(57)【要約】【課題】方法は、データサンプルを２つのクラスのうちの１つに分類する。【解決手段】各クラスに関連する混合モデルが存在する。各混合モデルは混合成分を含み、各混合成分は、データサンプルが関連するクラスにあるという関連する尤度を有する。第１の混合モデルが有する混合成分は、第２の混合モデルが有する混合成分よりも少ない。データサンプルが最初のクラスにあるという最大尤度が求められる。第２の混合モデルについて、降順で各混合成分の現在の尤度が求められ、現在の尤度が最大尤度より大きい場合、データサンプルは第２のクラスにあるものとして分類される。そうではない場合、最大尤度が現在の尤度に置き換えられ、上限が求められる。上限が最大尤度より小さい場合、最後の混合モデルに達するまで次の混合モデルについて現在の尤度が求められ、データサンプルは、最大尤度に関連するクラスにあるものとして分類される。【選択図】図２
2007193813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データサンプルを複数のクラスのうちの１つに分類する方法であって、
各クラスに関連する混合モデルがあり、各混合モデルは対応する混合成分を含み、かつ各混合成分は前記データサンプルが関連するクラスにあるという関連する尤度を有し、
前記対応する混合成分数の昇順で前記混合モデルをソートするステップと、
前記関連する尤度の降順で各混合モデルにおいて前記混合成分をソートするステップと、
前記データサンプルが昇順で最初の混合モデルに関連するクラスにあるという最大尤度を求めるステップと、
次の混合モデルが現在のモデルになるような昇順での各次の混合モデルについて、降順で各混合成分の現在の尤度を求めるステップとを含み、
前記現在の尤度を求めるステップでは、
前記現在の尤度が前記最大尤度より大きく且つ前記現在のモデルが昇順で最後の混合モデルである場合、前記データサンプルを前記最後の混合モデルに関連するクラスにあるものとして分類し、そうではなく前記現在のモデルが前記最後の混合モデルではない場合、前記最大尤度を前記現在の尤度に置き換え、上限を求め、前記上限が前記最大尤度より小さい場合、前記最後の混合モデルに達するまで前記次の混合モデルについて前記現在の尤度を求めるとともに前記データサンプルを前記最大尤度に関連するクラスにあるものとして分類する、
データサンプルを複数のクラスのうちの１つに分類する方法。
【請求項２】
前記混合成分は、確率分布である
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記混合成分は、ガウス分布である
請求項１記載の方法。
【請求項４】
テーブルにおいて前記上限をルックアップするステップをさらに含む
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記データサンプルと前記混合成分の平均との間のマハラノビス距離を測定して、前記尤度を求めるステップをさらに含む
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記混合成分は、二項分布、多項分布、ｔ分布の混合、ガンマ分布の混合、対数正規分布の混合、ワイブル分布の混合、及びポアソン分布の混合から成る群から選択される確率密度関数である
請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記クラスは、音声クラスであり、拍手、歓声、音楽、話し声、及び音楽と話し声を含む
請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記データサンプルは、ビデオの音声信号から得られ、分類されたデータサンプルが前記ビデオ中の興味のある事象を決定する
請求項７記載の方法。
【請求項９】
データサンプルを２つのクラスのうちの１つに分類する方法であって、
各クラスに関連する混合モデルがあり、各混合モデルは対応する混合成分を含み、かつ各混合成分は前記データサンプルが関連するクラスにあるという関連する尤度を有し、
第１の混合モデルが有する混合成分は、第２の混合モデルが有する混合成分よりも少なく、
前記データサンプルが最初のクラスにあるという最大尤度を求めるステップと、
前記第２の混合モデルについて、降順で各混合成分の現在の尤度を求めるステップとを含み、
前記現在の尤度を求めるステップでは、
前記現在の尤度が前記最大尤度より大きい場合、前記データサンプルを前記第２のクラスにあるものとして分類し、そうではない場合、前記最大尤度を前記現在の尤度に置き換え、上限を求め、前記上限が該最大尤度より小さい場合、最後の混合モデルに達するまで次の混合モデルについて前記現在の尤度を求めるとともに前記データサンプルを前記最大尤度に関連するクラスにあるものとして分類する、
データサンプルを２つのクラスのうちの１つに分類する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、データサンプルの分類に関し、より詳細には、確率混合モデルを用いる最尤分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
混合モデル（ＭＭ）は、データサンプルのクラスを記述する特徴の分布をパラメータ化するのに一般的に使用される生成的な（generative）確率モデルである。頻繁に使用される混合モデルは、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）である。各クラスの十分な訓練データを用いて、期待値最大化（ＥＭ）プロセスを使用して各ＭＭのパラメータを訓練することができる。
【０００３】
各ＭＭのいくつかの成分は、最小記述長（ＭＤＬ）原理を使用して決定することができる。その後、所与のデータサンプルをＭＭが訓練される複数のクラスのうちの１つに分類するために、最尤基準を使用することができる。
【０００４】
ＭＭは、十分な訓練データを用いてほぼあらゆる確率分布関数（ｐｄｆ）を近似することができる。ＹをデータサンプルｚのＭ次元ベクトルとする。データベクトルＹの分布は、ＭＭを使用してモデル化されることになる。ＫｉがクラスｉのＭＭにおける混合の数を示すものとする。
【０００５】
記号π、μ、及びＲが、パラメータセットの混合係数、平均、及び分散｛πｋ，ｉ｝Ｋｋ＝１、｛μｋ，ｉ｝Ｋｋ＝１及び｛Ｒｋ，ｉ｝Ｋｋ＝１のために使用される。
【０００６】
クラスｉのＭＭのための完全なパラメータセットが、Ｋｉ及びθｉ＝（π，μ，Ｒ）により与えられる。クラスｉにある所与のデータサンプルｚの確率又は尤度の対数は、
【０００７】
【数１】
2007193813.tif 000003
【０００８】
である。
【０００９】
クラスｉのＭＭにおける混合成分ｋの平均（μｋ，ｉ）までのデータサンプルｚのマハラノビス距離は、
【００１０】
【数２】
2007193813.tif 000004
【００１１】
である。
【００１２】
図１は、最尤基準並びにクラスｃｌａｓｓ１１３１及びｃｌａｓｓ２１３２の訓練されたモデルＭＭ１１１１及びＭＭ２１１２を使用してデータサンプルｚ１０１を分類する従来の方法１００を示す。
【００１３】
２つのクラス１３１及び１３２の訓練されたＭＭ１１１及び１１２が与えられると、対数尤度１２１及び１２２が求められる（１１０）。ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ１，θ１）＞ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ２，θ２）が真である場合、データサンプルｚ１０１はｃｌａｓｓ１１３１に属するものとして分類される（１２０）。そうではなく偽である場合、データサンプルｚはｃｌａｓｓ２１３２に属するものとして分類される。全ての（Ｋ１＋Ｋ２）混合成分についてのマハラノビス距離が、分類の確率１２１及び１２２すなわち尤度を求める。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
分類の精度を低下させることなく、必要な計算回数を減らすことにより、分類を最適化することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の実施の形態は、混合モデル（ＭＭ）を使用する最尤分類の方法を提供する。本方法は、ＭＭを混合成分数の昇順でソートし、各ＭＭ内で混合成分は混合確率又は尤度の降順でソートされる。
【００１６】
各クラスの訓練され且つソートされたＭＭ及び分類すべきデータサンプルが与えられると、本方法は最初に最少数の混合成分を有するＭＭを使用してデータサンプルの最大尤度（ｍａｘｌｉｋ）を求める。
【００１７】
その後、現在のＭＭとなる、より多い数の混合成分を有する各次のＭＭについて、現在のＭＭの混合成分からの現在の尤度寄与分（ｃｕｒｌｉｋ）が、混合確率の降順で求められる。現在の尤度ｃｕｒｌｉｋがｍａｘｌｉｋを上回り且つ現在のモデルが最後のモデルである場合、現在のモデルに関連するラベルに応じてデータサンプルが分類される。現在の尤度ｃｕｒｌｉｋがｍａｘｌｉｋを上回り且つ現在のモデルが最後のモデルでない場合、ｍａｘｌｉｋの値は、全ての成分からの寄与分を用いて求められるｃｕｒｌｉｋの値で更新される。
【００１８】
また、本発明では、降順での各混合成分の評価の後に尤度の上限（ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄ）を求める。上限がｍａｘｌｉｋより小さい場合、現在のモデルにおいて追加のいかなる混合成分からの寄与分も求めず、各次のモデルについてｃｕｒｌｉｋ及びｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄの決定を繰り返す。全てのモデルが評価されると、データサンプルは、データサンプルの確率がｍａｘｌｉｋであるモデルに関連するラベルに応じて分類される。
【００１９】
これにより、結果として、分類の精度に関して妥協することなく、計算量を削減することになる。
【００２０】
スポーツイベントのビデオの音声信号を分類するために、本方法は、分類の精度を低下させることなく、それぞれ２つのクラスの場合において２５％、及び５つのクラスの場合において１５％、計算回数を減らす。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、確率混合モデルを使用して最尤分類を実行するための効率的な方法を提供する。本方法は、最初に、最少数の混合成分を有するＭＭを使用してデータサンプルの尤度ｍａｘｌｉｋを求める。その後、各次のＭＭについて、本方法は、分類を実行するために必要な最少数の混合成分についてのマハラノビス距離のみを求める。
【００２２】
他のクラスのＭＭにおける各混合成分について、本方法は、現在の尤度値がｍａｘｌｉｋより大きいかをチェックする。真である場合、本方法は、他の混合成分からの寄与分を求めず、他のクラスのうちの１つに属するものとしてデータサンプルを分類する。
【００２３】
混合成分のそれぞれについて、本方法は、クラスのＭＭ下での尤度の上限がｍａｘｌｉｋより小さいかをチェックする。真である場合、本方法は、他の混合成分からの寄与分を求めず、他のクラスに属するものとしてデータサンプルを分類する。
【００２４】
スポーツ音声分類の結果は、本方法が、精度に関して妥協することなく、それぞれ２つのクラスの場合において２５％、及び５つのクラスの場合において１５％、計算量を削減することになる、ということを示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図２は、本発明の一実施の形態による、混合モデル（ＭＭ）２１１、２１２を使用する最尤分類の方法２００を示す。各ＭＭは、関連するクラスラベルを有する。従来技術とは対照的に、本発明は、ＭＭの全ての（Ｋ１＋Ｋ２）混合成分についてのマハラノビス距離を求めることなく、正確な最尤分類を実行する。
【００２６】
混合モデルは、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）、又は、二項分布の混合若しくは多項分布の混合、ｔ分布の混合、ガンマ分布の混合、対数正規分布の混合、ワイブル分布の混合、及びポアソン分布の混合等、確立密度関数の他の混合モデルであってもよい。
【００２７】
本発明では、ＭＭ２１１、２１２を、混合成分数Ｋの昇順でソートする（２１０）。図２のＭＭ１２１３及びＭＭ２２１４の下付き文字は、昇順を示す。すなわち、一般性を失うことなく、クラスｃｌａｓｓ１及びｃｌａｓｓ２のモデルＭＭ１及びＭＭ２についてＫ１＜Ｋ２と仮定する。本方法を多クラス分類に使用することもできることは理解すべきである。また、各ＭＭ内で、混合確率の降順で混合成分をソートする（２１０）。
【００２８】
各クラスの訓練され且つソートされたＭＭ２１３、２１４及び分類すべきデータサンプルが与えられると、本方法は最初に、最少数の混合成分を有するＭＭを使用してデータサンプルｚ２０１の最大尤度（ｍａｘｌｉｋ）２２１を求める（２２０）。
【００２９】
その後、現在のＭＭとなる、多数の混合成分を有する各次のＭＭについて、混合成分からの現在の尤度寄与分（ｃｕｒｌｉｋ）２３１を混合確率の降順で求める（２３０）。現在の尤度ｃｕｒｌｉｋがｍａｘｌｉｋより大きく（２４０）且つ現在のＭＭが最後のモデルである場合、現在のＭＭに関連するラベル２５２に応じてデータサンプルを分類する。現在の尤度ｃｕｒｌｉｋがｍａｘｌｉｋより大きく（２４０）且つ現在のモデルが最後のモデルでない場合、ｍａｘｌｉｋの値を、現在のＭＭの全ての混合成分からの寄与分を用いて求められるｃｕｒｌｉｋの値で更新する。
【００３０】
また、本発明では、降順での各混合成分の評価の後に尤度の上限（ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄ）２３２を求める。上限がｍａｘｌｉｋより小さい場合（２４５）、現在のモデルにおいて追加のいかなる混合成分からの寄与分も求めず、各次のモデルについてｃｕｒｌｉｋ及びｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄの決定を繰り返す。全てのモデルが評価されると、データサンプルの確率がｍａｘｌｉｋであるモデルに関連するラベル２５１に応じてデータサンプルを分類する。
【００３１】
これにより、結果として、分類の精度に関して妥協することなく、計算量を削減することになる。
【００３２】
より詳細には、データサンプルｚ２０１について、最初にｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ１，θ１）を評価し、これは最少数の混合成分を有するモデルの尤度ｍａｘｌｉｋ２２１である。
【００３３】
データサンプルｚについて、次の２つのシナリオを考慮する。
【００３４】
ケース１：データサンプルｚがｃｌａｓｓ２に属する
モデルＭＭ２の全ての混合成分についてのマハラノビス距離を使用することによりｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ２，θ２）を求める代わりに、ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ２＊，θ２）のみを求める。ここで、Ｋ２＊はｐｙ（ｚ｜Ｋ２＊，θ２）＞ｐｙ（ｚ｜Ｋ１＊，θ１）となるような混合成分の最少数である。
【００３５】
ｃｌａｓｓ２におけるＭＭ２の混合成分が混合確率値の降順でソートされるため、最初に尤度値に対する「重要な」寄与分を評価する。これにより、計算回数を減らして、Ｋ２＊（≦Ｋ２）を見つけることが確実になる。
【００３６】
データサンプルｚがｃｌａｓｓ２に属する場合、ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ１，θ１）となるような、Ｋ２＊の重要な混合成分についてのマハラノビス距離のみを求めることによって、計算回数を減らす。
【００３７】
したがって、本方法は、他のクラスのモデルの全ての混合成分についてのマハラノビス距離を求める必要なく、効率的な方法で正確なクラスを識別する。
【００３８】
ケース２：データサンプルｚがｃｌａｓｓ１に属する
式（１）において（〜）Ｋ２まで部分和を有する。（注：（〜）Ｋ２は、Ｋの上に〜があることを表す。）データサンプルｚがｃｌａｓｓ１に属するものと仮定するため、ｐｙ（（〜）Ｋ２，θ２）＜ｌｏｇｐｙ（（〜）Ｋ１，θ１）である。
【００３９】
式（１）における和を以下のように分割する。
【００４０】
【数３】
2007193813.tif 000005
【００４１】
式（３）は、最初の（〜）Ｋ２成分を使用してｌｏｇｐｙ（ｚ｜（〜）Ｋ２，θ２）を求めたことを考慮して、ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ２，θ２）の上限２３２を求める。式（３）の総和項（summation term）の第２の部分は、式（２）の指数項が残りの混合成分について１に等しい、すなわち（〜）Ｋ２＋１からＫ２までであると仮定する。この項は、所与の（〜）Ｋ２に対する一定の上限であり、訓練中に構築されるテーブル２３３においてルックアップすることができる。
【００４２】
ｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ２，θ２）の最大可能値がｌｏｇｐｙ（ｚ｜Ｋ１，θ１）より小さい場合、成分（〜）Ｋ２＋１からＫ２へのマハラノビス距離を求める必要なく、データサンプルｚがｃｌａｓｓ１に属することが分かる。
【００４３】
図３は、ＭＭを使用する多クラス分類の一般的な場合に最尤分類を実行する方法の詳細を示す。
【００４４】
図３において、ｐ（ｚ／Ｇｉ，ｊ）はクラスｉのＭＭ（Ｇｉ）における混合成分ｊからの尤度寄与分であり、ＮｕｍＭｉｘ［ｃｌａｓｓ］３２０はＭＭ（Ｇｉ）における混合成分数であり、ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄ３１１は式（３）の右辺を表す。
【００４５】
図３に示すように、本方法は３０１で開始し３６１で終了する。図２は２つのクラスの２つのＭＭを用いる分類のための提案された方法を提供する一方、図３は、Ｎ３６０に等しいいくつかのクラスを有する多クラスのシナリオのための一般的な方法を提供する。ステップ３０１は最少数の混合成分を有するＭＭを使用してデータサンプルｚの尤度を求め、その尤度をｍａｘｌｉｋに割り当てる。ステップ３０２は、次のＭＭを考慮し、ｌｉｋ（上記ではｃｕｒｌｉｋ）をゼロに初期化する。ステップ３０３は、現在のモデル／クラスが最後のモデルであるかをチェックする。真である場合、ステップ３０４においてｍａｘｌｉｋに関連するクラスラベルに戻る。
【００４６】
そうではない場合、ステップ３２０は現在のＭＭの全ての混合成分からの寄与分が考慮されたかをチェックする。考慮された場合、ステップ３３０はｍａｘｌｉｋに割り当てられるｌｉｋを有して次のモデルに進み、現在のクラスはｍａｘｌｉｋに関連するクラスラベルで更新される。考慮されていない場合、ステップ３４０は混合成分の寄与分をｌｉｋの現在の値に加える。ステップ３５０は、ｌｉｋの現在の値がｍａｘｌｉｋより大きいかをチェックする。真である場合、ステップ３６０は現在のモデルが最後のモデルであるかをチェックする。真である場合、ステップ３６１は現在のＭＭが正確なモデル及びクラスであると宣言する。ステップ３６０で現在のモデルが最後のモデルではないと判定される場合、ステップ３６２は次の混合成分に進み、全ての他の成分からの寄与分を求め、ｍａｘｌｉｋを現在のＭＭからの全ての寄与分を含むｌｉｋの現在の値に置き換える。
【００４７】
ステップ３５０でｌｉｋの現在の値がｍａｘｌｉｋよりも小さいことが分かった場合には、ステップ３１１は尤度のｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄをルックアップし、それがｍａｘｌｉｋより小さいかをチェックする。ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄの方が小さい場合、現在のＭＭの残りの成分からの寄与分を求める必要はなく、次のモデルに進む。ｕｐｐｅｒｂｏｕｎｄがｍａｘｌｉｋをより大きい場合、現在のＭＭが正確なモデルである可能性がある。したがって、ステップ３１０は現在のＭＭの次の混合成分からの寄与分を求めるように進む。
【００４８】
多クラスの場合には、現在のクラスの尤度の上限を使用して、クラスがｍａｘｌｉｋの現在の値より大きい値を有するかを素早く判定する。それが当てはまらない場合、まさに尤度のみを求め、ｍａｘｌｉｋの現在の値を正確な尤度に置き換える。データサンプルｚの正確なクラスの決定は、最も多数の混合成分を有するＭＭを使用して最後のクラスの尤度を求めた後に行われる。
【００４９】
結果
本発明の一実施の形態による分類法は、スポーツ番組のビデオの音声信号を使用してテストされる。アプリケーションドメインは、ビデオからのスポーツハイライトの抽出のための音声分類のものである。
【００５０】
本方法では、最小記述長（ＭＤＬ）ＭＭが、例えば拍手、歓声、音楽、話し声、及び音楽と話し声等の音声クラスのための訓練データを用いて訓練される。
【００５１】
音声信号は３０ｍｓフレームにセグメント化され、各セグメントは、上述したように、最尤基準を使用して５つの音声クラスのうちの１つに分類される。これにより、聴衆及び／又はコメンテータがスポーツビデオ中の「興味深い」事象に対し反応するセグメントを自動検出することが可能になる。
【００５２】
同じタスクのために、５つのＭＭを使用する代わりに、２つのＭＭを使用することが可能である。例えば、「聴衆の」反応音声クラス、すなわち「ハイライト」音声クラスに１つのＭＭがあり、スポーツビデオのアプリケーションドメインの音の他の部分、すなわち「非ハイライト」音声クラスにもう１つのＭＭがあってもよい。
【００５３】
「ハイライト」クラスについては、ＭＤＬ基準を使用する混合成分数（Ｋ１）は１４である。「非ハイライト」クラスについては、ＭＤＬ基準を使用する混合成分数（Ｋ２）は２８である。
【００５４】
「非ハイライト」クラスはより様々な音を有するため、「非ハイライト」クラスをモデル化するＭＭは、「ハイライト」クラスをモデル化するＭＭより多くの混合成分を有する。本方法の動作を比較するために、次の実験を実行する。３０ｍｓフレームごとの音声信号の分類結果を使用して、サッカーの試合全体の音声信号に対する所与の時間セグメントにおけるｃｌａｓｓ１ラベルの割合を求める。
【００５５】
分類ラベルを得ることができる方法には４つの選択肢がある。それらは、以下の通りである。
１．「ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ１）のための１４個の成分ＭＭ及び「非ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ２）のための２８個の成分ＭＭを、最適化することなく、使用する。
２．「ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ１）のための１４個の成分ＭＭ及び「非ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ２）のための１６個の成分ＭＭを使用する。ｃｌａｓｓ２の場合の１６個の成分は、ベイズ情報基準（ＢＩＣ）カーブからの検査により得られる部分最適解である。
３．「ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ１）のための１４個の成分ＭＭ及び「非ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ２）のための２８個の成分ＭＭを、最適化して、使用する。
４．「ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ１）のための１４個の成分ＭＭ及び「非ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ２）のための２８個の成分ＭＭを、ケース１及びケース２の両方について最適化して、使用する。
【００５６】
４つ全てのケースについて、セグメントにおける「ハイライト」音声クラスの割合を測定する。ケース１、３及び４の結果はまさに一致する。１６個のみの成分を有する部分最適のＭＭを有する、ケース２の結果は他のものとは異なる。部分最適のＭＭはケース１と比較して、精度を計算量の削減とトレードオフする。しかしながら、本明細書で説明する方法により、ケース３及びケース４は、分類の精度に関して妥協することなく計算回数を減らす。
【００５７】
ケース３について、たとえ「非ハイライト」クラスのＭＭが２８個の成分を有していても、マハラノビス距離が「非ハイライト」クラスについて求められる成分の平均数は１５．８にすぎない。したがって、２８個全ての混合成分についてのマハラノビス距離を求める必要なく、データサンプルが「非ハイライト」クラス（ｃｌａｓｓ２）に属すると判断することができる。「非ハイライト」クラスは「ハイライト」クラスより多いため、これにより計算量を有意に削減することになる。
【００５８】
ケース４について、「非ハイライト」クラスのための効率的な成分数は、ケース３における１５．８から、１４．８にさらに減る。これにより、ケース２と比較して、精度に関して妥協することなく、計算量を２５％削減することになる。
【００５９】
５つの音声クラスのためのＭＭを使用する多クラス分類について、評価される混合成分の効率的な平均数は４８個であり、合計で５６個の混合成分と比較して、結果的に計算量を１５％削減することになる。上限に基づいてより多くの混合成分を拒絶するため、計算量は、多クラスの場合により削減される。
【００６０】
本発明を好適な実施の形態の例として説明したが、本発明の精神及び範囲内で様々な他の変形及び変更を行うことができることは理解すべきである。したがって、添付の特許請求の目的は、本発明の真の精神及び範囲内に入るこのような変形及び変更を全て網羅することである。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】ガウス混合モデルを用いて分類する従来技術の方法のフロー図である。
【図２】本発明の一実施の形態による、ガウス混合モデルを用いて分類する方法のフロー図である。
【図３】図２の方法の詳細なフロー図である。
【図１】
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【図２】
2007193813.tif 000007
【図３】
2007193813.tif 000008
【外国語明細書】
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