(57)【要約】【課題】目的外の分類器から目的の分類器を生成できる分類器選択方法、分類器選択プログラムおよび情報処理装置を提供する。【解決手段】分類器選択方法では、複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群をコンピュータが有する。分類器選択方法は、正解データが入力されたときに、第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する処理をコンピュータが実行する。分類器選択方法は、取得したベクトルの分散関係に基づいて、第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する処理をコンピュータが実行する。【選択図】図１
2019191711.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群を有し、
正解データが入力されたときに、前記第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得し、
取得した前記ベクトルの分散関係に基づいて、前記第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする分類器選択方法。
【請求項２】
前記選択する処理は、前記ベクトルを特徴点として配置した特徴空間における、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合内における前記特徴点の距離の分散が小さい分類器群を、前記特定の分類器群として選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の分類器選択方法。
【請求項３】
前記選択する処理は、前記同一分類点集合内における前記特徴点の距離の分散が平均値未満となる分類器群から、前記特定の分類器群を選択する、
ことを特徴とする請求項２に記載の分類器選択方法。
【請求項４】
前記選択する処理は、複数の前記同一分類点集合における前記特徴点の重心を各代表点として、それぞれの前記代表点間の最小距離を求め、該最小距離が平均値以上の分類器群から、前記特定の分類器群を選択する、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の分類器選択方法。
【請求項５】
さらに、選択された前記特定の分類器群を用いて、入力データ群を分類する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の分類器選択方法。
【請求項６】
前記選択する処理は、前記ベクトルを特徴点として配置した特徴空間における、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合における前記特徴点の重心を各代表点として、それぞれの前記代表点間の最小距離を求め、前記特徴点に対応する分類器を前記第一および第二の分類器群から除いた場合に、前記最小距離が大きくなるか否かを判定し、前記最小距離が大きくなる場合は、前記特徴点に対応する分類器を除いた分類器群を、前記特定の分類器群として選択し、前記最小距離が大きくならない場合は、前記特徴点に対応する分類器を除かない分類器群を、前記特定の分類器群として選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の分類器選択方法。
【請求項７】
前記取得する処理は、指定経路を特徴付ける周辺情報に基づいて、前記指定経路の始点ノードを含む単路集合に応じた、前記周辺情報に対応する特徴ベクトル群を取得し、
取得した前記特徴ベクトル群を特徴点として配置した特徴空間における、同一の単路ごとの特徴点の集合である第１特徴ベクトル集合の重心ベクトルをそれぞれ求め、前記単路集合に含まれる全単路の前記重心ベクトル間の距離を求め、前記特徴ベクトル群に含まれる特徴ベクトルのうち、自身が属さない前記第１特徴ベクトル集合の前記重心ベクトルとの距離が、前記重心ベクトル間の距離よりも小さい特徴ベクトルを前記特徴ベクトル群から除いた後の第２特徴ベクトル集合を選択し、
選択した前記特定の分類器群と、選択した前記第２特徴ベクトル集合とに基づいて、現在の単路を判定する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の分類器選択方法。
【請求項８】
複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群を有し、
正解データが入力されたときに、前記第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得し、
取得した前記ベクトルの分散関係に基づいて、前記第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする分類器選択プログラム。
【請求項９】
複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群と、
正解データが入力されたときに、前記第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する取得部と、
取得した前記ベクトルの分散関係に基づいて、前記第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する選択部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類器選択方法、分類器選択プログラムおよび情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習を用いて入力データを分類する分類器を生成することが行われている。分類器を新たに生成する場合、多量の学習データや学習のための計算機資源を準備することになる。しかしながら、自前で多量の学習データを用意することは難しく、他の分類器を利用して目的の分類器を生成する技術として、並列アンサンブル学習（バギング）と転移学習（Fine-tuning）とがある。並列アンサンブル学習では、学習データの複数の部分を採り、これらを学習データとする精度の低い分類器（弱分類器）を多数生成し、これらを合成して精度の高い分類器（強分類器）を生成する。転移学習では、既存分類器の内部パラメータ（例えば、ディープラーニングでは中間層までの重み。）を利用し、目的の分類器を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１０２７９２号公報
【特許文献２】特開２０１２−１４５４８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、並列アンサンブル学習は、学習データから多数の弱分類器が生成可能な場面を想定しているため、目的分類器と同一な出力領域を持つ既存分類器が多数含まれる場合でないと、充分な数の弱分類器を用意することは難しい。一方、目的分類器と出力領域が異なる、つまり、異なる分類問題を対象とする既存分類器を用いると、弱分類器の出力ベクトルの分散値が大きくなり、目的とする分類器を生成することは困難である。
【０００５】
一つの側面では、目的外の分類器から目的の分類器を生成できる分類器選択方法、分類器選択プログラムおよび情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの態様では、分類器選択方法では、複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群をコンピュータが有する。分類器選択方法は、正解データが入力されたときに、前記第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する処理をコンピュータが実行する。分類器選択方法は、取得した前記ベクトルの分散関係に基づいて、前記第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する処理をコンピュータが実行する。
【発明の効果】
【０００７】
目的外の分類器から目的の分類器を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、特徴点および特徴空間の一例を示す図である。
【図３】図３は、特徴点の分類の一例を示す図である。
【図４】図４は、入力データの分類の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１の分類器生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は、経路マップの一例を示す図である。
【図８】図８は、経路マップ記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、周辺情報記憶部の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、単路特徴ベクトル記憶部の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、始点ノードを含む単路集合と周辺情報との関係の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、既存分類器と周辺情報との関係の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、既存分類器の選択に用いる単路集合の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、単路集合に対応する特徴空間の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、周辺情報の特徴ベクトルの選択の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、経路判定の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施例２の単路特徴ベクトルの生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、実施例２の既存分類器選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、実施例２の周辺情報選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施例２の経路判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、分類器選択プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本願の開示する分類器選択方法、分類器選択プログラムおよび情報処理装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。
【実施例１】
【００１０】
図１は、実施例１の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図１に示す情報処理装置１００は、目的外の既存の分類器群から、目的の分類器を生成する情報処理装置の一例である。情報処理装置１００は、複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群を有する。情報処理装置１００は、正解データが入力されたときに、第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する。情報処理装置１００は、取得したベクトルの分散関係に基づいて、第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する。これにより、情報処理装置１００は、目的外の分類器から目的の分類器を生成できる。
【００１１】
図１に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、表示部１１１と、操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００１２】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークを介して他の情報処理装置と有線または無線で接続され、他の情報処理装置との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、例えば、他の端末から学習用の正解データや判別対象の新規データを受信する。また、通信部１１０は、他の端末に、学習結果や判別結果を送信する。
【００１３】
表示部１１１は、各種情報を表示するための表示デバイスである。表示部１１１は、例えば、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。表示部１１１は、制御部１３０から入力された表示画面等の各種画面を表示する。
【００１４】
操作部１１２は、情報処理装置１００のユーザから各種操作を受け付ける入力デバイスである。操作部１１２は、例えば、入力デバイスとして、キーボードやマウス等によって実現される。操作部１１２は、ユーザによって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。なお、操作部１１２は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現されるようにしてもよく、表示部１１１の表示デバイスと、操作部１１２の入力デバイスとは、一体化されるようにしてもよい。
【００１５】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、正解データ記憶部１２１と、分類器記憶部１２２と、ベクトル記憶部１２３と、選択分類器記憶部１２４とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
【００１６】
正解データ記憶部１２１は、例えば、通信部１１０を介して入力された学習対象の正解データを記憶する。なお、正解データは、目的分類器の正解例（分類の具体例。）である入力データと分類ラベルの対の集合である。
【００１７】
分類器記憶部１２２は、既存分類器群を記憶する。既存分類器群は、目的分類器と出力領域が異なる、つまり、異なる分類問題を対象とする既存分類器を含む既存分類器群である。また、既存分類器群は、第一および第二の分類器群の一例である。つまり、既存分類器群は、複数の分類される対象を有する入力ドメイン（例えば画像）から取得される対象（例えば、イヌ、ネコ、赤い家、人、木等の様な分類対象。）を用いて学習された複数の分類器である。分類器としては、例えば、ニューラルネットワークの学習モデルを用いることができる。また、ニューラルネットワークは、ＲＮＮ（再帰型ニューラルネットワーク：Recurrent  Neural  Network）など様々なニューラルネットワークを用いることができる。
【００１８】
ベクトル記憶部１２３は、既存分類器群から抽出された既存分類器群候補群ＣＳに、正解データを入力した場合に出力される評価値、例えば正解確率を成分とするベクトルを記憶する。
【００１９】
選択分類器記憶部１２４は、目的分類器を構成するように選択された既存分類器群（以下、選択分類器ともいう。）を記憶する。すなわち、選択分類器に含まれる各既存分類器の集合は、目的分類器と等価であるといえる。
【００２０】
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００２１】
制御部１３０は、取得部１３１と、選択部１３２と、分類部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００２２】
取得部１３１は、分類器記憶部１２２を参照し、既存分類器群から既存分類器群候補群ＣＳ（以下、候補群ＣＳともいう。）を抽出する。候補群ＣＳには、既存分類器の組み合わせである既存分類器群候補が複数含まれる。つまり、候補群ＣＳには、複数の既存分類器群候補が含まれ、既存分類器群候補には、複数の既存分類器が含まれる。なお、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補の数は、任意の数とすることができるが、例えば、１０個程度までの数とすることができる。
【００２３】
取得部１３１は、正解データ記憶部１２１を参照し、抽出した候補群ＣＳの各既存分類器群候補に正解データを入力して、既存分類器ごとの正解確率を成分とする特徴ベクトルを取得する。すなわち、取得部１３１は、正解データが入力されたときに、第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する。取得部１３１は、取得した特徴ベクトルを既存分類器群候補ごとにベクトル記憶部１２３に記憶する。取得部１３１は、特徴ベクトルをベクトル記憶部１２３に記憶すると、選択部１３２に選択指示を出力する。
【００２４】
選択部１３２は、取得部１３１から選択指示が入力されると、ベクトル記憶部１２３を参照し、各特徴ベクトルを特徴空間に特徴点として配置する。なお、特徴ベクトルは特徴点に対応するため、以下の説明では、特徴空間における特徴点を特徴ベクトルとして表現する場合がある。ここで、図２を用いて特徴点および特徴空間について説明する。図２は、特徴点および特徴空間の一例を示す図である。図２に示すように、入力データ（正解データ）を既存分類器群候補１０に入力すると、既存分類器群候補１０の各分類器Ｃ１，・・，Ｃｉ，・・，Ｃｎは、それぞれ正解確率ｏ１，・・，ｏｉ，・・，ｏｎを出力する。取得部１３１は、正解確率ｏ１，・・，ｏｉ，・・，ｏｎを成分とする特徴ベクトル＜ｏｉ＞を取得する。選択部１３２は、特徴空間１１に、特徴ベクトル＜ｏｉ＞に対応する特徴点１２を配置する。特徴点は、正解データに応じた数だけ配置され、同一分類を持つ特徴点の集合を同一分類点集合１３とする。また、特徴空間１１では、同一分類点集合１３に含まれる特徴点の重心を、その同一分類点集合１３の代表点１４とする。
【００２５】
次に、図３を用いて特徴点の分類について説明する。図３は、特徴点の分類の一例を示す図である。図３は、既存分類器群候補１０を用いて正解データを分類した場合における、良い分類結果１５と悪い分類結果１６とを示す。良い分類結果１５では、例えば、分類ラベルがネコ１７ａ、イヌ１８ａおよびニワトリ１９ａであった場合に、各同一分類点集合１７ｂ，１８ｂ，１９ｂが重ならない状態となっている。一方、悪い分類結果１６では、ネコ１７ａ、イヌ１８ａおよびニワトリ１９ａの各分類ラベルに対応する各同一分類点集合１７ｃ，１８ｃ，１９ｃが重なっている状態となっている。
【００２６】
つまり、既存分類器群候補１０は、下記の性質（１）および（２）を持つ既存分類器群であることがよいといえる。性質（１）は、同一分類点集合内での特徴点間の距離が近い（距離の分散が小さい）特徴ベクトルを生成することである。つまり、性質（１）は、同一分類ラベルを持つ正解データの特徴ベクトルが互いに類似することを示す。性質（２）は、互いに異なる同一分類点集合の特徴点間は遠い（距離の分散が大きい）特徴ベクトルを生成することである。つまり、性質（２）は、異なる分類ラベルを持つ正解データの特徴ベクトルは、互いに非類似であることを示す。
【００２７】
従って、既存分類器群候補１０は、上述の性質（１），（２）を満たすように、同一分類点集合内の同一分類点間の最大な分散値を最小化し、同一分類点集合の代表点間の最小な距離を最大化する既存分類器群が最適である。しかしながら、性質（１），（２）が同時に成立する既存分類器群が存在するとは限らないため、選択部１３２は、準最適な既存分類器群を選択することになる。このため、選択部１３２は、既存分類器群候補１０を段階的に絞り込んで目的分類器に利用する既存分類器群を選択する。
【００２８】
選択部１３２は、段階的な絞り込みとして、現在における候補群ＣＳにおける同一分類点集合内の分散値の平均値以上、または、代表点間の距離の平均値未満の既存分類器群候補１０を除去し、残った既存分類器群候補１０で再度絞り込みを行うことを繰り返す。なお、選択部１３２は、同一分類点間の分散値（または、代表点間の距離）の平均値でなく、その上下の値を設定することで、既存分類器群候補１０の枝刈りの程度を変えるようにしてもよい。
【００２９】
選択部１３２は、各特徴ベクトルを特徴空間に特徴点として配置すると、同一分類点集合の代表点間の最小距離を算出する。また、選択部１３２は、各既存分類器群候補１０に対して、同一分類点集合内の同一分類点間の最大分散値を算出する。
【００３０】
選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」であるか否かを判定する。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」でないと判定した場合には、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０の代表点間の最小距離の平均値を算出する。
【００３１】
選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０の同一分類点集合内の最大分散値の平均値を算出する。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０のうち、代表点間の最小距離が平均値未満の候補を候補群ＣＳから除去する。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０のうち、同一分類点集合内の最大分散値が平均値以上の候補を候補群ＣＳから除去する。選択部１３２は、候補群ＣＳの絞り込みを実行すると、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」であるか否かの判定に戻る。
【００３２】
一方、選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」であると判定した場合には、既存分類器群候補１０に含まれる既存分類器群を、選択分類器として選択分類器記憶部１２４に記憶する。
【００３３】
言い換えると、選択部１３２は、取得したベクトルの分散関係に基づいて、第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する。また、選択部１３２は、ベクトルを特徴点として配置した特徴空間における、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合内における特徴点の距離の分散が小さい分類器群を、特定の分類器群として選択する。また、選択部１３２は、同一分類点集合内における特徴点の距離の分散が平均値未満となる分類器群から、特定の分類器群を選択する。また、選択部１３２は、複数の同一分類点集合における特徴点の重心を各代表点として、それぞれの代表点間の最小距離を求め、最小距離が平均値以上の分類器群から、特定の分類器群を選択する。
【００３４】
図１の説明に戻って、分類部１３３は、選択分類器が選択分類器記憶部１２４に記憶された後に、新規データを取得し、選択分類器を用いて分類した分類結果を出力する。分類部１３３は、例えば、通信部１１０を介して、他の端末から分類対象の新規データを受信して取得する。分類部１３３は、選択分類器記憶部１２４を参照し、選択分類器を用いて取得した新規データを分類する。分類部１３３は、分類結果を表示部１１１に出力して表示したり、記憶部１２０に出力して記憶したりする。すなわち、分類部１３３は、選択された特定の分類器群を用いて、入力データ群を分類する。
【００３５】
ここで、図４を用いて新規データ（入力データ）の分類について説明する。図４は、入力データの分類の一例を示す図である。図４に示すように、新規データ２１を選択分類器２０に入力すると、選択分類器２０の各既存分類器Ｃｓ１，・・，Ｃｓｉ，・・，Ｃｓｎは、それぞれ正解確率ｏｓ１，・・，ｏｓｉ，・・，ｏｓｎを出力する。分類部１３３は、正解確率ｏｓ１，・・，ｏｓｉ，・・，ｏｓｎを成分とする特徴ベクトルＶ＜Ｉｎ＞を取得する。分類部１３３は、特徴空間２２に、特徴ベクトルＶ＜Ｉｎ＞に対応する特徴点２３を配置する。分類部１３３は、配置した特徴点２３が、分類ラベル「ネコ」、「イヌ」、「ニワトリ」の各代表点２４ａ，２４ｂ，２４ｃのうち、いずれの代表点に最も近いかを判定する。図４の例では、分類部１３３は、特徴点２３が代表点２４ａに最も近いと判定し、新規データ２１の分類結果として、分類ラベル「ネコ」を出力する。
【００３６】
次に、実施例１の情報処理装置１００の動作について説明する。図５は、実施例１の分類器生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
取得部１３１は、分類器生成処理を開始すると、分類器記憶部１２２を参照し、既存分類器群から既存分類器群候補群ＣＳを抽出する（ステップＳ１）。取得部１３１は、正解データ記憶部１２１を参照し、抽出した候補群ＣＳの各既存分類器群候補に正解データを入力して、既存分類器ごとの正解確率を成分とする特徴ベクトルを取得する。取得部１３１は、取得した特徴ベクトルを既存分類器群候補ごとにベクトル記憶部１２３に記憶する。取得部１３１は、特徴ベクトルをベクトル記憶部１２３に記憶すると、選択部１３２に選択指示を出力する。
【００３８】
選択部１３２は、取得部１３１から選択指示が入力されると、ベクトル記憶部１２３を参照し、各特徴ベクトルを特徴空間に特徴点として配置する。選択部１３２は、同一分類点集合の代表点間の最小距離を算出する（ステップＳ２）。また、選択部１３２は、各既存分類器群候補１０に対して、同一分類点集合内の同一分類点間の最大分散値を算出する（ステップＳ３）。
【００３９】
選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」であるか否かを判定する（ステップＳ４）。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」でないと判定した場合には（ステップＳ４：否定）、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０の代表点間の最小距離の平均値を算出する（ステップＳ５）。
【００４０】
選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０の同一分類点集合内の最大分散値の平均値を算出する（ステップＳ６）。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０のうち、代表点間の最小距離が平均値未満の候補を候補群ＣＳから除去する（ステップＳ７）。選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補１０のうち、同一分類点集合内の最大分散値が平均値以上の候補を候補群ＣＳから除去し（ステップＳ８）、ステップＳ４に戻る。
【００４１】
一方、選択部１３２は、候補群ＣＳに含まれる既存分類器群候補数が「１」であると判定した場合には（ステップＳ４：肯定）、既存分類器群候補１０に含まれる既存分類器群を、選択分類器として選択分類器記憶部１２４に記憶し（ステップＳ９）、処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、目的外の分類器から目的の分類器を生成できる。また、情報処理装置１００は、既存の分類器をそのまま利用できるため、学習データの準備や学習にかかる計算コスト等の分類器の開発コストを低減できる。また、情報処理装置１００では、分類器の入力は画像だけでなく、音声等を併用するマルチモーダルな入力に対応することができる。また、情報処理装置１００では、分類器の再利用が可能になり、開発済みの分類器の利用先を拡げることができる。
【００４２】
なお、上記実施例１では、選択分類器とする既存分類器群候補数を「１」としたが、これに限定されない。例えば、２以上の所定数であっても構わない。
【００４３】
このように、情報処理装置１００は、複数の分類される対象を有する入力ドメインから取得される対象を用いて学習された第一および第二の分類器群を有する。また、情報処理装置１００は、正解データが入力されたときに、第一および第二の分類器群が出力する評価値を成分とするベクトルを取得する。また、情報処理装置１００は、取得したベクトルの分散関係に基づいて、第一および第二の分類器群のうちの特定の分類器群を選択する。その結果、情報処理装置１００は、目的外の分類器から目的の分類器を生成できる。
【００４４】
また、情報処理装置１００は、ベクトルを特徴点として配置した特徴空間における、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合内における特徴点の距離の分散が小さい分類器群を、特定の分類器群として選択する。その結果、情報処理装置１００は、分類精度を向上させることができる。
【００４５】
また、情報処理装置１００は、同一分類点集合内における特徴点の距離の分散が平均値未満となる分類器群から、特定の分類器群を選択する。その結果、情報処理装置１００は、分類精度を向上させることができる。
【００４６】
また、情報処理装置１００は、複数の同一分類点集合における特徴点の重心を各代表点として、それぞれの代表点間の最小距離を求め、最小距離が平均値以上の分類器群から、特定の分類器群を選択する。その結果、情報処理装置１００は、分類精度を向上させることができる。
【００４７】
また、情報処理装置１００は、選択された特定の分類器群を用いて、入力データ群を分類する。その結果、情報処理装置１００は、既存の目的外の分類器を利用して、目的とする分類を行うことができる。
【実施例２】
【００４８】
上記実施例１では、目的分類器の生成について説明したが、経路判定に適用してもよく、この場合の実施の形態につき、実施例２として説明する。なお、実施例１の情報処理装置１００と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成および動作の説明については省略する。
【００４９】
図６は、実施例２の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。図６に示す情報処理装置２００は、実施例１の情報処理装置１００と比較して、記憶部１２０および制御部１３０に代えて、記憶部２２０および制御部２３０を有する。
【００５０】
記憶部２２０は、経路マップ記憶部２２１と、周辺情報記憶部２２２と、分類器記憶部２２３と、単路特徴ベクトル記憶部２２４と、選択分類器記憶部２２５と、選択特徴ベクトル記憶部２２６とを有する。
【００５１】
ここで、図７を用いて経路マップについて説明する。図７は、経路マップの一例を示す図である。図７に示す経路マップ３０は、地図をグラフ構造で表したものであり、ノードｎ１〜ｎ８を有し、エッジに当たる経路を単路と呼ぶ。また、経路マップ３０は、ノードｎ１からノードｎ７までの、ノードｎ２，ｎ３，ｎ４を経由する経路を経路ｐｒ＜ｅ１，ｅ３，ｅ５，ｅ８＞で表している。経路とは、始点のノードから終点のノードに至る単路の系列であり、循環を含まない系列である。また、経路ｐｒは、移動する経路として指定された指定経路である。このとき、経路ｐｒ上の単路を経路ｐｒに対する正単路、それ以外の単路を経路ｐｒに対する誤単路と呼ぶ。特に、経路ｐｒから分岐する誤単路を経路ｐｒに対する隣接誤単路と呼ぶ。経路マップ３０では、経路ｐｒ＜ｅ１，ｅ３，ｅ５，ｅ８＞にとって、単路ｅ１，ｅ３，ｅ５，ｅ８は正単路、単路ｅ２，ｅ４，ｅ６，ｅ７は隣接誤単路、単路ｅ９は、誤単路となる。また、以下の説明では、経路上のある地点で得られた画像や音声等を周辺情報という。
【００５２】
経路マップ記憶部２２１は、グラフ表現された地図情報を表形式で表す経路マップを記憶する。図８は、経路マップ記憶部の一例を示す図である。図８に示すように、経路マップ記憶部２２１は、「単路」、「ノード」、「ノード」といった項目を有する。経路マップ記憶部２２１は、例えば、単路ごとに１レコードとして記憶する。
【００５３】
「単路」は、単路のラベルを示す情報である。「ノード」は、当該単路の両端のノードのラベルをそれぞれ示す情報である。図８の１行目の例では、単路「ｐ１」は、ノード「ｎ１」と「ｎ２」とを結ぶ単路であることを示す。
【００５４】
図６の説明に戻って、周辺情報記憶部２２２は、単路ごとの周辺情報を、当該単路に対応付けて記憶する。図９は、周辺情報記憶部の一例を示す図である。図９に示すように、周辺情報記憶部２２２は、「単路」、「周辺情報」といった項目を有する。周辺情報記憶部２２２は、例えば、単路ごとに１レコードとして記憶する。
【００５５】
「単路」は、単路のラベルを示す情報である。「周辺情報」は、単路ラベルが示す単路周辺で得られた周辺情報を示す情報である。周辺情報は、例えば、画像や音声の情報が挙げられる。図９の１行目の例では、単路「ｐ１」には、周辺情報「ｓ１」が対応付けられていることを示す。
【００５６】
図６の説明に戻って、分類器記憶部２２３は、既存分類器群を記憶する。分類器記憶部２２３は、実施例１の分類器記憶部１２２に対応する。
【００５７】
単路特徴ベクトル記憶部２２４は、単路と、周辺情報と、各既存分類器の出力確率とを対応付けて記憶する。図１０は、単路特徴ベクトル記憶部の一例を示す図である。図１０に示すように、単路特徴ベクトル記憶部２２４は、「単路」、「周辺情報」、「既存分類器（Ｎ）出力確率」といった項目を有する。単路特徴ベクトル記憶部２２４は、例えば、単路ごとに１レコードとして記憶する。
【００５８】
「単路」は、単路のラベルを示す情報である。「周辺情報」は、単路ラベルが示す単路周辺で得られた周辺情報を示す情報である。「既存分類器（Ｎ）出力確率」は、既存分類器１〜Ｎのそれぞれに周辺情報を入力した場合に出力される正解確率（識別結果が成立する確率）を示す情報である。
【００５９】
選択分類器記憶部２２５は、選択分類器を記憶する。選択分類器記憶部２２５は、実施例１の選択分類器記憶部１２４に対応する。
【００６０】
選択特徴ベクトル記憶部２２６は、始点（端点）ノードを含む単路集合の各単路に対応する周辺情報の特徴ベクトル群のうち、単路ごとの類似性がより低い周辺情報に対応するとして選択された特徴ベクトル群を記憶する。
【００６１】
図１１は、始点ノードを含む単路集合と周辺情報との関係の一例を示す図である。図１１に示す単路集合３１は、始点ノード３２と、終点ノード３３と、他のノード３４，３５とを有する。指定経路３６は、始点ノード３２と終点ノード３３を結ぶ単路（正単路）であるとする。また、始点ノード３２と他のノード３４とを結ぶ単路、および、始点ノード３２と他のノード３５とを結ぶ単路は、隣接誤単路であるとする。経路判定では、各単路において、互いに類似性が低い周辺情報３７が存在することが望ましい。
【００６２】
周辺情報３７は、例えば、指定経路３６を特徴付ける周辺情報３８と、他のノード３４へ向かう隣接誤単路を特徴付ける周辺情報３９と、他のノード３５へ向かう隣接誤単路を特徴付ける周辺情報４０とを有する。情報処理装置２００では、この様な経路判定に用いることができる周辺情報３８，３９，４０の各特徴ベクトルを選択して利用する。つまり、選択特徴ベクトル記憶部２２６は、図１１の例では、周辺情報３８，３９，４０の各特徴ベクトルを記憶する。なお、周辺情報４１，４２は、複数の単路に登場するため、各単路を特徴付ける周辺情報とはならない。
【００６３】
図１２は、既存分類器と周辺情報との関係の一例を示す図である。図１２に示すグラフ４３は、利用可能な既存分類器４４、および、利用する既存分類器である選択分類器４５と、利用可能な周辺情報４６、および、利用する周辺情報（選択特徴ベクトル）４７との関係を示す。グラフ４３では、既存分類器４４と周辺情報４６との組み合わせに対応する出力が５６個あるとする。これに対して、選択分類器４５と周辺情報４７との組み合わせに対応する出力は、１２個である。つまり、多量の周辺情報が入力されたとしても、経路判定に用いる選択分類器４５と周辺情報４７との組み合わせに対応する出力以外は、不要であるといえる。つまり、実施例２では、実施例１と比較して、分類器だけでなく、各単路の周辺情報に対応する特徴ベクトルも選択する。
【００６４】
すなわち、実施例２では、多種多様な周辺情報に対応するために、既存分類器群には多様性が求められるので、多数の既存分類器が求められる。しかしながら、グラフ４３に示すように、多数の既存分類器をそのまま周辺情報の特徴ベクトルの生成に用いると、記憶領域や計算処理量の増大を招く。このため、実施例２では、利用可能な既存分類器４４から有益な既存分類器である選択分類器４５を選別することが求められる。
【００６５】
図６の説明に戻って、制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。
【００６６】
制御部２３０は、取得部２３１と、第１選択部２３２と、第２選択部２３３と、判定部２３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００６７】
取得部２３１は、実施例１の取得部１３１に加えて、指定経路を特徴付ける周辺情報に基づいて、指定経路の始点ノードを含む単路集合に応じた、周辺情報に対応する特徴ベクトル群を取得する。具体的には、まず、取得部２３１は、経路マップ記憶部２２１から各単路の情報を取得する。次に、取得部２３１は、周辺情報記憶部２２２から各単路での周辺情報を取得する。
【００６８】
取得部２３１は、分類器記憶部２２３から既存分類器を取得し、各単路の周辺情報を既存分類器に適用する。取得部２３１は、各単路での周辺情報に対する既存分類器の出力を単路特徴ベクトル記憶部２２４に記憶する。
【００６９】
第１選択部２３２は、実施例１の選択部１３２に対応し、既存分類器群を選択する。第１選択部２３２は、単路集合ごとに各単路の特徴ベクトルを特徴点として特徴空間に配置する。第１選択部２３２は、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合における特徴点の重心を各代表点として、それぞれの代表点間の最小距離を求める。第１選択部２３２は、例えばランダムに特徴点に対応する既存分類器を１つ選択して既存分類器群から除く。第１選択部２３２は、この場合に、最小距離が大きくなるか否かを判定する。
【００７０】
第１選択部２３２は、最小距離が大きくなる場合は、選択した既存分類器を除いた既存分類器群を選択分類器とする。第１選択部２３２は、最小距離が大きくならない場合は、選択した既存分類器を除かない既存分類器群を選択分類器とする。第１選択部２３２は、この操作を繰り返すことで残った既存分類器群を利用する選択分類器とする。第１選択部２３２は、選択分類器を選択分類器記憶部２２５に記憶する。
【００７１】
図１３は、既存分類器の選択に用いる単路集合の一例を示す図である。図１３に示す単路集合４８は、あるノードｎを始点（端点）とする単路集合である。この単路集合４８に対応する特徴空間を図１４に示す。図１４は、単路集合に対応する特徴空間の一例を示す図である。図１４に示す特徴空間４９には、単路集合４８に含まれる単路ｐ１に対応する特徴点の集合である同一分類点集合Ｖ１と、同様に単路ｐ２に対応する同一分類点集合Ｖ２と、同様に単路ｐ３に対応する同一分類点集合Ｖ３とが配置されている。ここで、同一分類点集合Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３のそれぞれの重心（重心ベクトル）を、代表点Ｖ１ｂ，Ｖ２ｂ，Ｖ３ｂとする。このとき、代表点Ｖ１ｂ，Ｖ２ｂ，Ｖ３ｂのそれぞれの最小距離は、類似度を表す。つまり、この最小距離が拡がるほど、分類精度が向上することになる。
【００７２】
第２選択部２３３は、周辺情報を選択する。第２選択部２３３は、単路特徴ベクトル記憶部２２４を参照し、単路集合に応じた特徴ベクトル群を特徴点として特徴空間に配置する。第２選択部２３３は、同一の単路ごとの特徴点の集合を第１特徴ベクトル集合とし、重心ベクトルをそれぞれ求める。第２選択部２３３は、単路集合に含まれる全単路の重心ベクトル間の距離を求める。第２選択部２３３は、特徴ベクトル群に含まれる特徴ベクトルのうち、自身が属さない第１特徴ベクトル集合の重心ベクトルとの距離が、重心ベクトル間の距離よりも小さい特徴ベクトルを特徴ベクトル群から除いた後の第２特徴ベクトル集合を選択する。第２選択部２３３は、選択した第２特徴ベクトル集合を選択特徴ベクトル記憶部２２６に記憶する。
【００７３】
図１５は、周辺情報の特徴ベクトルの選択の一例を示す図である。図１５に示すように、第２選択部２３３は、単路集合に応じた特徴ベクトル群を特徴点として特徴空間に配置し、第１特徴ベクトル集合ごとに重心ベクトルを求める（ステップＳ１１）。第２選択部２３３は、各特徴ベクトルに対応する特徴点について、自身が属さない第１特徴ベクトル集合の重心ベクトルとの距離を評価する（ステップＳ１２）。第２選択部２３３は、評価した距離が重心ベクトル間の距離よりも小さい特徴ベクトルを特徴ベクトル群から除く（ステップＳ１３）。第２選択部２３３は、残った特徴ベクトルについて、特徴ベクトルの数が規定数以下になるまでステップＳ１１〜Ｓ１３を繰り返す。なお、規定数は、任意の数で構わないが、例えば、１〜１０個程度とすることができる。第２選択部２３３は、特徴ベクトルの数が規定数以下になった場合の特徴ベクトル群を第２特徴ベクトル集合として選択する。
【００７４】
図６の説明に戻って、判定部２３４は、新規データである周辺情報を取得し、指定経路に応じた選択分類器および第２特徴ベクトル集合を用いて、取得した周辺情報を判定した判定結果を出力する。まず、判定部２３４は、ユーザからの指示等に基づいて、指定経路を取得する。判定部２３４は、注目ノードｎを指定経路の始点に設定する。判定部２３４は、経路マップ記憶部２２１を参照し、注目ノードｎを端点とする単路群Ｐｎを取得する。判定部２３４は、選択分類器記憶部２２５を参照し、単路群Ｐｎに対応する選択分類器を取得する。また、判定部２３４は、選択特徴ベクトル記憶部２２６を参照し、単路群Ｐｎに対応する選択特徴ベクトルである第２特徴ベクトル集合を取得する。
【００７５】
判定部２３４は、例えば、図示しない撮像装置から、経路判定対象の周辺情報の入力が開始されると、入力された周辺情報を取得する。判定部２３４は、周辺情報に対応する特徴ベクトルと、選択分類器および第２特徴ベクトル集合とに基づいて、現在の単路を判定する。つまり、判定部２３４は、選択した特定の分類器群と、選択した第２特徴ベクトル集合とに基づいて、現在の単路を判定する。判定部２３４は、判定結果を表示部１１１に出力して表示したり、記憶部２２０に出力して記憶したりする。すなわち、判定部２３４は、現在の周辺情報からその特徴ベクトルを取り出して、推定される単路の周辺情報（ランドマーク）の特徴ベクトルと比較し、一致または高い類似性があれば、その単路上に居ると判定する。
【００７６】
図１６は、経路判定の一例を示す図である。図１６の例では、情報処理装置２００を自動車５０に搭載して経路判定を行う場合を表す。自動車５０は、ある指定経路の始点ノードを出発すると、情報処理装置２００は、図示しない撮像装置を用いて周辺情報の取得を開始する。情報処理装置２００は、指定経路に応じた選択分類器および第２特徴ベクトル集合に基づいて、現在の単路の判定を開始する。情報処理装置２００は、自動車５０が看板５１に近づくと、看板５１を撮像した周辺情報５１ａを取得する。情報処理装置２００は、選択分類器および第２特徴ベクトル集合に対応する特徴空間において、周辺情報５１ａに対応する特徴ベクトル５１ｂをプロットする。情報処理装置２００は、特徴ベクトル５１ｂが第２特徴ベクトル集合［ｐ１］に最も近いことから、現在の単路ｐ１を判定結果５３として出力する。これにより、情報処理装置２００は、現在の経路を判定することができる。
【００７７】
次に、実施例２の情報処理装置２００の動作について説明する。まず、単路特徴ベクトルの生成処理について説明する。図１７は、実施例２の単路特徴ベクトルの生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００７８】
取得部２３１は、経路マップ記憶部２２１から各単路の情報を取得する（ステップＳ２１）。取得部２３１は、周辺情報記憶部２２２から各単路での周辺情報を取得する（ステップＳ２２）。
【００７９】
取得部２３１は、分類器記憶部２２３から既存分類器を取得し（ステップＳ２３）、各単路の周辺情報を既存分類器に適用する（ステップＳ２４）。取得部２３１は、各単路での周辺情報に対する既存分類器の出力を単路特徴ベクトル記憶部２２４に記憶する（ステップＳ２５）。これにより、情報処理装置２００は、各単路の周辺情報に対応する各既存分類器の出力確率を生成できる。
【００８０】
続いて、既存分類器選択処理について説明する。図１８は、実施例２の既存分類器選択処理の一例を示すフローチャートである。
【００８１】
既存分類器選択処理では、既存分類器群Ｃと、既存分類器ｃと、注目するノードｎと、代表点間の最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍとを用いて説明する。なお、最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍは、最小距離に対応する。
【００８２】
第１選択部２３２は、既存分類器群Ｃを全既存分類器群Ｃ＊とする。また、第１選択部２３２は、ノードｎにおける利用する既存分類器群を、既存分類器群Ｃ［ｎ］とする（ステップＳ３１）。
【００８３】
第１選択部２３２は、既に全てのノードが選択済みであるか否かを判定する（ステップＳ３２）。第１選択部２３２は、既に全てのノードが選択済みであると判定した場合には（ステップＳ３２：肯定）、ステップＳ４２に進む。第１選択部２３２は、既に全てのノードが選択済みでないと判定した場合には（ステップＳ３２：否定）、注目するノードｎを選択する（ステップＳ３３）。
【００８４】
第１選択部２３２は、ノードｎを端点とする各単路について、単路上の各周辺情報（画像等）に対応する特徴点と、同一分類点集合の重心である代表点（重心ベクトル）とを求める（ステップＳ３４）。
【００８５】
第１選択部２３２は、代表点間の最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍを求める（ステップＳ３５）。なお、類似度は、コサイン相関値を用いてもよい。
【００８６】
第１選択部２３２は、既存分類器群Ｃから選択していない既存分類器ｃがあるか否かを判定する（ステップＳ３６）。第１選択部２３２は、選択していない既存分類器ｃがないと判定した場合には（ステップＳ３６：否定）、ステップＳ３９に進む。第１選択部２３２は、選択していない既存分類器ｃがあると判定した場合には（ステップＳ３６：肯定）、既存分類器群Ｃから既存分類器ｃを１つ選択する（ステップＳ３７）。
【００８７】
第１選択部２３２は、既存分類器群Ｃから選択した既存分類器ｃを除去した既存分類器群Ｃ−｛ｃ｝について、同一分類点集合の代表点を求める。第１選択部２３２は、求めた代表点間の最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ’を求める（ステップＳ３８）。つまり、第１選択部２３２は、既存分類器群Ｃ−｛ｃ｝に対応する、代表点間の最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ’を求める。
【００８８】
第１選択部２３２は、最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ’が最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍより小さいか否かを判定する（ステップＳ３９）。すなわち、第１選択部２３２は、既存分類器群Ｃ−｛ｃ｝における最小距離が、既存分類器群Ｃにおける最小距離よりも大きくなるか否かを判定する。第１選択部２３２は、最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ’が最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍより小さいと判定した場合には（ステップＳ３９：肯定）、既存分類器群Ｃ−｛ｃ｝で既存分類器群Ｃを置き換えて（ステップＳ４０）、ステップＳ３６に戻る。
【００８９】
第１選択部２３２は、最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ’が最小類似度ｍｉｎ＿ｓｉｍ以上であると判定した場合には（ステップＳ３９：否定）、現在の既存分類器群Ｃを既存分類器群Ｃ［ｎ］に設定し（ステップＳ４１）、ステップＳ３２に戻る。
【００９０】
ステップＳ３２において肯定の場合、第１選択部２３２は、各ノードにおいて利用する既存分類器群Ｃ［ｎ］を、各ノードにおける選択分類器として選択分類器記憶部２２５に記憶し（ステップＳ４２）、既存分類器選択処理を終了する。これにより、情報処理装置２００は、経路マップの各ノードｎを始点とする単路集合に対応する既存分類器を、それぞれ選択できる。
【００９１】
次に、周辺情報選択処理について説明する。図１９は、実施例２の周辺情報選択処理の一例を示すフローチャートである。
【００９２】
第２選択部２３３は、指定経路Ｐを取得する（ステップＳ５１）。第２選択部２３３は、指定経路Ｐの始点ノードを注目ノードｎに設定する（ステップＳ５２）。第２選択部２３３は、注目ノードｎを端点ノードとする単路集合を、注目単路集合｛ｐ｝に設定する（ステップＳ５３）。第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せるか否かを判定する（ステップＳ５４）。第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せないと判定した場合には（ステップＳ５４：否定）、ステップＳ５８に進む。
【００９３】
第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せると判定した場合には（ステップＳ５４：肯定）、新たな単路を取り出して注目単路ｐに設定する（ステップＳ５５）。第２選択部２３３は、注目単路ｐ上で得られた周辺情報に対応する特徴ベクトル群のうち、注目ノードｎに対応する選択分類器の出力に限定した特徴ベクトル群を、一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］とする（ステップＳ５６）。なお、一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］は、第１特徴ベクトル集合に対応する。第２選択部２３３は、一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］の重心ベクトルｃｖ［ｐ］を求め（ステップＳ５７）、ステップＳ５４に戻る。
【００９４】
ステップＳ５４において否定の場合、第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝に含まれる全単路の重心ベクトル間の距離を求める（ステップＳ５８）。第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せるか否かを判定する（ステップＳ５９）。第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せないと判定した場合には（ステップＳ５９：否定）、現在の一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］を、当該注目ノードｎにおいて利用する一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］とし（ステップＳ６３）、ステップＳ６４に進む。
【００９５】
第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝から新たな単路を取り出せると判定した場合には（ステップＳ５９：肯定）、新たな単路を取り出して注目単路ｐに設定する（ステップＳ６０）。第２選択部２３３は、注目単路集合｛ｐ｝に含まれる単路の一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］のうち、注目単路ｐが属さない一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ’］の重心ベクトルｃｖ［ｐ’］との距離が、重心ベクトルｃｖ［ｐ］と重心ベクトルｃｖ［ｐ’］との間の距離よりも小さい特徴ベクトルがあるか否かを判定する（ステップＳ６１）。
【００９６】
第２選択部２３３は、重心ベクトルｃｖ［ｐ］と重心ベクトルｃｖ［ｐ’］との間の距離よりも小さい特徴ベクトルがあると判定した場合には（ステップＳ６１：肯定）、重心ベクトルｃｖ［ｐ］と重心ベクトルｃｖ［ｐ’］との間の距離よりも小さい特徴ベクトルを一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］から除去し（ステップＳ６２）、ステップＳ５９に戻る。
【００９７】
第２選択部２３３は、重心ベクトルｃｖ［ｐ］と重心ベクトルｃｖ［ｐ’］との間の距離よりも小さい特徴ベクトルがないと判定した場合には（ステップＳ６１：否定）、一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］から特徴ベクトルを除去せずにステップＳ５９に戻る。
【００９８】
ステップＳ６３に続いて、第２選択部２３３は、注目ノードｎが指定経路の終点ノードであるか否かを判定する（ステップＳ６４）。第２選択部２３３は、注目ノードｎが指定経路の終点ノードでないと判定した場合には（ステップＳ６４：否定）、指定経路Ｐ上で注目ノードｎの次に現れるノードを注目ノードｎに設定し（ステップＳ６５）、ステップＳ５３に戻る。
【００９９】
第２選択部２３３は、注目ノードｎが指定経路の終点ノードであると判定した場合には（ステップＳ６４：肯定）、各ノードにおいて利用する一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］を、各ノードにおける選択特徴ベクトルとして選択特徴ベクトル記憶部２２６に記憶し（ステップＳ６６）、周辺情報選択処理を終了する。なお、現在の一時特徴ベクトル集合Ｖ［ｐ］は、第２特徴ベクトル集合に対応する。これにより、情報処理装置２００は、経路マップの各ノードｎを始点（端点）とする単路集合に対応する特徴ベクトル集合（選択特徴ベクトル）を、それぞれ選択できる。
【０１００】
続いて、経路判定処理について説明する。図２０は、実施例２の経路判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０１】
判定部２３４は、指定経路を取得する（ステップＳ７１）。判定部２３４は、注目ノードｎを指定経路の始点に設定する（ステップＳ７２）。判定部２３４は、経路マップ記憶部２２１を参照し、注目ノードｎを端点とする単路群Ｐｎを取得する（ステップＳ７３）。判定部２３４は、選択分類器記憶部２２５を参照し、単路群Ｐｎに対応する選択分類器を取得する（ステップＳ７４）。また、判定部２３４は、選択特徴ベクトル記憶部２２６を参照し、単路群Ｐｎに対応する選択特徴ベクトル（第２特徴ベクトル集合）を取得する（ステップＳ７５）。
【０１０２】
判定部２３４は、経路判定対象の周辺情報の入力が開始されると、入力される周辺情報を取得する（ステップＳ７６）。判定部２３４は、単路群Ｐｎに対応する選択分類器を用いて、周辺情報に対応する特徴ベクトルを生成する（ステップＳ７７）。なお、ここで生成される特徴ベクトルは、正単路および隣接誤単路に対応する特徴ベクトルを含む。判定部２３４は、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが正単路上にあるか否かを判定する（ステップＳ７８）。判定部２３４は、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが正単路上にあると判定した場合には（ステップＳ７８：肯定）、ユーザに対して指定経路上であると提示し（ステップＳ７９）、ステップＳ７６に戻る。
【０１０３】
判定部２３４は、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが正単路上にないと判定した場合には（ステップＳ７８：否定）、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが隣接誤単路上にあるか否かを判定する（ステップＳ８０）。判定部２３４は、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが隣接誤単路上にあると判定した場合には（ステップＳ８０：肯定）、ユーザに対して指定経路上でないと提示し（ステップＳ８１）、ステップＳ７６に戻る。
【０１０４】
判定部２３４は、選択特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルが隣接誤単路上にないと判定した場合には（ステップＳ８０：否定）、ユーザに対して指定経路上であるか否かを提示せずに、ステップＳ７６に戻る。なお、判定部２３４は、単路群Ｐｎの終点ノードに到達すると、当該終点ノードを注目ノードｎに設定し、ステップＳ７２〜Ｓ８１の処理を繰り返すことで、経路マップ上の始点ノードから終点ノードまで経路判定を行う。これにより、情報処理装置２００は、現在の経路を判定することができる。
【０１０５】
このように、情報処理装置２００は、ベクトルを特徴点として配置した特徴空間における、同一の分類ラベルを持つ特徴点の集合である同一分類点集合における特徴点の重心を各代表点として、それぞれの代表点間の最小距離を求める。また、情報処理装置２００は、特徴点に対応する分類器を第一および第二の分類器群から除いた場合に、最小距離が大きくなるか否かを判定する。情報処理装置２００は、判定の結果、最小距離が大きくなる場合は、特徴点に対応する分類器を除いた分類器群を、特定の分類器群として選択する。また、情報処理装置２００は、判定の結果、最小距離が大きくならない場合は、特徴点に対応する分類器を除かない分類器群を、特定の分類器群として選択する。その結果、情報処理装置２００は、単路集合に対応する既存分類器を選択できる。
【０１０６】
また、情報処理装置２００は、指定経路を特徴付ける周辺情報に基づいて、指定経路の始点ノードを含む単路集合に応じた、周辺情報に対応する特徴ベクトル群を取得する。また、情報処理装置２００は、取得した特徴ベクトル群を特徴点として配置した特徴空間における、同一の単路ごとの特徴点の集合である第１特徴ベクトル集合の重心ベクトルをそれぞれ求める。また、情報処理装置２００は、単路集合に含まれる全単路の重心ベクトル間の距離を求める。また、情報処理装置２００は、特徴ベクトル群に含まれる特徴ベクトルのうち、自身が属さない第１特徴ベクトル集合の重心ベクトルとの距離が、重心ベクトル間の距離よりも小さい特徴ベクトルを特徴ベクトル群から除いた後の第２特徴ベクトル集合を選択する。また、情報処理装置２００は、選択した特定の分類器群と、選択した第２特徴ベクトル集合とに基づいて、現在の単路を判定する。その結果、情報処理装置２００は、単路集合に対応する選択特徴ベクトルを選択できるとともに、既存分類器（特定の分類器群）および選択特徴ベクトル（第２特徴ベクトル集合）を用いて現在の経路を判定することができる。
【０１０７】
なお、上記各実施例では、ニューラルネットワークとして、ＲＮＮを一例として挙げたが、これに限定されない。例えば、ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）など様々なニューラルネットワークを用いることができる。また、ニューラルネットワークは、例えば入力層、中間層（隠れ層）、出力層から構成される多段構成であり、各層は複数のノードがエッジで結ばれる構造を有する。各層は、「活性化関数」と呼ばれる関数を持ち、エッジは「重み」を持ち、各ノードの値は、前の層のノードの値、接続エッジの重みの値、層が持つ活性化関数から計算される。なお、計算方法については、公知の様々な手法を採用できる。また、機械学習としては、ニューラルネットワーク以外にも、ＳＶＭ（support  vector  machine）等の各種手法を用いてもよい。
【０１０８】
また、図示した各部の各構成要素は、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。すなわち、各部の分散・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できる。例えば、取得部１３１と選択部１３２とを統合してもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。
【０１０９】
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【０１１０】
ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２１は、分類器選択プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１１１】
図２１に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、データ入力を受け付ける入力装置３０２と、モニタ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置３０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置３０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。また、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【０１１２】
ハードディスク装置３０８には、図１に示した取得部１３１、選択部１３２および分類部１３３の各処理部と同様の機能を有する分類器選択プログラムが記憶される。または、ハードディスク装置３０８には、図６に示した取得部２３１、第１選択部２３２、第２選択部２３３および判定部２３４の各処理部と同様の機能を有する分類器選択プログラムが記憶される。
【０１１３】
また、ハードディスク装置３０８には、図１に示した正解データ記憶部１２１、分類器記憶部１２２、ベクトル記憶部１２３、選択分類器記憶部１２４、および、分類器選択プログラムを実現するための各種データが記憶される。または、ハードディスク装置３０８には、図６に示した経路マップ記憶部２２１、周辺情報記憶部２２２、分類器記憶部２２３、単路特徴ベクトル記憶部２２４、選択分類器記憶部２２５、選択特徴ベクトル記憶部２２６、および、分類器選択プログラムを実現するための各種データが記憶される。
【０１１４】
入力装置３０２は、例えば、コンピュータ３００の管理者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ３０３は、例えば、コンピュータ３００の管理者に対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置３０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置３０６は、例えば、図１または図６に示した通信部１１０と同様の機能を有し図示しないネットワークと接続され、他の情報処理装置と各種情報をやりとりする。
【０１１５】
ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ３０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図１に示した取得部１３１、選択部１３２および分類部１３３として機能させることができる。または、これらのプログラムは、コンピュータ３００を図６に示した取得部２３１、第１選択部２３２、第２選択部２３３および判定部２３４として機能させることができる。
【０１１６】
なお、上記の分類器選択プログラムは、必ずしもハードディスク装置３０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ３００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ３００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの分類器選択プログラムを記憶させておき、コンピュータ３００がこれらから分類器選択プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
１００，２００  情報処理装置
１１０  通信部
１１１  表示部
１１２  操作部
１２０，２２０  記憶部
１２１  正解データ記憶部
１２２，２２３  分類器記憶部
１２３  ベクトル記憶部
１２４，２２５  選択分類器記憶部
１３０，２３０  制御部
１３１，２３１  取得部
１３２  選択部
１３３  分類部
２２１  経路マップ記憶部
２２２  周辺情報記憶部
２２４  単路特徴ベクトル記憶部
２２６  選択特徴ベクトル記憶部
２３２  第１選択部
２３３  第２選択部
２３４  判定部
【図１】
2019191711.tif 000003
【図２】
2019191711.tif 000004
【図３】
2019191711.tif 000005
【図４】
2019191711.tif 000006
【図５】
2019191711.tif 000007
【図６】
2019191711.tif 000008
【図７】
2019191711.tif 000009
【図８】
2019191711.tif 000010
【図９】
2019191711.tif 000011
【図１０】
2019191711.tif 000012
【図１１】
2019191711.tif 000013
【図１２】
2019191711.tif 000014
【図１３】
2019191711.tif 000015
【図１４】
2019191711.tif 000016
【図１５】
2019191711.tif 000017
【図１６】
2019191711.tif 000018
【図１７】
2019191711.tif 000019
【図１８】
2019191711.tif 000020
【図１９】
2019191711.tif 000021
【図２０】
2019191711.tif 000022
【図２１】
2019191711.tif 000023