(57)【要約】【課題】  簡単な構成で、ユーザが所望の処理結果を迅速に得ることができるようにする。【解決手段】  ユーザ２によりユーザI/F４３を介してパラメータの操作が行われると、特徴量抽出部６１がパラメータの操作直前の特徴量と、操作直後の特徴量を内部状態保持部４１から抽出し、抽出された特徴量に基づいて、行列方程式を生成し、その行列要素をログ蓄積部６２に蓄積する。ユーザ２によりユーザI/F４３を介してパラメータの予測開始が指令されると、特徴量抽出部６１が指令直前の特徴量を抽出し、予測値演算部６３に供給する。予測値演算部６３は、ログ蓄積部６２に蓄積された行列要素に基づいて、行列方程式を解き、予測値の演算に必要な係数を得て、指令直前の特徴量に係数を掛けることにより予測値を演算する。本発明は、テレビジョン受像機に適用できる。【選択図】図２
2005080170.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置であって、
ユーザの操作に基づいてパラメータを指定する指定手段と、
前記指定手段によりパラメータの指定が行われた場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段に蓄積されたログデータと、前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算手段と、
前記予測演算手段により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定手段と、
前記決定手段により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理するデータ処理手段と、
前記データ処理手段による処理結果を出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
前記指定手段によりパラメータの指定が開始されたか否かを判定する第１の判定手段と、
前記指定手段によりパラメータの指定が終了されたか否かを判定する第２の判定手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像信号処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、前記第１の判定手段により、パラメータの指定が開始されたと判定された場合、その直前の入力データの複数の特徴量を取得し、前記第２の判定手段により、パラメータの指定が終了されたと判定された場合、その直後の出力データの複数の特徴量を取得し、取得された特徴量の平均値を計算する
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】
前記抽出手段は、前記入力データの複数の特徴量と、前記出力データの複数の特徴量の平均値との関係を表す行列式を生成し、
前記蓄積手段は、前記行列式の行列要素を前記ログデータとして蓄積する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記蓄積手段は、
前記ログデータを初期化するか否かを判定する初期化判定手段を備え、
前記初期化判定手段により、前記ログデータを初期化すると判定された場合、前記行列要素をそのまま蓄積し、
前記初期化判定手段により、前記ログデータを初期化しない判定された場合、前記行列要素を、既に蓄積されている行列要素に足しこむ
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記予測演算手段は、前記蓄積手段に蓄積された前記ログデータに基づいて、行列方程式を生成し、前記行列方程式を解くことにより、予測値を演算するために必要な係数を生成する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記指定手段は、予測値の演算の指令を受け付け、
前記抽出手段は、前記指定手段により前記演算の指令が受け付けられた直後の入力データの複数の特徴量を抽出し、抽出された入力データの複数の特徴量を前記予測演算手段に供給する
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８】
前記予測演算手段は、前記抽出手段から供給された複数の特徴量と、前記係数に基づいて、予測値を演算する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置の情報処理方法であって、
ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無を判定する指定判定ステップと、
前記指定判定ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積ステップと、
前記蓄積ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算ステップと、
前記予測演算ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定ステップと、
前記決定ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するデータ処理ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムであって、
ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップと、
前記指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップと、
前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップと、
前記蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップと、
前記予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップと、
前記決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムが記録されている記録媒体であって、
ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップと、
前記指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップと、
前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップと、
前記蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップと、
前記予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップと、
前記決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に簡単な構成で、ユーザが所望の処理結果を迅速に得ることができるようにする情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、テレビジョン表示装置の画像の特性を決めるパラメータなどは、ユーザが自身で設定し、満足する画像を表示させていた。図１に従来のパラメータ設定処理の流れをしめす。
【０００３】
ステップS１において、ユーザは、画像の特性を決めるパラメータを操作し、画像を表示させる。ステップS２において、ユーザは、処理結果（表示された画像）に満足したか否かを判断し、処理結果に満足できない場合、ステップS１に戻り、再度パラメータを操作し、画像を表示させる。そして、ステップS２において、ユーザが処理結果に満足したと判断した場合、処理は終了される。このように、ユーザが処理結果に満足するまで、パラメータの操作が繰り返される。
【０００４】
また、出願人は、選局されたチャンネルの状態を記録した履歴に従って、パラメータを自動的に設定し、高頻度に視聴される番組を自動的に視聴できるようにする技術を提案した（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−１８０５０４号公報
【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、従来の技術では、ユーザが満足する処理結果を得るまでに、パラメータの操作を何度も行う必要があり、ユーザに負担がかかるという課題があった。
また、特許文献１の技術では、画像の特性などを調整するパラメータの設定については考慮されていないという課題があった。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、簡単な構成で、ユーザが所望の処理結果を迅速に得ることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置であって、ユーザの操作に基づいてパラメータを指定する指定手段と、指定手段によりパラメータの指定が行われた場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積手段と、蓄積手段に蓄積されたログデータと、抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算手段と、予測演算手段により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定手段と、決定手段により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理するデータ処理手段と、データ処理手段による処理結果を出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
前記抽出手段は、指定手段によりパラメータの指定が開始されたか否かを判定する第１の判定手段と、指定手段によりパラメータの指定が終了されたか否かを判定する第２の判定手段とを備えるようにすることができる。
【００１０】
前記抽出手段は、第１の判定手段により、パラメータの指定が開始されたと判定された場合、その直前の入力データの複数の特徴量を取得し、第２の判定手段により、パラメータの指定が終了されたと判定された場合、その直後の出力データの複数の特徴量を取得し、取得された特徴量の平均値を計算するようにすることができる。
【００１１】
前記抽出手段は、入力データの複数の特徴量と、出力データの複数の特徴量の平均値との関係を表す行列式を生成し、蓄積手段は、行列式の行列要素をログデータとして蓄積するようにすることができる。
【００１２】
前記蓄積手段は、ログデータを初期化するか否かを判定する初期化判定手段を備え、初期化判定手段により、ログデータを初期化すると判定された場合、行列要素をそのまま蓄積し、初期化判定手段により、ログデータを初期化しない判定された場合、行列要素を、既に蓄積されている行列要素に足しこむようにすることができる。
【００１３】
前記予測演算手段は、蓄積手段に蓄積されたログデータに基づいて、行列方程式を生成し、行列方程式を解くことにより、予測値を演算するために必要な係数を生成するようにすることができる。
【００１４】
前記指定手段は、予測値の演算の指令を受け付け、抽出手段は、指定手段により演算の指令が受け付けられた直後の入力データの複数の特徴量を抽出し、抽出された入力データの複数の特徴量を予測演算手段に供給するようにすることができる。
【００１５】
前記予測演算手段は、抽出手段から供給された複数の特徴量と、係数に基づいて、予測値を演算するようにすることができる。
【００１６】
本発明の情報処理方法は、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置の情報処理方法であって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無を判定する指定判定ステップと、指定判定ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出ステップと、抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積ステップと、蓄積ステップの処理により蓄積されたログデータと、抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算ステップと、予測演算ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定ステップと、決定ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するデータ処理ステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明のプログラムは、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムであって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップと、指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップと、抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップと、蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップと、予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップと、決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御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。
【００１８】
本発明の記録媒体は、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムが記録されている記録媒体であって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップと、指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップと、抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップと、蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップと、予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップと、決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１９】
本発明の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、ユーザの操作に基づいてパラメータの指定が行われ、入力されたデータの特徴量が抽出され、抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータが蓄積される。また、蓄積されたログデータと、抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値が演算され、演算された予測値に基づいて、パラメータが決定され、決定されたパラメータに基づいて、入力データが処理され、処理結果が出力される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザが所望の処理結果を迅速に得ることができる。特に、簡単な構成で、ユーザが所望の処理結果を迅速に得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本明細書に記載した発明と、発明の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本明細書に記載されている発明をサポートする実施の形態が明細書に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書には記載されているが、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明以外の発明には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２２】
さらに、この記載は、明細書に記載されている発明が、全て請求されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により出願、または追加される発明の存在を否定するものではない。
【００２３】
本発明により情報処理装置が提供される。この情報処理装置は、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置であって、ユーザの操作に基づいてパラメータを指定する指定手段（例えば、図２のユーザI/F４３）と、前記指定手段によりパラメータの指定が行われた場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出手段（例えば、図２の特徴量抽出部６１）と、前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積手段（例えば、図２のログデータ蓄積部６２）と、前記蓄積手段に蓄積されたログデータと、前記抽出手段により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算手段（例えば、図２の予測値演算部６３）と、前記予測演算手段により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定手段（例えば、図２のパラメータ決定部６４）と、前記決定手段により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理するデータ処理手段（例えば、図２の表示データ演算部４２）と、前記データ処理手段による処理結果を出力する出力手段（例えば、図２の表示部４４）とを備える。
【００２４】
この情報処理装置は、前記抽出手段が、前記指定手段によりパラメータの指定が開始されたか否かを判定する第１の判定手段（例えば、図５のステップＳ５１の処理を実行する図２の特徴量抽出部６１）と、前記指定手段によりパラメータの指定が終了されたか否かを判定する第２の判定手段（例えば、図５のステップＳ５３の処理を実行する図２の特徴量抽出部６１）とを備えるようにすることができる。
【００２５】
この情報処理装置は、前記抽出手段が、前記第１の判定手段により、パラメータの指定が開始されたと判定された場合、その直前の入力データの複数の特徴量（例えば、図３の特徴量ＣS0乃至ＣSn-1）を取得し、前記第２の判定手段により、パラメータの指定が終了されたと判定された場合、その直後の出力データの複数の特徴量（例えば、図３の特徴量ＣE0乃至ＣEn-1）を取得し、取得された特徴量の平均値（例えば、図３のＣEavg）を計算するようにすることができる。
【００２６】
この情報処理装置は、前記抽出手段が、前記入力データの複数の特徴量と、前記出力データの複数の特徴量の平均値との関係を表す行列式（例えば、式（１５））を生成し、前記蓄積手段は、前記行列式の行列要素（例えば、図９の行列要素１１１、１１２）を前記ログデータとして蓄積するようにすることができる。
【００２７】
この情報処理装置は、前記蓄積手段が、前記ログデータを初期化するか否かを判定する初期化判定手段（例えば、図６のステップＳ７１の処理を実行する図２のログ蓄積部６２）を備え、前記初期化判定手段により、前記ログデータを初期化すると判定された場合、前記行列要素をそのまま蓄積し、前記初期化判定手段により、前記ログデータを初期化しない判定された場合、前記行列要素を、既に蓄積されている行列要素に足しこむ（例えば、図８の行列要素９１−３と９２−３を生成する処理）ようにすることができる。
【００２８】
この情報処理装置は、前記予測演算手段が、前記蓄積手段に蓄積された前記ログデータに基づいて、行列方程式（例えば、図９の行列方程式）を生成し、前記行列方程式を解くことにより、予測値を演算するために必要な係数（例えば、図９の係数w0乃至wn-1）を生成するようにすることができる。
【００２９】
この情報処理装置は、前記指定手段が、予測値の演算の指令を受け付け、前記抽出手段は、前記指定手段により前記演算の指令が受け付けられた直後の入力データの複数の特徴量（例えば、図４の特徴量ＣS0乃至ＣSn-1）を抽出し、抽出された入力データの複数の特徴量を前記予測演算手段に供給するようにすることができる。
【００３０】
この情報処理装置は、前記予測演算手段は、前記抽出手段から供給された複数の特徴量と、前記係数に基づいて、予測値を演算（例えば、式（１）による演算）するようにすることができる。
【００３１】
本発明により情報処理方法が提供される。この情報処理方法は、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置の情報処理方法であって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無を判定する指定判定ステップ（例えば、図５のステップＳ５１またはステップＳ５３）と、前記指定判定ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量を抽出する抽出ステップ（例えば、図５のステップＳ５２またはステップＳ５４）と、前記抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積する蓄積ステップ（例えば、図５のステップＳ５６）と、前記蓄積ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値を演算する予測演算ステップ（例えば、図１０のステップＳ９４）と、前記予測演算ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータを決定する決定ステップ（例えば、図１０のステップＳ９５）と、前記決定ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するデータ処理ステップ（例えば、図１０のステップＳ９７）とを含む。
【００３２】
本発明によりプログラムが提供される。このプログラムは、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムであって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５１またはステップＳ５３）と、前記指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５２またはステップＳ５４）と、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５６）と、前記蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９４）と、前記予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９５）と、前記決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９７）とをコンピュータに実行させる。
【００３３】
本発明により記録媒体が提供される。この記録媒体には、入力されたデータを処理して、処理結果を出力する情報処理装置のプログラムが記録されている記録媒体であって、ユーザの操作に基づくパラメータの指定の有無の判定を制御する指定判定制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５１またはステップＳ５３）と、前記指定判定制御ステップの処理によりパラメータの指定があったと判定された場合、入力されたデータの特徴量の抽出を制御する抽出制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５２またはステップＳ５４）と、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて生成されるログデータを蓄積するように制御する蓄積制御ステップ（例えば、図５のステップＳ５６）と、前記蓄積制御ステップの処理により蓄積されたログデータと、前記抽出制御ステップの処理により抽出された特徴量に基づいて、特徴量の予測値の演算を制御する予測演算制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９４）と、前記予測演算制御ステップの処理により演算された予測値に基づいて、パラメータの決定を制御する決定制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９５）と、前記決定制御ステップの処理により決定されたパラメータに基づいて、入力データを処理して出力するように制御するデータ処理制御ステップ（例えば、図１０のステップＳ９７）とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されている。
【００３４】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図２は、本発明を適用したデータ予測処理装置１の全体の構成を表している。この例では、例えばテレビジョン受像機で構成されるデータ予測処理装置１は、主に、ユーザ２のパラメータ操作を受け付け、画像などを処理してユーザ２に表示する処理部２１と、主に、処理部２１の処理結果に基づいてログデータを記録し、ユーザの指令に基づいて表示すべき画像に対応するパラメータ値の予測を行う蓄積部２２により構成されている。
【００３５】
処理部２１において、内部状態保持部４１は、入力された画像データを取得し、ユーザ２によるパラメータの操作情報とともに一時的に記憶（保持）する。内部状態保持部４１により取得された画像データは、表示データ演算部４２に出力され、表示データ演算部４２は、ユーザI/F（Interface）部４３により指定されたパラメータに基づいて、画像データを処理（演算）し、処理結果を表示部４４と内部状態保持部４１に出力データとして出力する。表示部４４は、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal Display)などにより構成され、表示データ演算部４２の出力データに基づいて、ユーザ２に画像を表示（提示）する。
【００３６】
ユーザI/F部４３は、ユーザ２によるパラメータの操作（指定）を受け付けるインタフェースであり、スイッチまたはボタンなどにより構成されるようにしてもよいし、マウスやキーボードなどにより構成されるようにしてもよい。あるいはまた、表示部４４に予め設定されたGUI（Graphical User Interface）を表示させ、ユーザ２に図示せぬリモートコマンダ（リモコン）などを操作させて、GUIに基づいて指定を受け付けるようにしてもよい。
【００３７】
蓄積部２２において、特徴量抽出部６１は、内部状態保持部４１から所定のタイミングにおける画像データの特徴量（例えば、明るさなど）を抽出し、抽出された特徴量に基づいて、後述する行列要素を演算して、ログ蓄積部６２に出力する。ログ蓄積部６２は、EEPROM（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）などのメモリを内蔵しており、特徴量抽出部６１から供給された行列要素をログデータとして、メモリに記憶する。
【００３８】
特徴量抽出部６１はまた、抽出した特徴量を予測値演算部６３に出力する。予測値演算部６３は、ログ蓄積部６２に蓄積されたログデータと、特徴量抽出部６１から供給された行列要素に基づいて、ユーザ２が所望する画像の特徴量を予測し、予測された特徴量をパラメータ決定部６４に出力する。パラメータ決定部６４は、予測値演算部６３から供給された特徴量に基づいて、その特徴量に対応するパラメータ値を決定し、決定されたパラメータ値を表示データ演算部４２に出力する。
【００３９】
なお、表示データ演算部４２は、ユーザ２によりパラメータの予測が指令された場合、パラメータ決定部６４から供給されたパラメータに基づいて、画像データを処理し、表示部４４に出力し、ユーザ２によりパラメータの予測が指令されていない場合、ユーザI/F部４３から供給されたパラメータに基づいて、画像データを処理し、表示部４４に出力する。
【００４０】
次に、画像の特徴量を予測する方法について説明する。図３は、横軸を時間とし、ユーザによるパラメータＰの操作と、画像の特徴量Ｃ（例えば、画像の明るさなど）の変化を時間の経過とともに示す図である。なお、特徴量Ｃの値は、パラメータＰの操作に対応して変化する。
【００４１】
この例では、時刻Ｓにおいて、ユーザがパラメータＰの操作を開始し、時刻Ｅにおいて、ユーザがパラメータＰの操作を終了したものとする。図中太線で、ユーザによりパラメータＰが操作された時間が示されている。この例では、ユーザは、時刻Ｓから時間Ｔ１だけパラメータＰを操作し、その後、所定の時間が経過した後、時間Ｔ２だけパラメータＰを操作し、さらにその後、所定の時間間隔をおいて、時間Ｔ３、Ｔ４だけパラメータＰを順次操作しており、合計４回パラメータＰを操作している。そして、時間Ｔ４だけパラメータＰを操作した後（第４回目のパラメータＰの操作の後）、ユーザが満足する画像の処理結果が得られたものとする。
【００４２】
いま、時刻Ｓ（パラメータ操作開始時刻）の直前のｎ個の画像の特徴量の値を、それぞれＣＳ０，ＣＳ１，・・・ＣＳｎ−１とし、時刻Ｅ（パラメータ操作終了時刻）の直後のｎ個の画像の特徴量の値をそれぞれ、ＣＥ０，ＣＥ１，・・・ＣＥｎ−１とし、さらにＣＥ０乃至ＣＥｎ−１のｎ個の値の平均値をＣＥavgとする。本発明においては、値ＣＳ０乃至ＣＳｎ−１を用いて、平均値ＣＥavgを予測する。ここで、予測を行うために、複数（例えばＮ個）のサンプルを予め取得しておくものとし、第ｉ番目のサンプルSｉを次のように表す。なお、次式において、右辺のｎ個のＳｉ0乃至Ｓｉn-1は、Ｃｓ0乃至Ｃｓn-1に対応し、１個のＳｉTRUEは、ＣＥavgに対応する。
【００４３】
Ｓｉ＝（si0，si1,・・・,sin-1，siTRUE）
【００４４】
すなわち、上述した、値ＣＳ０乃至ＣＳｎ−１と、それに対応する平均値ＣＥavgも１個のサンプルＳxとして、次のように表すことができる。
【００４５】
Sx＝（ＣＳ０，ＣＳ１，・・・ＣＳｎ−１，ＣＥavg）
【００４６】
このようにして、サンプルを蓄積し、式（１）に示されるような線形予測式を得ることにより、画像の特徴量の予測値ceを予測する。なお、ｃ０，ｃ１，・・・，ｃn-1は、ＣＳ０，ＣＳ１，・・・ＣＳｎ−１に対応する。
【００４７】
【数１】
2005080170.tif 000003
【００４８】
式（１）においては、入力値群（c0，c1,・・・cn-1）に対して係数w0,w１,・・・wn-1を掛けることにより予測値を得ている。本発明においては、係数w0,w１,・・・wn-1を最小自乗法により求める。
【００４９】
いま、パラメータ操作開始時刻の直前のｎ個の画像の特徴量の値である入力値群（c0，c1,・・・cn-1）に対応する、パラメータ操作終了時刻の直後の画像の特徴量（n個）の値の平均値の実際の値（以下、真値と称する）をcTRUEとすると、真値cTRUEと予測値ceとの誤差は、式（２）および式（３）により表すことができる。
【００５０】
【数２】
2005080170.tif 000004
【００５１】
式（２）において、変数cTRUE、ｃ０乃至cn-1に、サンプル値Ｓｉ＝（si0，si1,・・・,sin-1，siTRUE）を代入し、真値と予測値との誤差をeiとすると誤差eiは式（４）および式（５）により表すことができる。
【００５２】
【数３】
2005080170.tif 000005
【００５３】
誤差eiの自乗を全てのサンプルについて足し合わせたもの（自乗和）をＥNとすると、自乗和ENは、式（６）乃至式（８）により表すことができる。
【００５４】
【数４】
2005080170.tif 000006
【００５５】
ここで、誤差eiの自乗和ENを最小にするように、係数w0,w１,・・・wn-1を求めることができれば、真値に近い予測値を得ることができる。従って、式（６）を係数wtで偏微分したものが０になる場合、真値に近い予測値が得られので、式（６）を偏微分し、式（９）乃至式（１３）が得られる。
【００５６】
【数５】
2005080170.tif 000007
【００５７】
式（１３）の
【数６】
2005080170.tif 000008
の中の部分について、変形すると、次のようになる。
【００５８】
【数７】
2005080170.tif 000009
【００５９】
これを行列式で記述すると式（１４）の通りとなる。
【００６０】
【数８】
2005080170.tif 000010
【００６１】
ここで、パラメータｔは、０,1,・・・n-1の値をとるパラメータなので、式（１４）から、さらに式（１５）の行列式が得られる。
【００６２】
【数９】
2005080170.tif 000011
【００６３】
式（１５）に
【数６】
2005080170.tif 000012
がかかれば、式（１３）と等しくなる。すなわち、式（１５）は第ｉ番目のサンプルについてたてられた方程式であるが、Ｎ個のサンプル全てについて式（１５）と同様に方程式をたてて、
【数７】
2005080170.tif 000013
に示されるように、足しこんでいくと、式（１６）が得られる。
【００６４】
【数１０】
2005080170.tif 000014
【００６５】
式（１６）に示される行列方程式を解くことにより、目的の係数w0,w１,・・・wn-1が求められる。
【００６６】
本発明においては、式（１６）の行列要素が、ログデータとしてログ蓄積部６２に蓄積され、予測値演算部６３が、行列方程式を解き、係数w0,w１,・・・wn-1を演算し、予測値ceを演算する。そして、パラメータ決定部６４により予測値ceに対応するパラメータが決定される。なお、パラメータの決定については後述する。
【００６７】
このようにすることで、図４に示されるように、ユーザによりパラメータの予測が指令された時刻（時刻Ｓ）の直前の画像の特徴量（ｎ個）の値ＣＳ０，ＣＳ１，・・・ＣＳｎ−１に基づいて、瞬時に、ユーザ２が所望すると推測される画像の特徴量の予測値ceが式（１）に基づいて演算され、時刻Ｅ（予測値の演算が終了し、予測値に対応する画像が出力された時刻）から出力される画像の特徴量が予測値ceとされる。
【００６８】
この場合、パラメータＰについて、ユーザ２による操作は行われず、時刻Ｅの直前に、パラメータ決定部６４により決定されたパラメータ値が、時間T１乃至Ｔ4（図３）と比較して充分に短い時間である時間T10の間だけ、自動的に操作され設定される。さらに、図３に示される時刻Ｓ（パラメータ操作開始時刻）から時刻Ｅ（パラメータ操作終了時刻）までの時間と比較して、図４に示される時刻Ｓから時刻Ｅまでの時間は、充分に短いものとなる。これにより、ユーザが所望する画像を迅速に、かつユーザに負担をかけることなく提供することができる。
【００６９】
次に、図５のフローチャートを参照して、ログデータの蓄積処理について説明する。この処理は、例えば、データ予測処理装置１がデータを蓄積する蓄積モードで動作しているとき、実行される。
【００７０】
ステップＳ５１において、特徴量抽出部６１は、パラメータの操作があったか否かを判定し、パラメータの操作があったと判定されるまで待機する。ユーザ２が、ユーザI/F４３を操作して、パラメータ（例えば、画像の明るさ）の変更を行うと、その情報（信号）が特徴量抽出部６１に供給され、パラメータの操作があったと判定される。
【００７１】
ステップS５１において、パラメータの操作があったと判定された場合、ステップS５２に進み、特徴量抽出部６１は、内部状態保持部４１から操作開始直前の特徴量ＣＳを取得する。上述したように、内部状態保持部４１には、画像データの内容が一時的に保持されており、操作開始直前の画像の特徴量ＣＳが保持されている。なお、実際にはＣＳは複数（例えば、ｎ個）の値となる。
【００７２】
ステップＳ５３において、特徴量抽出部６１は、パラメータの操作が終了したか否かを判定し、パラメータの操作が終了したと判定されるまで待機する。パラメータの操作の終了は、例えば、次のようにして判定される。
【００７３】
特徴量抽出部６１は、予め設定された所定の時間（例えば、５秒）以内に、パラメータの操作があったか否かを判定し、所定の時間内にパラメータの操作があった場合は、まだパラメータの操作が終了していないと判定する。例えば、図３において、時間軸の１目盛を１秒とすると、第１回目の操作（時間T1）から第２回目の操作（時間T2）までの時間は、２秒であり、５秒以内なので、まだ操作が終了していないと判定される。同様に第２回目の操作から第３回目の操作（時間T3）までの時間は、１秒であり、第３回目の操作から第４回目の操作（時間T4）までの時間は、４秒であり、両者とも５秒以内なので、まだ操作が終了していないと判定される。
【００７４】
第４回目の操作が終了した後５秒以内に、次の操作がないので、特徴量抽出部６１は、パラメータの操作が終了したと判定する。なお、パラメータの操作終了の判定は、別の方法で判定されるようにしてもよい。例えば、ユーザ２がユーザI/F部４３を操作することによりパラメータ操作の終了コマンドが入力された場合、これによりパラメータの操作が終了したと判定されるようにしてもよい。
【００７５】
ステップS５３において、パラメータの操作が終了したと判定された場合、ステップS５４に進み、特徴量抽出部６１は、内部状態保持部４１から操作終了直後の特徴量ＣＥを取得し、その平均値ＣＥavgを計算する。なお、実際には、ＣＥは複数（例えば、ｎ個）の値となる。
【００７６】
ステップS５５において、特徴量抽出部６１は、ＣＳとＣＥavgから式（１５）を参照して上述した行列式の行列要素を演算する。ステップS５６において、ログ蓄積部６２は、図６を参照して後述する行列要素格納処理を実行する。これにより行列要素がログデータとしてログ蓄積部６２に記憶される。
【００７７】
ここで、図６を参照して、図５のステップS５６の行列要素格納処理の詳細について説明する。ステップS７１において、ログ蓄積部６２は、初期化フラグがＯＮか否かを判定する。初期化フラグは、例えば、ユーザ２がユーザI/F４３を操作することにより予め設定されており、蓄積部６２のメモリに記憶されている。初期化フラグがＯＮである場合、行列要素の上書き（初期化）が行われる。ステップＳ７１において、初期化フラグがＯＮであると判定された場合、ステップＳ７２に進み、ログ蓄積部６２は、行列要素（ステップS５５の処理で演算されている）を内蔵するメモリに記憶し、ステップＳ７３において、初期化フラグをＯＦＦに設定する。一方、ステップＳ７１において、初期化フラグがＯＮではない（ＯＦＦである）と判定された場合、ステップＳ７４に進み、ログ蓄積部６２は、行列要素の足しこみを行う。
【００７８】
以上のログデータ蓄積処理について、図７と図８を参照して、さらに詳細に説明する。まず、初期化フラグがＯＮである場合について考える。図７に示されるように、特徴量抽出部６１により、操作開始直前の特徴量ＣＳ（１）が取得される（図５のステップＳ５２）。この例では、特徴量ＣＳ（１）として、（４８，４７，４９，４６，５０）の５個の値が抽出されている。また、特徴量抽出部６１により、操作終了直後の特徴量ＣＥ（１）が取得され、その平均値ＣＥavg（１）が計算される（図５のステップＳ５４）。この例では、特徴量ＣＥ（１）として、（８５，９１，８９，８８，８７）の５個の値が抽出され、その平均値CEavg（１）として、値８８（＝（８５＋９１＋８９＋８８＋８７）／５）が求められている。
【００７９】
そして、ＣＳ（１）とＣＥavg（１）を１つのサンプルとして、上述した式（１５）と同様の行列式が生成され、その行列式の行列要素９１−１と９２−１が演算される。いま、初期化フラグがＯＮなので、図６のステップＳ７２において、行列要素９１−１と９２−１が、そのままログ蓄積部６２に格納される。そして、初期化フラグがＯＦＦに設定される（ステップＳ７３）。
【００８０】
その後、ユーザ２が再度パラメータの操作を行うと、図８に示されるように、特徴量抽出部６１により、操作開始直前の特徴量ＣＳ（２）と、操作終了直後の特徴量ＣＥ（２）があらたに取得され、また、平均値ＣＥavg（２）があらたに計算される。この例では、特徴量ＣＳ（２）として、（２２，２０，２４，２２，２５）の５個の値が抽出され、特徴量ＣＥ（２）として、（３５，３５，３６，３５，３４）の５個の値が抽出され、その平均値CEavg（２）として、値３５（＝（３５＋３５＋３６＋３５＋３４）／５）が求められている。
【００８１】
そして、ＣＳ（２）とＣＥavg（２）を１つのサンプルとして、図７の場合と同様に行列式が生成され、その行列式の行列要素９１−２と９２−２が演算される。いま、初期化フラグは、ＯＦＦなので、図６のステップＳ７４において、行列要素９１−２と９２−２が、ログ蓄積部６２に格納されている行列要素に足しこまれる。すなわち、図７の行列要素９１−１と９２−１に、図８の行列要素９１−２と９２−２が足しこまれ、行列要素９１−３と９２−３が、ログ蓄積部６２にログデータとして記憶される。このように、上述した式（１６）と同様に、複数のサンプルについて、サンプル毎に行列式が生成され、各行列式の足しこみが行われる。
【００８２】
なお、図７と図８において、左下がりのハッチングは、蓄積されるデータを生成するために使用する特徴量の値を表し、右下がりのハッチングは、蓄積されるデータを表す。
【００８３】
図８に示される行列式を式（１６）に置き換えると、図９に示される行列要素１１１と１１２がログ蓄積部６２のメモリに記憶される（格納される）ことになる。このようにすることで、複数のサンプルについて、それぞれの値を記憶する必要がなくなり、ログ蓄積部６２のメモリの容量を小さくすることができる。例えば、特徴量抽出部６１により抽出される特徴量の数がｎ個の場合、記憶すべき行列要素は、ｎ×ｎ（行列要素１１１）＋ｎ（行列要素１１２）となり、ｎ（ｎ＋１）個となる。
【００８４】
それぞれの行列要素の値を、計算機上のlong double（８０ビット）値として見積もっても、ログ蓄積部６２のメモリは、８０ｎ（ｎ＋１）ビットの記憶容量があればよいので、例えば、特徴量の個数ｎが１０の場合、１.１Ｋバイト（＝８０×１０（１０＋１）＝８８００ビット／８＝１１００バイト）の記憶容量のメモリでログ蓄積部６２のメモリを構成することができ、低コストで、正確なデータの予測を実現することができる。
【００８５】
なお、この例では、初期化フラグがＯＦＦの場合、行列要素の足しこみが行われるようにしたが、初期化フラグを設けず、常に行列要素の足しこみが行われるようにしてもよい。
【００８６】
このようにして、ユーザ２がパラメータの操作を行う都度、特徴量のサンプルが抽出され、そのサンプルに対応する行列要素が生成され、行列要素がログデータとしてログ蓄積部６２に格納される。サンプルが抽出される都度、行列要素が足しこまれるので、ユーザ２のパラメータ操作の特性をより適確に反映したログデータを蓄積することができる。
【００８７】
通常は、蓄積モードとされ、図５のフローチャートを参照して説明したログデータ蓄積処理が行われる。ユーザにより予測モードが設定されると、図１０に示されるパラメータ予測処理が実行される。
【００８８】
ステップＳ９１において、特徴量抽出部６１は、パラメータの予測が指令されたか否かを判定し、パラメータの予測が指令されたと判定されるまで待機する。パラメータの予測の指令は、例えば、ユーザ２が、ユーザI/F４３を操作することにより行われる。ステップＳ９１において、パラメータの予測が指令されたと判定された場合、ステップS９２に進み、特徴量抽出部６１は、指令直前の画像の特徴量を取得する。このとき、特徴量として複数の値が抽出される。
【００８９】
一方、ステップＳ９１において、パラメータの予測が指令されたと判定された場合、その情報は、予測値演算部６３にも供給される。ステップS９３において、予測値演算部６３は、ログ蓄積部６２に記憶されている行列要素１１１と１１２に基づいて、図９に示されるような行列方程式を生成し、その行列方程式を解いて、係数w0乃至wn-1を演算する。
【００９０】
ステップS９４において、予測値演算部６３は、ステップS９２で取得された特徴量の値に対して、ステップS９３で演算された係数を掛けて、上述した式（１）に従って、予測値を演算する。
【００９１】
ステップS９５において、パラメータ決定部６４は、ステップS９４で演算された予測値に対応するパラメータの値を演算する。いま、画像の特徴量をＣで表し、パラメータの値をＰで表すと、特徴量ＣとパラメータＰはある関数Ｆにより関連づけることができるものとする。すなわち、特徴量ＣとパラメータＰの間に次の式が成り立つものとする。
【００９２】
Ｃ＝Ｆ（Ｐ）
【００９３】
ステップＳ９５においては、ステップＳ９４で予測演算された特徴量をＣとして、Ｐ＝Ｆ-1（Ｃ）を演算し、パラメータの値Ｐを演算する。例えば、
特徴量の値Ｃ＝パラメータの値Ｐ×２＋１２
であり、ステップＳ９４で演算された特徴量が７０である場合、次の式が成立する。
【００９４】
７０＝Ｐ×２＋１２
【００９５】
これにより、パラメータの値Ｐは２９（＝（７０−１２）／２）と演算される。
【００９６】
ステップＳ９６において、パラメータ決定部６４は、ステップＳ９５で演算されたパラメータの値を表示データ演算部４２に出力する。ステップＳ９７において、表示データ演算部４２は、ステップＳ９６で出力されたパラメータに基づいて、内部状態保持部４１から供給される画像データを処理し、処理結果を表示部４４に出力し、表示部４４は、画像を表示する。
【００９７】
このようにして、ユーザ２が所望すると推定される予測値が演算され、予測値に対応するパラメータが自動的に設定される。この結果、上述したように、ユーザ２にパラメータを操作させることなく、ユーザ２が所望すると予測される画像を、充分に短い時間で提供することができる。
【００９８】
この例では、画像データについて、パラメータを予測する例について説明したが、予測されるデータは、画像データに限られるものではない。例えば、音声データについても同様にパラメータが予測されるようにしてもよい。
【００９９】
なお、上述した一連の処理をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図１１に示されるような汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１００】
図１１において、CPU（Central  Processing  Unit）９０１は、ROM（Read  Only  Memory）９０２に記憶されているプログラム、または記憶部９０８からRAM（Random  Access  Memory）９０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM９０３にはまた、CPU９０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１０１】
CPU９０１、ROM９０２、およびRAM９０３は、バス９０４を介して相互に接続されている。このバス９０４にはまた、入出力インタフェース９０５も接続されている。
【０１０２】
入出力インタフェース９０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部９０６、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ（表示部）、並びにスピーカなどよりなる出力部９０７、ハードディスクなどより構成される記憶部９０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部９０９が接続されている。通信部９０９は、インターネットなどのネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１０３】
入出力インタフェース９０５にはまた、必要に応じてドライブ９１０が接続され、ドライブ９１０には、本発明のプログラムが記録された記録媒体として、例えば、リムーバブルメディア９１１が装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部９０８にインストールされる。
【０１０４】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】従来のパラメータ設定処理を説明するフローチャートである。
【図２】本発明のデータ予測処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】パラメータの操作と特徴量の変化の関係を示す図である。
【図４】予測前の特徴量と予測後の特徴量の関係を示す図である。
【図５】ログデータ蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図６】行列要素格納処理を説明するフローチャートである。
【図７】特徴量のサンプルに基づいて生成される行列要素の例を示す図である。
【図８】図７の行列要素に別の行列要素が足しこまれる例を示す図である。
【図９】ログデータとして蓄積される行列要素を示す図である。
【図１０】パラメータ予測処理を説明するフローチャートである。
【図１１】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  データ予測処理装置，  ２１  処理部，  ２２  蓄積部，  ４１  内部状態保持部，  ４２  表示データ演算部，  ４３  ユーザI/F部，  ６１  特徴量抽出部，  ６２  ログ蓄積部，  ６３  予測値演算部，  ６４  パラメータ決定部
【図１】
2005080170.tif 000015
【図２】
2005080170.tif 000016
【図３】
2005080170.tif 000017
【図４】
2005080170.tif 000018
【図５】
2005080170.tif 000019
【図６】
2005080170.tif 000020
【図７】
2005080170.tif 000021
【図８】
2005080170.tif 000022
【図９】
2005080170.tif 000023
【図１０】
2005080170.tif 000024
【図１１】
2005080170.tif 000025