(57)【要約】【課題】  対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を、誤った識別が許容されないような重要なデータが正確に識別されることに重点を置いて決定する。【解決手段】  特徴量の種類と識別条件を決定する装置１０の識別器作成部１６が、重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、識別処理に用いられ得る複数の特徴量の各々について対応する識別器を作成する。重要度総和算出部１８が、作成された識別器を用いてサンプルデータを試行的に分類し、各識別器ごとに、特定内容のデータであるか否かが正しく識別されなかったデータに割り当てられた重要度の総和を算出する。この総和が最も小さい識別器が、識別器選択部２０によって順次選択される。選択された識別器に基づいて、識別条件決定部２２が、識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する。【選択図】          図１
2005100122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、該少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを決定する装置であって、
前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成し、前記特定内容のデータであることが分かっている前記複数のデータと前記特定内容のデータでないことが分かっている前記複数のデータとを前記重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、前記複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する識別器特定手段と、
前記識別器特定手段により特定された前記少なくとも１つの識別器に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも１つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段とを備えていることを特徴とする装置。
【請求項２】
前記識別器特定手段が、
作成した前記複数の識別器の各々について、前記サンプルデータ群をなすデータの全部または一部のうち該識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた前記重要度の総和を算出する手段と、
前記少なくとも１つの識別器として、前記総和が最も小さいものから順に少なくとも１つの識別器を選択する手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記選択する手段が、１回の動作につき前記総和が最も小さい識別器を１つずつ選択するものであり、
前記識別器特定手段が、前記選択する手段により既に選択された識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた前記重要度の総和が所定の閾値以下となるまで、前記算出する手段と前記選択する手段を繰返し動作させる手段をさらに備えていることを特徴とする請求項２記載の装置。
【請求項４】
前記識別器特定手段が、
作成した前記複数の識別器の各々について、前記サンプルデータ群をなすデータの全部または一部のうち該識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた前記重要度の総和を算出する手段と、
前記総和が最も小さい１つの識別器を、前記少なくとも１つの識別器のうちの１つとして選択する手段と、
前記選択する手段の直前の動作により選択された前記１つの識別器によっては正しく識別されない各データの重要度が該データの現在の重要度よりも高くなり、かつ／または該１つの識別器によって正しく識別される各データの重要度が該データの現在の重要度よりも低くなるように、前記サンプルデータ群をなす各データに割り当てられた前記重要度を更新する手段と、
前記選択する手段が選択した前記識別器によって正しく識別されないデータに割り当てられた前記重要度の総和が所定の閾値以下となるまで、前記算出する手段、前記選択する手段および前記更新する手段を繰返し動作させる手段を備えていることを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項５】
前記識別器特定手段が、前記サンプルデータ群をなすデータの各々に割り当てられた前記重要度を加味して前記複数の識別器を作成するものであることを特徴とする請求項１から４いずれか１項記載の装置。
【請求項６】
前記複数の識別器の各々が、前記特定内容のデータであることが分かっている前記複数のデータが示す該識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値と、前記特定内容のデータでないことが分かっている前記複数のデータが示す該識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値との、比または差分を表したヒストグラムであることを特徴とする請求項１から５いずれか１項記載の装置。
【請求項７】
前記対象データおよび前記サンプルデータ群をなす各データが画像データであり、
前記特定内容が、該対象データが示し得る特定シーンであることを特徴とする請求項１から６いずれか１項記載の装置。
【請求項８】
対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、該少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを決定するためのプログラムであって、コンピュータを、
前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成し、前記特定内容のデータであることが分かっている前記複数のデータと前記特定内容のデータでないことが分かっている前記複数のデータとを前記重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、前記複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する識別器特定手段、および
前記識別器特定手段により特定された前記少なくとも１つの識別器に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも１つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、該少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを決定するためのプログラムであって、コンピュータを、
前記特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、前記特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、前記識別処理に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成し、前記特定内容のデータであることが分かっている前記複数のデータと前記特定内容のデータでないことが分かっている前記複数のデータとを前記重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、前記複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する識別器特定手段、および
前記識別器特定手段により特定された前記少なくとも１つの識別器に基づいて、前記識別処理に用いる前記少なくとも１つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する決定手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【請求項１０】
データの所望の特定内容の指定を受け付けるデータ内容指定受付手段と、
選別対象である対象データの入力を受け付ける対象データ入力受付手段と、
前記特定内容として指定され得る複数の内容ごとに、前記対象データが該内容のデータであるか否かの識別に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、該少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを予め規定した参照データを、前記データ内容指定受付手段において指定された前記特定内容に基づいて参照して、前記対象データから、該特定内容のデータであるか否かの識別に用いる前記少なくとも１つの特徴量を導出する特徴量導出手段と、
前記特徴量導出手段により導出された前記少なくとも１つの特徴量の各々に基づいて、前記参照データが規定する前記対応する識別条件を参照し、前記対象データが前記データ内容指定受付手段において指定された前記特定内容のデータであるか否かを識別する識別手段とを備えてなり、
前記参照データが、前記複数の内容の各々について、該内容のデータであることが分かっている複数のデータと、該内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群を、予め学習することにより決定されたものであって、前記複数の内容の各々についての前記学習が、
前記サンプルデータ群に基づいて、前記識別手段による識別に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成する工程と、
前記サンプルデータ群をなす現在の学習内容のデータであることが分かっている複数のデータと該現在の学習内容のデータでないことが分かっている複数のデータとを、前記重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、前記複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する工程と、
特定された前記少なくとも１つの識別器に基づいて、前記現在の学習内容のデータであるか否かの識別に用いる前記少なくとも１つの特徴量の種類と前記識別条件とを決定する工程とを含む方法によるものであることを特徴とする、特定内容のデータを選別する装置。
【請求項１１】
前記識別手段により正しい識別結果が得られなかった対象データについて、該対象データが示す正しい内容および該対象データの重要度の指定を受け付ける正解受付手段と、
前記正しい内容および前記重要度の指定が受け付けられた前記対象データを学習することにより、前記参照データを更新する追加学習手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項１０記載の特定内容のデータを選別する装置。
【請求項１２】
前記対象データおよび前記サンプルデータ群をなす各データが画像データであり、
前記特定内容が、前記対象データが示し得る特定シーンであることを特徴とする請求項１０または１１記載の特定内容のデータを選別する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ等の対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置、プログラムならびにプログラムを記録した記録媒体、および特定内容のデータを選別する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像データ等の対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる基準を決定するために、サンプルデータ群を学習する種々の手法が提案されている。
【０００３】
たとえば、特許文献１には、人物の顔部分を含む画像と含まない画像とを識別する識別処理に用いるために、顔部分を含むことが分かっている複数のサンプル画像と顔部分を含まないことが分かっている複数のサンプル画像の各々から、輝度値等の決められた種類の特徴量を成分とする特徴ベクトルその他のパラメータを導出し記録しておく手法が記載されている。識別処理においては、すべてのサンプル画像についての上記のパラメータと対象画像から導出された特徴ベクトルの各成分とを変数とする評価関数を用いて、その評価関数値の正負に基づいて、対象画像が顔部分を含む画像であるか否かが識別される。
【０００４】
また、特許文献２には、放射線画像から濃度勾配の集中度等に基づいて抽出した候補領域の陰影が、悪性腫瘤等の陰影であるか否かを識別する識別処理に用いるために、悪性であることが分かっている陰影の複数のサンプル画像と悪性でないことが分かっている陰影の複数のサンプル画像の各々から、濃度ヒストグラムに基づく特徴量等の決められた種類の複数の特徴量を抽出して、ニューラルネットワーク等を用いた学習を行なう手法が記載されている。
【０００５】
さらに、非特許文献１等には、一般に用いられる機械的学習手法として、ブースティングと呼ばれる手法およびその変形であるエイダブースト（Ａｄａｂｏｏｓｔ）と呼ばれる手法が記載されている。たとえば、２つの特徴量ｘ１およびｘ２に対応する軸を有する特徴量平面上に分布するデータ点を、ある特定内容のデータを示すデータ点とそうでないデータ点との２つに分類するための学習について説明すると、ブースティングは、上記の特定内容のデータを示すことが分かっている複数のデータ点とそうでないことが分かっている複数のデータ点からなるサンプルデータ点群の中から、データ点の第１の組を選択し、それら第１の組のデータ点を最も良好に分類する特徴量平面上の第１の直線または比較的単純な曲線を特定し、次にその第１の直線または曲線では良好に分類できないデータ点の第２の組を選択し、それら第２の組のデータ点を最も良好に分類する第２の直線または曲線を特定し、・・・という処理を繰り返して学習を行なうものである。最後に、一連の処理で特定された複数の直線または曲線を総合して、多数決の手法等により、特徴量平面を分割する最適な線が決定される。一方、エイダブーストは、上記と同様のサンプルデータ点群をなす各データ点に初期値の等しい重みを割り当て、すべてのデータ点を用いてそれらのデータ点を最も良好に分類する特徴量平面上の第１の直線または曲線を特定し、その第１の直線または曲線では正しく分類できなかったデータ点の重みを高くし、次に各データ点の重みを加味してデータ点を最も良好に分類する第２の直線または曲線を特定し、・・・という処理を繰り返して学習を行なうものである。エイダブーストでは、各サンプルデータ点に重みが割り当てられているが、それらの重みの初期値は等しいので、処理全体でみれば、各サンプルデータ点は、等しい重みすなわち重要度を有するものとして均等に学習される。
【特許文献１】特開２００３−４４８５３号公報
【特許文献２】特開２００２−７４３２５号公報
【非特許文献１】Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork著、江尻公一訳、「パターン識    別」、株式会社新技術コミュニケーションズ、２００１年、ｐ．４８４−４８８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、１つまたは複数の特徴量を指標として対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理を行なう場合、高い識別精度を実現する有用な特徴量の種類は、特定内容によって異なる。たとえば、画像データが特定シーンの画像のデータであるか否かを識別する識別処理の場合、特定シーンが全体的に暗い「夜景」のシーンであれば、輝度や明度に関する特徴量が最も有用な指標となるかもしれないが、特定シーンが「水中」のシーンであれば、輝度や明度よりも青色の濃度に関する特徴量等の方が有用であるかもしれない。ここで、特定内容ごとの識別に用いる特徴量の種類を、熟練した技術者が学習に先立って経験的に決定し、それらの決められた特徴量に関して学習を行なってもよいが、実際にどの特徴量が最も有用な指標であるかを経験的に判断することは難しく、特に複数の特徴量を組み合わせて使用する場合には、どの特徴量を用いると組合せの効果が高いかを経験的に決定することは困難である。
【０００７】
そこで、識別処理に用いる識別条件の決定と併せて、特定内容に適した特徴量の選択をも自動的に行なうようなサンプルデータ群の学習手法が望まれるが、従来の学習手法において行なわれているように、サンプルデータ群をなす各データを等しい重要度のものとして均等に学習したのでは、必ずしも実情に即した最適な特徴量の選択および識別条件の決定が図れないおそれがある。たとえば、画像データが「水中」のシーンの画像のデータであるか否かを識別する識別処理では、全体的に１００パーセントの識別精度を達成することはできないとしても、少なくとも、画像中の相当部分が青い水部分の背景であり「水中」の特徴がよく表れているような画像のデータは、正しく識別されることが望まれる。したがって、学習手法を工夫することによって、少なくとも上記のような重要な対象データについては１００パーセントに近い識別精度を実現できるのであれば、かかる学習手法を採用することが好ましい。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、識別処理に用いる識別条件を決定するための学習において、使用する特徴量の種類をも併せて自動的に選択し、しかも誤った識別が許容されないような重要なデータをより重視して学習を行なう、識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置、プログラムおよびプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とするものである。さらに、本発明は、誤った選別が許容されないような重要な対象データの正確な選別に重点を置いた、特定内容のデータを選別する装置を提供することも目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
すなわち、本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置は、対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、その少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを決定する装置であって、特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、上記の識別処理に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成し、上記の特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとを上記の重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、上記の複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する識別器特定手段と、その識別器特定手段により特定された少なくとも１つの識別器に基づいて、識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と識別条件とを決定する決定手段とを備えていることを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、本発明において「対象データ」とは、特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理の対象となるものであればいかなるデータであってもよく、例としては、以下に述べる画像データのほか、特定人物の声であるか否か等の識別処理の対象となる音声データ等が挙げられる。また、対象データが画像データである場合、その画像データは１枚の画像全体に関するデータであっても、１枚の画像に含まれる一部の領域についてのデータであってもよい。したがって、以下に述べる特定シーンであるか否かを識別する処理のほか、たとえば、１枚の画像に含まれる１つの領域が、人物等のある特定の被写体に対応する領域であるか否かを識別する処理等も、上記の「識別処理」に含まれるものである。
【００１１】
また、本発明において「特徴量」とは、対象データの特徴を表すパラメータを指す。たとえば、対象データが画像データである場合には、その画像データが表す画像の色の特徴、輝度の特徴、テクスチャーの特徴、奥行情報、その画像に含まれるエッジの特徴その他の特徴を表すあらゆる指標値が、「特徴量」として使用され得る。また、これらの各特徴を表す指標値を複数組み合わせた重み付き加算値等を、「特徴量」として使用してもよい。
【００１２】
さらに、本発明において「識別条件」とは、１つの特徴量を指標とした、特定内容のデータとそうでないデータとを識別する条件を指す。
【００１３】
また、本発明において「識別器」とは、１つの特徴量を用いて特定内容のデータとそうでないデータとを識別する基準を提供するものであって、上記の「識別条件」を決定する基となるものを指す。
【００１４】
さらに、本発明における「識別器特定手段」は、上記のとおりサンプルデータ群を「重要度を加味して識別」するのに最も有効なものから順に少なくとも１つの識別器を特定するものである。すなわち、各サンプルデータの重要度が等しければ、単純に正しく識別されるサンプルデータの数が多くなる識別器が最も有効な識別器であるが、本発明では各サンプルデータの重要度が異なるので、重要度の低いサンプルデータよりも、重要度の高いサンプルデータが正しく識別されることにより重点が置かれる。
【００１５】
上記の本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置においては、上記の識別器特定手段は、作成した上記の複数の識別器の各々について、上記のサンプルデータ群をなすデータの全部または一部のうちその識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた重要度の総和を算出する手段と、上記の少なくとも１つの識別器として、上記の総和が最も小さいものから順に少なくとも１つの識別器を選択する手段を備えているものであってもよい。この場合において、上記の選択する手段が、１回の動作につき上記の総和が最も小さい識別器を１つずつ選択するものであり、上記の識別器特定手段が、上記の選択する手段により既に選択された識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた重要度の総和が所定の閾値以下となるまで、上記の算出する手段と選択する手段を繰返し動作させる手段をさらに備えているものであってもよい。
【００１６】
ここで、上記の算出する手段が算出する「重要度の総和」とは、重要度の総和そのもののみならず、重要度の総和に比例等するパラメータも含むものとする。
【００１７】
また、上記の「繰返し動作させる手段」は、１回目の動作においては選択する手段が選択した１つの識別器によって正しく識別されないデータについて、２回目以降の動作においてはそれまでに選択された複数の識別器の組合せによって正しく識別されないデータについて、重要度の総和と所定の閾値とを比較するものである。なお、算出する手段と選択する手段を１回ずつ動作させただけで重要度の総和が所定の閾値以下となった場合には、繰返し動作は行なわれないこととなる。また、「所定の閾値以下となるまで」繰返し動作を行なうとは、所定の閾値未満となるまで繰返し動作を行なう形態も含むものとする。さらに、各繰返し動作において重要度の総和の算出および識別器の選択に使用されるデータがサンプルデータ群をなすデータの一部である場合には、使用する「データの一部」は、繰返し動作ごとに異なるものであってもよい。一方、各繰返し動作においてサンプルデータ群をなすデータの全部または同一の一部を使用する場合には、重要度の総和を算出する手段の２回目以降の動作は、単に１回目の動作で算出した重要度の総和をそのまま繰り越すものであってもよい。
【００１８】
さらに、上記の本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置においては、上記の識別器特定手段は、作成した複数の識別器の各々について、上記のサンプルデータ群をなすデータの全部または一部のうちその識別器によっては正しく識別されないデータに割り当てられた重要度の総和を算出する手段と、その総和が最も小さい１つの識別器を、上記の少なくとも１つの識別器のうちの１つとして選択する手段と、その選択する手段の直前の動作により選択された１つの識別器によっては正しく識別されない各データの重要度がそのデータの現在の重要度よりも高くなり、かつ／またはその１つの識別器によって正しく識別される各データの重要度がそのデータの現在の重要度よりも低くなるように、サンプルデータ群をなすデータに割り当てられた重要度を更新する手段と、上記の選択する手段が選択した識別器によって正しく識別されないデータに割り当てられた重要度の総和が所定の閾値以下となるまで、上記の算出する手段、選択する手段および更新する手段を繰返し動作させる手段を備えているものであってもよい。
【００１９】
ここでも、上記の「繰返し動作させる手段」は、１回目の動作においては選択する手段が選択した１つの識別器によって正しく識別されないデータについて、２回目以降の動作においてはそれまでに選択された複数の識別器の組合せによって正しく識別されないデータについて、重要度の総和と所定の閾値とを比較するものである。なお、算出する手段、選択する手段および更新する手段を１回ずつ動作させただけで重要度の総和が所定の閾値以下となった場合には、繰返し動作は行なわれないこととなる。また、「所定の閾値以下となるまで」繰返し動作を行なうとは、所定の閾値未満となるまで繰返し動作を行なう形態も含むものとする。
【００２０】
また、上記の本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置においては、上記の識別器特定手段は、上記のサンプルデータ群をなすデータの各々に割り当てられた重要度を加味して複数の識別器を作成するものであってもよい。
【００２１】
ここで、「重要度を加味して複数の識別器を作成する」とは、識別器自体にサンプルデータ群をなすデータの重要度が反映されるように識別器を作成することを意味する。
【００２２】
さらに、上記の本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置においては、各識別器は、上記の特定内容のデータであることが分かっている複数のデータが示すその識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値と、特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータが示すその識別器に対応する特徴量の値のヒストグラムの各頻度値との、比または差分を表したヒストグラムであってもよい。
【００２３】
ここで、上記の「比または差分を表したヒストグラム」とは、頻度値の比または差分の値をそのまま表したヒストグラムであってもよいし、それらの対数値等を表したヒストグラムであってもよい。
【００２４】
また、上記の本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置においては、上記の対象データおよびサンプルデータ群をなす各データが画像データであり、上記の特定内容が、対象データが示し得る特定シーンであってもよい。
【００２５】
本発明に係るプログラムは、対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、その少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを決定するためのプログラムであって、コンピュータを、特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと、特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、上記の識別処理に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成し、上記の特定内容のデータであることが分かっている複数のデータと特定内容のデータでないことが分かっている複数のデータとを上記の重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、上記の複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する識別器特定手段、および、その識別器特定手段により特定された少なくとも１つの識別器に基づいて、識別処理に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と識別条件とを決定する決定手段として機能させることを特徴とするものである。また、本発明に係る記録媒体は、上記のようなプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【００２６】
また、本発明に係る特定内容のデータを選別する装置は、データの所望の特定内容の指定を受け付けるデータ内容指定受付手段と、選別対象である対象データの入力を受け付ける対象データ入力受付手段と、特定内容として指定され得る複数の内容ごとに、上記の対象データがその内容のデータであるか否かの識別に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と、その少なくとも１つの特徴量の各々に対応する識別条件とを予め規定した参照データを、上記のデータ内容指定受付手段において指定された特定内容に基づいて参照して、対象データから、その特定内容のデータであるか否かの識別に用いる上記の少なくとも１つの特徴量を導出する特徴量導出手段と、その特徴量導出手段により導出された少なくとも１つの特徴量の各々に基づいて、上記の参照データが規定する対応する識別条件を参照し、対象データが上記のデータ内容指定受付手段において指定された特定内容のデータであるか否かを識別する識別手段とを備えてなり、上記の参照データが、上記の複数の内容の各々について、その内容のデータであることが分かっている複数のデータと、その内容のデータでないことが分かっている複数のデータとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプルデータ群を、予め学習することにより決定されたものであって、上記の複数の内容の各々についての学習が、上記のサンプルデータ群に基づいて、上記の識別手段による識別に用いられ得る複数の特徴量にそれぞれ対応する複数の識別器を作成する工程と、上記のサンプルデータ群をなす現在の学習内容のデータであることが分かっている複数のデータと現在の学習内容のデータでないことが分かっている複数のデータとを、上記の重要度を加味して識別するのに最も有効なものから順に、上記の複数の識別器のうちの少なくとも１つの識別器を特定する工程と、特定されたそれらの少なくとも１つの識別器に基づいて、現在の学習内容のデータであるか否かの識別に用いる少なくとも１つの特徴量の種類と識別条件とを決定する工程とを含む方法によるものであることを特徴とするものである。
【００２７】
上記の本発明に係る特定内容のデータを選別する装置は、上記の識別手段により正しい識別結果が得られなかった対象データについて、その対象データが示す正しい内容およびその対象データの重要度の指定を受け付ける正解受付手段と、上記の正しい内容および重要度の指定が受け付けられた対象データを学習することにより、参照データを更新する追加学習手段とをさらに備えているものであってもよい。
【００２８】
なお、上記の「正解受付手段」は、対象データが示す正しい内容およびその対象データの重要度を受け付けるものであるが、これには、外部入力としては対象データが示す正しい内容のみを受け付け、重要度については外部入力によらず一定の値を割り当てる手段も含まれるものとする。
【００２９】
また、上記の本発明に係る特定内容のデータを選別する装置においては、上記の対象データおよびサンプルデータ群をなす各データが画像データであり、上記の特定内容が、対象データが示し得る特定シーンであってもよい。
【発明の効果】
【００３０】
本発明に係る識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件とを決定する装置、プログラム、およびプログラムを記録した記録媒体によれば、識別処理に用いる識別条件のみならず、その識別処理に適した特徴量の種類をも併せて自動的に選択することができる。しかも、それらの特徴量の種類および識別条件は、各々に重要度が割り当てられたサンプルデータ群に基づいて、重要度の高いサンプルデータを重視して決定されるので、それらの決定された特徴量の種類と識別条件を用いて識別処理を行なえば、誤った識別が許容されないような重要度の高い対象データに対して極めて高い識別精度を実現することができる。
【００３１】
さらに、上記の特徴量の種類および識別条件の決定を、各サンプルデータの重要度を順次更新しながら選択した識別器に基づいて行なう場合には、先に選択された識別器では正しく識別できなかったサンプルデータが重要視され、それらのサンプルデータを正しく識別できる追加の識別器が順次選択され、それらの選択された識別器に基づいて特徴量の種類および識別条件が決定される。したがって、そのようにして決定された特徴量の種類と識別条件を用いて識別処理を行なえば、多様な対象データに対してさらに精度が高く漏れの少ない識別を行なうことが可能となる。
【００３２】
また、本発明に係る特定内容のデータを選別する装置は、識別に使用する特徴量の種類および識別条件を特定内容ごとに規定した参照データを用いているため、装置を構成する各手段を動作させるアルゴリズム自体は所望の特定内容にかかわらず共通のものとすることができ、装置の開発コストを低く抑えながら、各特定内容に合った対象データの選別を行なうことができる。しかも、使用する参照データは、重要度が高いサンプルデータを重視したサンプルデータ群の学習により決定されたものであるので、重要度が高いものとして学習されたサンプルデータに類似の特徴を示し、誤った選別が許容されないような重要な対象データについては、とりわけ正確な選別を行なうことができる。さらに、複雑な識別アルゴリズムの変更、追加および実装等の作業を要することなく、参照データを改変するだけで、識別基準の変更や、識別可能な特定内容の追加を、簡単に行なうことができる。
【００３３】
さらに、正しい識別結果が得られなかった対象データについて正しい内容および重要度の指定を受け付けて、それらの対象データの追加学習による参照データの更新を行なうことを可能とした場合には、実際の対象データに合わせて継続的に選別の精度を向上させていくことができる。また、ユーザーが頻繁に指定する特定内容に関しては、参照データの内容が特に充実していくため、より高い識別精度を実現することができる。
【００３４】
上記の本発明の効果は、多様性が高い画像データ等が対象データであり、全体的に１００パーセントの識別精度を達成することはできないとしても、少なくとも重要な対象データについては１００パーセントに近い識別精度を実現したいという要請が強い場合において、特に有効なものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、図面により、本発明の例示的な実施形態を詳細に説明する。
【００３６】
まず、図１から図５を用いて、本発明の第１の実施形態を説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る、画像データが特定シーンのデータであるか否かを識別する識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件とを決定するための、装置１０の構成を示したブロック図である。装置１０は、特定シーンの画像データであることが分かっている複数のサンプル画像データと、特定シーンの画像でないことが分かっている複数のサンプル画像データからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプル画像データ群を学習することによって、識別処理に用いる特徴量の種類と、各特徴量に対応する識別条件とを決定するものであり、サンプル画像データの入力を順次受け付けるサンプル入力受付部１２と、入力されたサンプル画像データを格納するメモリ１４とを備えている。装置１０はさらに、メモリ１４に格納されたサンプル画像データから複数の識別器を作成する識別器作成部１６、識別器作成部１６が作成した各識別器を用いてサンプル画像データの一部を分類し、特定シーンのサンプル画像データであるか否かが正しく識別されなかったサンプル画像データの重要度の総和を算出する重要度総和算出部１８、これらの重要度の総和に基づいて良好な識別器を選択する識別器選択部２０、および識別器選択部２０が選択した識別器に基づいて識別処理に使用する特徴量の種類と識別条件とを決定する識別条件決定部２２とを備えている。
【００３７】
サンプル入力受付部１２に入力される各サンプル画像データには、上記のとおり、特定シーンの画像データであるか否かを示すシーン情報と、重要度とが割り当てられている。図２は、特定シーンが「水中」のシーンである場合において、種々のサンプル画像に割り当てられるシーン情報と重要度の例を示した図である。
【００３８】
図２の（ａ）のサンプル画像は、「水中」のシーンの画像であり、しかも画像中の相当部分が青い水部分の背景となっており、「水中」の特徴がよく表れている。そのため、このサンプル画像には、「水中」のシーンであるというシーン情報と、１００という高い重要度が割り当てられている。一方、図２の（ｂ）のサンプル画像は、図２の（ａ）のサンプル画像と同じく「水中」のシーンの画像であるが、前景が岩、背景全体が砂地となっており、「水中」の特徴があまりよく表れていない。そのため、この図２の（ｂ）のサンプル画像には、「水中」のシーンであるというシーン情報と、２０という低い重要度が割り当てられている。
【００３９】
図２の（ｃ）のサンプル画像は、「水中」のシーンの画像でなく、しかも人物や建物など、「水中」と全く異なる特徴を示す被写体のみを含んでいる。識別処理において、このようなサンプル画像に類似の画像が誤って「水中」のシーンの画像として識別されてしまうのは、とりわけ好ましくない。そのため、このサンプル画像には、「水中」のシーンでないというシーン情報と、１００という高い重要度が割り当てられている。一方、図２の（ｄ）のサンプル画像は、「水中」のシーンの画像でないが、青空や湖の水面など、「水中」のシーンと比較的類似した特徴を示す被写体が相当部分を占めている。そのため、この図２の（ｄ）のサンプル画像には、「水中」のシーンでないというシーン情報と、２０という低い重要度が割り当てられている。
【００４０】
以下、図３のフローチャートを参照しながら、特定シーンが「水中」のシーンである場合を例にとって、図１の装置１０が行なう処理の詳細な工程について説明する。
【００４１】
まず、ステップ３０において、サンプル入力受付部１２が、各々に「水中」のシーンであるか否かを示すシーン情報と重要度とが割り当てられた複数のサンプル画像データの入力を、順次受け付ける。本実施形態では、各サンプル画像データは、そのサンプル画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示したデータであるとする。入力された各サンプル画像データは、シーン情報および重要度と対応付けられた状態で、メモリ１４に格納される。
【００４２】
次に、ステップ３２において、識別器作成部１６が、識別処理に使用され得る複数の特徴量について、「識別器」を作成する。ここでの「識別器」は、１つの特徴量を用いて「水中」のシーンの画像データとそうでない画像データとを識別する基準を提供するものである。本実施形態では、図４に導出方法を図示した各特徴量についてのヒストグラムを「識別器」として使用する。図４を参照しながら説明すると、識別器作成部１６は、まず、「水中」のシーンの画像データであることが分かっている複数のサンプル画像データの各々から、ある特徴量（たとえばそのサンプル画像における濃度Ｂの平均値）を１つずつ導出し、その値の分布を示すヒストグラムを作成する。同様に、「水中」のシーンの画像データでないことが分かっている複数のサンプル画像データからも、ヒストグラムを作成する。その後、これらの２つのヒストグラムが示す頻度値の比の対数値を取って、図４の一番右側に示す、識別器として用いられるヒストグラムを作成する。このヒストグラムが示す各縦軸の値を、以下、「識別ポイント」と呼ぶことにする。このヒストグラム形式の識別器によれば、正の識別ポイントに対応する特徴量の値を示す画像は「水中」のシーンの画像である可能性が高く、識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まると言える。逆に、負の識別ポイントに対応する特徴量の値を示す画像は「水中」のシーンの画像でない可能性が高く、やはり識別ポイントの絶対値が大きいほどその可能性は高まる。したがって、この識別器は、「水中」のシーンの画像データとそうでない画像データとを識別する基準を提供するものである。ステップ３２において、識別器作成部１６は、識別に使用され得る複数の特徴量、たとえば、濃度Ｒ、ＧならびにＢ、輝度Ｙ、色差ＣｒならびにＣｂ、彩度および色相のそれぞれについての平均値、いくつかのｎ％点、およびいくつかの（ｍ％点）−（ｎ％点）のすべてについて、上記のヒストグラム形式の識別器を作成する。なお、「平均値」とは、１つのサンプル画像の全体に亘るある特性値（各色の濃度等）の平均値を、「ｎ％点」（０＜ｎ＜１００）とは、１つのサンプル画像またはその縮小画像の各画素におけるある特性値を累積ヒストグラムで表した場合に、全画素数のｎ％の計数値に対応する特性値を、「（ｍ％点）−（ｎ％点）」（０＜ｍ，ｎ＜１００）とは、ｍ％点とｎ％点の差分値を指すものである。ただし、作成する識別器に対応する特徴量の種類は、これらに限られずいかなるものであってもよく、たとえば、各特性値の最大値や最小値を用いてもよいし、エッジ強度、テクスチャー、奥行情報に関する特徴量等を用いてもよい。また、異なる複数の特性値を組み合わせた重み付き加算値等を、特徴量として用いてもよい。
【００４３】
続いて、ステップ３４において、重要度総和算出部１８が、識別器作成部１６が作成した各識別器を用いて、メモリ１４内のサンプル画像データの一部を試行的に分類する。ここで、試行的な分類に用いられるサンプル画像データの一部は、全サンプル画像データ中から無作為に選んだデータの集合である。さらに、重要度総和算出部１８は、各サンプル画像データに割り当てられたシーン情報を参照して、この試行的な分類によって「水中」のシーンであるか否かが正しく識別されなかったサンプル画像データ、すなわち、実際には「水中」のシーンであるのにその識別器を用いると「水中」のシーンでないものとして識別されてしまうサンプル画像データと、実際には「水中」のシーンでないのにその識別器を用いると「水中」のシーンであるものとして識別されてしまうサンプル画像データとに割り当てられた重要度の総和を算出する。重要度の総和は、識別器ごとに算出される。
【００４４】
次に、ステップ３６において、識別器選択部２０が、ステップ３４において算出された重要度の総和が最も小さい１つの識別器を、良好な識別器として選択する。
【００４５】
続いて、ステップ３８において、識別器選択部２０が、それまでに選択された識別器によっては正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和を算出し、その総和が所定の閾値以下であるか否かを確認する。ここでの重要度の総和の算出には、ステップ３４で用いたサンプル画像データの一部のみを使用してもよいし、全サンプル画像データを使用してもよい。１回目のステップ３８では、まだ１つの識別器しか選択されていないので、その１つの識別器によって正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和が閾値以下であるか否かが確認される。ここで、重要度の総和がまだ閾値以下となっていない場合には、識別器選択部２０は、さらに追加の識別器を選択するために重要度総和算出部１８に対して繰返し命令を発し、図３の処理はステップ４０へと進む。
【００４６】
ステップ４０では、繰返し命令を受けた重要度総和算出部１８が、繰返し処理に先立って、直近のステップ３６で選択された識別器が再び選択されないように、その識別器を除外する。
【００４７】
２回目のステップ３４では、サンプル画像データのうち、１回目のステップ３４で用いたものとは異なる一部を使用して、各識別器による試行的な分類および重要度の総和の算出が再び行なわれる。選択される識別器の組合せの効果を高めるためには、２回目のステップ３４で用いるサンプル画像データの一部として、１回目のステップ３６で選択された識別器では良好に分類できないサンプル画像データの群を選ぶことが好ましい。たとえば、１回目のステップ３６で選択された識別器を用いると、正しく識別されるデータと誤って識別されるデータとが同数になるようなサンプル画像データの群を用いることができる。その後、２回目のステップ３６において、２回目のステップ３４で算出された重要度の総和が最も小さい１つの識別器が、次に良好な識別器として選択される。
【００４８】
以下、同様にして、それまでに選択された識別器によっては正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和が閾値以下となるまで、ステップ３４から４０の処理が繰り返される。なお、２回目以降のステップ３８では、それまでに選択された複数の識別器の組合せによって正しく識別されないサンプル画像データについて、重要度の総和と所定の閾値とが比較されるものとする。
【００４９】
ステップ３８において算出される重要度の総和が閾値以下となると、図３の処理はステップ４２へと進み、識別条件決定部２２が、それまでに選択された識別器に基づいて、識別処理に使用する特徴量の種類と識別条件とを決定する。決定される特徴量の種類は、識別器選択部２０が選択した各識別器に対応する特徴量の種類である。また、各特徴量の種類に対応する識別条件は、本実施形態では、各特徴量に対応する識別器のヒストグラム（図４の一番右側のヒストグラム参照）が示す識別ポイントを、小さい特徴量の値に対応するものから順番に列記した、正負の値をとる数列形式のものとする。
【００５０】
以上、特定シーンが「水中」のシーンである場合を例にとって、図１の装置１０が行なう処理の詳細な工程について説明した。さらに「夕焼け」や「夜景」等の他の特定シーンについても同様の処理による学習を行なうと、様々な特定シーンについて、図５に示すような、対象画像の画像データが特定シーンの画像データである否かの識別処理に用いられる適当な特徴量の種類と、識別条件との対応表を導出することができる。
【００５１】
なお、上記の第１の実施形態では、ステップ３４において、各繰返し処理ごとに異なるサンプル画像データの一部を使用して、試行的な分類および重要度の総和の算出をやり直すこととしたが、サンプル画像データの全部または同一の一部を使用することとしてもよい。その場合、ステップ３４は、単に１回目の処理で算出した重要度の総和をそのまま繰り越すものとなる。
【００５２】
また、ステップ３８では、閾値を用いずに、対応する重要度の総和が小さいものから順に一定数の識別器を選択することとしてもよい。
【００５３】
さらに、上記の第１の実施形態では、識別器作成部１６による各識別器の作成においては各サンプル画像データの重要度を考慮しなかったが、各サンプル画像データに割り当てられた重要度を加味した識別器を作成することとしてもよい。たとえば、上記と同様のヒストグラム形式の識別器を作成する場合において、図４の中央に示す識別器のもととなるヒストグラムを、各サンプル画像データにその重要度に比例する頻度値を割り当てて作成することにより、重要度が加味された識別器とすることができる。この場合、識別器自体に重要度が加味されているので、上記のステップ３４から４０の繰返し処理における識別器の選択は、重要度の総和ではなく各識別器の識別精度等を基準として行なってもよい。
【００５４】
また、上記の第１の実施形態では、各サンプル画像データは、そのサンプル画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示したデータとしたが、これに限られず、そのサンプル画像から導出した特徴量群等であってもよい。その場合、識別器作成部１６は、特徴量の計算は行なわずに各特徴量から直接に識別器を作成することとなる。
【００５５】
さらに、上記の第１の実施形態ではヒストグラム形式の識別器を作成するものとしたが、ここでの識別器は、１つの特徴量を用いて特定シーンの画像データとそうでない画像データとを識別する基準を提供するものであればいかなるものであってもよく、たとえば２値データ、閾値または関数等であってもよい。また、同じヒストグラムの形式であっても、図４の中央に示した２つのヒストグラムの差分値の分布を示すヒストグラム等を用いてもよい。
【００５６】
上記の第１の実施形態に係る装置１０によれば、識別処理に用いる識別条件のみならず、その識別処理に適した特徴量の種類をも、併せて自動的に選択することができる。しかも、上記の装置１０は、各々に重要度が割り当てられたサンプル画像データ群に基づいて、重要度の高いサンプル画像データを重視して特徴量の種類と識別条件とを決定するものであるので、装置１０が決定した特徴量の種類と識別条件を用いて識別処理を行なえば、誤った識別が許容されないような重要度の高い対象データに対して極めて高い識別精度を実現することができる。
【００５７】
以上、本発明の第１の実施形態に係る装置１０について説明したが、コンピュータを、上記の識別器作成部１６、重要度総和算出部１８、識別器選択部２０および識別条件決定部２２に対応する手段として機能させ、図３に示すような処理を行なわせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。
【００５８】
次に、図６および図７を用いて、本発明の第２の実施形態を説明する。図６は、本発明の第２の実施形態に係る、画像データが特定シーンのデータであるか否かを識別する識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件とを決定するための、装置５０の構成を示したブロック図である。装置５０は、上記の第１の実施形態に係る装置１０と同様に、特定シーンの画像データであることが分かっている複数のサンプル画像データと、特定シーンの画像でないことが分かっている複数のサンプル画像データからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプル画像データ群を学習することによって、識別処理に用いる特徴量の種類と、各特徴量に対応する識別条件とを決定するものであり、装置１０の対応部分と同様のサンプル入力受付部５２、メモリ５４および識別器作成部５６を備えている。装置５０はさらに、識別器作成部５６が作成した各識別器を用いて全サンプル画像データを分類し、特定シーンのサンプル画像データであるか否かが正しく識別されなかったサンプル画像データの重要度の総和を算出する重要度総和算出部５８、これらの重要度の総和に基づいて良好な識別器を選択する識別器選択部６０、メモリ５４中のサンプル画像データに割り当てられた重要度を更新する重要度更新部６２、および識別器選択部６０が選択した識別器に基づいて識別処理に使用する特徴量の種類と識別条件とを決定する識別条件決定部６４とを備えている。
【００５９】
以下、図７のフローチャートを参照しながら、特定シーンが「水中」のシーンである場合を例にとって、図６の装置５０が行なう処理の詳細な工程について説明する。
【００６０】
まず、ステップ７０において、サンプル入力受付部５２が、各々に「水中」のシーンであるか否かを示すシーン情報と重要度とが割り当てられた複数のサンプル画像データの入力を、順次受け付ける。本実施形態では、各サンプル画像データは、そのサンプル画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示したデータであるとする。入力された各サンプル画像データは、シーン情報および重要度と対応付けられた状態で、メモリ５４に格納される。
【００６１】
次に、ステップ７２において、識別器作成部５６が、識別処理に使用され得る複数の特徴量について、「識別器」を作成する。本実施形態では、上記の第１の実施形態と同様のヒストグラム形式の識別器であって、重要度を加味した識別器を作成するものとする。たとえば、あるサンプル画像データＡの重要度が別のサンプル画像データＢの重要度の２倍であるとすると、サンプル画像データＡは、図４の中央に示す識別器のもととなるヒストグラムの作成において、サンプル画像データＢの２倍の頻度値を与える。
【００６２】
続いて、ステップ７４において、重要度総和算出部５８が、識別器作成部５６が作成した各識別器を用いて、メモリ５４内の全サンプル画像データを試行的に分類する。さらに、重要度総和算出部５８は、各サンプル画像データに割り当てられたシーン情報を参照して、この試行的な分類によって「水中」のシーンであるか否かが正しく識別されなかったサンプル画像データに割り当てられた重要度の総和を算出する。重要度の総和は、識別器ごとに算出される。
【００６３】
次に、ステップ７６において、識別器選択部６０が、ステップ７４において算出された重要度の総和が最も小さい１つの識別器を、良好な識別器として選択する。
【００６４】
続いて、ステップ７８において、識別器選択部６０が、それまでに選択された識別器によっては正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和を算出し、その総和が所定の閾値以下であるか否かを確認する。１回目のステップ７８では、まだ１つの識別器しか選択されていないので、ステップ７４において算出したその識別器に対応する重要度の総和をそのまま用いて、閾値と比較すればよい。ここで、重要度の総和がまだ閾値以下となっていない場合には、識別器選択部６０は、さらに追加の識別器を選択するために識別器作成部５６に対して繰返し命令を発し、図７の処理はステップ８０へと進む。
【００６５】
ステップ８０では、繰返し処理に先立って、直近のステップ７６で選択されたものに対応する識別器が再び選択されないようにするため、その識別器に対応する特徴量が除外される。
【００６６】
続いて、ステップ８２において、重要度更新部６２が、直近のステップ７６で選択された識別器では「水中」のシーンの画像データであるか否かを正しく識別できなかった各サンプル画像データの重要度を、そのサンプル画像データの現在の重要度よりも高くなるように更新する。一方、直近のステップ７６で選択された識別器で「水中」のシーンの画像であるか否かを正しく識別できた各サンプル画像データの重要度は、そのサンプル画像データの現在の重要度よりも低くなるように更新される。この重要度の更新を行なう理由は、次の識別器の選択において、既に選択された識別器では正しく識別できなかったサンプル画像データを重要視し、それらのサンプル画像データを正しく識別できる識別器が選択されるようにして、識別器の組合わせの効果を高めるためである。なお、正しく識別できなかったサンプル画像データの重要度と、正しく識別できたサンプル画像データの重要度とが相対的に変化させられれば十分であるので、上記の重要度を高くする更新と重要度を低くする更新とのいずれか一方のみを行なうこととしてもよい。その後、図７の処理は、再びステップ７２へと進む。
【００６７】
２回目のステップ７２では、ステップ８０で除外されたものを除く各特徴量について、識別器作成部５６が、重要度を加味した識別器を作成し直す。計算量を減らすため、前回のステップ７２で作成した識別器を更新する形で新たな識別器を作成してもよい。その後、ステップ７４において、重要度が更新された全サンプル画像データを使用して、各識別器による試行的な分類および重要度の総和の算出が再び行なわれる。さらに、２回目のステップ７６において、２回目のステップ７４で算出された重要度の総和が最も小さい１つの識別器が、次に良好な識別器として選択される。
【００６８】
以下、同様にして、それまでに選択された識別器によっては正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和が閾値以下となるまで、ステップ７２から８２の処理が繰り返される。なお、２回目以降のステップ７８では、それまでに選択された複数の識別器の組合せによって正しく識別されないサンプル画像データについて重要度の総和が算出され、その総和が所定の閾値と比較されるものとする。
【００６９】
ステップ７８において算出される重要度の総和が閾値以下となると、図７の処理はステップ８４へと進み、識別条件決定部６４が、それまでに選択された識別器に基づいて、識別処理に使用する特徴量の種類と識別条件とを決定する。決定される特徴量の種類は、識別器選択部６０が選択した各識別器に対応する特徴量の種類である。また、各特徴量の種類に対応する識別条件は、上記の第１の実施形態と同様に、各特徴量に対応する識別器のヒストグラムが示す識別ポイントを、小さい特徴量の値に対応するものから順番に列記した数列形式のものとする。
【００７０】
以上、特定シーンが「水中」のシーンである場合を例にとって、図６の装置５０が行なう処理の詳細な工程について説明した。さらに「夕焼け」や「夜景」等の他の特定シーンについても同様の処理による学習を行なうと、第１の実施形態と同様に、様々な特定シーンについて、図５に示すような、対象画像の画像データが特定シーンの画像データである否かの識別処理に用いられる適当な特徴量の種類と、識別条件との対応表を導出することができる。
【００７１】
なお、上記の第２の実施形態では、ステップ７４において、全サンプル画像データを使用して試行的な分類および重要度の総和の算出を行なうこととしたが、計算量を減らすために、全サンプル画像データ中から無作為に選んだ一部のサンプル画像データのみを使用することとしてもよい。
【００７２】
また、上記の第２の実施形態では、１つの識別器が選択されるごとに、次の識別器の選択に先立って、ステップ７２で重要度を加味した識別器を作成し直すこととしたが、図７の処理をステップ８２からステップ７４へと戻すこととし、最初に作成した識別器の中から、正しく識別されないサンプル画像データの重要度の総和を基準にして、識別器を順次選択することとしてもよい。その場合、最初に作成される識別器も、重要度を加味したものでなくてもよい。なお、図７を用いて説明した例のように、識別器自体に重要度が加味されている態様においては、繰返し処理における識別器の選択は、重要度の総和ではなく各識別器の識別精度等を基準として行なってもよい。また、図７の例のように、１つの識別器が選択されるごとに識別器を作成し直す態様においては、サンプル画像データの重要度が更新されると各識別器も異なったものとなるため、選択された識別器を除外するステップ８０を省略してもよい。
【００７３】
さらに、上記の第２の実施形態では、各サンプル画像データは、そのサンプル画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示したデータとしたが、これに限られず、そのサンプル画像から導出した特徴量群等であってもよい。その場合、識別器作成部６６は、特徴量の計算は行なわずに各特徴量から直接に識別器を作成することとなる。
【００７４】
また、上記の第２の実施形態ではヒストグラム形式の識別器を作成するものとしたが、ここでの識別器は、１つの特徴量を用いて特定シーンの画像データとそうでない画像データとを識別する基準を提供するものであればいかなるものであってもよく、たとえば２値データ、閾値または関数等であってもよい。また、同じヒストグラムの形式であっても、図４の中央に示した２つのヒストグラムの差分値の分布を示すヒストグラム等を用いてもよい。
【００７５】
上記の第２の実施形態に係る装置５０によれば、識別処理に用いる識別条件のみならず、その識別処理に適した特徴量の種類をも、併せて自動的に選択することができる。しかも、上記の装置５０は、各々に重要度が割り当てられたサンプル画像データ群に基づいて、重要度の高いサンプル画像データを重視して特徴量の種類と識別条件とを決定するものであるので、装置５０が決定した特徴量の種類と識別条件を用いて識別処理を行なえば、誤った識別が許容されないような重要度の高い対象データに対して極めて高い識別精度を実現することができる。さらに、上記の装置５０は各サンプル画像データの重要度を更新しながら識別器の選択を行うので、先に選択された識別器では正しく識別できなかったサンプル画像データが重要視され、それらの画像データを正しく識別できる追加の識別器が順次選択される。したがって、後の識別処理においては、多様な画像に対して精度が高く漏れの少ない識別を行なうことが可能となる。
【００７６】
以上、本発明の第２の実施形態に係る装置５０について説明したが、コンピュータを、上記の識別器作成部５６、重要度総和算出部５８、識別器選択部６０、重要度更新部６２および識別条件決定部６４に対応する手段として機能させ、図７に示すような処理を行なわせるプログラムも、本発明の実施形態の１つである。また、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、本発明の実施形態の１つである。
【００７７】
次に、図８と図９を用いて、本発明の第３の実施形態について説明する。図８は、本発明の第３の実施形態に係る特定シーンの画像データを選別する装置９０の構成を示したブロック図である。この図に示すように、装置９０は、識別したい特定シーンの指定を受け付けるシーン指定受付部９２と、選別対象の画像データの入力を受け付ける画像入力受付部９４と、識別のための参照データが格納されているメモリ９６と、シーン指定受付部９２および画像入力受付部９４から入力を受け取り、メモリ９６内の参照データを参照して必要な特徴量を導出する特徴量導出部９８と、特徴量導出部９８が導出した特徴量とメモリ９６内の参照データに基づいて、入力された画像データが指定された特定シーンの画像のデータであるか否かを識別する識別部１００を備えている。
【００７８】
メモリ９６内に格納されている参照データは、識別したい特定シーンとして指定され得る複数のシーンごとに、そのシーンの識別に用いる特徴量の種類と、それらの特徴量の各々に対応する識別条件とを規定したものであり、本実施形態では、図５に示すような参照表形式等のデータであるとする。図５には、「水中」、「夕焼け」および「夜景」の３つのシーンに関するデータのみが示されているが、実際の参照データは、通常、これよりずっと多くのシーンについてのデータからなる。識別に用いる特徴量の種類および数は、シーンごとに異なっていてもよい。
【００７９】
この参照データは、特定シーンとして指定され得る「水中」、「夕焼け」および「夜景」等のシーンごとに、そのシーンの画像データであることが分かっている複数のサンプル画像データと、そのシーンの画像データでないことが分かっている複数のサンプル画像データとからなり、各々のデータに重要度が割り当てられたサンプル画像データ群を予め学習することにより決定されたものである。各シーンについての学習は、上記の第１および第２の実施形態に関連して説明した、図３または図７に示す処理あるいはそれらの変更例のいずれかに対応する手法により、行なわれたものとする。したがって、この参照データは、重要度が高いサンプル画像データを重視した学習により決定されたものであり、重要度が高いものとして学習されたサンプル画像データに類似の特徴を示す画像データに対し、特に高い識別精度を実現するものとなっている。
【００８０】
次に、図９のフローチャートを参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る図８に示す装置９０が行なう具体的な処理の流れについて説明する。
【００８１】
まず、図９のステップ１１０において、「水中」、「夕焼け」および「夜景」等の特定シーンのうちユーザーが希望する特定シーンの指定が、シーン指定受付部９２により受け付けられる。
【００８２】
次いで、ステップ１１２において、画像入力受付部９４が、選別対象の画像を示す画像データの入力を受け付ける。多数の画像に関する一連の画像データを連続的に受け付けてもよい。本実施形態では、受け付ける画像データは、その画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示すデータとする。
【００８３】
続いて、ステップ１１４において、特徴量導出部９８が、導出すべき特徴量の種類をメモリ９６から読み出す。たとえば、ステップ１１０で指定された特定シーンが「水中」のシーンであるとすると、特徴量導出部９８は、メモリ９６中の図５に示す参照データを参照して、導出すべき特徴量が、濃度Ｂの平均値、濃度Ｂの（８０％点）−（２０％点）の値および色差Ｃｂの７０％点の３種類であることを認識する。
【００８４】
次に、ステップ１１６において、識別部１００が、メモリ９６から識別条件を読み出す。上記の「水中」のシーンが指定された例では、識別部１００は、上記の３種類の特徴量に関する識別条件を、メモリ９６中の図５に示す参照データから読み出す。
【００８５】
続いて、ステップ１１８において、特徴量導出部９８が、ステップ１１２で入力された画像データから、指定された特定シーンの識別に使用される特徴量の１つを導出する。上記の「水中」のシーンが指定された例では、特徴量導出部９８は、上記の３種類の特徴量のいずれかを、入力された画像データから導出する。
【００８６】
次に、ステップ１２０において、識別部１００が、ステップ１１８で導出された特徴量に基づいて対応する識別条件を参照し、１つの識別ポイントを得る。たとえば、直前のステップ１１８において上記の３種類の特徴量のうち濃度Ｂの平均値が画像データから導出された場合は、識別部１００は、ステップ１１６でメモリ９６から読み出した濃度Ｂの平均値に関する識別条件のうちステップ９８で導出した平均値に対応する部分を参照し、１つの識別ポイントを得る。ここで、図５に示した識別条件は、一定間隔刻みの特徴量の値に対応するデータ点の識別ポイントを列記したものであるので、ステップ１２０において得られる識別ポイントは、画像データから導出した特徴量の値に最も近いデータ点の識別ポイントや、データ点間の線形補間による識別ポイント等となる。
【００８７】
続いて、ステップ１２２において、導出すべきすべての特徴量が導出されたか否かが確認される。上記の「水中」のシーンが指定された例では、濃度Ｂの平均値、濃度Ｂの（８０％点）−（２０％点）の値および色差Ｃｂの７０％点の３種類の特徴量が導出されたか否かが確認され、これら３種類の特徴量の導出および対応する識別ポイントの獲得が完了するまで、ステップ１１８から１２２の処理が繰り返される。
【００８８】
導出すべきすべての特徴量の導出および対応する識別ポイントの獲得が完了すると、図９の処理はステップ１２４へと進み、識別部１００が、獲得したすべての識別ポイントを総合して、入力された画像データが指定された特定シーンの画像であるか否かを識別する。本実施形態では、すべての識別ポイントを加算して、その加算値の正負によって識別を行なうものとする。たとえば、上記の「水中」のシーンが指定された例では、入力された画像データから導出された上記の３種類の特徴量に関する３つの識別ポイントの総和が正の値である場合には、その画像データは「水中」のシーンの画像を示すデータであると判断され、負の値である場合には、「水中」のシーンの画像を示すデータでないと判断される。
【００８９】
最後に、ステップ１２６において、識別部１００から識別結果が出力され、図９の処理は終了する。
【００９０】
なお、上記の第３の実施形態においては、参照データは装置９０内のメモリ９６に記憶されているものとしたが、特徴量導出部９８および識別部１００が参照データにアクセスできる限り、参照データは、装置９０とは別個の装置やＣＤ−ＲＯＭ等の差替可能な媒体に記憶されたものであってもよい。
【００９１】
また、上記の第３の実施形態では、画像入力受付部９４に入力される画像データは、対象画像をなす各画素ごとに濃度Ｒ、ＧおよびＢの値を示すデータとしたが、これに限られず、たとえば特徴量群の形式等であってもよい。その場合、特徴量導出部９８は、単にその特徴量群の中からメモリ９６内の参照データが指定するものを選択して識別部１００に送るものとなる。
【００９２】
上記の本発明の第３の実施形態に係る装置９０では、識別に使用する特徴量の種類および識別条件を特定シーンごとに規定した参照データを用いているため、シーン指定受付部９２、画像入力受付部９４、特徴量導出部９８および識別部１００を動作させるアルゴリズム自体は所望の特定シーンにかかわらず共通のものとすることができ、装置の開発コストを低く抑えながら、各特定シーンに合った画像の選別を行なうことができる。しかも、使用する参照データは、重要度が高いサンプル画像データを重視したサンプル画像データ群の学習により決定されたものであるので、重要度が高いものとして学習されたサンプル画像データに類似の特徴を示し、誤った選別が許容されないような重要な画像データについては、とりわけ正確な選別を行なうことができる。さらに、複雑な識別アルゴリズムの変更、追加および実装等の作業を要することなく、参照データを改変するだけで、識別基準の変更や、識別可能な特定シーンの追加を、簡単に行なうことができる。
【００９３】
以上、本発明の第３の実施形態に係る装置９０について説明したが、当業者であれば、上記の説明に基づいて、コンピュータを、上記のシーン指定受付部９２、画像入力受付部９４、特徴量導出部９８および識別部１００に対応する手段として機能させ、図９に示すような処理を行なわせるプログラムや、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、容易に作製することができるであろう。
【００９４】
次に、図１０を用いて、本発明の第４の実施形態について説明する。図１０は、本発明の第４の実施形態に係る特定シーンの画像を選別する装置１３０の構成を示したブロック図である。参照データ用メモリ１３６には、上記の第３の実施形態と同様に、図５に示すような参照表形式等の参照データが格納されているものとする。この参照データを決定するための各シーンについての学習は、上記の第１および第２の実施形態に関連して説明した、図３または図７に示す処理あるいはそれらの変更例のいずれかに対応する手法により、行なわれたものとする。シーン指定受付部１３２、画像入力受付部１３４、特徴量導出部１３８および識別部１４０の機能は、上記に説明した第３の実施形態に係る装置９０の対応部分の機能と同様であり、それらが行なう識別処理も、上記の図９に示した処理と同様である。そこで、これらについては説明を省略し、以下、第３の実施形態に係る装置９０と異なる部分についてのみ説明する。
【００９５】
第４の実施形態に係る装置１３０は、正解受付部１４２、追加学習データ用メモリ１４４および追加学習部１４６を備え、いわば自己学習機能を有する点で、第３の実施形態に係る装置９０と異なる。識別部１４０から識別結果の出力を受けたユーザーが、選別されたあるいはされなかった画像をディスプレイに表示する等して確認したところ、選別結果が正しくなかった場合、ユーザーは、次回からはそれに類似した画像も正しく選別してほしいと考える。本実施形態の装置１３０は、そのような要請に応えるものである。
【００９６】
すなわち、ユーザーは、正しくない識別結果を受け取り、それを装置１３０に追加学習させたいと思った場合は、装置１３０の正解受付部１４２に対し、その画像に対する正解のシーンおよび重要度を指定して追加学習命令を与えることができる。たとえば、識別部１４０が「水中」のシーンの画像であると判断した画像が、実際には「夜景」のシーンの画像であった場合は、正解「夜景」と所望の重要度を指定して追加学習命令を与える。追加学習命令と正解および重要度の指定とを受け取った正解受付部１４２は、それらを識別部１４０に送る。識別部１４０は、これに応答して、識別結果が正しくないとされた画像の識別処理において特徴量導出部１３８が導出した各特徴量と、指定された正解および重要度とを、追加学習データ用メモリ１４４に送る。あるいは、特徴量導出部１３８が導出した各特徴量に代えて、もともとの画像データを追加学習データ用メモリ１４４に送る構成としてもよい。追加学習データ用メモリ１４４には、参照データ用メモリ１３６に格納されている初期の参照データの導出に用いられた、各サンプル画像の特徴量または画像データも、シーン情報および重要度と対応付けられて格納されているものとする。
【００９７】
装置１３０が繰返し使用され、追加学習データ用メモリ１４４に蓄積された追加学習すべきデータの量が予め定められた基準を超えると、追加学習データ用メモリ１４４に格納されているデータが追加学習部１４６に送られ、追加学習部１４６において、再度の学習および参照データの更新が行なわれる。本実施形態では、追加学習部１４６は、正解および重要度が指定された追加学習すべき各画像と、初期の参照データの導出に用いられた各サンプル画像とを合わせたすべての画像について、再度、図３や図９に示す手法等により学習を行ない、新たな参照データを導出するものとする。
【００９８】
なお、追加学習部１４６が行なう学習および参照データの更新の手法は、上記のものに限られず、追加学習すべき画像の重要度が反映される手法であれば、他のいかなる手法によるものであってもよい。また、上記のように、初期の参照データの導出に用いられた各サンプル画像の特徴量または画像データを追加学習用メモリ１４４に格納しておく手法にも限られず、正解および重要度が指定された追加学習すべき画像についてのみ学習を行なうこととしてもよい。その場合、たとえば、追加学習すべき画像をもとに、各特定シーンごとかつ各特徴量ごとに、参照データ用メモリ１３６中に格納されている初期の参照データを決定するための学習において作成した識別器に類似の、重要度を加味したヒストグラムを作成して、それらのヒストグラムが示す識別条件と、参照データ用メモリ１３６にそれまで蓄積されていた参照データが示す識別条件との加重平均を取り、その加重平均された識別条件を新たな識別条件として参照データ用メモリ１３６内の参照データを更新する等の手法を用いることができる。重要度を加味したヒストグラムの作成は、追加学習の対象である各画像に、指定された重要度に比例等する頻度値を割り当てて、ヒストグラムを作成することにより行なうことができる。また、追加学習用メモリ１４４を設けずに、追加学習すべき画像のデータが識別部１４０から直接に追加学習部１４６に送られる構成とし、参照データを順次更新するようにしてもよい。
【００９９】
また、上記の第４の実施形態では、追加学習すべきデータの量が予め定められた基準を超えた際に追加学習および参照データの更新を行なうこととしたが、定期的にまたはユーザーからの命令により追加学習および参照データの更新を行なう構成としてもよい。
【０１００】
さらに、上記の第４の実施形態では、追加学習の対象となる画像データについての正解および重要度の双方をユーザーが指定することとし、正解受付部１４２はそれらの双方を外部入力として受け付けるものとしたが、正解のみをユーザーが指定することとし、重要度については正解受付部１４２が一定値を割り当てることとしてもよい。この場合、ユーザーが追加学習の対象にしたいと考えるデータは重要なものであることが多いので、上記の一定値は比較的高い重要度に対応するものであることが好ましい。
【０１０１】
上記の第４の実施形態に係る装置１３０によれば、上記した第３の実施形態の装置９０と同様の効果に加えて、実際の選別対象画像に合わせて継続的に選別の精度を向上させていくという効果をさらに得ることができる。また、ユーザーが頻繁に指定する特定シーンに関しては、参照データの内容が特に充実していくため、より高い識別精度を実現することができる。
【０１０２】
以上、本発明の第４の実施形態に係る装置１３０について説明したが、当業者であれば、上記の説明に基づいて、コンピュータを、上記のシーン指定受付部１３２、画像入力受付部１３４、特徴量導出部１３８、識別部１４０、正解受付部１４２および追加学習部１４６に対応する手段として機能させるプログラムや、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体も、容易に作製することができるであろう。
【０１０３】
なお、上記に説明した本発明の第１から第４の実施形態およびそれらの変更例は、いずれも、画像データが特定シーンの画像データであるか否かを識別する識別処理のための特徴量の種類と識別条件の決定、または特定シーンの画像データの選別のための装置、プログラムまたはプログラムを記録した記録媒体に関するものであった。しかしながら、本発明は、対象データが特定内容のデータであるか否かを識別する識別処理のための特徴量の種類と識別条件の決定、または特定内容のデータの選別のための装置、プログラムまたはプログラムを記録した記録媒体であれば、いかなるものにも適用することができ、上記の画像データおよび特定シーンは、対象データおよび特定内容の一例に過ぎない。たとえば、本発明は、ある音声データが特定人物の声のデータであるか否かを識別する処理のための、特徴量の種類と識別条件の決定等にも適用することができる。また、同じ画像データを対象データとするものに限っても、上記のような１枚の画像全体が特定シーンを示すものであるか否かの識別処理に限られず、１枚の画像に含まれる１つの領域を表すデータが、人物等のある特定の被写体に対応する領域を表すデータであるか否かを識別する処理のための、特徴量の種類と識別条件の決定等にも適用することができる。
【０１０４】
その他、上記の各実施形態および変更例を組み合わせた形態等も当然ながら本発明の技術的範囲に含まれるものであり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲のみによって定められるべきものであることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る、識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置の構成を示したブロック図
【図２】種々のサンプル画像に割り当てられるシーン情報と重要度の例を示した図
【図３】図１の装置が行なう処理の流れを示したフローチャート
【図４】図１の装置の識別器作成部による識別器の作成方法を示した図
【図５】図１の装置により決定された特徴量の種類と識別条件を規定したデータの例を示した図
【図６】本発明の第２の実施形態に係る、識別処理に用いる特徴量の種類と識別条件を決定する装置の構成を示したブロック図
【図７】図６の装置が行なう処理の流れを示したフローチャート
【図８】本発明の第３の実施形態に係る特定シーンの画像データを選別する装置の構成を示したブロック図
【図９】図８の装置が行なう処理の流れを示したフローチャート
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る特定シーンの画像データを選別する装置の構成を示したブロック図
【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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