(57)【要約】      （修正有）【課題】データの特徴量の次元を段階的に削減する。【解決手段】第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報が付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報が付された第２学習用データを第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、各第１学習用データの第１特徴量を取得する第１特徴量取得手段と、各第２学習用データの第２特徴量を取得する第２特徴量取得手段と、第１コストのアノテーション情報を基に第１特徴量取得手段によって取得された第１特徴量の次元を削減する第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定手段と、第１の次元削減モデルを用いて第２特徴量取得手段が取得した第２特徴量の次元を削減する第１の次元削減手段と、を備える。【選択図】図１
2015028670.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
前記第１学習用データのそれぞれについて第１特徴量を取得する第１特徴量取得手段と、
前記第２学習用データのそれぞれについて第２特徴量を取得する第２特徴量取得手段と、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得手段によって取得された第１特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定手段と、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得手段が取得した第２特徴量の次元を削減する第１の次元削減手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第２コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１の次元削減手段によって削減された前記第２特徴量の次元をさらに削減するための第２の次元削減モデルを決定する第２の次元削減モデル決定手段と、
前記第２の次元削減モデルを用いて、前記第１の次元削減手段が出力した次元削減後の前記第２特徴量の次元をさらに削減する第２の次元削減手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２の次元削減手段の出力として、前記第２コストのアノテーション情報と関係する前記第２特徴量を決定して、決定した前記第２特徴量を用いて識別器を生成する学習手段をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１学習用データベースに格納された前記第１学習用データ及び前記第２学習用データベースに格納された前記第２学習用データは、画像情報であることを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１学習用データベースに格納された前記第１学習用データ及び前記第２学習用データベースに格納された前記第２学習用データは、音声情報であることを特徴とする請求項１ないし３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１コストのアノテーション情報は個人を識別するために付されたアノテーション情報であって、前記第２コストのアノテーション情報は好みを識別するために付されたアノテーション情報であることを特徴とする請求項１ないし５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて前記第１特徴量取得手段によって取得された特徴量について、
クラス数をＣとし、総データ数ｎのデータ集合Ｘ＝{ｘ}、データ全体の平均値をｘ’、クラスｉのデータ数をｘiとし、そのデータ集合のデータ数をｎiとし、そのデータ集合の平均値をｘi’とした場合に、群内分散Ｗと群間分散Ｂを、以下のように定義し、
【数３】
2015028670.tif 000007
【数４】
2015028670.tif 000008
Ｗ-1Ｂの固有値分解を行ない、Ｃ−１個の固有値λｉと固有ベクトルＡｉを算出し、Ａ＝［A1,A2,A3,・・・Ac-1］を用いてＡTＸを求めることでＣ−１次元空間に次元削減を行なうことを特徴とする請求項１ないし６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
請求項３に記載の情報処理装置を用いて生成したことを特徴とする識別器。
【請求項９】
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理方法であって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴ベクトルの次元を削減して、識別対象を低コストで識別する画像認識技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記非特許文献１に示すように、顔の画像から特徴量を抽出して、人物同定を行なう技術が知られている。非特許文献２に示すように、学習データベースの画像から特徴抽出を行ない、得られた特徴ベクトルを学習器に入力することで学習を行なう技術が知られている。非特許文献３に示すように、画像から特徴量を抽出し、そこから識別に有効な特徴量の抽出を行なうために次元削減を行なう技術が知られている。非特許文献４に示すように、生成された特徴ベクトルの次元が、学習画像の枚数に対して高すぎると次元の呪いという問題が発生することが知られている。非特許文献５に示すように、人が感じる印象のようなアノテーションを付けることは、コストが高く学習画像を大量に用意することが不可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】コンピュータによる顔の認識の研究動向（赤松茂、電子情報通信学会誌,  vol.80,  pp.257-266,  1997.）
【非特許文献２】モザイクとニューラルネットワークを用いた顔画像の認識（小杉信、電子情報通信学会論文誌  vol.J76-D-2,  pp.1132-1139,  1993.）
【非特許文献３】パターン認識における主成分分析−顔画像認識を例として−（坂野鋭、統計数理,  vol.49  pp.23-42,  2001.）
【非特許文献４】データマイニング分野のクラスタリング手法(1)（神嶌敏弘、人工知能学会誌,  2003.）
【非特許文献５】化粧に左右されない顔画像印象認識についての検討（荒井良徳、日本知能情報ファジィ学会第25回関東支部WS,  2005.）
【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、非特許文献４のようにアノテーションのコストが高く、学習画像を大量に用意することが不可能な場合は、非特許文献３に記載の技術では、適切に次元削減が行われないという課題があった。
【０００５】
よって、大量の学習DBを用意するのはコストがかかり、少量の学習DBでは精度が低くなるというトレードオフの問題が存在する。通常は、高次元の特徴ベクトルを学習して、有用な特徴次元のみを抽出するが、学習DBが大量に高次元の学習が不可能な場合はこのようなアプローチをとれないために、単純に次元数を削減すると識別率が下がってしまう。つまりアノテーションのコストが高い画像は学習画像を大量に集めることが困難であるため、人の感じる印象のように曖昧性・主観性を含む対象を、従来の機械学習の枠組みで直接識別しようとすると、高精度の識別を実現する学習・識別器の生成が困難ということになる。
【０００６】
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
前記第１学習用データのそれぞれについて第１特徴量を取得する第１特徴量取得手段と、
前記第２学習用データのそれぞれについて第２特徴量を取得する第２特徴量取得手段と、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得手段によって取得された第１特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定手段と、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得手段が取得した第２特徴量の次元を削減する第１の次元削減手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る識別器は、
上記情報処理装置を用いて生成されたことを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理方法であって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２実施形態における第１コストのアノテーションに基づく識別を示す図である。
【図４】本発明の第２実施形態における第２コストのアノテーションに基づく識別を示す図である。
【図５】本発明の第２実施形態における第１コストのアノテーション情報を示す図である。
【図６】本発明の第２実施形態における第２コストのアノテーション情報を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係る情報処理装置の処理手続を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明記載する。ただし、以下の実施の形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
【００１４】
［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、第１の次元削減モデルを決定して第２学習用ＤＢから取得した第２学習用データの次元削減を行なう装置である。
【００１５】
図１に示すように、情報処理装置１００は、第１学習用データベース１０１と、第２学習用データベース１０２と、第１特徴量取得部１０３と、第２特徴量取得部１０４と、第１の次元削減モデル決定部１０５と、第１の次元削減部１０６とを有する。
【００１６】
第１学習用データベース１０１は、第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納する。第２学習用データベース１０２は、第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納する。
【００１７】
第１特徴量取得部１０３は、第１学習用データのそれぞれについて第１特徴量を取得する。第２特徴量取得部１０４は、第２学習用データのそれぞれについて第２特徴量を取得する。
【００１８】
第１の次元削減モデル決定部１０５は、第１コストのアノテーション情報に基づいて第１特徴量取得部１０３によって取得された第１特徴量１１３の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する。
【００１９】
第１の次元削減部１０６は、第１の次元削減モデル１１５を用いて、第２特徴量取得部１０４が取得した第２特徴量１１４の次元を削減する。
【００２０】
以上の構成及び動作により、本実施形態における情報処理装置によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。
【００２１】
［第２実施形態］
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００について、図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置２００の構成を説明するための図である。情報処理装置２００は、第１学習用データベース２０１と、第２学習用データベース２０２と、第１特徴量取得部２０３と、第２特徴量取得部２０４と、第１の次元削減モデル決定部２０５と、第１の次元削減部２０６とを有する。さらに、情報処理装置２００は第２の次元削減モデル決定部２０７と、第２の次元削減部２０８と、学習器２０９とを有する。
【００２２】
（構成）
第１学習用データ記憶部２０１は、第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データ２１１を格納する。この第１学習用データ２１１は、第１コストのアノテーションをあらかじめ付されたデータであり、アノテーション情報を付すためのコストを低く抑えられている。なお、第１学習用データ２１１は画像情報、音声情報その他の情報であって識別の対象とすることが可能なあらゆる情報を含むものである。
【００２３】
第１コストのアノテーション情報は、アノテーションを行なうために時間や労力などのコストを要しない情報である。本実施形態において第１コストのアノテーション情報は、個人を特定するためのＩＤや、性別や、年齢や、氏名など客観的な情報である。
【００２４】
第２学習用データ記憶部２０２は、第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データ２１２を、第１学習用データ記憶部２０１に格納された第１学習用データ２１１よりも少ない量だけ格納する。この第２学習用データ２１２は、第１コストのアノテーション情報と比べてアノテーションを付すためのコストが大きい第２コストのアノテーション情報を付されたデータである。なお、第２学習用データ２１２は、第１学習用データ２１１と同様に、画像情報、音声情報その他の情報を含むものである。
【００２５】
第２コストのアノテーション情報は、アノテーションを行なうために人手を要し、時間や労力などのコストを要する情報である。本実施形態において第２コストのアノテーション情報は、好みである、好みでない、怖そう、優しそう、硬い、柔らかいなどのように人が受けた印象を判断基準とする主観的な情報である。
【００２６】
第１特徴量取得部２０３は、第１学習用データベース２０１から取得したそれぞれの第１学習用データ２１１から第１特徴量２１３を取得する。この第１特徴量２１３は、あらかじめ第１学習用データベース２０１において抽出済みであり第１コストのアノテーション情報と共に付されていても良く、第１特徴量取得部２０３において第１学習用データ２１１を取得した後に抽出してもよい。
【００２７】
第２特徴量取得部２０４は、第２学習用データベース２０２から取得したそれぞれの第２学習用データ２１２から第２特徴量２１４を取得する。この第２特徴量２１４も第１特徴量２１３と同様に、あらかじめ第２コストのアノテーション情報と共に付されていても良く、第２特徴量取得部２０４において第２学習用データ２１２を取得した後に抽出してもよい。
【００２８】
第１の次元削減モデル決定部２０５は、第１特徴量取得部２０３において取得された第１特徴量２１３の次元を削減するために、第１コストのアノテーション情報に基づいて第１の次元削減モデル２１５を決定する。第１の次元削減部２０６は、第２特徴量取得部２０４から取得した第２特徴量２１４の次元を削減するために、第１の次元削減モデル２１５に基づいて第１の次元削減を行ない特徴ベクトル２１６を算出する。そして、第２の次元削減モデル決定部２０７は、特徴ベクトル２１６の次元をさらに削減するために、第２学習用データ２１２のそれぞれに付された第２コストのアノテーション情報に基づいて第２の次元削減モデル２１７を決定する。
【００２９】
第２の次元削減部２０８は、第１の次元削減部２０６が出力した第１の次元削減後の特徴ベクトル２１６の次元を、第２の次元削減モデル２１７を用いてさらに削減する。学習器２０９は、第２の次元削減部２０８において次元を削減された識別情報２１８、すなわち、特徴ベクトル２１６から第２コストのアノテーション情報と関係する第２特徴量２１４を決定して抽出する。
【００３０】
そして、学習器２０９は、第２特徴量２１４を用いて最終目的である好み識別を行なうための識別器を、SVM（Support Vector Machine）などの学習アルゴリズムを用いて生成する。SVMについては、A survey on pattern recognition applicaitons of support vector machines, Hyeran Byun, International Jounal of  Pattern Recognition, pp.213-236, 2003.に詳しい。
【００３１】
なお、本実施形態においては、最終目的である識別の例を好み識別としたが、この好み識別においては複数の印象を組み合わせた識別として、たとえば、優しそうで柔らかい印象の人物を識別することも可能である。
【００３２】
（アノテーションに基づく識別）
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００における第１学習用データベース２０１に格納された第１学習用データ２１１について、図３を用いて説明する。図３は、第１学習用データベース２０１に格納された第１学習用データ２１１を第１コストのアノテーションを基に識別した状態を示す図である。
【００３３】
第１学習用データ２１１は、第１学習用データベース２０１に格納された複数の第１学習用データの一例であり、この第１学習用データ２１
１には、人物Ａ〜Ｊと人物Ａ〜Ｊを個人識別した複数の直線３０１とを示す。直線３０１は、第１学習用データ２１１に示した人物Ａ〜Ｊのそれぞれについて、たとえば氏名のアノテーション情報を基に行なった個人識別の識別面を表わす。ここで、第１学習用データ２１１の特徴量がたとえば10000次元であったとすると、氏名のアノテーション情報に基づいて人物Ａ〜Ｊを識別を目的とした次元削減を行なったことにより、この第１学習用データ２１１の特徴量を1000次元まで削減することが可能である。
【００３４】
なお、この第１学習用データ２１１には、人物Ａ〜Ｊそれぞれを特定するための第１コストのアノテーション情報として、ＩＤ、性別、年齢、氏名など客観的な情報が付されている（図５参照）。
【００３５】
次に本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００における第２学習用データベース２０２に格納された第２学習用データ２１２について、図４を用いて説明する。図４は、第２学習用データベース２０２に格納された第２学習用データ２１２に第２コストのアノテーションを基に識別した状態を示す図である。
【００３６】
第２学習用データ２１２は、第２学習用データベース２０２に格納された複数の第２学習用データの一例である。この第２学習用データ２１２には、人物Ａ〜Ｊのうち好意的な印象を受ける人物と、好意的な印象を受けない人物とについて好みの定義を行なった破線４０１を示す。破線４０１は、第２学習用データ２１２に示した人物Ａ〜Ｊのうち好意的な印象を受ける人物Ａ〜Ｅと、好意的な印象を受けない人物Ｆ〜Ｊとについて行なった好み識別の識別面を表わす。
【００３７】
この第２学習用データ２１２には、好意的な印象を受ける人物であるか否か特定するための第２コストのアノテーション情報として、好みである、又は好みでないという人の好みに関する印象の情報が付されている（図６参照）。
【００３８】
まず図３に示す第１学習用データ２１１を用いて第１特徴量２１３を抽出して第１コストのアノテーション情報に基づいて人物Ａ〜Ｊそれぞれの識別を目的とした次元削減モデル２１５を決定する。その上で、図４に示す第２学習用データ２１２を用いて第２特徴量２１４を抽出し、第１の次元削減モデル２１５を用いて次元削減を第１の次元削減部２０６にて行ない、特徴ベクトル２１６を算出する。
【００３９】
このように第２学習用データを、例として10000次元から1000次元まで次元削減した後、第２コストのアノテーション情報に基づいてさらに、第２の次元削減モデル決定部２０７にて第２の次元削減モデル２１７を決定する。第２の次元削減部２０８では、1000次元あった特徴ベクトル２１６を、好み識別に有効な100次元まで次元削減が可能となる。以上のように、第２学習用データベース２０２に登録された第２コストのアノテーションが少ない場合にも、識別に有効な次元削減を達成することが可能となる。
【００４０】
（第１学習用データ）
図５を用いて本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００における第１学習用データ２１１について説明する。図５は、第１学習用データベース２０１に格納された第１学習用データ２１１に付された第１コストのアノテーション情報を示す図である。
【００４１】
本実施形態においては第１学習用データ２１１のそれぞれについて、ＩＤ５０１と、性別５０２と、年齢５０３と、氏名５０４のような低コストのアノテーション情報を付されているが、低コストのアノテーション情報はこれらに限られるものではない。また、第１学習用データ２１１は、データ５１１〜５ｎｎの人物Ａ〜ｎに関する個人の情報を示す。なお、本実施形態における第１学習用データ５１１〜５ｎｎは一例であり、実際に第１学習用データベース２０１に格納される第１学習用データ２１１の量はこれらに限られるものではない。
【００４２】
ＩＤ５０１は、人物Ａ〜ｎを識別するためにあらかじめ定められたＩＤ番号を示す。性別５０２は、人物Ａ〜ｎが男性か女性かを示す。年齢５０３は、人物Ａ〜ｎの年齢又は年代を示す。ここでいう年代は、１０代、２０代、・・のような区切りでよく、また、青年、壮年、中年、高年のような区切りでもよく、さらに、若年、老年のような大まかな区切りでもよい。氏名５０４は、人物Ａ〜ｎの氏名を示すが、氏名に限らずニックネームや通称などその人物を特定しうる名称であればよい。これら第１コストのアノテーション情報は、少なくとも第２コストのアノテーション情報を付すよりも低いコストで付すことが可能な情報である。
【００４３】
（第２学習用データ）
次に、図６を用いて本発明の第２実施形態に係る情報処理装置２００における第２学習用データベース２０２について説明する。図６は、第２学習用データベース２０２に格納された第２学習用データ２１２に付された第２コストのアノテーション情報を示す図である。
【００４４】
本実施形態においては、第２学習用データ２１２のそれぞれについて、好み６０１と好みでない６０２の高コストのアノテーション情報を付されているが、高コストのアノテーション情報はこれらの情報に限られるものではない。また、第２学習用データ２１２は、データ６１１〜６ｎｎの人物Ａ〜ｎそれぞれについての好き又は嫌いを示す。なお、第２学習用データ６１１〜６ｎｎは、第１学習用データ５１１〜５ｎｎよりも少ないデータ量だけ格納されるものである。
【００４５】
好み６０１は、好きな人物としてＡ〜Ｅを示す。一方、好みでない６０２は、好みでない人物としてＦ〜Ｊを示す。これら第２コストのアノテーション情報は、第１コストのアノテーション情報を付すよりも高いコスト、たとえば人手を介し、主観性が高く即答することが難しく、また人によって異なるアノテーション結果になるため、一人当たりが付けなくてはいけないアノテーションが膨大になるなど、アノテーションを付すためにコストを要する情報である。
【００４６】
（次元の削減）
第１の次元削減モデル決定部２０５は、第１コストのアノテーション情報を基に第１特徴量２１３から次元の削減を行なう際に、Linear Discriminat Analysis（LDA）などのアルゴリズムを用いて次元を抽出する。また、第２の次元削減モデル決定部２０７において、第２コストのアノテーション情報を基に特徴ベクトル２１６から次元の削減を行なう際も同様である。次元の削減手法は、LDAに限るものではなくその他の教師付次元削減手法を用いてもよい。
【００４７】
次元をｄとし、クラス数をＣとする。総データ数ｎのデータ集合Ｘ＝{ｘ}、データ全体の平均値をｘ’、クラスｉのデータ集合をｘiとし、そのデータ集合のデータ数をｎiとし、そのデータ集合の平均値をｘi’とした場合に、群内分散Ｗと群間分散Ｂを以下の式により示す。
【数１】
2015028670.tif 000003
【数２】
2015028670.tif 000004
Ｗ-1Ｂの固有値分解を行ない、Ｃ−１個の固有値λｉと固有ベクトルＡｉを算出し、Ａ＝［A1,A2,A3,・・・Ac-1］を用いてＡTＸを求めることでＣ−１次元空間に次元削減を行なう。
【００４８】
（ハードウェア構成）
図７を用いて情報処理装置２００のハードウェア構成について説明する。情報処理装置２００は、ＣＰＵ７１０、ＲＯＭ７２０、通信制御部７３０、ＲＡＭ７４０、及びストレージ７５０を備えている。ＣＰＵ７１０は中央処理部であって、様々なプログラムを実行することによりサーバ２００全体を制御する。
【００４９】
ＲＯＭ７２０は、リードオンリメモリであり、ＣＰＵ７１０が最初に実行すべきブートプログラムの他、各種パラメータ等を記憶している。また、ＲＡＭ７４０は、ランダムアクセスメモリであり、第１特徴量２１３と、第２特徴量２１４と、第１の次元削減モデル２１５と、特徴ベクトル２１６と、第２の次元削減モデル２１７と、識別情報２１８とを有する。一方、ストレージ７５０は、第１特徴量取得プログラム７５１と、第２特徴量取得プログラム７５２と、第１の次元削減モデル決定プログラム７５３と、第１の次元削減プログラム７５４とを有する。また、ストレージ７５０は、第２の次元削減モデル決定プログラム７５５と、第２の次元削減プログラム７５６と、識別情報生成プログラム７５７とを有する。また、通信制御部７３０は、他の端末とのネットワークを介した通信を制御する。
【００５０】
第１特徴量２１３は、第１学習用データベース２０１に格納された第１学習用データ２１１のそれぞれから第１特徴量取得部２０３により取得又は抽出された特徴量であって、個人識別に用いられる。第２特徴量２１４は、第２学習用データベース２０２に格納された第２学習用データ２１２のそれぞれから第２特徴量取得部２０４により取得又は抽出された特徴量であって、好み識別に用いられる。第１の次元削減モデル２１５は、第１コストのアノテーション情報に基づいて第１特徴量取得部２０３において取得された第１特徴量２１３の次元を削減した次元削減モデルである。特徴ベクトル２１６は、第１の次元削減モデル２１５に基づいて、第２特徴量２１４の次元を削減して算出された特徴ベクトルである。
【００５１】
第２の次元削減モデル２１７は、特徴ベクトル２１６の次元を第２学習用データ２１２のそれぞれに付された第２コストのアノテーション情報に基づいてさらに削減した次元削減モデルである。識別情報２１８は、第２の次元削減モデル２１７を用いて特徴ベクトル２１６から第２の次元削減をおこなって取得されたものである。
【００５２】
次に、ストレージ７５０に格納された各プログラムについて説明する。第１特徴量取得プログラム７５１は、第１特徴量取得部２０３において第１学習用データ２１１から第１特徴量２１３を取得又は抽出するプログラムである。第２特徴量取得プログラム７５２は、第２特徴量取得部２０４において第２学習用データ２１２から第２特徴量２１４を抽出又は取得するプログラムである。
【００５３】
第１の次元削減モデル決定プログラム７５３は、第１の次元削減モデル決定部２０５において、第１コストの第１アノテーション情報に基づいて第１特徴量２１３から次元を削減するモデルを決定するプログラムである。第１の次元削減プログラムは、第１の次元削減部２０６において、第１の次元削減モデル２１５を用いて第２特徴量２１４の次元を削減した特徴ベクトル２１６を算出するプログラムである。
【００５４】
第２の次元削減モデル決定プログラム７５５は、第２の次元削減モデル決定部２０７において、第２コストの第２アノテーション情報に基づいて特徴ベクトル２１６からさらに次元を削減するモデルを決定するプログラムである。第２の次元削減プログラム７５６は、第２の次元削減モデル２１７を用いて特徴ベクトル２１６から次元を削減した特徴ベクトルを算出する。
【００５５】
そして、識別情報生成プログラム７５７は、特徴ベクトル２１６から次元を削減して算出した特徴ベクトルを用いて最終目的である好み識別を行なうために用いる識別情報２１８を生成する。
【００５６】
図８は、本実施形態に係る情報処理装置２００の処理手続を示すフローチャートである。ステップＳ８０１において、第１特徴量取得部２０３は、第１学習用データから第１特徴量２１３を取得又は抽出する。ステップＳ８０３において、第１の次元削減モデル決定部２０５は、第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報を基に、第１特徴量２１３から第１の次元削減モデルを決定する。ステップＳ８０５において、第２特徴量取得部２０４は、第２学習用データ２１２から第２特徴量２１４を取得又は抽出する。ステップＳ８０７において、第１の次元削減部２０６は、第１の次元削減モデル２１５を用いて第２特徴量２１４から第１次元を削減した特徴ベクトル２１６を算出する。
【００５７】
ステップＳ８０９において、第２の次元削減モデル決定部２０７は、第２コストのアノテーション情報を基に、特徴ベクトル２１６から第２の次元削減モデル２１７を決定する。ステップＳ８１１において、第２の次元削減部２０８は、特徴ベクトル２１６からさらに第２の次元削減を行ない識別情報２１８となる特徴ベクトルを算出する。ステップＳ８１３において、学習器２０９は、第２の次元削減により算出された特徴ベクトルを用いて識別器を生成する。
【００５８】
以上の構成及び動作により、本実施形態における情報処理装置によれば、少量の学習データから識別に有効な次元削減を行なう際に、データの特徴量の次元を段階的に削減することにより、データが少量でも高精度の識別を維持することができる。
［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
【００５９】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。
【００６０】
［実施形態の他の表現］
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００６１】
（付記１）
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
前記第１学習用データのそれぞれについて第１特徴量を取得する第１特徴量取得手段と、
前記第２学習用データのそれぞれについて第２特徴量を取得する第２特徴量取得手段と、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得手段によって取得された第１特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定手段と、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得手段が取得した第２特徴量の次元を削減する第１の次元削減手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記第２コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１の次元削減手段によって削減された前記第２特徴量の次元をさらに削減するための第２の次元削減モデルを決定する第２の次元削減モデル決定手段と、
前記第２の次元削減モデルを用いて、前記第１の次元削減手段が出力した次元削減後の前記第２特徴量の次元をさらに削減する第２の次元削減手段と、
を備えたことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記第２の次元削減手段の出力として、前記第２コストのアノテーション情報と関係する前記第２特徴量を決定して、決定した前記第２特徴量を用いて識別器を生成する学習手段をさらに有することを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記第１学習用データベースに格納された前記第１学習用データ及び前記第２学習用データベースに格納された前記第２学習用データは、画像情報であることを特徴とする付記１ないし３の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記第１学習用データベースに格納された前記第１学習用データ及び前記第２学習用データベースに格納された前記第２学習用データは、音声情報であることを特徴とする付記１ないし３の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記第１コストのアノテーション情報は個人を識別するために付されたアノテーション情報であって、前記第２コストのアノテーション情報は好みを識別するために付されたアノテーション情報であることを特徴とする付記１ないし５の何れか１項に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて前記第１特徴量取得手段によって取得された特徴量について、
クラス数をＣとし、総データ数ｎのデータ集合Ｘ＝{ｘ}、データ全体の平均値をｘ’、クラスｉのデータ数をｘiとし、そのデータ集合のデータ数をｎiとし、そのデータ集合の平均値をｘi’とした場合に、群内分散Ｗと群間分散Ｂを、以下のように定義し、
【数３】
2015028670.tif 000005
【数４】
2015028670.tif 000006
Ｗ-1Ｂの固有値分解を行ない、Ｃ−１個の固有値λｉと固有ベクトルＡｉを算出し、Ａ＝［A1,A2,A3,・・・Ac-1］を用いてＡTＸを求めることでＣ−１次元空間に次元削減を行なうことを特徴とする付記１ないし６に記載の情報処理装置。
（付記８）
付記３に記載の情報処理装置を用いて生成したことを特徴とする識別器。
（付記９）
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理方法であって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
（付記１０）
第１情報量で識別可能な第１コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第１学習用データを格納した第１学習用データベースと、
第１情報量よりも少ない第２情報量で識別可能な、前記第１コストよりも大きな第２コストのアノテーション情報がそれぞれに付された第２学習用データを、前記第１学習用データよりも少ない情報量だけ格納した第２学習用データベースと、
を用いて情報を処理する情報処理プログラムであって、
前記第１学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第１特徴量取得ステップと、
前記第２学習用データのそれぞれについて特徴量を取得する第２特徴量取得ステップと、
前記第１コストのアノテーション情報に基づいて、前記第１特徴量取得ステップによって取得された特徴量の次元を削減するための第１の次元削減モデルを決定する第１の次元削減モデル決定ステップと、
前記第１の次元削減モデルを用いて、前記第２特徴量取得ステップにおいて取得した特徴量の次元を削減する第１の次元削減ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【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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