(57)【要約】【課題】簡易な処理能力を有し且つ低廉な無線通信システムであっても、極めて時間を要することなく画像データを送信することが可能な観測信号処理方法等を提供する。【解決手段】ＰＣ１が画像データベースＤＢ４に記録された画像データＸに独立成分分析を施し、特徴行列Ｓ、混合行列Ａおよび分離行列Ｗを求める。求められた分離行列ＷをＰＣ５へ送信する。ＰＣ５が、カメラ７により現に撮影された現画像データＸを取得する。ＰＣ１から送信された分離行列Ｗと取得した現画像データＸとに基づき、現画像データＸに対応する現特徴行列Ｓを求める。求められた現特徴行列ＳをＰＣ１へ送信する。ＰＣ１は送信された現特徴行列Ｓと求めておいた混合行列Ｗとに基づき、現画像データＸを復元する。【選択図】  図１
2007274464.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測装置と接続された観測装置側コンピュータと、該観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置とを用いる観測信号処理方法であって、該情報処理装置は従前に該観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部を有しており、
前記情報処理装置が、
前記観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析ステップと、
前記独立成分分析ステップで求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信ステップと、
前記観測装置側コンピュータが、
観測装置により現に観測された現観測信号を取得する現観測信号取得ステップと、
前記分離行列送信ステップで送信された分離行列と前記現観測信号取得ステップにより取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出ステップと、
前記現特徴行列算出ステップで求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信ステップと、
前記情報処理装置が、
前記現特徴行列送信ステップで送信された現特徴行列と前記独立成分分析ステップで求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元ステップとを備えたことを特徴とする観測信号処理方法。
【請求項２】
請求項１記載の観測信号処理方法において、前記情報処理装置が、
前記独立成分分析ステップ又は前記分離行列送信ステップに続き、前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析ステップで求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類ステップと、
前記復元ステップに続き、
前記現特徴行列送信ステップで送信された現特徴行列と前記分類ステップで分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元ステップで復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択ステップと、
前記画像分類選択ステップで選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元ステップで復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択ステップとをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理方法。
【請求項３】
請求項２記載の観測信号処理方法において、前記情報処理装置が、
前記分類ステップに続き、前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定ステップと、
前記観測信号選択ステップに続き、
該観測信号選択ステップで求められた観測信号について、前記レベル設定ステップで設定されたレベルを求めるレベル取得ステップと、
前記レベル取得ステップで求められたレベルに基づき、前記復元ステップで復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定ステップとをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理方法。
【請求項４】
請求項２又は３記載の観測信号処理方法において、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析ステップで求められた特徴行列に基づく類似度であることを特徴とする観測信号処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の観測信号処理方法において、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号であることを特徴とする観測信号処理方法。
【請求項６】
観測装置と接続された観測装置側コンピュータと、該観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置とを備えた観測信号処理システムであって、該情報処理装置は従前に該観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部を有しており、
前記情報処理装置は、
前記観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析手段と、
前記独立成分分析手段により求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信手段と、
前記観測装置側コンピュータから送信された前記観測装置により現に観測された現観測信号に対応する現特徴行列と前記独立成分分析手段により求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元手段とを備え、
前記観測装置側コンピュータは、
現観測信号を取得する現観測信号取得手段と、
前記分離行列送信手段により送信された分離行列と前記現観測信号取得手段により取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出手段と、
前記現特徴行列算出手段により求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信手段とを備えたことを特徴とする観測信号処理システム。
【請求項７】
請求項６記載の観測信号処理システムにおいて、前記情報処理装置は、
前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析手段により求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類手段と、
前記現特徴行列送信手段により送信された現特徴行列と前記分類手段により分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択手段と、
前記画像分類選択手段により選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元手段により復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択手段とをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理システム。
【請求項８】
請求項７記載の観測信号処理システムにおいて、前記情報処理装置は、
前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定手段と、
前記観測信号選択手段により求められた観測信号について、前記レベル設定手段により設定されたレベルを求めるレベル取得手段と、
前記レベル取得手段により求められたレベルに基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定手段とをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理システム。
【請求項９】
請求項７又は８記載の観測信号処理システムにおいて、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析手段によりで求められた特徴行列に基づく類似度であることを特徴とする観測信号処理システム。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれかに記載の観測信号処理システムにおいて、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号であることを特徴とする観測信号処理システム。
【請求項１１】
観測信号を処理するための観測信号処理プログラムであって、観測装置に接続された観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置のコンピュータを、
従前に前記観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析手段、
前記独立成分分析手段により求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信手段、
前記分離行列送信手段により送信された分離行列と前記観測装置により現に観測された現観測信号とに基づき前記観測装置側コンピュータによって求められた現観測信号に対応する現特徴行列であって該観測装置側コンピュータから送信されたものと、前記独立成分分析手段により求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元手段として機能させるための観測信号処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の観測信号処理プログラムにおいて、
前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析手段により求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類手段と、
前記現特徴行列送信手段により送信された現特徴行列と前記分類手段により分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択手段と、
前記画像分類選択手段により選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元手段により復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択手段とをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理プログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載の観測信号処理プログラムにおいて、
前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定手段と、
前記観測信号選択手段により求められた観測信号について、前記レベル設定手段により設定されたレベルを求めるレベル取得手段と、
前記レベル取得手段により求められたレベルに基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定手段とをさらに備えたことを特徴とする観測信号処理プログラム。
【請求項１４】
請求項１２又は１３記載の観測信号処理プログラムにおいて、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析手段によりで求められた特徴行列に基づく類似度であることを特徴とする観測信号処理プログラム。
【請求項１５】
観測信号を処理するための観測信号処理プログラムであって、観測装置と接続された観測装置側コンピュータを、
現観測信号を取得する現観測信号取得手段、
前記観測装置側コンピュータと所定の方式で接続された情報処理装置により、従前に前記観測装置によって観測された観測信号を記録した観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施されて求められた分離行列であって該情報処理装置から送信された分離行列と、前記現観測信号取得手段により取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出手段、
前記現特徴行列算出手段により求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信手段として機能させるための観測信号処理プログラム。
【請求項１６】
請求項１１乃至１５のいずれかに記載の観測信号処理プログラムにおいて、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号であることを特徴とする観測信号処理プログラム。
【請求項１７】
請求項１１乃至１６のいずれかに記載の観測信号処理プログラムを記録したコンピュータ読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、観測装置と接続された観測装置側コンピュータと、当該観測装置側コンピュータと所定の方式で接続された情報処理装置とを用いる観測信号処理方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ等で撮影された画像を送信する場合、当該画像の画素データをそのまま無線通信システムで送信すると、データ量が膨大であるため極めて時間を要するという問題があった。そこで、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）またはＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）等で定められた画像圧縮手法により画像変換してから送信していた（非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】村上伸一著、「画像処理工学」、東京電機大学出版局、２００１年４月２０日第１版第１刷発行。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように画像圧縮手法により画像変換してから送信した場合、符号化処理および復号化処理を行うために無線通信システムに非常に高い処理能力が要求されることになる。このため、無線通信システムに極めてコストがかかるという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、上記問題を解決するためになされたものであり、簡易な処理能力を有し且つ低廉な無線通信システムであっても、極めて時間を要することなく画像データを送信することが可能な観測信号処理方法等を提供することにある。
【０００６】
本発明の第２の目的は、リアルタイムに送信されてくる画像データを利用してセキュリティ診断を行うことができる観測信号処理方法等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明の観測信号処理方法は、観測装置と接続された観測装置側コンピュータと、該観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置とを用いる観測信号処理方法であって、該情報処理装置は従前に該観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部を有しており、前記情報処理装置が、前記観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析ステップと、前記独立成分分析ステップで求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信ステップと、前記観測装置側コンピュータが、観測装置により現に観測された現観測信号を取得する現観測信号取得ステップと、前記分離行列送信ステップで送信された分離行列と前記現観測信号取得ステップにより取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出ステップと、前記現特徴行列算出ステップで求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信ステップと、前記情報処理装置が、前記現特徴行列送信ステップで送信された現特徴行列と前記独立成分分析ステップで求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元ステップとを備えたことを特徴とする。
【０００８】
ここで、この発明の観測信号処理方法において、前記情報処理装置が、前記独立成分分析ステップ又は前記分離行列送信ステップに続き、前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析ステップで求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類ステップと、前記復元ステップに続き、前記現特徴行列送信ステップで送信された現特徴行列と前記分類ステップで分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元ステップで復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択ステップと、前記画像分類選択ステップで選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元ステップで復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択ステップとをさらに備えることができる。
【０００９】
ここで、この発明の観測信号処理方法において、前記情報処理装置が、前記分類ステップに続き、前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定ステップと、前記観測信号選択ステップに続き、該観測信号選択ステップで求められた観測信号について、前記レベル設定ステップで設定されたレベルを求めるレベル取得ステップと、前記レベル取得ステップで求められたレベルに基づき、前記復元ステップで復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定ステップとをさらに備えることができる。
【００１０】
ここで、この発明の観測信号処理方法において、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析ステップで求められた特徴行列に基づく類似度とすることができる。
【００１１】
ここで、この発明の観測信号処理方法において、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号とすることができる。
【００１２】
この発明の観測信号処理システムは、観測装置と接続された観測装置側コンピュータと、該観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置とを備えた観測信号処理システムであって、該情報処理装置は従前に該観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部を有しており、前記情報処理装置は、前記観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析手段と、前記独立成分分析手段により求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信手段と、前記観測装置側コンピュータから送信された前記観測装置により現に観測された現観測信号に対応する現特徴行列と前記独立成分分析手段により求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元手段とを備え、前記観測装置側コンピュータは、現観測信号を取得する現観測信号取得手段と、前記分離行列送信手段により送信された分離行列と前記現観測信号取得手段により取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出手段と、前記現特徴行列算出手段により求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
ここで、この発明の観測信号処理システムにおいて、前記情報処理装置は、前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析手段により求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類手段と、前記現特徴行列送信手段により送信された現特徴行列と前記分類手段により分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択手段と、前記画像分類選択手段により選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元手段により復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択手段とをさらに備えることができる。
【００１４】
ここで、この発明の観測信号処理システムにおいて、前記情報処理装置は、前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定手段と、前記観測信号選択手段により求められた観測信号について、前記レベル設定手段により設定されたレベルを求めるレベル取得手段と、前記レベル取得手段により求められたレベルに基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定手段とをさらに備えることができる。
【００１５】
ここで、この発明の観測信号処理システムにおいて、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析手段によりで求められた特徴行列に基づく類似度とすることができる。
【００１６】
ここで、この発明の記載の観測信号処理システムにおいて、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号とすることができる。
【００１７】
この発明の観測信号処理プログラムは、観測信号を処理するための観測信号処理プログラムであって、観測装置に接続された観測装置側コンピュータと無線で接続された情報処理装置のコンピュータを、従前に前記観測装置により観測された観測信号を記録した観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める独立成分分析手段、前記独立成分分析手段により求められた分離行列を前記観測装置側コンピュータへ送信する分離行列送信手段、前記分離行列送信手段により送信された分離行列と前記観測装置により現に観測された現観測信号とに基づき前記観測装置側コンピュータによって求められた現観測信号に対応する現特徴行列であって該観測装置側コンピュータから送信されたものと、前記独立成分分析手段により求められた混合行列とに基づき、前記現観測信号を復元する復元手段として機能させるための観測信号処理プログラムである。
【００１８】
ここで、この発明の観測信号処理プログラムにおいて、前記観測信号記録部に記録された観測信号を前記独立成分分析手段により求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する分類手段と、前記現特徴行列送信手段により送信された現特徴行列と前記分類手段により分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に近い画像分類を求める画像分類選択手段と、前記画像分類選択手段により選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、前記復元手段により復元された現観測信号に近い観測信号を求める観測信号選択手段とをさらに備えることができる。
【００１９】
ここで、この発明の観測信号処理プログラムにおいて、前記観測信号記録部に記録された各観測信号に所定の特性を評価するレベルを設定するレベル設定手段と、前記観測信号選択手段により求められた観測信号について、前記レベル設定手段により設定されたレベルを求めるレベル取得手段と、前記レベル取得手段により求められたレベルに基づき、前記復元手段により復元された現観測信号に対する所定の特性を判定する判定手段とをさらに備えることができる。
【００２０】
ここで、この発明の観測信号処理プログラムにおいて、前記所定の分類基準は、前記独立成分分析手段によりで求められた特徴行列に基づく類似度とすることができる。
【００２１】
この発明の観測信号処理プログラムは、観測信号を処理するための観測信号処理プログラムであって、観測装置と接続された観測装置側コンピュータを、現観測信号を取得する現観測信号取得手段、前記観測装置側コンピュータと所定の方式で接続された情報処理装置により、従前に前記観測装置によって観測された観測信号を記録した観測信号記録部に記録された観測信号に独立成分分析を施されて求められた分離行列であって該情報処理装置から送信された分離行列と、前記現観測信号取得手段により取得した現観測信号とに基づき、現観測信号に対応する現特徴行列を求める現特徴行列算出手段、前記現特徴行列算出手段により求められた現特徴行列を前記情報処理装置へ送信する現特徴行列送信手段として機能させるための観測信号処理プログラムである。
【００２２】
ここで、この発明の観測信号処理プログラムにおいて、前記観測装置は撮像装置であり、前記観測信号は該撮像装置により撮像された画像信号とすることができる。
【００２３】
この発明の記録媒体は、本発明のいずれか１以上の観測信号処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の観測信号処理方法等によれば、撮影側に、カメラと、カメラと接続されたＰＣと、ＰＣと接続された無線モジュールとを設置し、処理側に、無線モジュールと、無線モジュールと接続されたＰＣと、ＰＣの記録装置に予めカメラにより撮影された画像データＸを記録した画像データベースＤＢと設置する。両ＰＣ１はそれぞれの無線モジュールを介して無線で接続されている。処理側のＰＣが画像データベースＤＢに記録された画像データＸに独立成分分析を施し、特徴行列Ｓ、混合行列Ａおよび分離行列Ｗを求める。求められた分離行列Ｗを撮影側のＰＣへ送信する。撮影側のＰＣが、カメラにより現に撮影された現画像データＸを取得する。処理側のＰＣから送信された分離行列Ｗと取得した現画像データＸとに基づき、現画像データＸに対応する現特徴行列Ｓを求める。求められた現特徴行列Ｓを処理側のＰＣへ送信する。以上の結果、処理側のＰＣは送信された現特徴行列Ｓと求めておいた混合行列Ｗとに基づき、現画像データＸを復元することができる。この結果、簡易な処理能力を有し且つ低廉な観測信号処理システム（無線通信システム）であっても、極めて時間を要することなく画像データを送信することが可能となる。処理側のＰＣは、画像データベースＤＢに記録された画像データＸを、求めておいた特徴行列Ｓを用いて画像分類に分類する。送信された現特徴行列Ｓと分類された各画像分類の中心となる特徴行列Ｓとの比較に基づき、復元された現画像データＸに近い画像分類を求める。求められた画像分類の中から所定の分類基準を用いて、復元された現画像データＸに近い画像データＸを求める。画像データベースＤＢに記録された各画像データＸに所定の特性（安全度）を評価するレベルを設定する。上記画像データＸについて、設定しておいたレベルを求める。求められたレベルに基づき、復元された現画像データＸに対する所定の特性を判定する。この結果、リアルタイムに撮影側のＰＣから処理側のＰＣへ送信されてくる画像データを利用してセキュリティ診断を行うことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、各実施例について図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２６】
図１は、本発明の一実施例である観測信号処理システムを示す。図１において、符号７はカメラ（観測装置）、５はカメラ７と接続されたパーソナルコンピュータＰＣ（観測装置側コンピュータ）、６はＰＣ５と接続された無線モジュール、１はパーソナルコンピュータＰＣ（情報処理装置）、２はＰＣ１と接続された無線モジュール、３はＰＣ１と接続されたディスク等の記録装置、４は記録装置３に記録された、予めカメラ７により撮影（観測）された画像信号（観測信号。以下、「画像データ」と言う。）を記録した画像データベースＤＢである。図１に示されるように、ＰＣ１とＰＣ５とは無線モジュール６および無線モジュール２を介して無線で接続されている。
【００２７】
図１において、符号１０はＰＣ１の有する機能を示す機能ブロックであり、ＰＣ１は、独立成分分析部（独立成分分析手段）１１、分離行列送信部（分離行列送信手段）１２、復元部（復元手段）１３、分類部（分類手段）１４、画像分類選択部（画像分類選択手段）１５、観測信号選択部（観測信号選択手段）１６、レベル設定部（レベル設定手段）１７、レベル取得部（レベル取得手段）１８および判定部（判定手段）１９を備えている。図１において、符号２０はＰＣ５の有する機能を示す機能ブロックであり、ＰＣ５は、現観測信号取得部（現観測信号取得手段）２１、現特徴行列算出部（現特徴行列算出手段）および現特徴行列送信部（現特徴行列送信手段）２３を備えている。
【００２８】
まず、ＰＣ１側の機能の概要について説明する。詳細な具体例は後述する。独立成分分析部１１は、画像データベースＤＢ４に記録された画像データに独立成分分析を施し、特徴行列、混合行列及び分離行列を求める。分離行列送信部１２は、独立成分分析物体１１により求められた分離行列をＰＣ５へ送信する。復元部１３は、ＰＣ５から送信されたカメラ７により現に撮影された現画像データに対応する現特徴行列と独立成分分析部１１により求められた混合行列とに基づき、上記現観測信号を復元する。
【００２９】
分類部１４は、画像データベース４に記録された画像データを独立成分分析部１１により求められた特徴行列を用いて画像分類に分類する。画像分類選択部１５は、現特徴行列送信部２３により送信された現特徴行列と分類部１４により分類された各画像分類の中心となる特徴行列との比較に基づき、復元部１３により復元された現画像データに近い画像分類を求める。観測信号選択部１６は、画像分類選択部１５により選択された画像分類の中から所定の分類基準を用いて、復元部１３により復元された現画像データに近い画像データを求める。
【００３０】
レベル設定部１７は、画像データベース４に記録された各画像データに所定の特性を評価するレベルを設定する。レベル取得部１８は、観測信号選択部１６により求められた観測信号について、レベル設定部１７により設定されたレベルを求める。判定部１９は、レベル取得部１８により求められたレベルに基づき、復元部１３により復元された現画像データに対する所定の特性を判定する。
【００３１】
次に、ＰＣ５側の機能の概要について説明する。詳細な具体例は後述する。現観測信号取得部２１は、現画像データを取得する。現特徴行列算出部２２は、分離行列送信部１２により送信された分離行列と現観測信号取得部２１により取得した現画像データとに基づき、現画像データに対応する現特徴行列を求める。現特徴行列送信部２３は、現特徴行列算出部２２により求められた現特徴行列をＰＣ１へ送信する。
【００３２】
図２は、本発明の観測信号処理方法または観測信号処理プログラムの処理の流れをフローチャートで示す。図２において、左側のフローチャートはＰＣ１の初期処理を示し、中央のフローチャートはＰＣ５の処理を示し、右側のフローチャートはＰＣ１の初期処理以降の処理を示す。各フローチャート間で送信されるデータ等は破線の矢印で示す。以下、図２のフローチャート中の各ステップを図３〜２５を並行して用いながら説明する。
【００３３】
図３は、画像データ３０の構成を示す。図３に示されるように、カメラ７で撮影された画像データ３０（２０×２０）は、数値データ３２（縦ベクトル。４００×１）に変換できる。図４は、分割された画像データ３０の構成を示す。図４に示されるように、１つの画像をｋ個（ｋ＝４）の画像１、画像２、画像３および画像４に分割する。分割された画像１等のサイズが２５×２５とすると、１つの画像は６２５×４＝２５００の数値データ（行列）で表現できる。もし画像が１００画像存在すれば、６２５×４００の数値データ（行列）で表すことができる。これを観測信号Ｘとする。図２のステップＳ１０（独立成分分析ステップ）では、このＸを独立成分分析により
【００３４】
【数１】
2007274464.tif 000003
【００３５】
すなわち
【００３６】
【数２】
2007274464.tif 000004
【００３７】
となるＡ（混合行列）とＳ（特徴行列）および
【００３８】
【数３】
2007274464.tif 000005
【００３９】
となるＷ（分離行列）を求める。
【００４０】
図５（Ａ）ないし（Ｃ）は、独立成分分析により求められた画像特徴ベクトルＳの例を示す。図５（Ａ）ないし（Ｃ）に示されるように、左の画像に対して右のグラフに示す画像特徴ベクトルＳが求められている。一つの分割画像の特徴ベクトルの数は１６で、画像全体では４×１６＝６４であり、その項目を横軸に示す。縦軸は特徴ベクトルの値を示す。
【００４１】
ここで、独立成分分析（Independent Component Analysis : ＩＣＡ）アルゴリズムについて説明する。ＩＣＡアルゴリズムには、独立成分を計算するための評価関数の違い、収束計算方法の選び方により、いくつかのアルゴリズムが提案されている。ここでは、その中から、Aapo Hyvarianらが論文「Fast and Robust Fixed-Point Algorithms for Independent Component Analysis」（Aapo Hyvarian,IEEE Transactions on Neural Networks.Vol.10,No.3,May,1999,P.626/634）や、Aapo Hyvarien、Juha Karhunen及びErikki Ojaが著作の書籍「Independent Component Analysis」(2001,John Wiley & Sons.Inc.)で提案しているFastＩＣＡと呼ばれるアルゴリズムを例に説明する。なお、以後のアルゴリズム説明において、式中の各変数は、行列は大文字の太字書体、ベクトルは小文字の太字書体、スカラーは斜字体で示す。但し、文中の各変数は、行列は前に「行列」と付け、ベクトルは前に「ベクトル」と付け、スカラーは前に何も付けない立体で示す。図６は、Hyvarianらが提案したFastＩＣＡアルゴリズムの処理フローチャートを示す。以下、図６に示されるフローチャート中の各ステップに対応させながら説明する。
【００４２】
まず、ＩＣＡが解くべき問題について整理する。ある時刻ｔにおいて観測されるｍ次元入力信号をベクトルＸ（ｔ）とし（ステップＳ４０）、ベクトルＸ（ｔ）は統計的に独立でｎ次元の原信号ベクトルＳ（ｔ）の線形結合であると仮定する（ステップ４２）。すなわち、
【００４３】
【数４】
2007274464.tif 000006
【００４４】
である。ここで、上付きのＴは転置を表わす。行列Ａは、ｍ行×ｎ列の実数行列であり、混合行列と呼ぶ。このとき、ＩＣＡは、原信号ベクトルＳ（ｔ）及び混合行列Ａに関する知識を一切持たずに、観測信号ベクトルＸ（ｔ）の非ガウス性（非正規性）を定量的に算出し評価することによって、混合行列Ａとｎ個の統計的に独立な成分を持つベクトルｙ（ｔ）とを同時に推定する手法である。以後、ベクトルｙ（ｔ）を復元信号ベクトルと呼ぶ。
【００４５】
このとき、ｎ≦ｍならば、解が存在する。すなわち、あるｎ行×ｍ列の実数行列Ｗが存在し、
【００４６】
【数５】
2007274464.tif 000007
【００４７】
によって互いに統計的に独立なｎ次元の復元信号ベクトルｙ（ｔ）を再構成できる。このとき、実数行列Ｗを分離行列と呼ぶ。そして、
【００４８】
【数６】
2007274464.tif 000008
【００４９】
であれば（ここで、行列Ｉは、ｎ行×ｎ列の単位行列である。）、復元信号ベクトルｙ（ｔ）と原信号ベクトルＳ（ｔ）とは一致する。
【００５０】
しかし、復元信号ベクトルｙ（ｔ）の成分の順番を入れ替えても独立性は保たれ、また、各成分の大きさも独立性には影響を与えないことから、実際には、
【００５１】
【数７】
2007274464.tif 000009
【００５２】
を満足すればよい。このとき、行列Ｐは各列、各行に一つだけ１を持つｎ行×ｎ列の行列であり、各成分の順番を入れ替える順列行列と呼び、行列Ｄは各成分の大きさを決めるｎ行×ｎ列の対角行列であり、スケーリング行列と呼ぶ。すなわち、ＩＣＡが解くべき問題は、成分の順序と大きさの２つの任意性を許容した上で、統計的に独立な復元信号ベクトルｙ（ｔ）と分離行列Ｗとを求めることである。
【００５３】
次に、ＩＣＡの解法について、具体的に順を追って説明する。まず、観測信号ベクトルＸ（ｔ）に対して、中心化(centering)及び白色化(whitening)と呼ばれる前処理（ステップＳ４４、Ｓ４６）を実施する。中心化(centering)とは、観測信号ベクトルＸ（ｔ）の平均値ベクトルＸｍ＝Ｅ｛Ｘ（ｔ）｝を引き算することで観測信号ベクトルの平均を零とすることである。すなわち、中心化後の観測信号ベクトルを
【００５４】
【数８】
2007274464.tif 000010
【００５５】
とすると、
【００５６】
【数９】
2007274464.tif 000011
【００５７】
である。このことは、式（７）の両辺の期待値をとって両辺から引き算することにより、原信号ベクトルＳ（ｔ）も零平均化することを意味している。すなわち、原信号ベクトルＳ（ｔ）の平均値ベクトルをＳｍ＝Ｅ｛Ｓ（ｔ）｝とし、中心化後の原信号ベクトルを
【００５８】
【数１０】
2007274464.tif 000012
【００５９】
とすると、式（７）は、
【００６０】
【数１１】
2007274464.tif 000013
【００６１】
となる。このとき、
【００６２】
【数１２】
2007274464.tif 000014
【００６３】
である。式（７）の代わりに式（１４）を用いても一般性は失われない。
【００６４】
白色化（whitening）とは、信号の分散を正規化し、それらの相互間を無相関する処理で、FastＩＣＡアルゴリズムでは主成分分析（Principal Component Analysis）を用いて、以下のように実施される。中心化された観測信号ベクトル
【００６５】
【数１３】
2007274464.tif 000015
【００６６】
の共分散行列
【００６７】
【数１４】
2007274464.tif 000016
【００６８】
の固有値分解を、
【００６９】
【数１５】
2007274464.tif 000017
【００７０】
として、観測信号ベクトル
【００７１】
【数１６】
2007274464.tif 000018
【００７２】
は、
【００７３】
【数１７】
2007274464.tif 000019
【００７４】
と変換される。ここで、行列Ｄは共分散行列、
【００７５】
【数１８】
2007274464.tif 000020
【００７６】
の固有値を降順に対角成分とする対角行列Ｄ＝diag(ｄ１,ｄ２,…,ｄｎ)であり、行列Ｅは、
【００７７】
【数１９】
2007274464.tif 000021
【００７８】
の固有ベクトルの直交行列である。ベクトルＺ（ｔ）は白色化された観測信号であり、
【００７９】
【数２０】
2007274464.tif 000022
【００８０】
となる。このとき、式（１６）に式（１４）を代入すると、
【００８１】
【数２１】
2007274464.tif 000023
【００８２】
ここで、
【００８３】
【数２２】
2007274464.tif 000024
【００８４】
とおくと、式（１７）は、
【００８５】
【数２３】
2007274464.tif 000025
【００８６】
となり、中心化され白色化された観測信号ベクトルＺ（ｔ）は、中心化された原信号ベクトル、
【００８７】
【数２４】
2007274464.tif 000026
【００８８】
が式（１８）で変換された混合行列
【００８９】
【数２５】
2007274464.tif 000027
【００９０】
による線形結合であることがわかる。式（７）または式（１４）の代わりに式（１９）を用いても一般性は失われない。なお、このとき、白色化後の復元信号ベクトルｙ（ｔ）を求める式は、分離行列Ｗを用いて、
【００９１】
【数２６】
2007274464.tif 000028
【００９２】
となる。
【００９３】
中心化と白色化は、ＩＣＡに必ずしも必要な前処理ではないが、観測信号ベクトルの次元を縮小し、計算量を削減できること、ＩＣＡの最適化を行う空間を直交空間に限定することにより、収束性を向上させることができる。
【００９４】
確率理論における中心極限定理（The Center Limit Theorem）によって、任意の同一分布特性をもつ独立な確率変数ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）の和ｙ１（ｔ）＋ｙ２（ｔ）の分布特性は、もとの２つの変数ｙ１（ｔ）、ｙ２（ｔ）の分布特性よりもガウス分布に近づき、和ｙ１（ｔ）＋ｙ２（ｔ）＋Λ＋ｙＮ（ｔ）は個数Ｎが大きくなるにつれてガウス分布則に従うことが保証されている。換言すると、復元信号ベクトルｙ（ｔ）の分布がガウス分布から離れていればいるほど、すなわち非ガウス性が大きければ大きいほど、復元信号ｙ（ｔ）は独立に近づいていく。復元信号ベクトルｙ（ｔ）の非ガウス性は、ｙ（ｔ）の各成分ｙｉ（ｔ）の４次の統計量である尖度（kurtosis）で評価できる。
【００９５】
【数２７】
2007274464.tif 000029
【００９６】
ｙｉ（ｔ）がガウス性分布に近づくほど尖度kurt(ｙｉ（ｔ）)が零に近づき、kurt（ｙｉ（ｔ））＝０のときｙｉ（ｔ）はガウス性分布である。従って、尖度を最大もしくは最小にするような分離行列Ｗを求めれば、復元信号ベクトルｙ（ｔ）の各成分は互いに独立となる。なお、観測信号ベクトルの白色化（whitening）を行い、直交空間上での最適化を考えた場合、式（２１）の右辺第２項は定数項になる。
【００９７】
【数２８】
2007274464.tif 000030
【００９８】
従って、復元信号ベクトルｙ（ｔ）の独立性の評価関数は、次式のようになる。
【００９９】
【数２９】
2007274464.tif 000031
【０１００】
Hyvarinenらが提案するFastＩＣＡアルゴリズムでは、尖度を用いて独立成分ｙｉ（ｔ）を１つずつバッチ方式で抽出する。この解法は、収束性がよく、かつ高速であるとされている。このとき、復元信号ベクトルｙ（ｔ）の独立性の評価式（２３）は、
【０１０１】
【数３０】
2007274464.tif 000032
【０１０２】
とベクトル標記になる。式（２４）をベクトルＷｉで偏微分をして、
【０１０３】
【数３１】
2007274464.tif 000033
【０１０４】
としてベクトルＷｉを変化させたとき、その変化特性から第i番目の独立成分ｙｉ（ｔ）を抽出する分離ベクトルＷｉを計算する。
【０１０５】
式（２５）で、ｇは４次式の勾配であるので３次式となるが、アルゴリズムの安定性等を考慮して、例えば、シグモイド関数tanhを用いることが提案されている。
【０１０６】
【数３２】
2007274464.tif 000034
【０１０７】
ここで、ａ１は、１≦ａ１≦２なる定数である。FastＩＣＡが解くべき問題は、最終的に、
【０１０８】
【数３３】
2007274464.tif 000035
【０１０９】
なる制限条件のもとで、式（２４）のＪ（Ｗｉ）を最大化または最小化する分離ベクトルＷｉを求めることに帰着する。そこで、この問題を、Newton-Raphson法で解くとすると、第i番目の独立成分ｙｉ（ｔ）を抽出する分離ベクトルＷｉの更新式は、
【０１１０】
【数３４】
2007274464.tif 000036
【０１１１】
ただし、
【０１１２】
【数３５】
2007274464.tif 000037
【０１１３】
となる（ステップＳ５２、Ｓ５４）。ここで、
【０１１４】
【数３６】
2007274464.tif 000038
【０１１５】
は更新後の分離ベクトルである。μは学習係数でありμ＝１と設定するが、収束性に問題がある場合、例えば、０．１または０．０１といった１より小さい値に設定する。Newton-Raphson法における収束計算は、分離ベクトルＷｉの初期値として、例えば乱数を設定し（ステップＳ５０）、式（２８）と式（２９）とを繰り返し実行する。そして、式（３２）で示すように更新後の分離ベクトル、
【０１１６】
【数３７】
2007274464.tif 000039
【０１１７】
と更新前の分離ベクトルＷｉとの差または和の大きさ（ノルム）がある大きさ以下になった場合、収束したと判定し（ステップＳ５４）、このときの分離ベクトル、
【０１１８】
【数３８】
2007274464.tif 000040
【０１１９】
を求める分離ベクトルＷｉとする。
【０１２０】
【数３９】
2007274464.tif 000041
【０１２１】
ここで、εは、例えば、ε＝０．０００１と設定する値である。式（３２）で和を考えるのは、式（１０）を用いて説明したように、更新の前後で分離ベクトルが一致する場合は、
【０１２２】
【数４０】
2007274464.tif 000042
【０１２３】
だけでなく、方向が反対の分離ベクトルに更新された場合、すなわち、
【０１２４】
【数４１】
2007274464.tif 000043
【０１２５】
の場合も解となり得るからである。
【０１２６】
FastＩＣＡは、分離行列Ｗの要素であるｍ次元の分離ベクトルＷｉを一つずつｎ個まで求めていく。まず最初にｉ＝１として（ステップＳ４８）、第１番目の独立成分ｙ１（ｔ）を抽出する分離ベクトルＷ１が求められたら、同様にして、第２独立成分ｙ２（ｔ）を抽出する分離ベクトルＷ２を求め、最終的に第ｎ独立成分ｙｎ（ｔ）を抽出する分離ベクトルＷｎを求めていく（ステップＳ５６、Ｓ５８）。このとき、観測信号ベクトルＸ（ｔ）に対して、白色化の前処理を行った場合、第２独立成分以降の計算では、第ｉ独立成分の分離ベクトルＷｉの更新において、
【０１２７】
【数４２】
2007274464.tif 000044
【０１２８】
の各行ベクトルを直交化することにより、既に復元されたｉ−１個の分離ベクトルと重複して抽出されることを防ぐことができる。第i独立成分の分離ベクトルＷｉの直交化は、例えば、式（３４）で行う（ステップＳ６０）。
【０１２９】
【数４３】
2007274464.tif 000045
【０１３０】
そして、第ｎ番目の分離ベクトルＷｎの計算が完了すると（ステップＳ６２）、求めるべきｎ行×ｍ列の分離行列Ｗが決定される（ステップＳ６４）。このとき、求めるべき統計的に独立な復元信号ベクトルｙ（ｔ）は、式（２０）で得られる。分離行列はＰＣ５へ送信する（分離行列送信ステップ）。
【０１３１】
次に、図２のステップＳ１２(分類ステップ)に示すように、データベースの画像データを特徴ベクトルＳを用いて分類する。分類には、
【０１３２】
【数４４】
2007274464.tif 000046
【０１３３】
を用いて行う。図７の画像４０に対する特徴ベクトルを用いて、１から７の番号がついている画像を最初の中心画像ＣｉとしてＪの値をもとに分類する。分類されたものから再度中心画像を計算し、分類を再度行う。結果が変化しなくなるまで繰り返す。その結果を図８の画像５０に示す。
【０１３４】
次に、図２のステップＳ１４（レベル設定ステップ）のように、画像データベースＤＢ４の各画像に安全度の指標となるセキュリティレベルを図９の一覧表６０のように設定しておく。
【０１３５】
次に、リアルタイムに獲得した一連のカメラ画像をもとに人物の安全度を評価する。図２のステップＳ２０（現観測信号取得ステップ）のように、獲得したカメラ画像から図３、４で説明した方法により行列Ｘを計算する。次に、図２のステップＳ２２（現特徴行列算出ステップ）のように、行列Ｗより、Ｓ＝ＷＸから画像行列Ｘに対する画像特徴ベクトルＳを求める。このＳを無線通信モジュール５から無線通信モジュール２へ送信する（現特徴行列送信ステップ。ステップＳ２４）。次に図２のステップＳ１６（復元ステップ）でＸ＝ＡＳにより画像を復元する。
【０１３６】
この画像行列Ｘに近い画像を画像データベースから求める。行列Ｘの画像特徴ベクトルＳを用いて図８の各画像分類の中心の特徴ベクトルとの比較により求める（画像分類選択ステップ。ステップＳ１８）。次に各画像分類の中でもっとも近い画像を図２のステップＳ２０（観測信号選択ステップ）で求める。このためデータベースの画像（代表画像と名づける）の特徴パラメータの絶対値の大きいものからＭ個(Ｍ：必要特徴パラメータ数)について、分類する画像の特徴パラメータと比較して類似度（所定の分類基準）を求める。類似度similarityは、
【０１３７】
【数４５】
2007274464.tif 000047
【０１３８】
ここで、ｎは独立成分数である。ｍは最大から１〜Ｍをとり、ｘは代表画像の特徴パラメータのｍ番目のものが、分類する画像の何番目に大きいかを示す。特徴パラメータの数値の符号が一致しない場合は類似度をゼロとする。さらに画像を図４のように分割して独立成分分析を行い、対応する部位ごとに類似度を求める。画像の分割数Ｄを考えると類似度similarityは
【０１３９】
【数４６】
2007274464.tif 000048
【０１４０】
で求まるものとする。具体的な提案類似度計算は次のようになる。
【０１４１】
まず図１０に示すような代表画像の要素テーブル７０を作成する。画像の特徴パラメータより、図１１に示される代表画像の要素テーブル作成フローチャートにより図１０の要素テーブル７０中のｍに対する場所と符号の空欄に値を代入し表を完成させる。以下、図１１を参照して説明する。
ステップＳ７１：Ｍに値を設定し、ｍ＝１とする。
ステップＳ７２：代表画像の特徴パラメータにおいて、絶対値のｍ番目に大きい値を見つける。
ステップＳ７３：ステップＳ７２のときの場所と符号とを代表画像の要素テーブルの必要特徴パラメータｍ＝ｉの欄に代入する。ｍ＝Ｍならアルゴリズムを終了する。そうでなければ、ｉ＝ｉ＋１としてステップＳ７２へ戻る。
【０１４２】
具体的には図１２に示される、ある代表画像の特徴パラメータを利用して代表画像の要素テーブルを作成ステップＳ７１〜Ｓ７３に従い、作成する。（ここでＭ＝３とする）。Ｍ＝３のときの代表画像の要素テーブル作成は以下のように行う。
【０１４３】
ステップＳ７１：（ａ）Ｍに値を設定し（ここではＭ＝３とする）、ｍ＝１とする。
ステップＳ７２：（ｂ）図１２において絶対値のｍ番目に大きい値を見つける。
ステップＳ７３：（ｃ）（ｂ）のときの場所(９)と符号(−)とを代表画像の要素テーブルの必要特徴パラメータｍ＝１の欄に代入する(図１３（Ａ）、（Ｂ）)。ｍ≠Ｍよりｍ＝ｍ＋１とし（ｄ）へ進む。ｍ＝Ｍなら終了する。
ステップＳ７２：（ｄ）図１４（Ａ）において絶対値のｍ番目に大きい値を見つける。
ステップＳ７３：（ｅ）（ｄ）のときの場所（２０）と符号(−)とを代表画像の要素テーブルの必要特徴パラメータｍ＝２の欄に代入する(図１４（Ｂ）)。ｍ≠Ｍよりｍ＝ｍ＋１とし（ｆ）へ進む。ｍ＝Ｍなら終了する。
ステップＳ７２：（ｆ）図１２において絶対値のｍ番目に大きい値を見つける。
ステップＳ７３：（ａ）（ｆ）のときの場所（２０）と符号(−)とを代表画像の要素テーブルの必要特徴パラメータｍ＝３の欄に代入する(図１５（Ａ）、（Ｂ）)。ｍ＝Ｍなのでアルゴリズムを終了する。
【０１４４】
代表画像の要素テーブルが完成したら、次に分類する画像の特徴パラメータと代表画像の要素テーブルとの比較を行い、図１６に示される類似度計算手順フローチャートにより、類似度を計算する。以下、図１６を参照して説明する。
【０１４５】
ステップＳ８１：Ｍは代表画像の要素テーブル作成時に設定した値を用い、similarity＝１、ｉ＝１とする。
ステップＳ８２：代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝ｉの場所と同じ場所の特徴パラメータを分類する画像より見つける。
ステップＳ８３：もしステップＳ８２のときの特徴パラメータの符号と代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝ｉのときの符号が一致しているならステップＳ８４へ進む。そうでなければ類似度similarity＝０としてアルゴリズムを終了する。
ステップＳ８４：ステップＳ８２のときの特徴パラメータの絶対値と同じ値を分類する画像の特徴パラメータの絶対値を昇順に並べた値より見つける。そのときの場所をｘとして次式を計算する。
【０１４６】
【数４７】
2007274464.tif 000049
【０１４７】
ここで、ｉ＝Ｍならアルゴリズムを終了する。そうでなければｉ＝ｉ＋１としてステップＳ８２へ戻る。ここで、ｎは独立成分数を意味する。
【０１４８】
具体的には図１７（分類する画像の特徴パラメータとその特徴パラメータの絶対値を昇順に並べた値）を用いて類似度計算手順ステップＳ８１〜ステップＳ８４に従い、Ｍ＝３のときのある代表画像の要素テーブルに対する類似度を計算する。Ｍ＝３のときの類似度計算を上記の手順で行う。
ステップＳ８１：（ａ）Ｍ＝３、similarity＝１、ｉ＝１とする。
ステップＳ８２：（ｂ）代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝１のときの場所（９）と同じ場所を分類する画像の特徴パラメータより見つける(図１８（Ａ）)。（ｃ）へ進む。
ステップＳ８３：（ｃ）（ｂ）のときの特徴パラメータの符号(−)と代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝１のときの符号(−)が一致している（図１９（Ｂ））ので（ｄ）へ進む。
ステップＳ８４：（ｄ）（ｂ）のときの特徴パラメータの絶対値と同じ値を分類する画像の特徴パラメータの絶対値を昇順に並べた値より見つける(図１９（Ｃ）)。そのときの場所（２０）をｘとして次式を計算する。
【０１４９】
【数４８】
2007274464.tif 000050
【０１５０】
ｍ≠Ｍなのでｉ＝ｉ＋１として（ｅ）へ進む。
ステップＳ８２：（ｅ）代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝２のときの場所（２０）と同じ場所を分類する画像の特徴パラメータより見つける(図２０（Ａ）)。（ｆ）へ進む。
ステップＳ８３：（ｆ）（ｅ）のときの特徴パラメータの符号(−)と代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝２のときの符号(−)が一致している(図２１（Ｂ）)ので（ｇ）へ進む。
ステップＳ８４：（ｇ）（ｆ）のときの特徴パラメータの絶対値と同じ値を分類する画像の特徴パラメータの絶対値を昇順に並べた値より見つける(図２１（Ｃ）)。そのときの場所（９）をｘとして次式を計算する。
【０１５１】
【数４９】
2007274464.tif 000051
【０１５２】
ｍ≠Ｍなのでｉ＝ｉ＋１として（ｈ）へ進む。
ステップＳ８２：（ｈ）代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝３のときの場所（１）と同じ場所を分類する画像の特徴パラメータより見つける(図２２（Ａ）)。（ｉ）へ進む。
ステップＳ８３：（ｉ）（ｈ）のときの特徴パラメータの符号(−)と代表画像の要素テーブルにおいてｍ＝３のときの符号(+)が一致していない(図２３（Ｂ）)ので、similarity＝０としてアルゴリズムを終了する。
【０１５３】
分割画像については、各分割画像について類似度を求め、その合計により画像の類似度を以下の式で計算する。
【０１５４】
【数５０】
2007274464.tif 000052
【０１５５】
次に図２のステップＳ２２（レベル取得ステップ）により最も類似した画像のセキュリィティレベルをもとめる。図２のステップＳ２４（判定ステップ）で一連の複数のカメラ画像のセキュリィティレベルを合計し、その値があらかじめ設定した閾値で安全度（所定の特性）を評価する。具体例として図２４に示す横方向の５画像４５について８組の安全度を評価した。閾値は２５で設定した。その結果を図２５の表９０に示した。０が安全、１が危険を示す。安全度の検出精度は８７．５％で良好な結果を得た。
【０１５６】
以上より、本発明の実施例１によれば、カメラ７、カメラ７と接続されたＰＣ５およびＰＣ５と接続された無線モジュール６を撮影側に設置し、無線モジュール２、無線モジュール２と接続されたＰＣ１およびＰＣ１の記録装置３に予めカメラ７により撮影された画像データＸを記録した画像データベースＤＢ４を設置する。ＰＣ１とＰＣ５とは無線モジュール６および無線モジュール２を介して無線で接続されている。ＰＣ１が画像データベースＤＢ４に記録された画像データＸに独立成分分析を施し、特徴行列Ｓ、混合行列Ａおよび分離行列Ｗを求める。求められた分離行列ＷをＰＣ５へ送信する。ＰＣ５が、カメラ７により現に撮影された現画像データＸを取得する。ＰＣ１から送信された分離行列Ｗと取得した現画像データＸとに基づき、現画像データＸに対応する現特徴行列Ｓを求める。求められた現特徴行列ＳをＰＣ１へ送信する。以上により、ＰＣ１は送信された現特徴行列Ｓと求めておいた混合行列Ｗとに基づき、現画像データＸを復元することができる。この結果、簡易な処理能力を有し且つ低廉な観測信号処理システム（無線通信システム）であっても、極めて時間を要することなく画像データを送信することが可能となる。
【０１５７】
ＰＣ１は、画像データベースＤＢ４に記録された画像データＸを求めておいた特徴行列Ｓを用いて画像分類に分類する。送信された現特徴行列Ｓと分類された各画像分類の中心となる特徴行列Ｓとの比較に基づき、復元された現画像データＸに近い画像分類を求める。求められた画像分類の中から所定の分類基準を用いて、復元された現画像データＸに近い画像データＸを求める。画像データベースＤＢ４に記録された各画像データＸに所定の特性（安全度）を評価するレベルを設定する。上記画像データＸについて、設定しておいたレベルを求める。求められたレベルに基づき、復元された現画像データＸに対する所定の特性を判定する。この結果、リアルタイムにＰＣ５側からＰＣ１側へ送信されてくる画像データを利用してセキュリティ診断を行うことができる。
【実施例２】
【０１５８】
実施例１では、セキュリティシステムへの応用を取り上げて説明した。実施例２では、橋梁の診断への応用について簡単に説明する。図１と同様にカメラ７を配置し、橋梁表面の劣化状況をカメラ７で撮影し、無線モジュール５によってその画像の特徴ベクトルのみを伝送し、無線モジュール２で受信し、ＰＣ１で画像を再構成し劣化状況を診断する。
【０１５９】
図２のステップＳ２０と同様に、診断対象となるカメラ画像を多数取得し、画像データベースＤＢ４として格納しておく。ステップＳ１０で実施例１と同様にＸから独立成分分析によりＳ、Ｗ、Ａを求める。次に、ステップＳ２０と同様に橋梁表面のカメラ画像を撮影し、ステップＳ２２と同様に画像の特徴ベクトルをＳ＝ＷＸより求める。このＳを無線モジュール５で無線モジュール２に送信する。ＰＣ１で図２のステップＳ１６と同様にＳからＸ＝ＡＳによりもとの画像データを復元する。図２のステップＳ１８からＳ２４と同様に、ＳおよびＸを用いて橋梁の診断を行う。Ｓの特定の信号の大きさや再生画像により異常状態を診断する。
【実施例３】
【０１６０】
図２６は、上述した実施例を実現するための本発明のコンピュータ・プログラム（観測信号処理プログラム）を実行する情報処理装置１のコンピュータまたは観測装置側コンピュータ４の内部回路１００を示すブロック図である。図２６に示されるように、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、画像制御部１０６、コントローラ１０７、入力制御部１０９および外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）部１１１はバス１１２に接続されている。図２６において、上述の本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ１０２、ディスク３または１０８ａ、ＣＤ−ＲＯＭあるいはＤＶＤ１０８ｎ等の記録媒体（脱着可能な記録媒体を含む）に記録されている。ディスク３には上述した観測信号データベースＤＢ４等が記録されている。本発明のコンピュータ・プログラムは、ＲＯＭ１０２からバス１０２を介し、またはディスク３または１０８ａ、ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ１０８ｎ等の記録媒体からコントローラ１０７を経由してバス１１２を介しＲＡＭ１０３へロードされる。入力制御部１０９はマウス、キーボード等の入力操作部１１０と接続され入力制御等を行う。画像メモリであるＶＲＡＭ１０５は表示装置１０４の少なくとも一画面分のデータ容量に相当する容量を有しており、画像制御部１０６はＶＲＡＭ１０５のデータを画像データへ変換して表示装置１０４へ送出する機能を有している。外部Ｉ／Ｆ部１１１は、無線モジュール２または６等と通信する際の入出力インタフェース機能を有する。
【０１６１】
上述のようにＣＰＵ１０１が本発明のコンピュータ・プログラムを実行することにより、本発明の目的を達成することができる。当該コンピュータ・プログラムは上述のようにＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ１０８ｎ等の記録媒体の形態でコンピュータＣＰＵ１０１に供給することができ、当該コンピュータ・プログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤ１０８ｎ等の記録媒体も同様に本発明を構成することになる。当該コンピュータ・プログラムを記録した記録媒体としては上述された記録媒体の他に、例えばメモリ・カード、メモリ・スティック、光ディスク、ＦＤ等を用いることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１６２】
本発明の活用例として、大型構造物、例えば橋梁、ビル、トンネル、ダム、擁壁等道路構造物、桶門・桶管等河川構造物、港湾構造物、上下水道施設等自体およびこれらの構成要素に対する診断への適用が挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】本発明の一実施例である観測信号処理システムを示す図である。
【図２】本発明の観測信号処理方法または観測信号処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】画像データ３０の構成を示す図である。
【図４】分割された画像データ３０の構成を示す図である。
【図５】独立成分分析により求められた画像特徴ベクトルＳの例を示す図である。
【図６】図６は、Hyvarianらが提案したFastＩＣＡアルゴリズムの処理フローチャートである。
【図７】１から７の番号が付いた画像４０を示す図である。
【図８】分類結果の画像５０を示す図である。
【図９】設定されたセキュリティレベルの一覧表６０を示す図である。
【図１０】代表画像の要素テーブル７０を示す図である。
【図１１】代表画像の要素テーブル作成フローチャートである。
【図１２】代表画像の特徴パラメータを示す図である。
【図１３】代表画像の要素テーブル作成を示す図である。
【図１４】代表画像の要素テーブル作成を示す図である。
【図１５】代表画像の要素テーブル作成を示す図である。
【図１６】類似度計算手順フローチャートである。
【図１７】分類する画像の特徴パラメータとその特徴パラメータの絶対値を昇順に並べた値とを示す図である。
【図１８】類似度計算を示す図である。
【図１９】類似度計算を示す図である。
【図２０】類似度計算を示す図である。
【図２１】類似度計算を示す図である。
【図２２】類似度計算を示す図である。
【図２３】類似度計算を示す図である。
【図２４】横方向の５画像４５を示す図である。
【図２５】評価結果の表９０を示す図である。
【図２６】本発明のコンピュータ・プログラム（観測信号処理プログラム）を実行する情報処理装置１のコンピュータまたは観測装置側コンピュータ４の内部回路１００を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１６４】
１、５  ＰＣ、  ２、５  無線モジュール、  ３  記録装置、  ４  画像データベースＤＢ、  １０、２０  機能ブロック、  １１  独立成分分析部、  １２  分離行列送信部、  １３  復元部、  １４  分類部、  １５  画像分類選択部、  １６  観測信号選択部、  １７  レベル設定部、  １８  レベル取得部、  １９  判定部、  ２１  現観測信号取得部、  ２２  現特徴行列算出部、２３  現特徴行列送信部、  ３０  画像データ、  ３２  数値データ、  ４０、４５、５０  画像、  ６０  セキュリティレベルの一覧表、  ７０  代表画像の要素テーブル、  ８０  代表画像の特徴パラメータ、  ９０  評価結果の表、  １００  内部回路、  １０１  ＣＰＵ、  １０２  ＲＯＭ、  １０３  ＲＡＭ、  １０４  出力装置、  １０５  ＶＲＡＭ、  １０６  画像制御部、  １０７  コントローラ、  １０８ａ、１０８ｎ  記録媒体、  １０９  入力制御部、  １１０  入力操作部、  １１１  外部Ｉ／Ｆ部、  １１２  バス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２６】
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【図４】
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【図５】
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【図７】
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【図８】
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【図２４】
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