(57)【要約】【課題】データ数が増大する場合においても高速に類似度を算出する類似度算出装置等を提供する。【解決手段】  類似度算出装置１０１は、所定の特徴量算出手順に従い、データを特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出部１０２と、教師データに含まれるデータについて特徴量算出部１０２が算出する特徴量である第１特徴量と、対象データについて特徴量算出部１０２が算出する特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出する範囲評価部１０３と、重なり度に応じて、教師データから特定のデータを選び出す選択部１０４と、特定のデータと対象データとの類似度を算出する類似度算出部１０５とを有する。【選択図】      図１
2015029696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の特徴量算出手順に従い、データを特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出部と、
教師データに含まれるデータについて前記特徴量算出部が算出する前記特徴量である第１特徴量と、対象データについて前記特徴量算出部が算出する前記特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、前記特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出する範囲評価部と、
前記重なり度に応じて、前記教師データから特定のデータを選び出す選択部と、
前記特定のデータと、前記対象データとの類似度を算出する類似度算出部と
を備える類似度算出装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、第１の値に応じて第２の値が決まる場合に、前記第２の値からなる領域を第１間隔に従って複数の第１区間に分割するとともに、前記第２の値の極大値を算出し、前記第１区間について、算出した極大値が出現する頻度を計測し、前記頻度が低い前記極大値を与える前記第１の値を、前記特徴量として算出する前記所定の特徴量算出手順によって、前記特徴量を算出する
請求項１に記載の類似度算出装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、第１の値に応じて第２の値が決まる場合に、前記第１の値からなる領域を第２間隔に従って複数の第２区間に分割し、所定の代表値算出手順に従い、前記第２区間を代表する代表値を算出し、算出した前記代表値からなる領域を第３間隔に従って複数の第３区間に分割し、前記第３区間において、前記代表値が出現する頻度を計測し、計測した前記頻度が少ない前記代表値を与える前記第２区間における前記第１の値を、前記特徴量として算出する前記所定の特徴量算出手順によって、前記特徴量を算出する
請求項１に記載の類似度算出装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、第１の値に応じて第２の値が決まる関数において、前記第１の値からなる領域を第２間隔に従って複数の第２区間に分割し、前記第２区間における前記関数をフーリエ変換し、変換後に得られる振幅が大きな値に対応する周波数を、第４間隔に基づいて区分し、区分した第４区間における頻度を計測し、少ない前記頻度を与える前記第２区間における前記第１の値を前記特徴量として算出する前記所定の特徴量算出手順によって、前記特徴量を算出する
請求項１に記載の類似度算出装置。
【請求項５】
前記範囲評価部は、前記第１特徴量と、前記第２特徴量との間における離散の度合いに応じて前記重なり度を算出する前記所定の度数算出手順によって、前記重なり度を算出する
請求項２乃至請求項４のいずれかに記載の類似度算出装置。
【請求項６】
前記特定のデータにおけるデータ数に応じて、前記第２間隔を算出する変更部を更に備え、
前記所定の特徴量算出手順は、前記変更部が算出する前記第２間隔に基づき、前記特徴量を算出する手順である
請求項３乃至請求項５のいずれかに記載の類似度算出装置。
【請求項７】
前記教師データは、それぞれ、動作の種類に関連付けされており、
請求項１乃至請求項６に記載の類似度算出装置と、
最も大きな前記類似度を有するデータに関連付けされた前記動作の種類を算出する判定部と
を備える情報処理装置。
【請求項８】
前記判定部が算出する前記動作の種類が正しくない場合に、前記対象データと正しい動作の種類とを関連付けて、前記教師データに追加する管理部
を更に備える請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置を用いて、教師データに含まれるデータについて所定の特徴量算出手順に従い算出された特徴量である第１特徴量と、対象データについて前記所定の特徴量算出手順に従い算出された前記特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、前記特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出し、前記重なり度に応じて、前記教師データから特定のデータを選び、前記特定のデータと、前記対象データとの類似度を算出する類似度算出方法。
【請求項１０】
所定の特徴量算出手順に従い、データを特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出機能と、
教師データに含まれるデータについて前記特徴量算出機能が算出する前記特徴量である第１特徴量と、対象データについて前記特徴量算出機能が算出する前記特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、前記特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出する範囲評価機能と、
前記重なり度に応じて、前記教師データから特定のデータを選び出す選択機能と、
前記特定のデータと、前記対象データとの類似度を算出する類似度算出機能と
をコンピュータに実現させる類似度算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ間の類似度を算出する類似度算出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォンや携帯端末等の情報処理装置は、ユーザの動作等に関する加速度を計測する加速度センサを有する。加速度センサが計測する加速度に基づいて、ユーザの動作を推定する技術は、ゲーム、ジェスチャ、または、動作等に応じて、機器を操作する分野等に応用されている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、加速度センサを用いてユーザの動作を推定する技術を開示する。特許文献１が開示する方式においては、２つの加速度センサが計測する加速度に基づき、動作に関する類似性を算出する。まず、ユーザは、加速度センサを有する装置を手に持って動かす。次に、該加速度センサは、ユーザの動作に関する加速度を計測する。さらに、該装置は、加速度センサが計測する加速度に関するデータ（以下、「加速度データ」と表す）に基づき、該ユーザの動作を推定する。
【０００４】
特許文献１が開示する技術は、あらかじめ、推定対象である複数の動作（以下、推定対象動作）について、ユーザがそれぞれの動作を行う場合に計測される加速度データと、該動作の種類とが関連付けされたデータ（以降、「教師データ」と表す）に基づき、ユーザが行う動作の種類を推定する。
【０００５】
まず、加速度センサは、ユーザの動作に関する加速度を計測する。次に、特許文献１が開示する技術は、該加速度データと、教師データとの間において、類似度を算出する。その結果、該技術は、該加速度データと最も高い類似度を有する教師データに関連付けされた動作を、ユーザの動作として推定する。
【０００６】
例えば、教師データは、「腕を振る」場合及び「腕を回す」場合等に計測される加速度データを含む。該技術は、加速度センサがユーザの動作を計測することにより、加速度データを取得する。そして、該技術は、特許文献１が開示する方式に基づき、計測される加速度データと、教師データにおける各加速度データと比較する。例えば、加速度センサが計測する加速度データが、「腕を回す」場合に計測される加速度データよりも、「腕を振る」場合に計測される加速度データに類似する場合に、該技術は、ユーザの動作が「腕を振る」動作であると推定する。
【０００７】
例えば、特許文献２が開示する人体動作判別装置は、加速度に基づき、ユーザの動作を推定する装置である。該人体動作判別装置は、加速度センサが計測する加速度データと、あらかじめユーザの動作の種類に関連付けされた加速度データとを比較する。該人体動作判別装置は、上記の２つの加速度データ間における差が少ない加速度データに関連付けされたユーザの動作を参照することにより、ユーザが行う動作の種類を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−１８７２８２号公報
【特許文献２】特開２０００−２１３９６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献２が開示する人体動作判別装置は、推定対象動作ごとに、加速度データを取得し、取得した加速度データをまとめることにより教師データを作成する。したがって、推定対象動作の種類が増えるにつれ、教師データの数は増大する。この結果、特許文献２に開示する人体動作判別装置を用いる場合には、加速度センサが計測する加速度データと、教師データにおける加速度データとを比較する回数が増えるため、動作の種類を推定する時間は長くなる。
【００１０】
そこで、本発明の主たる目的は、例えば、推定対象である動作等に関するデータ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出可能な類似度算出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前述の目的を達成するために、本発明に係る類似度算出装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。
【００１２】
すなわち、本発明に係る類似度算出装置は、
所定の特徴量算出手順に従い、データを特徴付ける特徴量を算出する特徴量算出部と、
教師データに含まれるデータについて前記特徴量算出部が算出する前記特徴量である第１特徴量と、対象データについて前記特徴量算出部が算出する前記特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、前記特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出する範囲評価部と、
前記重なり度に応じて、前記教師データから特定のデータを選び出す選択部と、
前記特定のデータと、前記対象データとの類似度を算出する類似度算出部と
を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の他の見地として、本発明に係る類似度算出方法は、
情報処理装置を用いて、教師データに含まれるデータについて所定の特徴量算出手順に従い算出された特徴量である第１特徴量と、対象データについて前記所定の特徴量算出手順に従い算出された前記特徴量である第２特徴量とに基づいて、所定の度数算出手順に従い、前記特徴量に関する類似度を表す重なり度を算出し、前記重なり度に応じて、前記教師データから特定のデータを選び、前記特定のデータと、前記対象データとの類似度を算出する
ことを特徴とする。
【００１４】
さらに、同目的は、係る類似度算出プログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る類似度算出装置等によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る類似度算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る類似度算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】所定の特徴量算出手順の一例を表す図である。
【図４】第１の実施形態に係る加速度センサが計測する加速度の一例を表す図である。
【図５】第１の実施形態に係る特徴量算出部が検出する極大値の一例を表す図である。
【図６】第２の値に関する領域を第１間隔にて区分する一例を表す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係る特徴量算出部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第２間隔にて、時刻を分割する一例を表す図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態に係る類似度算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態に係る特徴量算出部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第４の実施形態に係る類似度算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１３】第４の実施形態に係る類似度算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第４の実施形態に係る変更部が再帰的に第２間隔を変更する処理の一例を概念的に表す図である。
【図１５】教師データの構成例をテーブル状に表す説明図である
【図１６】本発明の第５の実施形態に係る情報処理装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１７】第５の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の各実施形態に係る類似度算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を、概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態に係る類似度算出装置１０１が有する構成と、類似度算出装置１０１が行う処理とについて、図１及び図２を参照しながら詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る類似度算出装置１０１が有する構成を示すブロック図である。図２は、第１の実施形態に係る類似度算出装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００１９】
第１の実施形態に係る類似度算出装置１０１は、特徴量算出部１０２と、範囲評価部１０３と、選択部１０４と、類似度算出部１０５とを有する。
【００２０】
例えば、スマートフォン等の情報処理装置が、ユーザの動作を表す加速度を計測する加速度センサと、本実施形態に係る類似度算出装置１０１とを有する例を用いながら、類似度算出装置１０１における処理の流れについて説明する。
【００２１】
まず、例えば、ユーザは、あらかじめ、スマートフォン等の情報処理装置を手に持ちながら、推定対象である複数の動作を行う。それとともに、加速度センサは、該ユーザの動作に関する加速度（例えば、図４）を計測する。図４は、加速度センサが計測する加速度の一例を表す図である。
【００２２】
図４において、横軸は、矢印の方向に時刻（本実施形態においては時刻に限定されないため、以降、「第１の値」とも表す）が進むことを表す。また、縦軸は、矢印の方向に加速度（本実施形態においては加速度に限定されないため、以降、「第２の値」とも表す）が大きくなることを表す。
【００２３】
教師データは、例えば、計測された加速度（以降、「加速度データ」と表す。また、本実施形態においては加速度に限定されないため、以降、「対象データ」とも表す。）と、該動作の種類とを関連付ける。教師データにおける加速度データは、所定の特徴量算出手順に従い算出された特徴量に関連付けされている。また、教師データは、さらに、動作した人物の年齢及び性別などに関する情報を、加速度データに関連付けて有していてもよい。本実施形態に係る類似度算出装置１０１は、上述した特徴量等に基づいて、類似度を算出する。
【００２４】
所定の特徴量算出手順は、例えば、図３に示す手順である。図３は、所定の特徴量算出手順の一例を表す図である。すなわち、特徴量算出部１０２は、所定の特徴量算出手順に従い、データに関する特徴量を算出する。
【００２５】
まず、特徴量算出部１０２は、加速度データにおける第２の値（図４に示す例では、加速度）に関する極大値を探す（ステップＳ３０１）。例えば、図４に示す加速度データである場合、特徴量算出部１０２は、図５（図中における丸印）に示す加速度の極大値（例えば、加速度が極大となる時刻を、それぞれ、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５とする）を探す。図５は、特徴量算出部１０２が検出する極大値の一例を表す図である。例えば、特徴量算出部１０２は、加速度データの傾きを算出し、算出した傾きに応じて極大値を探す。
【００２６】
次に、特徴量算出部１０２は、第２の値からなる領域（図４に示す例において、加速度データ）を第１間隔にて分割し（図６）、分割された各区間において、極大値に関する頻度を算出する。図６は、第２の値に関する領域を第１間隔にて区分する一例を表す図である。図６において、例えば、第２の値からなる領域は、第１間隔により、第１区間乃至第４区間を有する４つの区間に区切られている。
【００２７】
第１間隔は、あらかじめ決められていてもよいし、例えば、第２の値の最大値と最小値とに基づいて算出してもよい。また、第１間隔は、必ずしも、各区間が同じ幅を有する必要はない。
【００２８】
次に、特徴量算出部１０２は、各区間において極大値が出現する頻度を算出する（ステップＳ３０２）。図６に示す例の場合、第１区間、第２区間及び第３区間は、それぞれ、１つ（時刻ｔ３における極大値）、１つ（時刻ｔ１における極大値）、３つ（時刻ｔ２、ｔ４及びｔ５における極大値）の極大値を含む。
【００２９】
次に、特徴量算出部１０２は、図６の例において、頻度が低い（ただし、１以上）極大値を与える第１の値（図６に示す例では、時刻）を、特徴量として算出する（ステップＳ３０３）。例えば、図６に示す例では、第１区間及び第２区間が、第３区間における極大値数よりも少ないため、特徴量算出部１０２は、時刻ｔ１及び時刻ｔ３を特徴量として算出する。
【００３０】
所定の特徴量算出手順には、例えば、以下の各実施形態にて示す手順（または、「方法」とも表現する）が存在する。所定の特徴量算出手順は、データに基づき算出される値、符号等であれば良く、上述した手順に限定されない。
【００３１】
また、上述した例においては、特徴量算出部１０２は、極大値が出現する時刻を特徴量として算出したが、一定の幅を持つ時間（すなわち、区間における開始時刻と終了時刻との間）であっても、区間における中心の時刻であってもよい。すなわち、特徴量は、上述した例における値に限定されない。
【００３２】
まず、特徴量算出部１０２は、例えば、加速度センサが計測する加速度データを受信し、所定の特徴量算出手順に従い、受信した加速度データの特徴を表す特徴量（以降では、「第２特徴量」と表す。）を算出する（ステップＳ２０１）。
【００３３】
次に、範囲評価部１０３は、教師データが有する各データに関する特徴量（以降では、「第１特徴量」と表す。）と、第２特徴量とに基づき、所定の度数算出手順に従い、該２つの特徴量に関する類似度である重なり度を算出する（ステップＳ２０２）。
【００３４】
所定の度数算出手順としては、例えば、式１に示すように、第１特徴量と第２特徴量との離散の度合いに応じて、重なり度を算出する方法がある。例えば、第１特徴量を時刻が早い方から順にｔｔ１，ｔｔ２…ｔｔｎとし、第２特徴量を、ｔｕ１，ｔｕ２…ｔｕｎとする場合、範囲評価部１０３は、式１に従い重なり度Ｐを算出する。
【００３５】
Ｐ＝１÷（｜ｔｔｋ−ｔｕｋ｜のｋに関する総和）・・・（式１）、
（ただし、｜ｘ｜はｘの絶対値を表す）。
【００３６】
所定の度数算出手順は、第１特徴量と、第２特徴量との類似度を算出すればよく、上述した例に限定されない。
【００３７】
次に、選択部１０４は、範囲評価部１０３が所定の度数算出手順に従い算出する重なり度に応じて、教師データから特定のデータを選び出す（ステップＳ２０３）。例えば、選択部１０４は、教師データから、第２特徴量との重なり度が大きな第１特徴量が表す１つ以上のデータを、特定のデータとして選び出す。
【００３８】
次に、類似度算出部１０５は、選択部１０４が選び出す特定のデータと、加速度データとの間における類似度を算出する（ステップＳ２０４）。例えば、類似度算出部１０５は、特許文献１が開示する方法等に従い、加速度データと、特定のデータとの間における類似度を算出する。
【００３９】
本実施形態は、教師データから、加速度データを特徴付ける第２特徴量との重なり度が大きな特定のデータを選び出し、選び出した特定のデータに関して加速度データとの類似度を算出する。すなわち、本実施形態によれば、加速度データと比較する教師データの数を削減することができる。従って、第１の実施形態に係る類似度算出装置によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【００４０】
一方、例えば、特許文献２が開示する人体動作判別装置においては、推定対象である動作の種類が増えるにつれ、教師データの数は増大する。この結果、該人体動作判別装置は、教師データの数が増大するにつれ、加速度データと比較するデータ数が増大する。したがって、該人体動作判別装置は、加速度データと比較するデータが増大する場合に、高速に類似度を算出することが難しくなる。
【００４１】
尚、上述した説明において、スマートフォンが加速度を計測する加速度センサを有する場合を例としたが、本実施形態は上述した例に限定されない。例えば、本実施形態は、心電図における波形から病状を判定する場合、音声などを表す波形から意味を解析する場合、または、装置における温度変化などから該装置が故障するか否かを推定する場合等、様々な状況に適用することができる。すなわち、本実施形態は、上述した例に限定されない。
【００４２】
また、上述した例において、情報処理装置が加速度を計測する加速度センサと、計測した加速度に基づいて動作を推定する機能を有するとしたが、必ずしも、一つの情報処理装置が上記２つの機能を有する必要はない。すなわち、一つの情報処理装置にて、加速度を計測し、別の情報処理装置にて、計測した加速度に関する動作を推定する等してもよい。すなわち、本実施形態は、上述した例に限定されない。
【００４３】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００４４】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００４５】
図７と図８とを参照しながら、第２の実施形態に係る類似度算出装置７０１が有する構成と、類似度算出装置７０１が行う処理とについて説明する。図７は、本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置７０１が有する構成を示すブロック図である。図８は、第２の実施形態に係る特徴量算出部７０２における処理の流れを示すフローチャートである。
【００４６】
類似度算出装置７０１は、特徴量算出部７０２と、範囲評価部１０３と、選択部１０４と、類似度算出部１０５とを有する。
【００４７】
特徴量算出部７０２は、所定の特徴量算出手順に従い、受信するデータに関する特徴量を算出する（ステップＳ８０１乃至ステップＳ８０４）。
【００４８】
例えば、特徴量算出部７０２は、第２間隔に応じて、第１の値からなる領域を１つ以上の区間に分割する（ステップＳ８０１）。例えば、図９に示す例のように、第１の値が時刻を表す場合に、特徴量算出部７０２は、第２間隔にて、時刻を分割する（分割により作成された区間を「時間窓」と表す）。図９は、第２間隔にて、時刻を分割する一例を表す図である。図９に示す例において、時刻は、第１乃至第４時間窓に区分けされる。
【００４９】
次に、特徴量算出部７０２は、所定の代表値算出手順に従い、分割された区間を代表する第２の値を代表値として算出する（ステップＳ８０２）。例えば、所定の代表値算出手順として、各時間窓において、第２の値の最大値、最小値、平均値、または、分散値等の値を算出する方法がある。代表値を算出する手法には様々な手法が既に存在するため、ここでは、該手法に関する説明を省略する。
【００５０】
次に、特徴量算出部７０２は、第３間隔にて、第２の値（図９に示す例では、加速度）からなる領域を１つ以上の区間に分割し、分割した各区間において、算出した代表値に関する頻度を算出する（ステップＳ８０３）。
【００５１】
例えば、第３間隔は、あらかじめ決められていてもよいし、例えば、第２の値の最大値と最小値とに基づいて算出してもよい。また、第３間隔は、必ずしも、各区間が同じ幅を有する必要はない。
【００５２】
次に、特徴量算出部７０２は、頻度が低い（ただし、１以上）代表値を与える第１の値（図９に示す例では、時刻）を、特徴量として算出する（ステップＳ８０４）。
【００５３】
第１の実施形態においては、極大値に関する頻度を算出したが、本実施形態は、代表値に関する頻度を算出する。
【００５４】
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様の構成を含むため、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第２の実施形態に係る類似度算出装置によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【００５５】
平均値または分散値等を利用することによって代表値の種類を増やすことができる。この結果、様々な特徴を捉えることができるため、本実施形態によれば、第１の実施形態よりも、さらに高精度に類似度を算出することができる。
【００５６】
＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。
【００５７】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００５８】
図１０と図１１とを参照しながら、第３の実施形態に係る類似度算出装置９０１が有する構成と、類似度算出装置９０１が行う処理とについて説明する。図１０は、本発明の第３の実施形態に係る類似度算出装置９０１が有する構成を示すブロック図である。図１１は、第３の実施形態に係る特徴量算出部９０２における処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
類似度算出装置９０１は、特徴量算出部９０２と、範囲評価部１０３と、選択部１０４と、類似度算出部１０５とを有する。
【００６０】
特徴量算出部９０２は、所定の特徴量算出手順に従い、データに関する特徴量を算出する（ステップＳ１００１乃至ステップＳ１００５）。
【００６１】
例えば、特徴量算出部９０２は、第２間隔に応じて、第１の値からなる領域を１つ以上の区間に分割する（ステップＳ１００１）。例えば、図９に示す例のように、第１の値が時刻を表す場合に、特徴量算出部９０２は、第２間隔にて、時刻を分割する（分割により作成された区間を「時間窓」と表す）。
【００６２】
次に、特徴量算出部９０２は、作成された区間（例えば、「時間窓」）における関数（すなわち、第１の値と第２の値とを関連付ける関数）を、それぞれフーリエ変換する（ステップＳ１００２）。該関数は、フーリエ変換により、周波数と振幅とを関連付ける関数に変換される。
【００６３】
次に、特徴量算出部９０２は、作成された区間において、それぞれ、大きな振幅に関連付けされた周波数を算出する（ステップＳ１００３）。図９に示す例の場合において、特徴量算出部９０２が周波数を算出することにより、各時間窓は特定の周波数と関連付けされる。
【００６４】
次に、特徴量算出部９０２は、第４間隔にて、第２の値（この例では、周波数）からなる領域を１つ以上の区間に分割し、分割された各区間において、算出した周波数に関する頻度を算出する（ステップＳ１００４）。
【００６５】
例えば、第４間隔は、あらかじめ決められていてもよいし、例えば、第２の値の最大値と最小値とに基づいて算出してもよい。また、第４間隔は、必ずしも、各区間が同じ幅を有する必要はない。
【００６６】
次に、特徴量算出部９０２は、頻度が低い（ただし、１以上）周波数を与える第１の値（図９に示す例では、時刻）を、特徴量として算出する（ステップＳ１００５）。
【００６７】
第３の実施形態は、第１の実施形態と同様の構成を含むため、第３の実施形態は、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第３の実施形態に係る類似度算出装置によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【００６８】
また、本実施形態においては、フーリエ変換を用いて振幅が大きな周波数を算出することにより、例えば、ユーザの動作における細かなゆれを取り除くことができる。この結果、本実施形態によれば、加速度を計測する際の誤差等を軽減することができる。このため、上述した第１の実施形態と比べて、さらに高精度に類似度を算出することができる。
【００６９】
＜第４の実施形態＞
次に、上述した第２の実施形態を基本とする本発明の第４の実施形態について説明する。
【００７０】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第２の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００７１】
図１２と図１３とを参照しながら、第４の実施形態に係る類似度算出装置１１０１が有する構成と、類似度算出装置１１０１が行う処理とについて説明する。図１２は、本発明の第４の実施形態に係る類似度算出装置１１０１が有する構成を示すブロック図である。図１３は、第４の実施形態に係る類似度算出装置１１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００７２】
類似度算出装置１１０１は、特徴量算出部１０２と、範囲評価部１０３と、選択部１１０４と、類似度算出部１１０５と、変更部１１０６とを有する。
【００７３】
まず、選択部１１０４は、第１の実施形態にて説明したように、範囲評価部１０３が所定の度数算出手順に従い算出する重なり度に応じて、教師データから特定のデータを選ぶ（ステップＳ１２０１）。
【００７４】
次に、変更部１１０６は、特定のデータ数が所定の閾値よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１２０２）。変更部１１０６は、特定のデータ数が所定の閾値よりも大きいと判定する場合に（ステップＳ１２０２にてＮＯと判定）、第２間隔を狭くする（ステップＳ１２０３）。
【００７５】
所定の閾値を設定する手順には、あらかじめ、例えば、３または１０等の正の値を設定する方法や、情報処理装置が有する処理性能に応じて値を設定する等の方法がある。所定の閾値を設定する手順は、上述した例に限定されない。
【００７６】
次に、特徴量算出部１０２は、変更部１１０６が狭くした第２間隔に基づき、第２特徴量を算出する（ステップＳ１２０４）。
【００７７】
次に、範囲評価部１０３は、第１特徴量と、第２特徴量とに基づき、所定の度数算出手順に従い、該特徴量に関する類似度である重なり度を算出する（ステップＳ１２０５）。
【００７８】
変更部１１０６が、特定のデータ数が所定の閾値よりも小さいと判定する場合に（ステップＳ１２０２にてＹＥＳと判定）、ステップＳ１２０３乃至ステップＳ１２０５を実施しない。
【００７９】
尚、上述した説明において、類似度算出装置１１０１は、ステップＳ１２０１乃至ステップＳ１２０５の処理を実施するとしたが、該処理を再帰的に繰り返し実施してもよい。例えば、図１４に示すように、第２間隔が第１の値からなる領域の半分の大きさである場合に、変更部１１０６は、それぞれの区間における領域を更に半分にする処理を繰り返し実施してもよい。図１４は、変更部１１０６が再帰的に第２間隔を変更する処理の一例を概念的に表す図である。
【００８０】
尚、領域を分割する方法は、該領域を半分に２等分する必要はなく、Ｎ分割（Ｎは、３以上の整数）であってもよい。
【００８１】
第４の実施形態は、第２の実施形態と同様の構成を含むため、第４の実施形態は、第２の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第４の実施形態に係る類似度算出装置１１０１によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【００８２】
変更部１１０６が、第２間隔を狭くすることにより、作成される区間は小さくなる。従って、特徴量算出部１０２は、より小さな区間において代表値を算出する。範囲評価部１０３は、特徴量算出部１０２が算出する代表値に基づき、より小さな区間において重なり度を算出する。区間を小さくするほど、大きな重なり度を有する区間は少なくなるため、本実施形態によれば、特定のデータ数が減少する。すなわち、本実施形態によれば、さらに、高速に類似度を算出することができる。
【００８３】
スマートフォン等の情報処理装置が本実施形態に係る類似度算出装置１１０１と、ユーザの動作を計測する加速度センサとを有する場合の例について説明する。教師データは、類似度算出装置１１０１が類似度を算出する対象となる動作として、例えば、「腕を突き出す」、「腕を回す」、「腕を振る」及び「腕を引く」に関する４種類の動作データを含むとする。
【００８４】
まず、ユーザは、スマートフォンを手に握り、スマートフォンが有するディスプレイに表示される「動作開始」ボタンを押下する。加速度センサは、ユーザがボタンを押下するのに応じて、加速度データを計測する。
【００８５】
一方、スマートフォンは、ディスプレイに、「センサデータ取得開始」等のメッセージと、「動作終了」ボタンとを表示する。ユーザは、「センサデータ取得開始」等のメッセージの表示を確認し、その後、対象データの基となる動作を行う。ユーザは、該動作が完了するのに応じて、ディスプレイに表示される「動作終了」ボタンを押下する。加速度センサは、ユーザが「動作終了」ボタンを押下するのに応じて、加速度データの計測を終了する。
【００８６】
ユーザが「動作終了」ボタンを押下するのに応じて、類似度算出装置１１０１は、加速度データに基づいて類似度を算出する。スマートフォンは、類似度算出装置１１０１が算出する類似度に応じて、加速度データに関する動作の種類を推定する。
【００８７】
しかしながら、例えば、ユーザがボタンを押下するときにも加速度は発生する。加速度センサが計測する加速度データは、ユーザが意図して行う動作において計測される加速度データと異なるため、誤差を有するデータである。スマートフォンは、例えば、ユーザがボタンを押下する場合等に、意図せず発生する加速度データを分離する機能を有していてもよい。すなわち、スマートフォンは、加速度センサが計測する加速度データの中から、ユーザが意図する動作を行う場合に計測される加速度データを抽出してもよい。
【００８８】
以降の説明においては、ユーザが「腕を突き出す」動作を行う場合に、加速度センサが計測する加速度データに基づいて、スマートフォンがユーザの動作の種類を推定する場合を例とする。
【００８９】
特徴量算出部１０２は、加速度センサが計測する加速度データに基づいて、所定の特徴量算出手順に従い、第２特徴量を算出する。例えば、特徴量算出部１０２は、加速度データに基づいて、ピーク（例えば、上に凸な関数における変曲点）の値を第２特徴量として算出する。仮に、加速度センサが、図５における加速度データを計測するとする。該加速度データにおけるピークは、図５に示すように、加速度データにおいて５点存在する。以降の説明において、この５点を時刻順に、それぞれ、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅと表す。
【００９０】
次に、特徴量算出部１０２は、例えば、得られた５点のピークにおいて、特徴的な変化を表すピークを特定する。具体的に、まず図６に示すように、特徴量算出部１０２は、第１間隔に基づき、加速度データからなる領域を１つ以上の区間に区切る。例えば、特徴量算出部１０２は、第１間隔として、加速度データの最大値と最小値の間の領域を、４つの区間に区切る。説明のため、この区分された区間を、加速度データの小さい方から順に、それぞれ、第１区間、第２区間、第３区間及び第４区間と表す。
【００９１】
次に、特徴量算出部１０２は、ピークが出現する回数を、第１区間乃至第４区間においてそれぞれ算出する。図６に示す例の場合、第１区間、第２区間及び第３区間は、それぞれ、１つ（ピークｃ）、１つ（ピークａ）、３つ（ピークｂ、ピークｄ、ピークｅ）のピークを含む。
【００９２】
次に、特徴量算出部１０２は、図６の例において、頻度が低い（ただし、１以上）ピークを与える第１の値（図６に示す例では、時刻）を、特徴量として算出する。例えば、特徴量算出部１０２は、ピークａが発生する時刻ｔ１、及びピークｃが発生する時刻ｔ３を、特徴量として算出する。
【００９３】
例えば、上述した例において、加速度センサが加速度データを計測する時間の長さが１０００（ミリ秒、ｍｉｌｉ  ｓｅｃｏｎｄ、以降［ｍｓｅｃ］と表す」、計測を開始する時刻が０［ｍｓｅｃ］、ｔ１が１６０［ｍｓｅｃ］、ｔ３が３１０［ｍｓｅｃ］であるとする。
【００９４】
教師データは、図１５に示すデータであるとする。図１５は、教師データの構成例をテーブル状に表す説明図である。図１５に示す例において、教師データは、特徴量と、計測する時間の長さ（以降、「計測時間」と表す）と、動作の種類とを関連付ける。例えば、「腕を突き出す」動作は、特徴量「１５０、３００」と、計測時間「１００」とに関連付けされている。
【００９５】
教師データは、例えば、さらに、各教師データの時間の長さ情報、教師データを取得する環境情報（例えば、動作した人物の年齢・性別などの情報）、加速度センサに関する性能情報（例えば、サンプリング周波数や分解能など）等に関連付けされていてもよい。この場合、類似度算出装置１１０１は、上述した情報等にも基づいて類似度を算出する。
【００９６】
範囲評価部１０３は、特徴量算出部１０２が加速度データに基づいて算出する特徴量と、教師データにおける特徴量との重なり度を、所定の度数算出手順に従い算出する。
【００９７】
所定の度数算出手順の一例として、加速度データを計測して始めてから計測し終えるまでの時間を分割する方法について説明する。
【００９８】
範囲評価部１０３は、加速度データの計測時間（すなわち、１０００［ｍｓｅｃ］）を２分割することにより、第１区間及び第２区間に区切る。仮に、第１区間は、０乃至５００［ｍｓｅｃ］、第２区間は、５０１乃至１０００［ｍｓｅｃ］であるとする。この場合、第１区間には、２つのピーク（時刻１６０［ｍｓｅｃ］、３１０［ｍｓｅｃ］におけるピーク）が存在する。
【００９９】
同様に、範囲評価部１０３は、教師データにおける各データについて、計測時間を分割する。例えば、教師データにおける「腕を突き出す」データの特徴量は、１５０［ｍｓｅｃ］、および３００［ｍｓｅｃ］である。そのため、第１区間に２つのピークが存在する。また、「腕を回す」データは第２区間に１つのピーク、「腕を引く」データは、第１区間に２つのピークを有する。尚、「腕を振る」のデータは、計測時間においてピークを有しない。
【０１００】
範囲評価部１０３は、「腕を突き出す」データ及び「腕を引く」データが、加速度データと同様に、第１区間において２点ピークを有すると判定する。この結果、範囲評価部１０３は、加速度データと、「腕を突き出す」データ及び「腕を引く」データとが高い重なり度を有すると算出する。
【０１０１】
選択部１１０４は、範囲評価部１０３が算出する重なり度に応じて、「腕を突き出す」データ及び「腕を引く」データを、特定のデータとして選び出す。
【０１０２】
次に、変更部１１０６は、特定のデータ数が所定の閾値よりも少ないか否かを判定してもよい。
【０１０３】
例えば、所定の閾値が３である場合、変更部１１０６は、特定のデータ数が所定の閾値よりも小さいと判定するため、第１間隔を変更しない。この場合、選択部１１０４は、範囲評価部１０３が算出する重なり度に応じて、「腕を突き出す」データ及び「腕を引く」データを、特定のデータとして選び出す。
【０１０４】
また、所定の閾値が１である場合、変更部１１０６は、特定のデータ数が所定の閾値よりも大きいと判定するため、第１間隔を変更する。例えば、変更部１１０６は、第１区間及び第２区間をそれぞれ２分割することにより、第１間隔を変更する。
【０１０５】
以降、第１区間は、第１−１区間（すなわち、０乃至２５０）及び第１−２区間（すなわち、２５１乃至５００）に分割され、第２区間は、第２−１区間（すなわち、５０１乃至７５０）及び第２−２区間（すなわち、７５１乃至１０００）に分割されるとする。
【０１０６】
加速度データにおけるピークが、時刻１６０［ｍｓｅｃ］、３１０［ｍｓｅｃ］に存在するため、範囲評価部１０３は、第１−１区間に１つのピーク、第１−２区間に１つのピークが存在すると判定する。さらに、範囲評価部１０３は、「腕を突き出す」データについて、第１−１区間に１つのピーク、第１−２区間に１つのピークが存在すると判定する。
【０１０７】
同様に、範囲評価部１０３は、「腕を引く」データについて、第１−２区間において２つのピークが存在すると判定する。すなわち、範囲評価部１０３は、「腕を突き出す」データと加速度データとにおいて、ピークが出現する区間が一致するため、「腕を引く」データよりも「腕を突き出す」データに高い重なり度を算出する。この場合、選択部１１０４は、範囲評価部１０３が算出する重なり度に応じて、「腕を突き出す」データを、特定のデータとして選び出す。
【０１０８】
類似度算出部１１０５は、該特定のデータと、加速度データとの類似度を算出する。スマートフォンは、類似度算出部１１０５が算出する類似度に応じて、加速度データに関する動作の種類を判定する。例えば、類似度算出部１１０５が、加速度データと「腕を突き出す」データとの類似度が高いと判定する場合、スマートフォンは、ディスプレイに、ユーザの動作が「腕を突き出す」動作であると表示する。
【０１０９】
すなわち、本実施形態によれば、加速度データと比較する教師データの数を削減することができる。従って、本実施形態に係る類似度算出装置によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【０１１０】
＜第５の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第５の実施形態について説明する。
【０１１１】
以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０１１２】
図１６と図１７とを参照しながら、第５の実施形態に係る情報処理装置１５０８が有する構成と、情報処理装置１５０８が行う処理とについて説明する。図１６は、本発明の第５の実施形態に係る情報処理装置１５０８が有する構成を示すブロック図である。図１７は、第５の実施形態に係る情報処理装置１５０８における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１３】
情報処理装置１５０８は、類似度算出装置１５０１と、判定部１５０７と、管理部１５０６とを有する。類似度算出装置１５０１は、特徴量算出部１５０２と、範囲評価部１５０３と、選択部１０４と、類似度算出部１０５とを有する。
【０１１４】
判定部１５０７は、類似度算出部１０５が算出する類似度に応じて、該類似度が高い特定のデータに関連付けされた値（図１４等が表す例においては、動作の種類）を算出する。例えば、判定部１５０７は、加速度データが「腕を突き出す」データに最も類似する場合、ユーザの動作が「腕を突き出す」であると推定する。
【０１１５】
管理部１５０６は、判定部１５０７が推定する値が、受け取る値に一致するか否かに応じて（ステップＳ１６０１）、教師データを更新するか否かを決定する。管理部１５０６は、判定部１５０７が推定する値が、受け取る値に一致すると判定する場合（ステップＳ１６０１にてＹＥＳと判定）、教師データを更新しない。管理部１５０６は、判定部１５０７が推定する値が、受け取る値に一致しないと判定する場合（ステップＳ１６０１にてＮＯと判定）、教師データを受け取る値に基づいて更新する（ステップＳ１６０２）。
【０１１６】
例えば、管理部１５０６は、受け取る値（すなわち、この例において「腕を突き出す」）を受け取るとする。判定部１５０７が加速度データを「腕を突き出す」データであると推定する場合に、受け取る値（すなわち、この例において「腕を突き出す」）は、判定部１５０７が推定する値と一致する。このため、管理部１５０６は、教師データを更新しない。
【０１１７】
一方、例えば、管理部１５０６は、受け取る値（すなわち、この例において「腕を引く」）を受け取るとする。この場合、判定部１５０７が推定する値（すなわち、この例において「腕を突き出す」）と受け取る値（すなわち、この例において「腕を引く」）とは異なる。従って、管理部１５０６は、受け取る値（すなわち、この例において「腕を引く」）に基づいて教師データを更新する。すなわち、管理部１５０６は、受け取る値と、加速度データに基づいて特徴量算出部１５０２が算出する特徴量とを関連付けて、教師データに追加する。管理部１５０６は、教師データから、判定部１５０７が推定する値（この例においては「腕を突き出す」）に関連付けされた特徴量等を削除してもよい。
【０１１８】
第４の実施形態に示す例を用いて、本実施形態に係る情報処理装置１５０８における処理について説明する。
【０１１９】
情報処理装置１５０８（例えば、スマートフォン）は、ディスプレイ（不図示）に、判定部１５０７が推定する値が、正しいことを表す信号を管理部１５０６に送る「正解」ボタン、及び、判定部１５０７が推定する値が、誤りであることを表す信号を管理部１５０６に送る「間違い」ボタンを表示する。ユーザは、判定部１５０７が推定する値が正しい場合に、「正解」ボタンを押下する。一方、ユーザは、判定部１５０７が推定する値が、誤りである場合に、「間違い」ボタンを押下する。
【０１２０】
ユーザが「正解」ボタン、または、「間違い」ボタンを押下する処理に応じて、管理部１５０６は、処理を開始する。
【０１２１】
情報処理装置１５０８は、ユーザが「間違い」ボタンを押下する場合に、ディスプレイ（不図示）に文字列を入力する入力欄を表示する。ユーザは、該入力欄に動作の種類を入力する。次に、管理部１５０６は、ユーザが入力した動作の種類と、加速度データに基づいて算出する特徴量とを関連付けて教師データに追加する。
【０１２２】
例えば、ユーザが入力欄に「腕を回す」と入力し、加速度データに関して特徴量算出部１５０２が算出する特徴量が、１６０［ｍｓｅｃ］、３００［ｍｓｅｃ］、８００［ｍｓｅｃ］であるとする。この例の場合、管理部１５０６は、「腕を回す」を、１６０［ｍｓｅｃ］、３００［ｍｓｅｃ］及び８００［ｍｓｅｃ］である特徴量に関連付けて教師データに追加する。管理部１５０６は、誤りである値に関連付けされた教師データを削除してもよい。
【０１２３】
第５の実施形態における類似度算出装置は、第１の実施形態と同様の構成を含むため、第１の実施形態と同様の効果を享受することができる。すなわち、第５の実施形態に係る類似度算出装置によれば、データ数が増大する場合においても、高速に類似度を算出することができる。
【０１２４】
さらに、管理部１５０６は、判定部１５０７が推定する値が正しくない場合に、該値と関連付けされた教師データを、正しい値に更新する。したがって、教師データは、加速度センサが計測するユーザの動作に応じた加速度データと、該動作の種類とを、正しく関連付ける。この結果、範囲評価部１５０３は、管理部１５０６が更新する教師データに基づいて重なり度を算出する。すなわち、範囲評価部１５０３が算出する重なり度がより正確になるため、本実施形態に係る情報処理装置によれば、更に、ユーザの動作を正しく判定することができる。
【０１２５】
（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態における類似度算出装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る類似度算出装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現してもよい。また、係る類似度算出装置は、専用の装置として実現してもよい。
【０１２６】
図１８は、第１の実施形態乃至第５の実施形態に係る類似度算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、入力装置２５、および、出力装置２６を有する。
【０１２７】
不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、例えば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ。登録商標）、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等を指しており、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【０１２８】
すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３が記憶するソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合には、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図７、図１０、図１２、あるいは、図１６に示した各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある類似度算出プログラム（図２、図３、図８、図１１、図１３あるいは、図１７）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次行う。
【０１２９】
すなわち、このような場合、本発明は、係る類似度算出プログラムによっても成し得ると捉えることができる。更に、係る類似度算出プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても、本発明は成し得ると捉えることができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１０１    類似度算出装置
１０２    特徴量算出部
１０３    範囲評価部
１０４    選択部
１０５    類似度算出部
７０１    類似度算出装置
７０２    特徴量算出部
９０１    類似度算出装置
９０２    特徴量算出部
１１０１    類似度算出装置
１１０４    選択部
１１０５    類似度算出部
１１０６    変更部
１５０１    類似度算出装置
１５０２    特徴量算出部
１５０３    範囲評価部
１５０６    管理部
１５０７    判定部
１５０８    情報処理装置
２０    計算処理装置
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２３    ディスク
２４    不揮発性記録媒体
２５    入力装置
２６    出力装置
【図１】
2015029696.tif 000003
【図２】
2015029696.tif 000004
【図３】
2015029696.tif 000005
【図４】
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【図５】
2015029696.tif 000007
【図６】
2015029696.tif 000008
【図７】
2015029696.tif 000009
【図８】
2015029696.tif 000010
【図９】
2015029696.tif 000011
【図１０】
2015029696.tif 000012
【図１１】
2015029696.tif 000013
【図１２】
2015029696.tif 000014
【図１３】
2015029696.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2015029696.tif 000018
【図１７】
2015029696.tif 000019
【図１８】
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