(57)【要約】【課題】既分類ノードのラベル分布を適切に反映させて未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成すること。【解決手段】それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与された複数の既分類ノードのデータを参照し、前記複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成する接続部と、前記接続部により生成されたエッジのデータを参照し、両端の前記既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する場合、前記交差する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成する生成部と、を備える情報処理装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与された複数の既分類ノードのデータを参照し、前記複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成する接続部と、
前記接続部により生成されたエッジのデータを参照し、両端の前記既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する場合、前記交差する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成する生成部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記生成部は、前記接続部により生成されたエッジのうち短いエッジから順にエッジを選択し、前記選択したエッジと、前記選択したエッジと交差するエッジとのうち長い方のエッジを除去する処理を行う、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記接続部は、与えられた前記未分類ノードの位置を基準とした所定範囲内の領域に存在する前記既分類ノードを対象として、前記エッジのデータを生成する処理を行い、
前記生成部は、前記所定範囲内の領域に存在する前記既分類ノードを対象として生成された前記エッジのデータを対象として、前記構造データを生成する処理を行う、
請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記所定範囲は、前記未分類ノードを中心とし、前記未分類ノードに最も近い前記既分類ノードと前記未分類ノードとの距離に所定数を乗算した値を半径とした円領域である、
請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定数は、３から５の間である、
請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記生成部は、前記接続部により生成されたエッジのうち所定範囲内の領域に全体が収まるエッジを対象として、前記構造データを生成する処理を行う、
請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記接続部および前記生成部は、対象平面を分割したローカル領域ごとに処理を行い、それぞれが前記ローカル領域に対応付けられた複数の前記構造データを生成する、
請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記構造データに含まれるエッジのうち未分類ノードに最も近いエッジを抽出し、前記抽出した最も近いエッジの両端の既分類ノードに付与されたラベルを、前記未分類ノードに付与する付与部を更に備える、
請求項１から７のうちいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項９】
それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与された複数の既分類ノードのデータを参照し、前記複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成し、
前生成したエッジのデータを参照し、両端の前記既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する交差点交差する場合、前記交差する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成する、
情報処理方法。
【請求項１０】
それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与された複数の既分類ノードのデータを参照し、前記複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成させ、
前生成したエッジのデータを参照し、両端の前記既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する場合、前記交差する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、グラフデータのクラスタリング処理を行うクラスタリング装置の発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この装置は、対象ノードを任意の順番で選択し、クラスタリングを行った中間結果を生成し、中間結果を集約し、集約されたクラスタに対して繰り返しクラスタリング処理を行う制御手段において、入力されたグラフデータに含まれるエッジを１本しか持たないノードを、そのノードと隣接するノードと同一のクラスタとみなし、１つのノードに集約する。また、この装置は、複数のノードが同一のクラスタとなることが決定した時点で、同一クラスタとなる全てのノードを１つのノードに集約する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１５６６９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のようなグラフデータを扱う技術分野において、未分類ノードにラベルを付与する際には、ラベルが付与された既分類ノードのうち未分類ノードとの距離が最も小さい既分類ノードを抽出し、抽出された既分類ノードに付与されているラベルを未分類ノードに付与するといった手法が採用されていた。しかしながら、この従来の手法では、未分類ノードに最も近い既分類ノードが、真のクラスタ分布から離れたものであっても、その既分類ノードのラベルが未分類ノードに付与されてしまう。すなわち、従来の技術では、既分類ノードのラベル分布を適切に反映せずに、未分類ノードにラベルが付与されてしまう場合があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、既分類ノードのラベル分布を適切に反映させて未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与された複数の既分類ノードのデータを参照し、前記複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成する接続部と、前記接続部により生成されたエッジのデータを参照し、両端の前記既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する場合、前記交差する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成する生成部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、既分類ノードのラベル分布を適切に反映させて未分類ノードにラベルを付与するための構造データを生成することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。
【図２】既分類ノードデータ５２の内容の一例を示す図である。
【図３】エッジデータ５４のデータ形式の一例を示す図である。
【図４】マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その１）である。
【図５】マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その２）である。
【図６】マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その３）である。
【図７】マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その４）である。
【図８】長いエッジから順に各交差点について距離が長い方のエッジを削除した場合の結果を示している。
【図９】選択順によるメリットについて説明するための図である。
【図１０】情報処理装置１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】第１実施形態の実施例を示す図である。
【図１２】第２実施形態の情報処理装置２の機能構成の一例を示す図である。
【図１３】ノード絞り込み部１５による処理の内容について説明するための図である。
【図１４】所定数ｋの決定根拠について説明するための図である。
【図１５】第２実施形態の情報処理装置２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】ローカル領域の設定手法について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜概要＞
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、クラウドサービスを提供する装置であってもよいし、ツールやファームウェアなどのプログラムがインストールされ、単体で処理を実行可能な装置であってもよい。情報処理装置は、インターネットやＷＡＮなどのネットワークに接続されていてもよいし、接続されていなくてもよい。すなわち、情報処理装置を実現するためのコンピュータ装置について特段の制約は存在せず、以下に説明する処理を実行可能なものであれば、如何なるコンピュータ装置によって情報処理装置が実現されてもよい。
【００１０】
情報処理装置は、例えば二次元座標を有するノードのうち、ラベルが付与されていないノード（以下、未分類ノード）に対して、ラベルを付与するための構造データ（マニフォルド）を生成する装置である。マニフォルドは、同じラベルが付与されたノード間を接続するエッジを集めたものである。マニフォルドは、ひと固まりの多角形で表現される場合もあるし、分離した二以上の多角形で表現される場合もある。
【００１１】
エッジの両端のノードには同じラベルが付与されている。このため、エッジの両端のノードのそれぞれに付与されたラベルのことを、便宜的に、エッジに付与されたラベルと称する。情報処理装置は、同じラベルが付与されたノード同士を網羅的に接続しエッジを生成する。そして、情報処理装置は、付与されたラベルが異なるエッジが互いに交差しないようにエッジの一部を削除することで、マニフォルドを生成する。
【００１２】
マニフォルドは、未分類ノードに対して、どのラベルを付与するかを決定するために用いられる。例えば、情報処理装置は、未分類ノードと全てのマニフォルドとの距離をそれぞれ計算し、最も距離が小さいマニフォルドに付与されているラベルを、未分類ノードに付与するラベルとして決定する。
【００１３】
ラベルとは、ノードで表現されたデータを分類する情報である。一例として、手書きの「０」から「９」までの数字を自動的に認識する場合を例として考えると、ラベルとは、認識結果が「０」から「９」のいずれであるかを示す情報である。この場合、手書きの画像から得られる多次元データを何らかの手法により二次元ベクトルに次元圧縮したものがノードの座標となる。次元圧縮の手法としては、例えばｔ−ＳＮＥなどのアルゴリズムが使用される。ｔ−ＳＮＥとは、高次元空間で多変量正規分布に従う座標を、低次元空間で自由度１のｔ分布に変換して座標を求めるアルゴリズムである。
【００１４】
また、ノードは、ネットワークを介して配信される記事などのコンテンツの特徴を二次元ベクトルにしたものであってもよい。この場合、ラベルとは、例えば、記事のジャンルを示す情報である。また、ノードは、犬や猫などを撮像した画像の特徴を二次元ベクトルにしたものであってもよい。この場合、ラベルとは、被写体の種別を示す情報である。これらの場合も次元圧縮によってノードが生成される。
【００１５】
また、ノードは、元々二次元座標で表現される情報であってもよい。例えば、ノードは、人の身長と体重を要素とした二次元ベクトルであってもよい。この場合、次元圧縮の処理は不要となる。この場合のラベルとは、例えば、性別、国籍などの情報である。
【００１６】
以下、このような情報処理装置の機能について段階的に説明する。
【００１７】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、例えば、入力データ取得部１０と、ノード間接続部２０と、マニフォルド生成部３０と、ラベル付与部４０と、記憶部５０とを備える。記憶部５０には、既分類ノードデータ５２やエッジデータ５４、マニフォルド５６などのデータが格納される。記憶部５０以外の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。記憶部５０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。プログラムは、予め記憶部５０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。なお、図１に示す構成からラベル付与部４０の機能が省略され、情報処理装置１は、マニフォルドを生成するところまでを行うものであってもよい。
【００１８】
入力データ取得部１０は、図示しない入力デバイス（マウスやキーボード、タッチパネルなど）を介して、或いはネットワークを介して入力データを取得する。入力データには、既分類ノードデータ５２と、未分類ノードデータとが含まれる。図２は、既分類ノードデータ５２の内容の一例を示す図である。既分類ノードデータ５２は、二次元座標を有し、それぞれに複数のラベルのうち一つのラベルが付与されたノードの集合である。既分類ノードデータ５２は、例えば、ノードＩＤに対して、座標とラベルの情報が対応付けられた情報である。ラベルは、情報処理装置１に入力された時点で付与されていてもよいし、先に入力されたノードに対して情報処理装置１によって付与されてもよい。
【００１９】
ノード間接続部２０は、既分類ノードデータ５２を参照し、同じラベルが付与された既分類ノード同士を網羅的に接続したエッジのデータ（エッジデータ５４）を生成する。図３は、エッジデータ５４のデータ形式の一例を示す図である。エッジデータ５４は、エッジＩＤに対して、両端ノードのノードＩＤと、両端ノードに付与されたラベルと、ノード間距離とが対応付けられた情報である。ノード間の距離は、ノード間接続部２０により計算されてエッジデータ５４に付与されていてもよいし、マニフォルド生成部３０によって計算されてもよい。図３では前者を前提としている。また、エッジデータ５４からラベルは省略されてもよい。
【００２０】
マニフォルド生成部３０は、エッジデータ５４を参照し、両端の既分類ノードのラベルが異なるエッジ（付与されたラベルが異なるエッジ）同士が交差する交差点を抽出し、抽出した交差点を通過する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、二次元座標を有する未分類ノードにラベルを付与するためのマニフォルド５６を生成する。
【００２１】
また、好ましくは、マニフォルド生成部３０は、エッジデータ５４を参照し、ラベルに関わらず短いエッジから順にエッジを選択し、選択したエッジについて、交差点を抽出して交差点を通過する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去する処理を行う。
【００２２】
図４は、マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その１）である。ここでは、説明を簡略化するためにラベルが２種類用意されるものとする。図中、白丸で示されるものがラベル（１）が付与された既分類ノードであり、黒丸で示されるものがラベル（２）が付与された既分類ノードであり、二重丸で示されるものが未分類ノードであり、三角で示されるものが交差点である。
【００２３】
図示するように、ラベル（１）が付与された既分類ノードは、左側に偏して分布しており、ラベル（２）が付与された既分類ノードは、右側に偏して分布している。この分布であれば、未分類ノード（N100）にはラベル（１）を付与するのが適切であると考えられる。しかしながら、未分類ノード（N100）に最も近い既分類ノード（N010）にはラベル（２）が付与されている。従って、単純に最も近い既分類ノードと同じラベルを付与するようなアルゴリズムを採用した場合、未分類ノード（N100）にラベル（２）が付与されてしまう。
【００２４】
このような現象を回避するために、マニフォルド生成部３０は、以下に説明する処理を実行する。図５は、マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その２）である。図中、エッジに付された番号は、距離が短い順に付された番号である。以下、便宜上、この番号をエッジの識別情報として「エッジ１」のように表現する。マニフォルド生成部３０は、エッジ１から順に交差点を抽出する。エッジ１〜エッジ５までは交差点が存在しない。エッジ６には交差点が二つ存在し、エッジ９およびエッジ１６と交差している。マニフォルド生成部３０は、各交差点について距離が長い方のエッジを削除する。すなわち、マニフォルド生成部３０は、エッジ６よりも長いエッジ９およびエッジ１６を削除する。なお、互いに交差するエッジの距離が同じ場合、双方を削除してもよいし、双方を残してもよい。また、一つの交差点において３つ以上のエッジが交差する場合、マニフォルド生成部３０は、最も短いエッジを残すようにしてもよいし、最も長いエッジを削除するようにしてもよい。図６は、マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その３）である。本図は、エッジ９およびエッジ１６が削除された様子を示している。
【００２５】
次に、マニフォルド生成部３０は、エッジ７から順に同様の処理を行う。エッジ７には交差点が存在しない。エッジ８には交差点が二つ存在し、エッジ１０およびエッジ１５と交差している。マニフォルド生成部３０は、エッジ８よりも長いエッジ１０およびエッジ１５を削除する。図７は、マニフォルド生成部３０の処理の内容について説明するための図（その４）である。本図は、エッジ１０およびエッジ１５が削除された様子を示している。
【００２６】
マニフォルド生成部３０は、図７に示す状態の後も、エッジ１１以降について順に処理を行うが、図７に示す状態で交差点が全て消失しているため、図７に示す状態のエッジの集合がマニフォルド５６となる。マニフォルド５６は、ラベルごとのエッジの集合データである。マニフォルド５６において、異なるラベルが付与されたエッジは互いに交わらず、ラベルごとに分離された多角形形状を構成していることが分かる。
【００２７】
ラベル付与部４０は、各ラベルのマニフォルド５６と、未分類ノードとの距離をそれぞれ計算し、未分類ノードとの距離が最も小さいマニフォルド５６のラベルを未分類ノードに付与する。マニフォルド５６と未分類ノードとの距離とは、マニフォルド５６を構成する全てのエッジ上の点のうち最も未分類ノードに近い点との距離である。
【００２８】
図７におけるＤ（１）は、ラベル（１）が付与されたマニフォルド５６（１）と未分類ノードとの最短経路であり、Ｄ（２）は、ラベル（２）が付与されたマニフォルド５６（２）と未分類ノードとの最短経路である。図示するように、Ｄ（１）の方がＤ（２）よりも短いため、ラベル付与部４０は、未分類ノードにラベル（１）を付与する。
【００２９】
なお、既分類ノードはエッジの端点であるため、最も未分類ノードに近い点が既分類ノードと一致することもあり得る。但し、エッジに接続されていない既分類ノード（接続されたエッジが全てマニフォルド生成部３０により削除された既分類ノード）は距離の計算において考慮しない。この点、マニフォルド生成部３０が、エッジに接続されていない既分類ノードを削除する処理を行ってもよいし、ラベル付与部４０が、エッジに接続されていない既分類ノードを考慮せずに距離を計算するようにしてもよい。
【００３０】
なお、図８は、参考図であり、長いエッジから順に各交差点について距離が長い方のエッジを削除した場合の結果を示している。図中、括弧書きの数字は削除されたエッジを参考のために示したものである。この図に示すように、長いエッジから順に処理を行った場合、一つのエッジにのみ接続されたノードが出現しがちであり、最終的に存在してもよい筈のエッジ１１、１４が削除されてしまっている。
【００３１】
短いエッジから順に、各交差点について各交差点について距離が長い方のエッジを削除することで、一度「残す」と決定されたエッジは最後まで残ることが保証される。短い順にエッジを選択するのであるから、順次選択されるエッジ（選択エッジ）について、選択エッジに交差し且つ選択エッジよりも短いエッジは存在し得ないからである。
【００３２】
図９は、選択順によるメリットについて説明するための図である。例えば、Ａ、Ｂ、Ｃの三つのエッジがあり、長さはＡ＞Ｂ＞Ｃであるものとする。また、ＡはＢと交差し、Ｃとは交差しない。ＢはＣと交差するものとする。長い順にエッジを選択する場合、まずＡが先に選択され、Ａはより短いＢと交差するため削除される。次に、Ｂが選択され、Ｂはより短いＣと交差するため削除される。この結果、Ｃのみが残ることになる。一方、短い順にエッジを選択する場合、まずＣが選択され、Ｃはより長いＢと交差するためＢが削除される。次に、Ａが選択されるが、交差するエッジが存在しないため残される。この結果、ＡとＣが残ることになる。エッジが多く残れば残るほどマニフォルド５６の形が見えやすくなるので、短い順にエッジを選択する方が好ましい。換言すると、短い順にエッジを選択していくと生成されるマニフォルドが徐々に構成されていくのに対し、長い順にエッジを選択してくと構成するマニフォルドの形が途中で変わってしまったり、消えてしまったりする。その結果、「分類に必要なエッジ」が消えてしまったりする可能性があるため、短い順にエッジを選択する方が好ましい。図８に示す構成よりも、図７に示す構成の方が、エッジの数がリッチで好ましいのである。但し、エッジをランダムに選択して処理を行うなど、必ずしも短い順に選択するのではない手法も採用されてよい。
【００３３】
図１０は、情報処理装置１において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ノード間接続部２０が、既分類ノードデータ５２を記憶部５０から読み出す（Ｓ１００）。
【００３４】
ノード間接続部２０は、以下の処理を全てのラベルについて実行する。ノード間接続部２０は、着目するラベルが付与された既分類ノードを抽出する（Ｓ１０２）。そして、Ｓ１０２で抽出した既分類ノードを網羅的に接続してエッジを生成する（Ｓ１０４）。
【００３５】
次に、マニフォルド生成部３０が、全てのラベルについて実行されたＳ１０４の処理において生成されたエッジを短い順に並べ（Ｓ１０６）、短いものから順にエッジを一つ選択する（Ｓ１０８）。次に、マニフォルド生成部３０は、選択したエッジ上の交差点を抽出する（Ｓ１１０）。マニフォルド生成部３０は、交差点が存在するか否かを判定し（Ｓ１１２）、存在する場合には、交差点を通るエッジのうち長い方を削除し（Ｓ１１４）、Ｓ１１０に処理を戻す。なお、本フローチャートでは、Ｓ１０８で「短いものから順にエッジを一つ選択する」としているため、Ｓ１１４では、Ｓ１１０で選択したエッジと交差するエッジが必ず削除されることになる。
【００３６】
Ｓ１１２において交差点が存在しないと判定した場合、マニフォルド生成部３０は、Ｓ１０８の処理を繰り返し行うことで、全てのエッジを選択し終えたか否かを判定する（Ｓ１１６）。全てのエッジを選択し終えていない場合、マニフォルド生成部３０は、Ｓ１０８に処理を戻す。
【００３７】
全てのエッジを選択し終えると、マニフォルド５６が確定する。ラベル付与部４０は、未分類ノードとラベルごとのマニフォルド５６との距離をそれぞれ計算し（Ｓ１１８）、未分類ノードとの距離が最も小さいマニフォルド５６のラベルを未分類ノードに付与する（Ｓ１２０）。
【００３８】
［実施例］
図１１は、第１実施形態の実施例を示す図である。図１１の上図は、ＭＮＩＳＴデータ（手書きの０〜９までの数字に対応する画像）を二次元に圧縮したノード群を示しており、Ｓｏｆｔｍａｘ回帰などでラベルが付与されている。図１１の下図は、ノード群から生成されたマニフォルド５６を示している。図中の濃淡は、ラベルを示している。図示するように、各ラベルのマニフォルド５６は、他のラベルのマニフォルド５６と交差しないように延在し、ノードの分布を適正に反映させていることがわかる。
【００３９】
［まとめ］
以上説明した第１実施形態によれば、複数の既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続したエッジのデータを生成するノード間接続部２０と、ノード間接続部２０により生成されたエッジのデータを参照し、両端の既分類ノードのラベルが異なるエッジ同士が交差する交差点を抽出し、抽出した交差点を通過する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去することで、二次元座標を有する未分類ノードにラベルを付与するためのマニフォルド５６を生成するマニフォルド生成部３０と、を備えることにより、既分類ノードのラベル分布を適切に反映させてマニフォルド５６を生成することができる。
【００４０】
また、第１実施形態によれば、マニフォルド生成部３０は、ノード間接続部２０により生成されたエッジのうち短いエッジから順にエッジを選択し、選択したエッジについて、交差点を抽出して、交差点を通過する二つのエッジのうち長い方のエッジを除去する処理を行うため、マニフォルド５６の形状を更に好適なものにすることができる。
【００４１】
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。図１２は、第２実施形態の情報処理装置２の機能構成の一例を示す図である。第２実施形態の情報処理装置２は、第１実施形態の情報処理装置１と比較すると、ノード絞り込み部１５を更に備える。
【００４２】
ノード絞り込み部１５は、既分類ノードデータ５２に含まれる既分類ノードデータ５２を、与えられた未分類ノードの位置を基準とした所定範囲内の領域に存在する既分類ノードに絞り込む。そして、ノード間接続部２０は、ノード絞り込み部１５によって絞り込まれた既分類ノードのうち同じラベルが付与された既分類ノード同士を接続してエッジデータ５４を生成し、マニフォルド生成部３０は、このように生成されたエッジデータ５４を対象としてマニフォルド５６を生成する。
【００４３】
図１３は、ノード絞り込み部１５による処理の内容について説明するための図である。図示するように、ノード絞り込み部１５は、例えば、未分類ノードを中心とし、未分類ノードに最も近い既分類ノードと未分類ノードとの距離ｒｍｉｎに所定数ｋを乗算した値ｋ×ｒｍｉｎを半径とした円領域ＣＡに存在する既分類ノードに絞り込む。これによって、未分類ノードへのラベル付与に対して影響の高い既分類ノードのみについて処理を行うことになり、処理時間を短縮することができる。なお、「未分類ノードの位置を基準とした所定範囲」とは、上記の円領域ＣＡに限らず、矩形領域や楕円領域などであってもよい。
【００４４】
特に手書き数字認識の分野に適用する場合、所定値ｋは、例えば３から５の間であり、より好ましくは、４付近の値であると好適である。図１４は、所定数ｋの決定根拠について説明するための図である。図示するように、所定数ｋは分類精度と処理時間の双方に影響を与える。ここでの分類精度とは、絞り込みを行わずに全ての既分類ノードに対して処理を行った分類結果との一致度である。所定数ｋが増加すると、分類精度は向上し、十分に所定数ｋが大きくなると１に漸近する。一方、所定数ｋが増加すると、対象となる既分類ノードの数をｍとした場合、凡そで処理時間が増加してしまう。このトレードオフの関係において、分類精度が十分に１に近づき且つ処理時間が余り大きくならない程度の所定数ｋの範囲が、前述した３から５の間の範囲である。
【００４５】
なお、上記では、「所定範囲内に存在する既分類ノードに絞り込む」ものとしたが、これに代えて「所定範囲内に全体が収まるエッジに絞り込む」ようにしてもよい。この場合、円領域で判定するとしたら、所定数ｋは上記よりも大きい値にするとよい。
【００４６】
図１５は、第２実施形態の情報処理装置２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ノード間接続部２０が、既分類ノードデータ５２を記憶部５０から読み出す（Ｓ１００）。次に、ノード絞り込み部１５が、既分類ノードデータ５２に含まれる既分類ノードを、与えられた未分類ノードの位置を基準とした所定範囲内の領域に存在する既分類ノードに絞り込む（Ｓ１０１）。これ以降の処理は、第１実施形態と同様である。
【００４７】
［まとめ］
以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏することができるのに加え、処理時間を短縮することができる。
【００４８】
＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３の実施形態では、ノード間接続部２０およびマニフォルド生成部３０が、未分類ノードが与えられていない段階で、予めローカル領域ごとにマニフォルド５６を作成しておき、ラベル付与部４０が、未分類ノードが与えられたときに、未分類ノードが最も中心付近に位置するローカル領域を選択して、そのローカル領域で生成されたマニフォルド５６に基づいて未分類ノードにラベルを付与する。
【００４９】
ローカル領域は、互いに重複するように設定されると好適である。ローカル領域の端部付近に未分類ノードがあると、分類精度が低下するからである。図１６は、ローカル領域の設定手法について説明するための図である。ローカル領域は、例えば、縦横方向に半分ずつずらしながら設定される。図中、ＧＡはグローバル領域すなわち対象平面全体であり、ＲＡ（１）、ＲＡ（２）、ＲＡ（３）はローカル領域である。
【００５０】
このような態様であっても、各ローカル領域ＲＡ内の処理は、グローバル領域ＧＡ全体について処理をする場合に比して、ローカル領域ＲＡの数の逆数よりも大きく改善することが期待される。前述したように、既分類ノードの数ｍに対して処理時間はｍの二乗のオーダーで増加するからである。
【００５１】
［まとめ］
以上説明した第３実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏することができるのに加え、処理時間を短縮することができる。
【００５２】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００５３】
１、２、３  情報処理装置
１０  入力データ取得部
１５  絞り込み部
２０  ノード間接続部
３０  マニフォルド生成部
４０  ラベル付与部
５０  記憶部
５２  既分類ノードデータ
５４  エッジデータ
５６  マニフォルド
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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