(57)【要約】【課題】機械学習を利用した画像判定を精度よく行うこと。【解決手段】実施形態に係る画像判定方法は、第１学習工程と、第２学習工程と、第１判定工程と、第２判定工程とを含む。第１学習工程は、正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器を作成する。第２学習工程は、第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を学習用画像に基づき実行することによって、判定対象画像を識別する第２識別器を作成する。第１判定工程は、学習用画像を第１識別器および第２識別器へ入力することによって第１識別器および第２識別器の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、過学習の傾向があると判定される場合に、学習用画像を変更させる。第２判定工程は、第１識別器および第２識別器へ判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて判定対象画像を判定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器を作成する第１学習工程と、
前記第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を前記学習用画像に基づき実行することによって、前記判定対象画像を識別する第２識別器を作成する第２学習工程と、
前記学習用画像を前記第１識別器および前記第２識別器へ入力することによって該第１識別器および該第２識別器の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、前記過学習の傾向があると判定される場合に、前記学習用画像を変更させる第１判定工程と、
前記第１識別器および前記第２識別器へ前記判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて前記判定対象画像を判定する第２判定工程と
を含むことを特徴とする画像判定方法。
【請求項２】
前記第１判定工程は、
前記過学習の傾向があると判定される場合に、前記第１識別器および前記第２識別器を前記過学習の傾向がなかった過去の前記第１識別器および前記第２識別器へ戻すとともに、前記正例となる新たな画像を前記学習用画像とさせる
ことを特徴とする請求項１に記載の画像判定方法。
【請求項３】
前記第２判定工程は、
前記出力値に基づいて導出される前記正例からの乖離度に基づいて前記判定対象画像における所定の対象物の存否を判定する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の画像判定方法。
【請求項４】
前記第２判定工程は、
前記乖離度が所定の判定閾値以上である場合に、該乖離度に基づき、該当の前記判定対象画像を追加学習分とした前記第１学習および前記第２学習の実行が必要であると判定されるならば、前記追加学習分を用いて前記第１学習および前記第２学習を実行させ、前記第１識別器および前記第２識別器を更新させる
ことを特徴とする請求項３に記載の画像判定方法。
【請求項５】
正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器を作成する第１学習部と、
前記第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を前記学習用画像に基づき実行することによって、前記判定対象画像を識別する第２識別器を作成する第２学習部と、
前記学習用画像を前記第１識別器および前記第２識別器へ入力することによって該第１識別器および該第２識別器の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、前記過学習の傾向があると判定される場合に、前記学習用画像を変更させる第１判定部と、
前記第１識別器および前記第２識別器へ前記判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて前記判定対象画像を判定する第２判定部と
を備えることを特徴とする画像判定装置。
【請求項６】
正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器を作成する第１学習手順と、
前記第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を前記学習用画像に基づき実行することによって、前記判定対象画像を識別する第２識別器を作成する第２学習手順と、
前記学習用画像を前記第１識別器および前記第２識別器へ入力することによって該第１識別器および該第２識別器の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、前記過学習の傾向があると判定される場合に、前記学習用画像を変更させる第１判定手順と、
前記第１識別器および前記第２識別器へ前記判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて前記判定対象画像を判定する第２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画像判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、画像判定方法、画像判定装置および画像判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習を利用して、画像解析を行う技術が知られている。たとえば、特許文献１に開示の技術は、分類結果が既知である複数の画像について算出した特徴ベクトルを用いて機械学習を実行し、機械学習で得られた結果に基づいて、分類結果が未知である画像の分類を行うものである。
【０００３】
こうした技術を利用することにより、たとえば画像中に特定の対象物が存在しているか否か、また、存在していればその数や種類などを分類することができ、一例として、監視カメラ画像から人物や車両などを分類すれば、セキュリティ監視や交通量の把握などにも活用することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０１１５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術には、機械学習を利用した画像判定を精度よく行ううえで、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
具体的には、機械学習を利用する場合、過学習と呼ばれる過剰適合の状態を考慮する必要がある。通常、機械学習は、一連の学習用データを用いて実行されるが、たとえば学習期間が長過ぎたり、学習用データに本来学習させたい特徴とは無関係な特徴がたまたま含まれていた場合、機械学習によって得られる学習モデルは、学習用データに過剰に適合したものとなる。すなわち、学習用データについての性能は高いが、その他のデータに対する性能は低い学習モデルが得られることとなる。
【０００７】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、機械学習を利用しつつ精度よく画像判定を行うことができる画像判定方法、画像判定装置および画像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】
【０００８】
実施形態の一態様に係る画像判定方法は、第１学習工程と、第２学習工程と、第１判定工程と、第２判定工程とを含む。前記第１学習工程は、正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器を作成する。前記第２学習工程は、前記第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を前記学習用画像に基づき実行することによって、前記判定対象画像を識別する第２識別器を作成する。前記第１判定工程は、前記学習用画像を前記第１識別器および前記第２識別器へ入力することによって該第１識別器および該第２識別器の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、前記過学習の傾向があると判定される場合に、前記学習用画像を変更させる。前記第２判定工程は、前記第１識別器および前記第２識別器へ前記判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて前記判定対象画像を判定する。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、機械学習を利用した画像判定を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図（その３）である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図（その４）である。
【図２】図２は、実施形態に係る画像判定装置のブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、学習用画像の具体例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、学習用画像の具体例を示す図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、判定対象画像の具体例を示す図（その１）である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、判定対象画像の具体例を示す図（その２）である。
【図４Ａ】図４Ａは、画像判定装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、画像判定装置が実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。
【図５】図５は、画像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】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する画像判定方法、画像判定装置および画像判定プログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１２】
まず、本実施形態に係る画像判定方法の概要について、図１Ａ〜図１Ｄを参照して説明する。図１Ａ〜図１Ｄは、実施形態に係る画像判定方法の概要説明図（その１）〜（その４）である。
【００１３】
図１Ａに示すように、本実施形態に係る画像判定方法では、予め用意された学習用画像に基づき、学習モデル群を作成する。学習モデル群は、異なる機械学習のアルゴリズムを用いてそれぞれ作成された異なる識別器を含むものであって、本実施形態に係る画像判定方法では、判定対象画像をかかる異なる識別器へそれぞれかけ、その結果から算出される学習済みクラスとの乖離度などに基づいて画像判定を行うものである。なお、学習済みクラスとの乖離度は、正例からの乖離度と言い換えることができる。
【００１４】
具体的には、同図に示すように、本実施形態に係る画像判定方法では、学習用画像を用いて第１学習を実行し（ステップＳ１）、第１識別器１２ｃを作成する。第１学習では、機械学習のアルゴリズムとして、たとえば「ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）」を用いる。
【００１５】
また、本実施形態に係る画像判定方法では、学習用画像を用いて第２学習を実行し（ステップＳ２）、第２識別器１２ｄを作成する。第２学習では、機械学習のアルゴリズムとして、たとえば「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ（Region-based  Convolutional  Neural  Networks）」を用いる。かかる第２学習では、学習用画像から位置推定を行いたい対象物の範囲Ｒ１，Ｒ２などを指定して、範囲指定後の画像を「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ」で学習する。
【００１６】
そして、このように作成した第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへ判定対象画像をかけ、その結果に基づいて学習済みクラスとの乖離度を算出し（ステップＳ３）、かかる乖離度に基づいて画像判定を行う。したがって、本実施形態に係る画像判定方法では、異なる第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを相補的に利用することによって、画像判定の精度を向上させることができる。
【００１７】
判定対象画像を第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへかける順番は問わないが、本実施形態に係る画像判定方法では、たとえば駐車場の駐車スペースの空き状況を判定する満空判別を行うにあたっては、判定対象画像を第１識別器１２ｃ、第２識別器１２ｄの順にかける。なお、満空判別については図３Ａ〜図３Ｄを用いた説明で後述する。
【００１８】
ところで、画像判定に機械学習を利用するにあたっては、過学習を考慮する必要がある。過学習が起きた場合、学習用データについての性能は高いが、その他のデータに対する性能は低い学習モデルが得られてしまい、画像判定の精度を落としてしまう。
【００１９】
すなわち、図１Ｂに示すように、学習時のエラーが低下しているのに、評価時のエラーが増えているような場合、過学習が起きている可能性がある。
【００２０】
そこで、本実施形態に係る画像判定方法ではさらに、学習モデル群の性能を適宜測定し、測定結果から過学習の傾向があると判定される場合に、学習モデル群をたとえば１世代戻し、新たな学習用画像を追加することとした。
【００２１】
具体的には、図１Ｃに示すように、本実施形態に係る画像判定方法では、学習用画像を用いて第１学習および第２学習を実行する過程において、たとえば所定の周期で学習用画像を第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへかけて、その性能を測定する（ステップＳ４）。
【００２２】
そして、その測定結果から「過学習傾向あり」と判定される場合に、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄをたとえば１世代戻し、新たな学習用画像を追加する（ステップＳ５）。なお、追加でなく、学習用画像の一部または全部を、新たな学習用画像で置き換えてもよい。また、１世代戻すとは、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄが過学習傾向なしのものに戻ればよく、１世代には限定されない。
【００２３】
また、「過学習傾向あり」であるが、たとえば図１Ｄに示すように、学習用画像を画像判定用として入力した場合の学習モデル群の正答率を前述の性能として測定し、その上昇率が鈍化した場合などを、かかる「過学習傾向あり」として判定することができる（図中の閉曲線Ｏ１に囲まれた部分参照）。
【００２４】
これにより、特定の学習用画像によって過学習が起き、学習モデル群の性能が低下するのを防ぎ、かかる学習モデル群による画像判定の精度を保つことができる。すなわち、本実施形態に係る画像判定方法によれば、機械学習を利用した画像判定を精度よく行うことができる。
【００２５】
以下、上述した画像判定方法を適用した画像判定装置１０の構成について、さらに具体的に説明する。
【００２６】
図２は、本実施形態に係る画像判定装置１０のブロック図である。なお、図２では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００２７】
換言すれば、図２に図示される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。たとえば、各機能ブロックの分散・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等に応じて、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可能である。
【００２８】
なお、図２を用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００２９】
図２に示すように、画像判定装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを備える。制御部１１は、取得部１１ａと、第１学習部１１ｂと、第２学習部１１ｃと、過学習判定部１１ｄと、評価部１１ｅと、画像判定部１１ｆとを備える。
【００３０】
記憶部１２は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、第１学習用データセット１２ａと、第２学習用データセット１２ｂと、第１識別器１２ｃと、第２識別器１２ｄと、評価情報１２ｅとを記憶する。
【００３１】
制御部１１は、画像判定装置１０の全体制御を行う。取得部１１ａは、クラスタリングされた学習用画像を取得する。また、取得部１１ａは、第２学習において学習用画像の各画像中で位置推定を行いたい対象物の範囲を取得する。
【００３２】
かかる範囲はたとえば、画像判定装置１０に接続されたキーボードやマウス、タッチパネルといった操作部２０から指定することができる。なお、予め指定範囲に関する情報を記憶部１２などに保持しておき、取得部１１ａは、かかる情報から指定範囲を取得することとしてもよい。
【００３３】
また、取得部１１ａは、取得した範囲指定前の学習用画像を第１学習用データセット１２ａへ格納する。また、取得部１１ａは、範囲指定後の学習用画像を第２学習用データセット１２ｂへ格納する。
【００３４】
また、取得部１１ａは、後述する過学習判定部１１ｄから過学習傾向ありとの判定結果を受け付けた場合に、新たな学習用画像を取得して、第１学習用データセット１２ａおよび第２学習用データセット１２ｂへ格納する。
【００３５】
また、取得部１１ａは、後述する画像判定部１１ｆから追加学習要との判定結果を受け付けた場合に、該当の画像を追加学習用として取得して、第１学習用データセット１２ａおよび第２学習用データセット１２ｂへ格納する。
【００３６】
第１学習部１１ｂは、第１学習用データセット１２ａを取得し、これを用いた「ＣＮＮ」による機械学習を実行して、第１識別器１２ｃを作成する。第２学習部１１ｃは、第２学習用データセット１２ｂを取得し、これを用いた「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ」による機械学習を実行して、第２識別器１２ｄを作成する。
【００３７】
過学習判定部１１ｄは、所定の周期で学習モデル群の性能を測定し、測定結果に基づいて過学習傾向ありか否かを判定する。そして、過学習判定部１１ｄは、過学習傾向ありと判定される場合に、かかる判定結果を取得部１１ａへ通知して、取得部１１ａに新たな学習用画像を取得させる。第１学習部１１ｂおよび第２学習部１１ｃは、かかる新たな画像に基づいて第１学習および第２学習をそれぞれ実行し、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄをそれぞれ更新する。
【００３８】
評価部１１ｅは、判定対象画像を取得し、これを学習モデル群へ入力して、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄによる出力結果を受け取る。そして、評価部１１ｅは、受け取った出力結果に基づいて画像判定を行うための各種評価値を算出し、評価情報１２ｅへ格納する。評価値は、たとえば学習済みクラスとの乖離度を含む。
【００３９】
画像判定部１１ｆは、評価情報１２ｅを参照して、学習済みクラスとの乖離度が所定の判定閾値以上である場合に、かかる乖離度に基づく画像判定結果を画像判定装置１０に接続された表示部３０等を介して報知する。
【００４０】
また、画像判定部１１ｆは、上記乖離度が所定の判定閾値以上である場合に、該当の画像を評価部１１ｅから取得して追加学習の対象となる画像であるか否か、すなわち、追加学習要であるか否かを判定する。かかる判定は、たとえば誤検知を識別する閾値を別途設けたうえで、乖離度がかかる閾値以上であるか否かにより行うことができる。なお、ここで、該当の画像を表示部３０へ表示させ、人の知見により追加学習要であるか否かを判定させて、その判定結果を受け付けるようにしてもよい。
【００４１】
また、画像判定部１１ｆは、追加学習要であると判定された場合に、かかる判定結果を取得部１１ａへ通知するとともに、該当の画像を追加学習用として取得部１１ａに取得させる。第１学習部１１ｂおよび第２学習部１１ｃは、かかる追加学習用の画像に基づいて第１学習および第２学習をそれぞれ実行し、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄをそれぞれ更新する。
【００４２】
次に、学習用画像および判定対象画像の具体例を挙げて、前述の満空判別について説明する。図３Ａおよび図３Ｂは学習用画像の具体例を示す図（その１）および（その２）である。また、図３Ｃおよび図３Ｄは判定対象画像の具体例を示す図（その１）および（その２）である。
【００４３】
満空判別は前述の通り、駐車場の駐車スペースの空き状況を判定するものである。かかる満空判別において駐車場の完全空車状態を正例とする場合、学習用画像は図３Ａおよび図３Ｂに示すようなものとなる。
【００４４】
本実施形態では、第１学習については「ＣＮＮ」を用いるため、第１学習用データセット１２ａとしては、たとえば個々の駐車スペースに対応する範囲Ｒ１〜Ｒ４等は指定されない。第２学習については「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ」を用いるため、第２学習用データセット１２ｂとしては、範囲Ｒ１〜Ｒ４等が指定されることとなる。
【００４５】
なお、図３Ａおよび図３Ｂに示すように、同じ完全空車状態であっても、たとえば照度の異なる画像が学習用画像として取得される。これにより、時間帯や天候などの違いによる結果のばらつきを吸収した画像判定を行うことが可能となる。なお、異なるのは照度に限らず、たとえば輝度や彩度、角度などであってもよい。
【００４６】
そして、満空判別は、このような学習用画像に基づいて作成された第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄにより、駐車場の駐車スペースの空き状況を判定することとなる。たとえば、図３Ｃに示す画像が判定対象として入力されるものとする。
【００４７】
かかる場合、第１識別器１２ｃから得られる乖離度により、少なくとも完全空車状態ではないことを判定することができる。また、そのうえで、第２識別器１２ｄから得られる指定範囲ごとの乖離度により、図３Ｃの例では、図３Ａに示した範囲Ｒ１，Ｒ２に対応する駐車スペースに、それぞれ車両が駐車されていることを判定することができる。なお、図３Ｃは「照度：高」の画像であるが、これは図３Ａに示したのと同じく「照度：高」の学習用画像を学習していたことにより、精度よく判定することが可能となる。
【００４８】
また、たとえば、図３Ｄに示す画像が判定用として入力されるものとする。かかる場合も、第１識別器１２ｃから得られる乖離度により、少なくとも完全空車状態ではないことを判定することができ、そのうえで、第２識別器１２ｄから得られる指定範囲ごとの乖離度により、図３Ｄの例では、図３Ｂに示した範囲Ｒ３，Ｒ４に対応する駐車スペースに、それぞれ車両が駐車されていることを判定することができる。なお、図３Ｄは「照度：低」の画像であるが、これは図３Ｂに示したのと同じく「照度：低」の学習用画像を学習していたことにより、精度よく判定することが可能となる。
【００４９】
また、図３Ｃおよび図３Ｄに示した例は、普通乗用車が駐車されている場合を示すものであるが、駐車スペースごとに異なる種類の車両、たとえば軽車両や、トラックなどが駐車されている画像を学習用画像として用いることで、該当の駐車スペースに駐車中の車両の種類まで特定することが可能である。また、無論、車両が駐車中であると判定された駐車スペースの数を計数することで、残りの駐車スペースの数を報知することも可能となる。
【００５０】
次に、画像判定装置１０が実行する処理手順について、図４Ａおよび図４Ｂを用いて説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、画像判定装置１０が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）および（その２）である。
【００５１】
図４Ａに示すように、まず学習対象期間であるか否かが判定される（ステップＳ１０１）。学習対象期間は、たとえば画像判定装置１０の運用初回や、運用前に予め第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを作成しておく場合の所定期間に相当する。
【００５２】
ここで、学習対象期間である場合（ステップＳ１０１，Ｙｅｓ）、取得部１１ａが、クラスタリングされた学習用画像を取得する（ステップＳ１０２）。学習対象期間でない場合（ステップＳ１０１，Ｎｏ）、ステップＳ１０４（図４Ｂ参照）へ制御を移す。
【００５３】
つづいて制御部１１は、ステップＳ１０３のループ処理を実行する。ステップＳ１０３は、たとえば学習用画像数分が繰り返される。
【００５４】
ステップＳ１０３では、第１学習部１１ｂが、「ＣＮＮ」で学習し、第１識別器１２ｃを作成する（ステップＳ１０３１）。また、取得部１１ａは、各画像中で位置推定を行いたい対象物の範囲を取得する（ステップＳ１０３２）。
【００５５】
そして、第２学習部１１ｃが、範囲指定後の画像を「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ」で学習し、第２識別器１２ｄを作成する（ステップＳ１０３３）。
【００５６】
そして、過学習判定部１１ｄは、所定の周期（たとえば学習用画像１枚ごと）で、学習用画像を第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへかけて性能を測定する（ステップＳ１０３４）。
【００５７】
そして、過学習判定部１１ｄは、測定結果に基づいて、過学習傾向ありであるか否かを判定する（ステップＳ１０３５）。ここで、過学習傾向ありである場合（ステップＳ１０３５，Ｙｅｓ）、過学習判定部１１ｄは、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを１世代戻し、取得部１１ａは、新たな学習用画像を取得して追加する（ステップＳ１０３６）。
【００５８】
なお、学習用画像数は、新たな学習用画像の数に応じて変更される。また、追加でなく、学習用画像の一部または全部を新たな学習用画像と置き換えてもよい。また、過学習傾向なしの場合（ステップＳ１０３５，Ｎｏ）、ステップＳ１０３６は実行されない。
【００５９】
ステップＳ１０３のループ処理が終了すると、つづいてステップＳ１０４が実行される。図４Ｂに示すように、ステップＳ１０４では、評価部１１ｅが、判定対象画像を取得する。
【００６０】
そして、評価部１１ｅは、取得した判定対象画像を第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄにかけて学習済みクラスとの乖離度を算出する（ステップＳ１０５）。そして、画像判定部１１ｆが、乖離度が所定の判定閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【００６１】
ここで、乖離度が判定閾値以上である場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、画像判定部１１ｆは、乖離度に基づく画像判定結果を報知する（ステップＳ１０７）。また、画像判定部１１ｆは、該当の画像につき、追加学習要であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
【００６２】
ここで、追加学習要である場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、第１学習部１１ｂおよび第２学習部１１ｃが、該当の画像を追加学習分として再学習し、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを更新して（ステップＳ１０９）、処理を終了する。また、ステップＳ１０６またはステップＳ１０８の判定条件を満たさない場合も（ステップＳ１０６，Ｎｏ／ステップＳ１０８，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００６３】
なお、上述してきた実施形態に係る画像判定装置１０は、たとえば図５に示すような構成のコンピュータ６０によって実現される。図５は、画像判定装置１０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６０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）６１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）６２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）６３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）６４、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインタフェース（Ｉ／Ｆ）６７を備える。
【００６４】
ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４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。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００６５】
ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インタフェース６５は、通信ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信ネットワークを介して他の機器へ送信する。
【００６６】
ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インタフェース６６を介して出力装置へ出力する。
【００６７】
メディアインタフェース６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインタフェース６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２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６８は、たとえば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。
【００６８】
たとえば、コンピュータ６０が実施形態に係る画像判定装置１０として機能する場合、コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２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１１の各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４には、記憶部１２内のデータが記憶される。コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信ネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００６９】
上述してきたように、実施形態に係る画像判定装置１０は、第１学習部１１ｂと、第２学習部１１ｃと、過学習判定部１１ｄ（「第１判定部」の一例に相当）と、画像判定部１１ｆ（「第２判定部」の一例に相当）とを備える。
【００７０】
第１学習部１１ｂは、正例となる学習用画像を用いた機械学習である第１学習を実行することによって、判定対象画像を識別する第１識別器１２ｃを作成する。第２学習部１１ｃは、第１学習とは異なるアルゴリズムの機械学習である第２学習を学習用画像に基づき実行することによって、判定対象画像を識別する第２識別器１２ｄを作成する。
【００７１】
過学習判定部１１ｄは、学習用画像を第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへ入力することによって第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄの性能を測定し、測定結果に基づいて過学習の傾向があるか否かを判定するとともに、過学習の傾向があると判定される場合に、学習用画像を変更させる。画像判定部１１ｆは、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄへ判定対象画像を入力することによって得られる出力値に基づいて判定対象画像を判定する。
【００７２】
したがって、本実施形態に係る画像判定装置１０によれば、機械学習を利用した画像判定を精度よく行うことができる。
【００７３】
（その他の実施形態）
ところで、上述した実施形態では、画像判定装置１０を駐車場の満空判別に用いる場合を例に挙げたが、無論、その他の物体の検出などに、画像判定装置１０を用いることができる。
【００７４】
たとえば、部品の品種判定に画像判定装置１０を用いてもよい。ここで、部品がネジであるものとする。ネジは、形状や大きさ、素材、色などの違いが多く、品種も多様であるが、かかる品種ごとで方向や照度などを異ならせた画像を正例となる学習用画像として取得し、かかる学習用画像に基づいて第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを作成するとよい。
【００７５】
なお、こうしたネジの判定の場合、駐車スペースとは異なり、画像中におけるネジの位置はランダムになると考えられるので、満空判別の場合とは異なり、判定対象画像は、第２識別器１２ｄ、第１識別器１２ｃの順にかけられることが好ましい。
【００７６】
すなわち、第２識別器１２ｄでネジの位置を絞っておき、かかる位置に対応する画像を第１識別器１２ｃにかければ、その出力値に基づいてネジの品種までも判定することができる。なお、ネジは類似品が多いので、たとえば正例からの乖離度に基づいて類以度などを算出し、かかる類似度に基づいた候補順で画像判定結果を報知してもよい。
【００７７】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングの一種である「ＣＮＮ」および「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ」を用いるものとしたが、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、第１識別器１２ｃおよび第２識別器１２ｄを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレストなどを用いてもよい。
【００７８】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１０    画像判定装置
１１ｂ  第１学習部
１１ｃ  第２学習部
１１ｄ  過学習判定部
１１ｆ  画像判定部
１２ａ  第１学習用データセット
１２ｂ  第２学習用データセット
１２ｃ  第１識別器
１２ｄ  第２識別器
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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