(57)【要約】【課題】従来よりも頑健な基準で特徴を選択するとともに、特徴の算出対象としない領域を設けることで、従来よりも頑健な信号特徴抽出を可能とする。【解決手段】信号特徴抽出装置１において、マスク記憶部２０は、予め識別可能なマスク番号が付与される複数のマスクを記憶する。入力部１０は、信号を入力する。基本特徴抽出部１１は、入力される信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する。マスク内最大最小計算部１２は、マスク記憶部２０からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報にて、読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出する。差分計算部１３は、算出した最小値と最大値の差分を算出する。マスク選択ベクトル量子化部１４は、算出した差分の最大のマスクのマスク番号を基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とする。【選択図】図１
2008145504.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出方法であって、
予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、
信号を入力する入力過程と、
入力した信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、
前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、
算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、
算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、
を含むことを特徴とする信号特徴抽出方法。
【請求項２】
前記マスク記憶手段に記憶させるマスクは、
最大値を算出する部分領域と、最小値を算出する部分領域と、前記最大値及び前記最小値の算出の対象としない部分領域が組み合わされる
ことを特徴とする請求項１に記載の信号特徴抽出方法。
【請求項３】
前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされる
ことを特徴とする請求項２に記載の信号特徴抽出方法。
【請求項４】
前記基本特徴情報及び前記マスクが２次元平面における四角形を単位とする複数の部分領域で示されている場合、前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが、前記四角形の辺についての少なくとも４近傍にて隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされる
ことを特徴とする請求項２に記載の信号特徴抽出方法。
【請求項５】
前記基本特徴情報及び前記マスクが３次元空間における直方体を単位とする複数の部分領域で示されている場合、前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが、前記直方体の面についての少なくとも６近傍にて隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされる
ことを特徴とする請求項２に記載の信号特徴抽出方法。
【請求項６】
入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置であって、
予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクを記憶するマスク記憶手段と、
信号を入力する入力手段と、
前記入力手段が入力する信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出手段と、
前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、前記基本特徴抽出手段が抽出する基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算手段と、
前記マスク内最大最小計算手段が算出する最小値と最大値の差分を算出する差分計算手段と、
前記差分計算手段が算出する差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化手段と、
を備えたことを特徴とする信号特徴抽出装置。
【請求項７】
入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置のコンピュータに、
予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、
信号を入力する入力過程と、
入力した信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、
前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、
算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、
算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、
を実行させるための信号特徴抽出プログラム。
【請求項８】
入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置のコンピュータに、
予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、
信号を入力する入力過程と、
入力される信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、
前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、
算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、
算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、
を実行させるための信号特徴抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、音響信号検出や映像信号検出において、信号を特定するために利用される特徴を信号の中から抽出する信号特徴抽出方法、信号特徴抽出装置、信号特徴抽出プログラム、及びその記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、信号特徴抽出方法に関しては、ＬＢＧアルゴリズムに基づくベクトル量子化のように、ベクトルのクラスタリングに基づく方法が知られている。また、特許文献１に記載の方法のように、信号の特徴的な箇所のみを抽出する方法なども知られている。
【特許文献１】国際公開第２００６／００６５２８号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、ベクトルのクラスタリングに基づく方法では、特徴の変動に影響されやすいという問題があった。また、特許文献１に記載の方法では、表現できる符号が少ないという問題があった。また、ベクトルのクラスタリングに基づく方法や特許文献１に記載の方法では、サンプリングのタイミングによって特徴ベクトルの値が変動するために安定した特徴を得るのが難しいという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、従来よりも頑健な基準で特徴を選択するとともに、特徴の算出対象としない領域を設けることで、従来よりも頑健な信号特徴抽出を可能とする信号特徴抽出方法、信号特徴抽出装置、信号特徴抽出プログラム、及びその記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記問題を解決するために、本発明は、入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出方法であって、予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、信号を入力する入力過程と、入力した信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、を含むことを特徴とする信号特徴抽出方法である。
【０００６】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記マスク記憶手段に記憶させるマスクは、最大値を算出する部分領域と、最小値を算出する部分領域と、前記最大値及び前記最小値の算出の対象としない部分領域が組み合わされることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記基本特徴情報及び前記マスクが２次元平面における四角形を単位とする複数の部分領域で示されている場合、前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが、前記四角形の辺についての少なくとも４近傍にて隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記基本特徴情報及び前記マスクが３次元空間における直方体を単位とする複数の部分領域で示されている場合、前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが、前記直方体の面についての少なくとも６近傍にて隣接しないように、前記算出の対象としない部分領域と前記最大値を算出する部分領域と前記最小値を算出する部分領域とが組み合わされることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置であって、予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクを記憶するマスク記憶手段と、信号を入力する入力手段と、前記入力手段が入力する信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出手段と、前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、前記基本特徴抽出手段が抽出する基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算手段と、前記マスク内最大最小計算手段が算出する最小値と最大値の差分を算出する差分計算手段と、前記差分計算手段が算出する差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化手段と、を備えたことを特徴とする信号特徴抽出装置である。
【００１１】
また、本発明は、入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置のコンピュータに、予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、信号を入力する入力過程と、入力した信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、を実行させるための信号特徴抽出プログラムである。
【００１２】
また、本発明は、入力される信号から特定の信号の抽出に利用される特徴を抽出する信号特徴抽出装置のコンピュータに、予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させる記憶過程と、信号を入力する入力過程と、入力される信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出する基本特徴抽出過程と、前記マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の前記読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出するマスク内最大最小計算過程と、算出した最小値と最大値の差分を算出する差分計算過程と、算出した差分の最大のマスクの識別情報を前記基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、前記信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力するマスク選択ベクトル量子化過程と、を実行させるための信号特徴抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、信号特徴抽出方法は、予め識別可能な識別情報が付与される複数のマスクをマスク記憶手段に記憶させておき、入力される信号から、ベクトルからなる基本特徴情報を抽出し、マスク記憶手段からマスクを読み出し、抽出した基本特徴情報の読み出したマスクにより定められる最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とからそれぞれ最大値と最小値を算出し、算出した最小値と最大値の差分を算出し、算出した差分の最大のマスクの識別情報を基本特徴情報の抽出対象領域の量子化値とし、信号についての量子化値を含む情報を当該信号の特徴として出力することとした。これにより、マスク内における最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とを定めることで、コーナーのような信号内の特徴間の差分の大きい箇所について、頑健な特徴抽出を行なうことが可能となる。
【００１４】
また、この発明によれば、マスク記憶手段に記憶させるマスクは、最大値を算出する部分領域と、最小値を算出する部分領域と、最大値及び最小値の算出の対象としない部分領域が組み合わされることとした。これにより、コーナーのような信号内の特徴間の差分の大きい箇所のサンプリングのタイミングのずれによる、値の揺らぎの影響を軽減して特徴抽出を行なうことが可能となる。
【００１５】
また、この発明によれば、最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが隣接しないように、算出の対象としない部分領域と最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが組み合わされることとした。これにより、コーナーのような信号内の特徴間の差分の大きい箇所のサンプリングのタイミングのずれによる、値の揺らぎの影響を軽減して特徴抽出を行なうことが可能となる。
【００１６】
また、この発明によれば、基本特徴情報及びマスクが２次元平面における四角形を単位とする複数の部分領域で示されている場合、最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが、四角形の辺についての少なくとも４近傍にて隣接しないように、算出の対象としない部分領域と最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが組み合わされることとした。これにより、音響信号のような時間方向と周波数方向のパワー値で示される基本特徴情報において、コーナーのような信号内の特徴間の差分の大きい箇所のサンプリングのタイミングのずれによる、値の揺らぎの影響を軽減して特徴抽出を行なうことが可能となる。
【００１７】
また、この発明によれば、基本特徴情報及びマスクが３次元空間における直方体を単位とする複数の部分領域で示されている場合、最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが、直方体の面についての少なくとも６近傍にて隣接しないように、算出の対象としない部分領域と最大値を算出する部分領域と最小値を算出する部分領域とが組み合わされることとした。これにより、映像信号のような時間方向と縦横軸の周波数方向のパワー値で示される基本特徴情報において、コーナーのような信号内の特徴間の差分の大きい箇所のサンプリングのタイミングのずれによる、値の揺らぎの影響を軽減して特徴抽出を行なうことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
本実施形態は、例えば、ＦＭ（Frequency Modulation）放送の音響信号やテレビの映像信号に含まれるＣＭ（Commercial Message）や番組、楽曲の信号の断片をキーとして、膨大な音響や映像のデータベースの中から同一の信号を高速に検出し、信号の箇所を検出し、同一のコンテンツを特定する信号特徴抽出方法の実施に関するものである。
【００１９】
図１は、本実施形態による信号特徴抽出装置１を示す概略ブロック図である。
信号特徴抽出装置１は、入力部１０と、基本特徴抽出部１１と、マスク内最大最小計算部１２と、差分計算部１３と、マスク選択ベクトル量子化部１４と、マスク記憶部２０とを備えている。
【００２０】
入力部１０は、例えば、音響装置や映像装置などの出力端子に接続され、特徴抽出する信号が入力されると、基本特徴抽出部１１に当該信号を入力する。基本特徴抽出部１１は、入力される信号から、ベクトルで示される基本特徴情報を抽出する。マスク記憶部２０は、基本特徴情報の中において、マスク内最大最小計算部１２が最大値と最小値を算出する領域を特定する複数のマスクを予め記憶する。
【００２１】
図２は、マスク記憶部２０に記憶されるマスクの例を示した図であり、各マスクには予めマスク番号が付与されており、各マスクにおいて、右上がり斜め線の領域は、マスク内最大最小計算部１２が最大値を算出する対象の領域であることを示しており、右下がり斜め線の領域は、マスク内最大最小計算部１２が最小値を算出する対象の領域であることを示している。
【００２２】
マスク内最大最小計算部１２は、マスク記憶部２０からマスクを読み出し、読み出したマスクごとに特定される基本特徴情報の部分領域、すなわち最大値を算出する対象の領域と最小値を算出する対象の領域から、それぞれ最大値と最小値を算出する。差分計算部１３は、マスク内最大最小計算部１２がマスクごとに算出した最小値と最大値との差分、例えば、最小値から最大値を差し引いた値を算出する。
【００２３】
マスク選択ベクトル量子化部１４は、差分計算部１３が算出したマスクごとの最小値と最大値との差分の中で差分が最大のマスクの番号を、当該マスクにより特定された部分領域、すなわち注目箇所の量子化値として設定し、当該量子化値を特徴情報として出力する。
【００２４】
（信号特徴抽出装置の動作）
次に、図３のフローチャートを参照しつつ、信号特徴抽出装置１により行なわれる信号特徴抽出方法について説明する。なお、以下の説明では、目的となる信号の一例として、音響信号を適用した場合について説明を行なう。また、以下の説明において、ステップＳ６の比較にて用いられる差分最大値とマスク番号とを対応付けて記憶する変数と、ベクトル量子化値を記憶する変数とが記憶領域に予め定められており、それぞれの初期値として、「ＮＵＬＬ」が設定されているものとする。
【００２５】
まず、基本特徴抽出部１１は、入力部１０から入力される音響信号から基本特徴情報を抽出する。具体的には、音響信号が周波数Ｆ[Ｈｚ]で標本化されている場合、当該音響信号のＰポイントをフーリエ変換し、０〜Ｆ’[Ｈｚ]の各帯域でのパワーの値からなるＰ’次元のベクトル、すなわち特徴ベクトルを基本特徴情報として抽出する。そして、基本特徴抽出部１１は、この特徴ベクトルを、Ｓ秒ごとに抽出する（ステップＳ１）。
【００２６】
例えば、音響信号が周波数８０００Ｈｚで標本化された８１９２ポイント（約１秒）からなる場合、これをフーリエ変換することにより、０〜４０００Ｈｚの各帯域でのパワー値からなる４０９６個の値で１フレームが表現され、このフレームを０．１秒ごとに抽出することになる。
【００２７】
フーリエ変換後の音響信号がＳ秒ごとに抽出された場合、基本特徴情報は、図４に示すような時間周波数空間上のパワー値として表されることになる。図４において、濃い網掛け及び薄い網掛けのない白色領域と、薄い網掛けの領域と、濃い網掛け領域とは、それぞれパワー値が異なることを示している。このとき、基本特徴抽出部１１は、図４に示すように時間周波数空間を四角形を単位とする升目上に分割し、分割領域ごとのパワー値の平均値を算出する。図５は、図４の基本特徴情報に対して升目ごとのパワー値の平均値を算出した結果を示した図である。
【００２８】
次に、マスク内最大最小計算部１２は、基本特徴抽出部１１から図５に示されるような、パワー値で示された基本特徴情報が入力されると、入力される基本特徴情報において、最大値及び最小値の算出の対象とされる注目箇所の領域が基本特徴情報に存在するか否かを判定する（ステップＳ２）。例えば、図４では、５×５の注目箇所の領域を時間方向及び周波数方向に１升目ごとにずらして最大値及び最小値の算出を行なうことになる。このとき、入力された基本特徴情報において、算出の対象となる５×５の注目箇所の領域が基本特徴情報の領域に重なる場合には、注目箇所の領域が基本特徴情報に存在するとして判定し（ステップＳ２：ＹＥＳ）、基本特徴情報の領域にて存在する全ての注目箇所の領域において最大値及び最小値の算出を行なった場合には、注目箇所の領域が基本特徴情報に存在しないとして判定することになる（ステップＳ２：ＮＯ）。
【００２９】
次に、マスク内最大最小計算部１２は、注目箇所の領域が存在すると判定した場合、マスク記憶部２０に、次のマスクが存在するか否かを判定する（ステップＳ３）。例えば、マスク記憶部２０に図２に示される８個のマスクが存在する場合、１つの注目箇所の領域に対して８個のマスクを１つずつマスク記憶部２０から読み出すことになる。このとき、１つの注目箇所の領域に対して７個目までのマスクを読み出している場合には、次のマスクは存在するものとして判定し（ステップＳ３：ＹＥＳ）、８個のマスクを全て読み出した場合には、次のマスクが存在しないものとして判定することになる（ステップＳ３：ＮＯ）。
【００３０】
マスク内最大最小計算部１２は、例えば、最初のマスクである図２のマスク番号１のマスクを読み出した場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、図５に示すように注目箇所の領域に、読み出したマスクを配置する。図６は、図５の５×５の注目箇所の領域を拡大して示した図である。マスク内最大最小計算部１２は、上述したように右上がり斜め線の領域は、最大値を算出する対象の領域であることを示しており、右下がり斜め線の領域は、マスク内最大最小計算部１２が最小値を算出する対象の領域であることを示している。図６の例では、マスク内最大最小計算部１２は、最大値として０．７を算出し、最小値として３．９を算出することになる。
【００３１】
次に、差分計算部１３は、マスク内最大最小計算部１２が算出した最小値と最大値との差分を算出し、算出した差分と、マスク内最大最小計算部１２が最大値と最小値の算出に用いたマスク番号とをマスク選択ベクトル量子化部１４に入力する（ステップＳ５）。図６の例では、３．９−０．７＝３．２を算出し、マスク番号としては、最初に読み出された「１」を選択し、算出した差分「３．２」とマスク番号「１」をマスク選択ベクトル量子化部１４に入力する。
【００３２】
次に、マスク選択ベクトル量子化部１４は、差分計算部１３から入力される差分の値と、差分最大値の変数に記憶されている値を比較し、差分計算部１３から入力される差分の値が、差分最大値の変数に記憶されている値を超過しているか否かを判定する（ステップＳ６）。ここで、差分最大値の変数に「ＮＵＬＬ」が記憶されている場合には、差分計算部１３から入力される差分の値が、差分最大値の変数に記憶されている値を超過しているものとして判定する。すなわち、当該判定処理において、図６の例における最初の判定の際には、最大差分値の変数には、入力される差分の値「３．２」が記憶され、マスク番号の変数には入力されるマスク番号の「１」が記憶される。
【００３３】
一方、差分計算部１３から入力される差分の値が、差分最大値の変数に記憶されている値を超過していないと判定した場合、ステップＳ３に戻り、次のマスクにてステップＳ４以降の処理が繰り返されることになる。
【００３４】
差分計算部１３から入力される差分の値が、差分最大値の変数に記憶されている値を超過しているものとして判定した場合（ステップＳ６：ＹＥＳ）、マスク選択ベクトル量子化部１４は、ベクトル量子化値の変数に、マスク番号の変数に記憶される値を記憶させて、マスク量子化値を更新する（ステップＳ７）。前述した算出した差分「３．２」とマスク番号「１」がそれぞれ最大差分値の変数とマスク番号の変数に記憶されている場合には、ベクトル量子化値として「１」を記憶させる。
【００３５】
ここで、図４に示す基本特徴情報の中から注目箇所として選択されている領域に示される矢印の方向のコーナー（角）を検出する場合に用いられる図２に示したマスクの構成について説明する。図２に示すマスクは、マスク番号１のマスクを時計周りに９０度ずつ回転させたマスク番号２、３、４のマスクと、マスク番号１の最大値の算出対象領域と、最小値の算出対象領域を反転したマスク番号５のマスクと、マスク番号５のマスクを時計周りに９０度ずつ回転させたマスク番号６、７、８のマスクである。このマスクの特徴としては、最大値算出対象領域と最小値算出対象領域の間に、算出対象としない領域を設けることで、四角形の辺における８近傍にて最大値算出対象領域と最小値算出対象領域とが隣接しないようにされており、図４に示すコーナーのような特徴的なサンプリングのタイミングのずれによる、パワー値の揺らぎの影響を軽減することにある。
【００３６】
なお、コーナーを検出するような場合には、最大値算出対象領域または最小値算出対象領域を凹形状または凸形状とし、注目箇所の中心が最大値算出対象領域または最小値算出対象領域のいずれかに属するようにマスクを設定することで良好な結果を得ることができる。
【００３７】
図７は、図５に示した注目領域に対して、図２に示したマスク番号１から８のマスクを適用し、ステップＳ３からステップＳ７の処理が行なわれた場合のそれぞれの結果を示した図である。このとき、差分値の最大値は、マスク番号が「１」の場合における「３．２」であり、最後にステップＳ７が行なわれた後のベクトル量子化値の変数の値は「１」が記憶されることになり、マスク選択ベクトル量子化部１４は、図８に示すように注目箇所の中心の座標に「１」を設定する。このようなベクトル量子化値が、当該基本特徴情報において算出されたものが当該信号の特徴として出力されることになる。
【００３８】
図９は、上記の実施形態の構成における信号特徴抽出装置１の効果を示すための図である。図９の例では、注目箇所における中心が共通となる５×５の注目箇所と３×３の注目箇所において、図２に示した５×５のマスクを用いた場合と、最大値算出対象領域と最小値算出対象領域との間に算出対象としない領域を有しない２つの５×５のマスクを用いた場合と、最大値算出対象領域と最小値算出対象領域との間に算出対象としない領域を有しない３×３のマスクを用いた場合におけるそれぞれの最大差分値の算出結果が示されている。図２に示すマスクを用いた場合の最大差分値は、前述したように３．２として算出される。最大値算出対象領域と最小値算出対象領域との間に算出対象としない領域を有しない２つの５×５のマスクを用いた場合には、それぞれ０．３と２．０の最大差分値が算出され、最大値算出対象領域と最小値算出対象領域との間に算出対象としない領域を有しない３×３のマスクを用いた場合には、−０．６の最大差分値が算出される。
【００３９】
この結果から、マスクの大きさについては、３×３のマスクに比べて５×５のマスクを用いる方が、差分値が大きくなり、当該値によりコーナーの存在を示す強度を強くできることがわかる。また、算出対象としない領域を有しない５×５のマスクと３×３のマスクでは、最小値と最大値の差分値が小さくなり、当該値によりコーナーの存在を示す強度が弱くなっている。これにより、算出対象としない領域を有するマスクを用いる方が、算出対象としない領域を有しないマスクを用いた場合よりもコーナーの存在をより強い強度で表現することができ、さらに、安定してコーナーを検出することが可能になることを示すことができる。
【００４０】
また、このことから、本実施形態の信号特徴抽出装置１を用いることで、特徴の算出対象としない領域を定めることで、信号内の特徴間の差分の大きい箇所を利用して、頑健な特徴の検出を可能にすることが可能となり、前述した従来技術に比べてより頑健な基準で特徴を抽出することが可能となる。
【００４１】
なお、上記の実施形態の構成において、ベクトル量子化値の全てを利用する必要はなく、注目箇所の周辺領域において最小値と最大値の差分値の絶対値の大きい値の上位の値だけを選択、すなわちスパースな状態で特徴を抽出するようにすることも可能である。
【００４２】
上述した実施形態における図２に示したマスクは、４方向のコーナーを検出するための形状を有しているが、例えば、８方向のコーナーを検出する場合には、図１０に示すような形状のマスクを８個追加して適用するようにしてもよい。
【００４３】
また、図２に示したマスクは、前述したように８近傍にて最大値算出対象領域と最小値算出対象領域とが隣接しないように配置されているが、図１１に示すように４近傍で隣接しないように配置するようにしてもよい。
【００４４】
また、上記の実施形態では、目的信号を音響信号を例として説明を行なったが、本発明は、上記の実施形態の構成に限られず、例えば、目的信号を映像信号の縮小画像を用いるようにしてもよい。この場合、例えば、映像信号をテレビの放送信号としたとき、テレビの放送信号から１５秒程度の映像信号を探索する構成とするときには、まず、テレビの放送信号の１フレームの画像を横にＸ等分割し、縦にＹ等分割して、合計Ｘ×Ｙ個の領域を設ける。そして、各領域内でＲＧＢそれぞれについて画素値を平均する。そして、各領域のＲＧＢそれぞれの平均画素値からなる３×Ｘ×Ｙ個の値から構成される画像を１フレームあたり縮小画像とする。例えば、１フレームの画像を横に１６等分割し、縦に１２等分割して１９２個の領域を設け、各領域内でＲＧＢそれぞれについて画素値を平均して１フレーム分の縮小画像を生成した場合、当該縮小画像は５７６個の値を含むことになる。
【００４５】
映像信号の各フレームごとに、当該縮小画像を生成し、生成した縮小画像をＲＧＢごとに時間方向に重ねたものを基本特徴情報として、上述した特徴抽出の方法を適用することができる。このとき、マスクとしては、３次元に拡張したものが利用されることになる。例えば、図１２は、１つの３次元のマスクを示した図であり、マスク１−１からマスク１−５を時間軸方向に重ねることで３次元のマスクが構成されることになる。
【００４６】
図１３は、２次元の縮小画像が時間軸方向に重ねたものを３次元空間に配置され、注目箇所にマスク１−１からマスク１−５が重ねられた３次元のマスクが配置された状態を示した図である。このマスクを、前述した実施形態の構成を同じく、ＲＧＢごとの基本特徴情報において、縦軸、横軸、時間軸方向にずらして、最小値と最大値とを算出し、最小値と最大値の差分に基づいてベクトル量子化値を注目箇所ごとに算出することで特徴を抽出することが可能となる。
【００４７】
なお、図１２に示すマスク１−１からマスク１−５で構成されるマスクでは、２６近傍で隣接最大値算出対象領域と最小値算出対象領域とが隣接しないように配置されているが、３次元のマスクにおいても、２６方向を検出するマスクへ拡張することもでき、また、６近傍で隣接しないマスクとすることもできる。また、さらに、３次元以上の多次元のマスクへ拡張して適用することも可能である。
【００４８】
また、図３に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、また、図１に示す信号特徴抽出装置の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、また、図１に示す信号特徴抽出装置における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、信号特徴抽出処理を行なってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
【００４９】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５０】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本実施形態による信号特徴抽出装置の内部構成を示したブロック図である。
【図２】同実施形態におけるマスク記憶部に記憶されるマスクを示した図である。
【図３】同実施形態における信号特徴抽出装置の処理を示したフローチャートである。
【図４】同実施形態における入力される信号の一例を示した図である。
【図５】同実施形態における基本特徴抽出部から出力される基本特徴情報及び当該基本特徴情報にマスクが適用された例を示した図である。
【図６】同実施形態におけるマスク内最大最小計算部による最大値と最小値の算出対象を示した図である。
【図７】同実施形態におけるマスク内最大最小計算部の処理を説明するための図である。
【図８】同実施形態におけるマスク選択ベクトル量子化部による量子化が行なわれた結果を示した図である。
【図９】同実施形態における信号特徴抽出方法による処理結果と他のマスクを適用した場合の比較を示した図である。
【図１０】同実施形態における信号特徴抽出装置に適用できる他のマスクの例（その１）を示した図である。
【図１１】同実施形態における信号特徴抽出装置に適用できる他のマスクの例（その２）を示した図である。
【図１２】同実施形態における信号特徴抽出装置に映像信号を入力した場合に適用するマスクの例を示した図である。
【図１３】同実施形態における信号特徴抽出装置に映像信号を入力した場合のマスクの適用例を示した図である。
【符号の説明】
【００５２】
１    信号特徴抽出装置
１０  入力部
１１  基本特徴抽出部
１２  マスク内最大最小計算部
１３  差分計算部
１４  マスク選択ベクトル量子化部
２０  マスク記憶部
【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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