、学習部５０は、仮想現実実施部５４から画像データにおけるオブジェクトの位置を示す位置情報を取得する。位置情報は、オブジェクトが占める範囲を示す情報であり、例えば、画像中における複数のピクセル（画素）の位置によって示される。例えば、図４の画像中において、人間２００Ｂが投影される複数のピクセルを示す情報が位置情報である。これにより、学習部５０は、特定のオブジェクトと他のオブジェクトの境界を認識し、迅速に特定のオブジェクトの特徴を学習することができる。
【００４２】
＜第三の実施形態＞
第三の実施形態について、第一の実施形態または第二の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。
【００４３】
第三の実施形態においては、記憶部３２には、仮想現実実施部５４が表示する画像を学習する前に、物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される学習結果データ（以下、「基本学習結果データ」と呼ぶ。）が格納されている。学習部５０は、基本学習結果データを参照して仮想現実実施部５４が表示する画像中のオブジェクトのカテゴリーを認識し、そのオブジェクトの特徴を学習することによって、基本学習結果データを更新し、特徴データの量の増大及び精度の向上を行うようになっている。
【００４４】
すなわち、学習部５０は、仮想現実実施部５４から、カテゴリー情報を取得しない。学習部５０は、仮想現実実施部５４が表示する画像に含まれるオブジェクトについて、基本学習結果データを参照して、上述の一般物体認識を行う。これにより、学習部５０は、学習対象のオブジェクトのカテゴリーを特定したうえで、そのオブジェクトの特徴を学習することができる。
【００４５】
学習部５０は、基本学習結果データを更新して、次回の学習を行うから、次回の学習においては、量が増大し、精度が向上した特徴データを使用して、学習対象のオブジェクトのカテゴリーを特定し、オブジェクトの特徴を学習することができる。
【００４６】
＜第四の実施形態＞
第四の実施形態について、第三の実施形態と異なる部分を中心に、説明する。
【００４７】
図１０に示すように、第四の実施形態の装置１Ａは、画像受信部６０を有する。画像受信部６０は、装置１Ａの外部から、テレビジョン放送などによって放送される画像、あるいは、インターネット網などの通信網によって送信される画像を受信する。
【００４８】
記憶部３２には、基本学習結果データが格納されている。基本学習結果データは、物体のカテゴリーごとに作成された特徴データで構成される。
【００４９】
記憶部３２には、カテゴリー認識プログラムが格納されている。ＣＰＵ３０とカテゴリー認識プログラムは、カテゴリー認識手段の一例である。装置１Ａは、外部から受信した画像に含まれるオブジェクトについて、基本学習結果データを参照して、カテゴリーを認識する。すなわち、装置１Ａは、一般物体認識を行う。
【００５０】
学習部５０は、上述のようにしてカテゴリーを認識した画像中のオブジェクトの特徴を学習する。学習部５０は学習手段の一例である。
【００５１】
記憶部３２には、基本学習結果データ更新プログラムが格納されている。ＣＰＵ３０と基本学習結果データ更新プログラムは、基本学習結果更新手段の一例である。装置１Ａは、学習部５０によって学習したオブジェクトの特徴を示す特徴データによって、基本学習結果データを更新する。
【００５２】
上述のカテゴリーの認識及び画像中のオブジェクトの特徴の学習について、受信した画像をそのまま使用してもよいし、装置１Ａの処理速度によっては、例えば、記憶部３２に画像を記憶して、再生速度を装置１Ａの処理可能速度に応じて調整するようにしてもよい。
【００５３】
以下、図１１を参照して、装置１Ａの動作を説明する。装置１Ａは、外部から画像を取得すると（図１１のステップＳＴ１）、基本学習結果データを参照し（ステップＳＴ２）、画像中のオブジェクトのカテゴリーを認識し（ステップＳＴ３）、オブジェクトの特徴を抽出し（ステップＳＴ４）、基本学習結果データを更新する（ステップＳＴ５）。装置１Ａは、所定の時間の経過、あるいは、任務終了の信号を受信するなど、終了条件を満たすと判断すると（ステップＳＴ６）、終了する。これに対して、装置１Ａは、終了条件を満たさない判断すると（ステップＳＴ６）、上述のステップＳＴ１乃至ステップＳＴ５を繰り返す。これにより、装置１Ａは、自動的に学習を継続し、かつ、基本学習結果データを更新することができる。
【００５４】
なお、本発明の機械学習装置、機械学習方法及びプログラムは、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。
【符号の説明】
【００５５】
１、１Ａ  コンピュータ
５０  学習部
５２  仮想現実制御部
５４  仮想現実実施部
６０  画像受信部
【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】
2019207662.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019207662.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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