(57)【要約】【課題】取得困難な情報を全個体から取得できない場合であっても、取得困難な情報を用いて、分類や照合に有利な特徴を抽出することができるようにする。【解決手段】副情報入力手段２０は、取得困難な情報を副情報として入力し、入力した副情報を蓄積する。主情報入力手段１０は、取得容易な情報を主情報として入力し、入力した主情報を蓄積する。副情報選別手段３０は、蓄積された各副情報のカテゴリの帰属度を評価し、カテゴリの帰属度の高い副情報を選別する。相関特徴抽出手段４０は、副情報選別手段３０によって選別された副情報を特徴抽出フィルタとして用い、主情報を副情報の相関関係から主情報に対応する特徴を抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する相関特徴抽出手段を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項２】
あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段と、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別手段とを備え、
相関特徴抽出手段は、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報選別手段によって選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
副情報選別手段は、副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する
請求項２に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
相関特徴抽出手段は、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する  請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
相関特徴抽出手段が、前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する
ことを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項６】
あらかじめカテゴリに分類された各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別し、
主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および前記選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する
請求項５に記載の特徴抽出方法。
【請求項７】
副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する
請求項６に記載の特徴抽出方法。
【請求項８】
次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する
請求項５に記載の特徴抽出方法。
【請求項９】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出するコンピュータであって、前記主情報とは異なりあらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段を備えたコンピュータに搭載される特徴抽出プログラムであって、
前記コンピュータに、
主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する相関特徴抽出処理
を実行させるための特徴抽出プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別処理を実行させ、
相関特徴抽出処理で、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算させる
請求項９に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
副情報選別処理で、副情報の主成分分析を行わせ、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算させる
請求項１０に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
相関特徴抽出で、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算させる  請求項９に記載の特徴抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの分類や照合のための特徴を抽出する特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の個体によるデータ群において、分類や照合を行う際に、各個体に対して画像および三次元情報のように２種類以上の情報が用いられることがある。複数種類の情報を用いることにより、分類や照合の精度は一般的に向上する。【０００３】
しかし、情報によっては、取得難易度（情報の取得しやすさ）に差がある。例えば、上記の画像および三次元情報の例において、画像は、カメラによって容易に取得することが可能である。一方、三次元情報を取得するためには、例えばレンジファインダを用いる必要がある。レンジファインダは、一般的にカメラほど普及しておらず、また、高額で使用制限があるので、三次元情報の取得は、画像の取得よりも難しくなる。【０００４】
このように情報の取得難易度に差がある場合、取得難度の高い、すなわち取得しにくい種類の情報量は、取得難度の低い、すなわち取得しやすい種類の情報よりも、少なくなってしまう。そのような場合、取得難度の高い種類の情報が欠落したデータを照合や分類の対象から外したり、取得難度の低い種類の情報だけを用いて照合や分類を行うなどの処置がとられる。すると、分類や照合の精度を向上させにくくなる。【０００５】
特許文献１には、欠陥画像を自動分類する画像分類装置（欠陥分類装置）が記載されている。特許文献２には、画像特徴量の相関抽出装置が記載されている。特許文献３には、顔特徴抽出装置が記載されている。【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１８８９０６号公報（段落００５１）
【特許文献２】特開２００３−１５７４３９号公報（段落００２２）
【特許文献３】特開２００４−２１９２４号公報（段落００２８−００４４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
「全個体から必ずしも取得可能ではない情報」を、取得困難な情報と記す。取得困難な情報を全個体から取得できない場合であっても、取得できた取得困難な情報を用いて、分類や照合に有利な特徴を抽出できることが好ましい。ここで、特徴とは、データの分類や照合に用いられる特徴のことである。【０００８】
また、分類や照合に適した特徴抽出を行えることが好ましい。【０００９】
また、見かけなどデータの内部構造に依存した特徴抽出を行えることが好ましい。【００１０】
そこで、本発明は、取得困難な情報を全個体から取得できない場合であっても、取得困難な情報を用いて、分類や照合に有利な特徴を抽出することができる特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムを提供することを目的とする。また、分類や照合に適した特徴抽出を行うことができる特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムを提供することを目的とする。また、見かけなどデータの内部構造に依存した特徴を抽出することができる特徴抽出装置、特徴抽出方法、および特徴抽出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による特徴抽出装置は、データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、主情報と主情報とは異なる副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する相関特徴抽出手段を備えたことを特徴とする。【００１２】
あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段（例えば、副情報入力手段２０）と、各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別手段とを備え、相関特徴抽出手段が、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報選別手段によって選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する構成であってもよい。【００１３】
副情報選別手段が、副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、そのカテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する構成であってもよい。【００１４】
相関特徴抽出手段が、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する構成であってもよい。【００１５】
本発明による特徴抽出方法は、データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、相関特徴抽出手段が、主情報と主情報とは異なる副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算することを特徴とする。【００１６】
副情報記憶手段が、あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶し、副情報選別手段が、各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別し、相関特徴抽出手段が、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報選別手段によって選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する方法であってもよい。【００１７】
副情報選別手段が、副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、そのカテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する方法であってもよい。【００１８】
相関特徴抽出手段が、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する方法であってもよい。【００１９】
本発明による特徴抽出プログラムは、データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出するコンピュータであって、主情報とは異なりあらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段（例えば、ストレージ装置７０３）を備えたコンピュータに搭載される特徴抽出プログラムであって、コンピュータに、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する相関特徴抽出処理を実行させることを特徴とする。【００２０】
コンピュータに、各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別処理を実行させ、相関特徴抽出処理で、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算させるプログラムであってもよい。【００２１】
コンピュータに、副情報選別処理で、副情報の主成分分析を行わせ、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、そのカテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算させるプログラムであってもよい。【００２２】
コンピュータに、相関特徴抽出で、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算させるプログラムであってもよい。【００２３】
本発明では、相関特徴抽出手段が、主情報と主情報とは異なる副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報を用いて、個体の特徴量を計算する。従って、見かけなどデータの内部構造に依存した特徴を抽出することができる。【００２４】
また、副情報選別手段が、各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別し、相関特徴抽出手段が、主情報およびその選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する。従って、副情報を全個体から取得できない場合であっても、副情報を用いて特徴を抽出することができる。【００２５】
また、あらかじめカテゴリに分類された副情報を用いるので、カテゴリ毎の固有の情報を持つ特徴量を計算することができる。その結果、データの分類に適した特徴量を計算することができる。【００２６】
また、あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段を備えることにより、主情報を入力すれば特徴量を計算することができる。従って、データ分類を行うシステムの設計を容易にすることができる。  
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、取得困難な情報を全個体から取得できない場合であっても、取得困難な情報を用いて、分類や照合に有利な特徴量を計算することができる。また、見かけなどデータの内部構造に依存した特徴量を計算することができる。また、データの分類に適した特徴量を計算することができる。また、データ分類を行うシステムの設計を容易にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
本発明では、全個体から必ずしも取得可能でない情報（取得困難な情報）に関して、代表的な個体の取得困難な情報を選択する。そして、その取得困難な情報を、取得容易な情報から特徴を抽出する特徴抽出フィルタとして用いる。取得容易な情報とは、各個体から取得することができる情報である。また、個体は、各カテゴリ内の一つのデータである。【００２９】
取得困難な情報の代表的な個体の選択は、取得困難な各情報のカテゴリの帰属度を用いて行う。「カテゴリの帰属度が高い。」とは、データが所属するカテゴリの他のメンバによる近似表現は容易で、他のカテゴリのメンバによる近似表現が困難な状態であることを意味している。【００３０】
帰属度の計算は、例えば、以下のように行う（ただし、帰属度の計算のより詳細な説明については後述する。）。個々のデータに関して、その個々のデータが所属するカテゴリでの自己を除いたメンバによる近似表現を計算し、そのときの表現誤差（自カテゴリでの誤差）を記録する。また、着目している個体が所属していない各カテゴリの全メンバによる近似表現（同一カテゴリ内のメンバによる近似表現と同一の方法による近似表現）を計算し、そのときの表現誤差（未所属カテゴリでの誤差）を計算する。さらに、全未所属カテゴリでの誤差の平均を計算する。帰属度は、全未所属カテゴリでの誤差の平均と、自カテゴリでの誤差との差、または、全未所属カテゴリでの誤差の平均と、自カテゴリでの誤差との比として表される。【００３１】
このように定義された帰属度が高い情報は、他カテゴリに対する自カテゴリの特徴が強調された情報となる。帰属度が高い情報を用いることによって、データ分類の性能を向上させることができる。【００３２】
照合の場合、自カテゴリが１データとなり、他のカテゴリが１つになる。そして、帰属度の定義は、自己以外で構成されたカテゴリでの再構成誤差となる。【００３３】
取得困難な情報のうち帰属度が高い個体（より具体的には、その個体から取得した取得困難な情報）を選別し、特徴抽出フィルタとする。特徴抽出は、取得容易な情報に対して、取得容易な情報と取得困難な情報との相関関係を用いて行う。取得容易な情報と取得困難な情報との相関関係として両者の差を用いることが、最も簡単な場合の例として挙げられる。また、画像と照明空間基底のように関係が明確な場合には、その関係を相関関係として用いることがよい。このように相関関係は、データの内部構造を反映するため、抽出される特徴もデータに影響される。【００３４】
また、特徴抽出フィルタとして用いられる取得困難な情報は、任意に選択されるのではなく、帰属度に基づいて選択されている。換言すれば、カテゴリの性質を代表した分類、照合に有利な情報（取得困難な情報）が選択される。従って、分類や照合に有利な特徴を抽出することができる。【００３５】
次に、再構成誤差、および誤差最小推定誤差について説明する。まず、再構成誤差について説明する。本物（真）の情報（例えば、真の画像）をＩｔとする。情報Ｉｔは、要素Ｐ１，・・・，Ｐｎと、関数ｆ（・）により、Ｉｔ＝ｆ（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｎ）と表されるとする。また、不備のある要素Ｐ１，・・・，Ｐｎと、関数ｆ（・）により再構成した情報をＩａとする。情報Ｉａは不備のある要素Ｐ１，・・・，Ｐｎにより、Ｉａ＝ｆ（Ｐ１，・・・，Ｐｎ）と表せる。Ｉａにおいて、要素に不備があるため、真の情報Ｉｔと情報Ｉａは一致しない。この両者（ＩｔおよびＩａ）の差を、再構成誤差と呼ぶ。【００３６】
また、情報Ｉｔをｆ（Ｐ１，・・・，Ｐｎ）により推定する場合、通常、再構成誤差が最小になるような推定法（例えば、最小二乗推定）で推定する。このときの誤差が、誤差最小推定誤差である。【００３７】
次に、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。【００３８】
（実施形態１）
図１は、本発明の実施形態１の構成例を示すブロック図である。実施形態１による特徴抽出装置は、主情報入力手段１０と、副情報入力手段２０と、副情報選別手段３０と、相関特徴抽出手段４０とを備える。【００３９】
主情報入力手段１０は、取得容易な情報を主情報として入力し、入力した主情報を蓄積する。副情報入力手段２０は、取得困難な情報を副情報として入力し、入力した副情報を蓄積する。【００４０】
副情報選別手段３０は、副情報入力手段２０に入力され蓄積された副情報から、データの分類や照合に有効である取得困難な情報を選別する。【００４１】
相関特徴抽出手段４０は、副情報選別手段３０によって選別された副情報から主情報との相関に関する特徴を抽出する。【００４２】
抽出された特徴は、データの分類や照合を行うときに参照される。特徴抽出装置は、データの分類や照合を行う学習・識別手段５０を備えていてもよい。ただし、学習・識別手段５０は、特徴抽出装置の必須の構成要素ではない。特徴抽出装置が学習・識別手段５０を備える場合、学習・識別手段５０は、相関特徴抽出手段４０が特徴を出力する出力先となる。【００４３】
次に、動作について説明する。
図２は、実施形態１の特徴抽出装置による処理経過の例を示すフローチャートである。副情報入力手段２０は、取得困難な情報を副情報として入力し、入力した副情報を蓄積（記憶）する（ステップＳ１）。ステップＳ１の副情報の蓄積は、ステップＳ２より前に事前に行う。また、副情報入力手段２０は、各副情報を一括して入力し、蓄積する。副情報となる取得困難な情報の例として、例えば、レンジファインダやサーモカメラなどの特殊な装置によって取得される情報が挙げられる。より具体的には、レンジファインダで取得される三次元情報や、サーモカメラで取得されるサーモ画像などが挙げられる。副情報は、主情報と比較して、取得が困難な情報である。【００４４】
ステップＳ１において入力、蓄積される副情報の数は、次に説明するステップＳ２で入力、蓄積される主情報ほど多くの数でなくてもよい。すなわち、副情報の数は、主情報の数よりも少なくてよい。また、ステップＳ１において入力、蓄積される副情報は、必ずしも、ステップＳ２で入力、蓄積される主情報と同一の個体から取得された情報でなくてもよい。【００４５】
また、ステップＳ１において入力、蓄積される各副情報は、あらかじめカテゴリに分類されている。【００４６】
主情報入力手段１０は、取得容易な情報を主情報として入力し、入力した主情報を蓄積する（ステップＳ２）。主情報となる取得容易な情報の例として、例えば、カメラなどの広く普及した装置によって取得される画像が挙げられる。画像は、データの分類や照合において、よく用いられる情報である。主情報入力手段１０の主情報の入力および蓄積の態様は、各主情報を一括して入力して、蓄積する態様であってもよい。また、各主情報を逐次入力、逐次蓄積して、ステップＳ３以降の処理を行う態様であってもよい。また、データの分類や照合を行うシステムで一般的に用いられる情報を流用して、主情報として主情報入力手段１０に入力されるようにしてもよい。【００４７】
副情報選別手段３０は、副情報入力手段２０に蓄積された各副情報のカテゴリの帰属度を評価し、カテゴリの帰属度の高い副情報を選別する（ステップＳ３）。副情報選別手段３０は、カテゴリの帰属度による副情報の選別を、例えば、以下のようにして行うことがきる。【００４８】
副情報選別手段３０は、帰属度を計算する対象となる副情報を選択し、その副情報を列ベクトル化し、その副情報が所属するカテゴリ（ｉとする。）を確認する。また、ここで、列ベクトル化した副情報をＡと表すことにする。副情報選別手段３０は、カテゴリｉの副情報のうち副情報Ａ以外のメンバ（Leave-One-Out ）で主成分分析を行う。この主成分分析の結果を、Ｐｉ＝［Ｐ１ｉ，・・・，Ｐｋｉ，・・・，Ｐｘｉ］とする。そして、副情報選別手段３０は、以下に示すｔｉを計算する。以下に示す式（１）において、“Ｔ”は転置を表している。【００４９】
ｔｉ＝［ｔ０ｉ，・・・，ｔｘｉ］Ｔ＝ＡＴＰｉ          式（１）【００５０】
次に、副情報選別手段３０は、自カテゴリ（帰属度の計算対象として選択した副情報が所属するカテゴリ）での再構成誤差ｇｓｅｌｆを計算する。副情報選別手段３０は、以下に示す式（２）によって再構成誤差ｇｓｅｌｆを計算すればよい。【００５１】
ｇｓｅｌｆ＝ｎｏｒｍ（Ａ−Ｐｉｔｉ）＝ｎｏｒｍ（Ａ−ＰｉＡＴＰｉ）      式（２）【００５２】
ここで、ｎｏｒｍ（・）は、最小二乗ノルム、マンハッタン距離などのノルム量である。【００５３】
副情報Ａが所属しない対抗カテゴリが、カテゴリ１，・・・，ｊ，・・・Ｎ（ｊ≠ｉ）のＮ−１個あるとする。副情報選別手段３０は、そのＮ−１個の各カテゴリで主成分分析を行う。各カテゴリでの主成分分析の結果を、Ｐｊ＝［Ｐ１ｊ，・・・，Ｐｋｊ，・・・，Ｐｘｊ］とする。【００５４】
副情報選別手段３０は、このときの対抗カテゴリの再構成誤差平均（再構成誤差の平均）ｇｏｔｈｅｒｓを計算する。副情報選別手段３０は、以下に示す式（３）によって再構成誤差平均ｇｏｔｈｅｒｓを計算すればよい。【００５５】
【数１】
2007074600.tif 000003
式（３）【００５６】
副情報のカテゴリ帰属度（ｇｂｅｌｏｎｇとする。）は、以下に示す式（４）に示すように再構成誤差平均ｇｏｔｈｅｒｓと自カテゴリでの再構成誤差ｇｓｅｌｆとの差として、または、以下に示す式（５）に示すように再構成誤差平均ｇｏｔｈｅｒｓと自カテゴリでの再構成誤差ｇｓｅｌｆとの比（再構成誤差ｇｓｅｌｆに対する再構成誤差平均ｇｏｔｅｒｓの比）として定義される。【００５７】
ｇｂｅｌｏｎｇ＝ｇｏｔｈｅｒｓ−ｇｓｅｌｆ          式（４）【００５８】
ｇｂｅｌｏｎｇ＝ｇｏｔｈｅｒｓ／ｇｓｅｌｆ          式（５）【００５９】
従って、副情報選別手段３０は、上記の式（４）または式（５）によって副情報のカテゴリ帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを計算する。副情報選別手段３０は、以上のようにして、各副情報のカテゴリの帰属度を評価し、カテゴリの帰属度の高い副情報を選別する。【００６０】
好ましい副情報ｇｂｅｌｏｎｇ（すなわち、選別すべき副情報ｇｂｅｌｏｎｇ）は、自カテゴリの誤差（自カテゴリでの再構成誤差）ｇｓｅｌｆが小さく、対抗カテゴリの誤差（対抗カテゴリの再構成誤差平均）ｇｏｔｈｅｒｓが大きい場合における副情報である。自カテゴリの誤差ｇｓｅｌｆがより小さく、対抗カテゴリの誤差ｇｏｔｈｅｒｓがより大きい場合には、式（４）と式（５）のいずれの帰属度の定義であっても、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇは、より大きな値となる。【００６１】
帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（４）に示すように定義した場合には、ｇｂｅｌｏｎｇが０以下のときには、他のカテゴリに対する自カテゴリの特性を持たないことになる。よって、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（４）に示すように定義した場合には、副情報選別手段３０は、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇが０以下となった副情報を選択対象から外すことがこのましい。換言すれば、副情報選別手段３０は、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇが０よりも大きくなる副情報を選別することが好ましい。【００６２】
また、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（５）に示すように定義した場合には、ｇｂｅｌｏｎｇが１以下のときには、他のカテゴリに対する自カテゴリの特性を持たないことになる。よって、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（５）に示すように定義した場合には、副情報選別手段３０は、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇが１以下となった副情報を選択対象から外すことがこのましい。換言すれば、副情報選別手段３０は、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇが１よりも大きくなる副情報を選別することが好ましい。【００６３】
また、相関特徴抽出手段４０におけるリソースの制限から、フィルタとして用いることができる副情報の数が制限される場合、副情報選別手段３０は、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇの値が大きい順に副情報を選択すればよい。【００６４】
なお、抽出した特徴を用いて照合を行う場合、帰属度を計算する対象となる一つの副情報は、その副情報自身のみで一つのカテゴリをなす。よって、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（４）に示すように定義する場合、ｇｓｅｌｆ＝０とする。また、帰属度ｇｂｅｌｏｎｇを式（５）に示すように定義する場合、ｇｓｅｌｆ＝１とする。【００６５】
ステップＳ３の後、相関特徴抽出手段４０は、副情報選別手段３０によって選別された副情報を特徴抽出フィルタとして用い、主情報を副情報の相関関係から主情報に対応する特徴を抽出する（ステップＳ４）。【００６６】
同一個体の主情報（Ｉｉとする。）と副情報（Ｘｉとする。）との間にＩｉ＝ｆ（Ｘｉ）を満足する関数ｆが存在するとする。この場合、別の個体の副情報Ｘ０を用いて以下に示す式（６）のように表される誤差最小推定誤差Ｆ０（Ｉｉ）も主情報Ｉｉの性質を表す特徴量としての効果を期待することができる。【００６７】
Ｆ０（Ｉｉ）＝ｎｏｒｍ（Ｉｉ−ｆ（Ｘ０））          式（６）【００６８】
カテゴリ帰属度をもとにして選別された副情報Ｘ０を上記の式（６）で用いることによって得られる誤差最小推定誤差Ｆ０（Ｉｉ）は、カテゴリの帰属度を反映した特徴量として用いることができる。従って、相関特徴抽出手段４０は、ステップＳ３で選別された副情報Ｘ０と、主情報入力手段１０に蓄積された主情報を用いて、式（６）によりＦ０（Ｉｉ）を計算し、その計算結果Ｆ０（Ｉｉ）を特徴とすればよい。相関特徴抽出手段４０は、計算した特徴（特徴量）を出力する。【００６９】
相関特徴抽出手段４０によって出力された特徴量が学習・識別システム（データの分類や照合を行うシステム。図１に示す例では学習・識別手段５０）に入力され、学習・識別システムが特徴量を補正するのであれば、関数ｆは、必ずしも正確な関数でなくてもよい。この場合、関数ｆは、単純写像１であってもよい。また、主情報と副情報との関係を示す既知の関数があれば、その既知の関数を用いるのがよい。既知の関数を用いることができる場合の例として、主情報Ｉｉが画像であり、副情報Ｘｉが照明空間基底の場合がある。照明空間基底とは、顔の三次元形状と反射率を反映した情報量であり、文献「Peter  N.  Belhumeur,  David  J  Kriegman,  What  Is  the  Set  of  Images  of  an  Object  Under  All  Possible  Illumination  Conditions?”,  International  Journal  of  Computer  Vision,  Vol.no.28,  245-260,  998」によれば、画像ＩｉをＮ次元の縦ベクトルとすると、Ｎ×３の行列となり、以下に示す式（７）の関係が成り立つ。【００７０】
Ｉｉ＝Ｘｉｓ          式（７）【００７１】
式（７）において、ｓは照明ベクトルと呼ばれ、照明の方向と大きさを表す三次元ベクトルである。この場合、別の個体の副情報（主情報とは別の個体から取得した副情報）Ｘ０を用いるとき、相関特徴抽出手段４０は、以下に示す式（８）の値の値が最小になるｓ（照明ベクトル）を計算して、そのときのＦ０（Ｉｉ）を特徴として用いることが可能である。【００７２】
Ｆ０（Ｉｉ）＝ｎｏｒｍ（Ｉｉ−Ｘ０ｓ）          式（８）【００７３】
主情報と副情報との関係を示す関数が未知である場合の例として、主情報Ｉｉが生物の画像であり、副情報Ｘｉがその生物のサーモ画像である場合が挙げられる。この場合、主情報と副情報との明確な関係は分からない。しかし、両者（主情報および副情報）は共に画像であり、次元が同じであるので、関数ｆを単純写像１とすることが考えられる。この場合、相関特徴抽出手段４０は、以下に示す式（９）によって特徴Ｆ０（Ｉｉ）を計算してもよい。【００７４】
Ｆ０（Ｉｉ）＝ｎｏｒｍ（Ｉｉ−Ｘ０）          式（９）【００７５】
すなわち、相関特徴抽出手段４０は、主情報および副情報の次元が同じである場合、式（９）に示すように、主情報Ｉｉと副情報Ｘ０の差分を用いて特徴量を算出してもよい。上記の式（９）により求めた特徴量Ｆ０（Ｉｉ）は、式（８）により求めた特徴量Ｆ０（Ｉｉ）のように直接の根拠がある特徴量ではない。しかし、主情報と副情報とによるカテゴリの帰属度が反映された特徴量であり、学習・識別システムにおいて、主情報と副情報とによるカテゴリの帰属度が反映されているという性質を利用することができる。【００７６】
相関特徴抽出手段４０は、求めた特徴量を学習・識別手段５０に出力し、学習・識別手段５０は、その特徴量に基づいてデータの分類や照合を行う。ただし、既に説明したように、学習・識別手段５０は、本発明の必須の構成要素ではない。【００７７】
本発明によれば、副情報選別手段３０が、副情報（取得困難な情報）のうち、カテゴリ帰属度が高い副情報を選別し、相関特徴抽出手段４０がその副情報を用いて特徴を抽出する。従って、取得困難な情報を全個体から取得できない場合であっても、取得困難な情報を用いて、分類や照合に有利な特徴を抽出することができる。【００７８】
また、相関特徴抽出手段４０は、あらかじめカテゴリに分類された副情報を特徴抽出フィルタとして用い、主情報と副情報の相関関係から主情報に対応する特徴を抽出（算出）する。この結果、カテゴリ毎の固有の情報を持つ特徴を抽出することができる。この特徴は、分類したいカテゴリの特徴を反映するので分類に有利になる。すなわち、本発明では分類に適した特徴抽出を行うことができる。例えば、カテゴリα，β，γに関して、それぞれ副情報αｓ，βｓ，γｓ、主情報αｍ，βｍ，γｍが得られているとする。主情報αｍに対して副情報αｓ，βｓ，γｓを用いて特徴を抽出すると、αｍおよびαｓでは相関強、αｍおよびβｓでは相関弱、αｍおよびγｓでは相関弱という、カテゴリを反映した特徴ベクトルが得られる。同様に、主情報βｍに対して副情報αｓ，βｓ，γｓを用いて特徴を抽出すると、βｍおよびαｓでは相関弱、βｍおよびβｓでは相関強、βｍおよびγｓでは相関弱という、カテゴリを反映した特徴ベクトルが得られる。同様に、主情報γｍに対して副情報αｓ，βｓ，γｓを用いて特徴を抽出すると、γｍおよびαｓでは相関弱、γｍおよびβｓでは相関弱、γｍおよびγｓでは相関強という、カテゴリを反映した特徴ベクトルが得られる。【００７９】
また、実施形態１では、相関特徴抽出手段４０が、副情報（取得困難な情報）を特徴抽出フィルタとし、その特徴抽出フィルタを用いて主情報（取得容易な情報）から特徴抽出を行う。よって、見かけなどデータの内部構造に依存した特徴を抽出することができる。【００８０】
また、副情報選別手段３０は、有効な副情報（帰属度の値が基準よりも大きい副情報）を選別し、相関特徴抽出手段４０は、その副情報を特徴抽出フィルタとして用いる。また、選別される副情報は、予め副情報入力手段２０に入力され、蓄積されている。従って、主情報入力手段１０が、主情報を入力することにより、特徴を抽出することができる。この結果、分類や照合を行うシステムの設計を容易にすることができる。【００８１】
なお、図２に示すフローチャートは、例示であり、必ずしも図２に示す順序で処理を進めなくてもよい。例えば、予め、副情報を入力、蓄積した後、副情報選別手段３０が、各副情報についてカテゴリの帰属度を算出し、帰属度の大きさに基づいて副情報を選別してもよい。その後、主情報入力手段１０が逐次、主情報を入力、蓄積し、相関特徴抽出手段４０がその主情報および選別された副情報を用いて、主情報に対応する特徴を抽出してもよい。すなわち、ステップＳ２の前にステップＳ３を実行してもよい。【００８２】
（実施形態２）
図３は、本発明の実施形態２の構成例を示すブロック図である。実施形態２の特徴抽出装置は、実施形態１で示した各手段に対応する各装置を備える。すなわち、実施形態２の特徴抽出装置は、図３に示すように、主情報入力装置１００と、副情報入力装置２００と、副情報選別装置３００と、相関特徴抽出装置４００とを備える。また、学習・識別装置５００を備えていてもよい。【００８３】
主情報入力装置１００は、実施形態１における主情報入力手段１０に相当し、主情報入力手段１０と同様に動作する。副情報入力装置２００は、実施形態１における副情報入力手段２０に相当し、副情報入力手段２０と同様に動作する。副情報選別装置３００は、実施形態１における副情報選別手段３０に相当し、副情報選別手段３０と同様に動作する。相関特徴抽出装置４００は、実施形態１における相関特徴抽出手段４０に相当し、相関特徴抽出手段４０と同様に動作する。学習・識別装置５００は、実施形態１における学習・識別手段５０に相当し、学習・識別手段５０と同様に動作する。各装置１００〜５００の動作は、実施形態１における各手段１０〜５０（図１参照。）と同様であり、実施形態２の特徴抽出装置はステップＳ１〜Ｓ４と同様（図２参照。）の動作を行う。よって、動作に関する詳細な説明は省略する。以下、各装置の構成について説明する。【００８４】
図４は、主情報入力装置１００の構成例を示す説明図である。主情報入力装置１００は、例えば、ディスクやメモリなどのストレージ装置１０１によって実現される。主情報入力装置１００における主情報の入力および蓄積の態様は、各主情報を一括して入力して、蓄積（記憶）する態様であってもよい。また、各主情報を逐次入力、逐次蓄積して、ステップＳ３以降の処理を行う態様であってもよい。一括処理で大量の主情報を蓄積する態様では、ストレージ装置１０１として、例えば、大容量の磁気ディスクを用いることが好ましい。また、主情報を逐次入力、蓄積して、ステップＳ３以降の処理を実行する態様では、ストレージ装置１０１として、例えば、高速アクセスが可能なＤＲＡＭなどを用いることが好ましい。ストレージ装置１０１に記憶された主情報は、ステップＳ４において、相関特徴抽出装置４００に読み取られる。【００８５】
図５は、副情報入力装置２００の構成例を示す説明図である。副情報入力装置２００は、例えば、ディスクやメモリなどのストレージ装置２０１によって実現される。副情報入力装置２００は、副情報を一括して入力、蓄積することを前提とする。従って、ストレージ装置２０１として、例えば、大容量の磁気ディスクを用いることが好ましい。ストレージ装置２０１に記憶された副情報は、ステップＳ３において、副情報選別装置３００に読み取られる。【００８６】
図６は、副情報選別装置３００の構成例を示す説明図である。副情報選別装置３００は、ＣＰＵなどの演算装置３０１と、ディスクやメモリなどのストレージ装置３０２とを備える。演算装置３０１は、ステップＳ３（図２参照。）において、副情報入力装置２００のストレージ装置２０１から各副情報を読込み、帰属度を計算し、帰属度が基準となる値よりも大きい副情報を選別する。この処理は、第１の実施の形態における副情報選別手段３０の動作を同様である。演算装置３０１は、選別した副情報をストレージ装置３０２に蓄積する。ストレージ装置３０２に蓄積された副情報は、ステップＳ４において、相関特徴抽出手段４００に読み取られる。【００８７】
図７は、相関特徴抽出装置４００の構成例を示す説明図である。相関特徴抽出装置４００は、ＣＰＵなどの演算装置４０１を備える。演算装置４０１は、ステップＳ４（図２参照。）において、主情報入力装置１００のストレージ装置１０１から主情報を読込み、また、副情報選別装置３００のストレージ装置３０２から選別された副情報を読み込む。そして、演算装置４０１は、式（６）によって、主情報と副情報の相関関係から主情報に対応する特徴を計算する。演算装置４０１は、計算した特徴を出力する。特徴抽出装置が、学習・識別装置５００を備えている場合、学習・識別装置５００が特徴の出力先となる。【００８８】
図８は、学習・識別装置５００の構成例を示す説明図である。学習・識別装置５００は、ＣＰＵなどの演算装置５０１と、一時的な計算結果を蓄積するＤＲＡＭメモリなどの高速アクセスが可能なストレージ装置５０２と、演算装置５０１による演算結果を記憶するディスクなどの大容量ストレージ装置５０３とを備える。演算装置５０１は、相関特徴抽出手段４００が出力する特徴を用いて、学習・識別に関する計算を行い、その計算結果を大容量ストレージ装置５０３に蓄積する。【００８９】
実施形態２でも、実施形態１と同様の効果が得られる。【００９０】
また、実施形態１で説明したように、必ずしも図２に示す順序で処理を進めなくてもよい。例えば、予め、副情報を入力、蓄積した後、副情報選別装置３００が、各副情報についてカテゴリの帰属度を算出し、帰属度の大きさに基づいて副情報を選別してもよい。その後、主情報入力装置１００が逐次、主情報を入力、蓄積し、相関特徴抽出装置４００がその主情報および選別された副情報を用いて、主情報に対応する特徴を抽出してもよい。すなわち、ステップＳ２の前にステップＳ３を実行してもよい。【００９１】
（実施形態３）
図９は、本発明の実施形態３の構成例を示すブロック図である。実施形態３の特徴抽出装置は、演算装置７０１と、プログラム記憶部７０２と、ストレージ装置７０３と、主情報入力部７０４と、副情報入力部７０５と、出力部７０６とを備える。【００９２】
演算装置７０１は、プログラム記憶部７０２に記憶される特徴抽出プログラムに従って、特徴抽出装置７００全体を制御し、実施形態１で説明した各ステップの処理を実行する。演算装置７０１は、例えば、ＣＰＵによって実現される。また、特徴抽出装置７００は、演算装置７０１が演算に用いる主情報や副情報をロードするバッファ（図示せず。）を備える。【００９３】
プログラム記憶部７０２は、演算装置７０１に処理を実行させる特徴抽出プログラムを記憶する。【００９４】
ストレージ装置７０３は、入力された主情報や副情報を記憶する。【００９５】
主情報入力部７０４は、主情報の入力インタフェースであり、副情報入力部７０５は、副情報の入力インタフェースである。主情報の入力インタフェースと副情報の入力インタフェースが共通であってもよい。出力部７０６は、演算装置７０１によって計算された特徴を出力するインタフェースである。【００９６】
演算装置７０１は、主情報入力部７０４を介して主情報を入力し、その主情報をストレージ装置７０３に蓄積する。同様に、演算装置７０１は、副情報入力部７０５を介して副情報を入力し、その副情報をストレージ装置７０３に蓄積する。【００９７】
また、演算装置７０１は、実施形態１における副情報選別手段３０と同様に副情報の選別を行い、実施形態１における相関特徴抽出手段４０と同様に特徴を抽出する。演算装置７０１は、抽出した特徴を、出力部７０６を介して出力する。【００９８】
情報の入力態様として、主情報と副情報を持つデータ群（ただし、一部の個体データでは副情報が欠けている）が一括して入力される態様（第１入力態様とする。）や、主情報を持つデータ群と副情報を持つデータ群が独立していて、予め少数の副情報が特徴抽出装置に入力、蓄積されていて、主情報が後に逐次入力される態様（第２入力態様）がある。【００９９】
図１０は、第１入力態様の場合における演算装置７０１の処理経過の例を示すフローチャートである。なお、データ群の主情報および副情報（一部の個体データの副情報は欠けていて、副情報の数は主情報の数より少ない。）は、既に一括入力されストレージ装置７０３に蓄積されているものとする。【０１００】
演算装置７０１は、各個体の主情報の一つをバッファにロードする（ステップＳ１００）。そして、演算装置７０１は、その主情報が取得された個体と同一の個体の副情報をロード可能か判定する（ステップＳ１０１，Ｓ１０２）。主情報が取得された個体と同一の個体の副情報が存在せず、ロードできない場合（ステップＳ１０２のＮ）、ステップＳ１００に移行し、ステップＳ１００以降の処理を繰り返す。【０１０１】
主情報が取得された個体と同一の個体の副情報が存在し、ロードできる場合（ステップＳ１０２のＹ）、演算装置７０１は、その副情報をバッファにロードする（ステップＳ１０３）。【０１０２】
ステップＳ１０３の後、演算装置７０１は、主情報を全てバッファにロードしたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。主情報を全てロードしていない場合（ステップＳ１０４のＮ）、ステップＳ１００に移行し、ステップＳ１００以降の処理を繰り返す。主情報を全てロードしている場合（ステップＳ１０４のＹ）、演算装置７０１は、各副情報の帰属度を計算する（ステップＳ１０５）。そして、演算装置７０１は、帰属度の大きさによって副情報を選別する（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０５，Ｓ１０６における帰属度の計算および副情報の選別は、第１の実施の形態で示した計算や選別と同様に行えばよい。【０１０３】
続いて、演算装置７０１は、選別された副情報を特徴抽出フィルタとして主情報の特徴を抽出（計算）する（ステップＳ１０７）。この計算も、実施形態１で示した計算と同様に行えばよい。【０１０４】
ステップＳ１０７の後、演算装置７０１は、主情報全てについて特徴を計算したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。主情報全てについて特徴を計算していなければ（ステップＳ１０８のＮ）、ステップＳ１０７に移行し、ステップＳ１０７以降の処理を繰り返す。演算装置７０１は、計算した特徴を出力する。【０１０５】
図１１は、第２入力態様の場合における演算装置７０１の処理経過の例を示すフローチャートである。第２入力態様では、主情報と副情報は同一の個体から取得されたものである必要はなく、事前に副情報だけを入手できることが想定される。ここでは、そのような副情報が予め入力され、ストレージ装置７０３に蓄積されているものとする。【０１０６】
演算装置７０１は、全副情報をバッファにロードする（ステップＳ２００）。次に、演算装置７０１は、一つ一つの副情報についてカテゴリの帰属度を計算する（ステップＳ２０１）。一つの副情報について帰属度を計算した後、演算装置７０１は、全ての副情報について帰属度の計算が完了したかを判定する（ステップＳ２０２）。全ての副情報について帰属度の計算が完了していなければ（ステップＳ２０２のＮ）、ステップＳ２０１に移行し、ステップＳ２０１以降の処理を繰り返す。全ての副情報について帰属度の計算が完了したならば（ステップＳ２０２のＹ）、帰属度の大きさによって副情報を選別する（ステップＳ２０３）。帰属度の計算および副情報の選別は、実施形態１で示した計算や選別と同様に行えばよい。【０１０７】
次に、演算装置７０１は、逐次入力された主情報をバッファにロードする（ステップＳ０４）。そして、演算装置７０１は、選別された副情報を特徴抽出フィルタとして、その主情報から特徴を抽出（計算）する（ステップＳ２０５）。この計算も、第１の実施の形態で示した計算と同様に行えばよい。【０１０８】
実施形態３でも、実施形態１と同様の効果が得られる。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明は、例えば、コンビニエンスストアなどの顧客データ収集、入国管理システムにおけるセキュリティ確保、ゲームセンタや携帯端末アプリケーションなどのエンターテイメントサービスなどで必要とされる人物データのカテゴリ別分類や人物データの照合において用いられる特徴抽出に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の実施形態１の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の特徴抽出装置による処理経過の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態２の構成例を示すブロック図である。
【図４】主情報入力装置の構成例を示す説明図である。
【図５】副情報入力装置の構成例を示す説明図である。
【図６】副情報選別装置の構成例を示す説明図である。
【図７】相関特徴抽出装置の構成例を示す説明図である。
【図８】学習・識別装置の構成例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施形態３の構成例を示すブロック図である。
【図１０】演算装置の処理経過の例を示すフローチャートである。
【図１１】演算装置の処理経過の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１１】
１０  主情報入力手段
２０  副情報入力手段
３０  副情報選別手段
４０  相関特徴抽出手段
【図１】
2007074600.tif 000004
【図２】
2007074600.tif 000005
【図３】
2007074600.tif 000006
【図４】
2007074600.tif 000007
【図５】
2007074600.tif 000008
【図６】
2007074600.tif 000009
【図７】
2007074600.tif 000010
【図８】
2007074600.tif 000011
【図９】
2007074600.tif 000012
【図１０】
2007074600.tif 000013
【図１１】
2007074600.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成19年7月25日(2007.7.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を計算する相関特徴抽出手段を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項２】
あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段と、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別手段とを備え、
相関特徴抽出手段は、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報選別手段によって選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
副情報選別手段は、副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する
請求項２に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
相関特徴抽出手段は、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項７】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項８】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項９】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項８記載の特徴抽出装置。
【請求項１０】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
相関特徴抽出手段により、個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を計算することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項１１】
あらかじめカテゴリに分類された各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別し、
主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および前記選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する、請求項１０に記載の特徴抽出方法。
【請求項１２】
副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する、請求項１１に記載の特徴抽出方法。
【請求項１３】
次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する、請求項１０に記載の特徴抽出方法。
【請求項１４】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１５】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１６】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１７】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項１８】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１７記載の特徴抽出方法。
【請求項１９】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出するコンピュータに、
個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を演算させるための特徴抽出プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別処理を実行させ、
相関特徴抽出処理で、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算させる、請求項１９に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
副情報選別処理で、副情報の主成分分析を行わせ、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算させる、請求項２０に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２２】
コンピュータに、
相関特徴抽出で、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算させる、請求項１９に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２３】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１９記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２４】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１０記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２５】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項２０記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２６】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出プログラム。
【請求項２７】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項２６記載の特徴抽出プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成20年9月4日(2008.9.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出装置であって、
個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を計算する相関特徴抽出手段を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項２】
あらかじめカテゴリに分類された副情報を記憶する副情報記憶手段と、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別手段とを備え、
相関特徴抽出手段は、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および副情報選別手段によって選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する
請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３】
副情報選別手段は、副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する
請求項２に記載の特徴抽出装置。
【請求項４】
相関特徴抽出手段は、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する  請求項１に記載の特徴抽出装置。
【請求項５】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体から  は取得困難な情報である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項７】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項１記載の特徴抽出装置。
【請求項８】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項９】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項８記載の特徴抽出装置。
【請求項１０】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出する特徴抽出方法であって、
相関特徴抽出手段により、個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を計算することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項１１】
あらかじめカテゴリに分類された各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別し、
主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および前記選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算する、請求項１０に記載の特徴抽出方法。
【請求項１２】
副情報の主成分分析を行い、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算する、請求項１１に記載の特徴抽出方法。
【請求項１３】
次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算する、請求項１０に記載の特徴抽出方法。
【請求項１４】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１５】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１６】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項１０記載の特徴抽出方法。
【請求項１７】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項１８】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１７記載の特徴抽出方法。
【請求項１９】
データの個体から得られる主情報から個体の特徴を抽出するコンピュータに、
個体の前記主情報及び前記主情報とは異なる副情報の相関関係と前記個体の副情報及びカテゴリの関係とに基づいて、前記副情報を特徴抽出フィルタとして用い、特徴を抽出する対象の個体の主情報から個体の特徴量を演算させるための特徴抽出プログラム。
【請求項２０】
コンピュータに、
各副情報のカテゴリへの帰属度を計算し、帰属度が所定の基準よりも大きい副情報を選別する副情報選別処理を実行させ、
相関特徴抽出処理で、主情報と副情報との相関関係に基づき、主情報および選別された副情報を用いて、個体の特徴量を計算させる、請求項１９に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２１】
コンピュータに、
副情報選別処理で、副情報の主成分分析を行わせ、帰属度の計算対象とした副情報が所属するカテゴリでの再構成誤差と、前記カテゴリ以外のカテゴリにおける再構成誤差の平均とを用いて帰属度を計算させる、請求項２０に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２２】
コンピュータに、
相関特徴抽出で、次元が同じ主情報および副情報の差分を用いて特徴量を計算させる、請求項１９に記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２３】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項１９記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２４】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体のカテゴリとの関係である、請求項１０記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２５】
前記特徴量は、前記特徴を抽出する対象の個体とカテゴリの関係と、前記相関関係とから求まる前記特徴を抽出する対象の副情報である、請求項２０記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２６】
ある個体の前記主情報と前記主情報とは異なる副情報との相関関係と前記個体の副情報とカテゴリの関係に基づき、前記個体の主情報とカテゴリの関係を抽出することを特徴とする特徴抽出プログラム。
【請求項２７】
前記主情報は全個体から取得容易な情報であり、前記副情報は全個体からは取得困難な情報である、請求項２６記載の特徴抽出プログラム。
【請求項２８】
個体の主情報から前記個体をカテゴリ分類するときに、前記主情報とは異なる種類で前記主情報より情報量の多い情報である副情報からカテゴリ分類に有効な副情報の要素を検出し、前記副情報と前記主情報の関係と前記有効な副情報の要素とからカテゴリ分類に有効な主情報の要素を検出し、前記有効な主情報の要素に基づき前記主情報を分析することにより前記個体のカテゴリ分類をおこなうことを特徴とするカテゴリ分類方法。
【請求項２９】
主情報とは異なる種類で前記主情報より情報量の多い情報である副情報からカテゴリ分類に有効な副情報の要素を検出し、前記副情報と前記主情報の関係と前記有効な副情報の要素とからカテゴリ分類に有効な主情報の要素を検出することを特徴とする特徴抽出選別方法。
【請求項３０】
複数の個体から得られる、主情報と前記主情報とは異なる種類で前記主情報より情報量の多い情報である副情報との第１の相関関係、および、前記複数の各個体のカテゴリへの帰属に関する情報と副情報との第２の相関関係とを用いて、ある個体から得られた主情報から該個体のカテゴリへの帰属に関する特徴量を抽出する相関特徴抽出手段を備えることを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項３１】
前記副情報は複数の要素から構成され、
前記複数の各個体のカテゴリへの帰属に関する情報を用いて各副要素または前記要素の組合わせのカテゴリへの帰属度を計算し前記帰属度が所定の基準よりも大きい要素または要素の組み合わせを選別する副情報選別手段を備え、
前記副情報選別手段により選別された要素または要素の組み合わせが、前記第１の相関関係と前記第２の相関関係で用いられる副情報となることを特徴とする  請求項３０に記載の特徴抽出装置。
【請求項３２】
前記副情報選別手段は、副情報の主成分分析結果を前記要素とすることを特徴とする請求項３１に記載の特徴抽出装置。
【請求項３３】
前記主情報は複数の個体から取得できる情報であり、前記副情報は前記複数の個体の一部から取得できる情報であることを特徴とする請求項３０乃至３２記載の特徴抽出装置。
【請求項３４】
前記相関特徴抽出手段は、次元が同じ主情報および副情報の差分に基づいて特徴量を計算することを特徴とする請求項３０乃至３３に記載の特徴抽出装置。
【国際調査報告】
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