(57)【要約】【課題】複数のデータからなるデータセットから最適な代表データを効率よく選択する情報処理装置を提案する。【解決手段】情報処理装置は、データセットを構成する複数のデータについて、各データの特徴を表す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、各特徴量に基づいて、データセットの各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、各データ間の類似度と各データに対する統計量重みとに基づいて、データセットにおける特徴を表す類似度統計量を各データについてそれぞれ算出する統計量算出部と、各類似度統計量に基づいて、データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、決定された代表データと各データの類似度との類似度に基づいて、各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、を備える。【選択図】図１
2013149186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、前記各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、
前記各データ間の類似度と前記各データに対する統計量重みとに基づいて、前記データセットにおける前記データの特徴を表す類似度統計量を前記各データについてそれぞれ算出する統計量計算部と、
前記各類似度統計量に基づいて、前記データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、
決定された前記代表データと前記各データとの類似度に基づいて、前記各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記各データ間の類似度に基づいて、前記各データの特徴を表す初期統計量を算出する初期統計量計算部を備え、
前記統計量計算部は、
前記初期統計量および前記統計量重みの初期値に基づいて、１回目の前記代表データを決定するための前記類似度統計量を算出し、
前回決定された前記代表データおよび更新された前記統計量重みに基づいて、２回目以降の前記代表データを決定するための前記類似度統計量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記代表データ決定部は、
前記類似度統計量が最大の前記データを１回目の代表データとして決定し、
２回目の代表データ以降は、前回決定された前記代表データとの類似度が低く、かつ前記類似度統計量が前記データセットにおいて最大の前記データを次の前記代表データとして決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記統計量重み計算部は、決定された前記代表データと前記データセットの前記各データとの距離と、前記統計量重みとを乗算して、新たな前記統計量重みを算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
複数のデータセットの前記代表データについて、前記各データセットの代表データ間の類似度を表す代表類似度を算出する代表類似度計算部と、
前記各代表類似度に基づいて、同一内容を表すデータであるか否かを判定する同一判定部と、
を有するマッチング処理部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記データは動画像から抽出された画像データであり、
前記代表データ決定部は、連続する複数の前記画像データからなる複数の前記データセットについて、前記各データセットを代表する複数の代表画像データをそれぞれ決定し、
前記代表類似度計算部は、第１の前記データセットを代表する複数の前記代表画像データと、第２の前記データセットを代表する複数の前記代表画像データとの間の類似度を表す代表類似度を算出し、
前記同一判定部は、前記各代表類似度が所定の値以上である場合に、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットとは同一内容を表すと判定する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、前記各データ間の類似度を算出するステップと、
前記各データ間の類似度と前記各データに対する統計量重みとに基づいて、前記データセットにおける特徴を表す類似度統計量を前記各データについてそれぞれ算出するステップと、
前記各類似度統計量に基づいて、前記データセットから当該データセットを代表する代表データを決定するステップと、
決定された前記代表データと前記各データの前記類似度との類似度に基づいて、前記各統計量重みを更新するステップと、
を含む、情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、
データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、前記各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、
前記各データ間の類似度と前記各データに対する統計量重みとに基づいて、前記データセットにおける特徴を表す類似度統計量を前記各データについてそれぞれ算出する統計量算出部と、
前記各類似度統計量に基づいて、前記データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、
決定された前記代表データと前記各データの前記類似度との類似度に基づいて、前記各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、
を備える、情報処理装置として機能させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、複数のデータからなるデータセットを代表する代表データを決定する情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワーク技術の発達や情報のデジタル化によって膨大な情報が取り扱われるようになった。これに伴い、これらの情報から必要な情報を簡単かつ高速に取得するための技術が様々な分野で求められている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、時系列画像から１以上の代表顔を選択し、選択された各代表顔の顔特徴量を解析して評価した結果に基づいて、各代表顔をクラスタリングすることにより、新たな顔画像の認識を行う画像処理装置が開示されている。また、特許文献２には、画像中の顔に関する顔パラメータとこれに対する評価スコアとを関連付けた利用者プロファイルを参照して、入力画像中の顔に関する顔パラメータに基づいて代表画像を選択するための評価値を算出する代表画像抽出方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−７７５３６号公報
【特許文献２】特開２０１１−１００２４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１、２の代表データを選択する手法では、複数のデータからなるデータセットから類似度の高い順に代表データを決定しているが、必ずしも当該データセットを代表する代表データが適切に選択されているとは限らない。また、データセットを構成するデータが膨大である場合、代表データの決定に際し全てのデータを用いると、計算量が多くなり、代表データ決定処理に時間を要することになる。このため、複数のデータからなるデータセットから最適な代表データを効率よく選択する手法が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、各データ間の類似度と各データに対する統計量重みとに基づいて、データセットにおける特徴を表す類似度統計量を各データについてそれぞれ算出する統計量算出部と、各類似度統計量に基づいて、データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、決定された代表データと各データの類似度との類似度に基づいて、各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００７】
本開示によれば、複数のデータからなるデータセットを代表する代表データを決定するため、データセット内におけるデータ間の類似度と、各データに対する統計量重みとから得られる類似度統計量が算出される。このとき、代表データとして決定されたデータとの類似の度合いを示す距離に基づき統計量重みを更新することにより、代表データにデータセット内の特徴情報が多く含まれるようにすることができる。
【０００８】
また、本開示によれば、データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、各データ間の類似度を算出するステップと、各データ間の類似度と各データに対する統計量重みとに基づいて、データセットにおける特徴を表す類似度統計量を各データについてそれぞれ算出するステップと、各類似度統計量に基づいて、データセットから当該データセットを代表する代表データを決定するステップと、決定された代表データと各データの類似度との類似度に基づいて、各統計量重みを更新するステップと、を含む、情報処理方法が提供される。
【０００９】
さらに、本開示によれば、コンピュータを、データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、各データ間の類似度と各データに対する統計量重みとに基づいて、データセットにおける特徴を表す類似度統計量を各データについてそれぞれ算出する統計量算出部と、各類似度統計量に基づいて、データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、決定された代表データと各データの類似度との類似度に基づいて、各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、を備える、情報処理装置として機能させるコンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本開示によれば、複数のデータからなるデータセットから最適な代表データを効率よく選択することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】同実施形態に係る情報処理装置による代表データ抽出処理を示す説明図である。
【図３】顔認識処理における代表データ抽出処理を示すフローチャートである。
【図４】類似度統計量の算出を説明する説明図である。
【図５】第１の代表データおよび第２の代表データを決定する処理を説明する説明図である。
【図６】同実施形態に係るマッチング処理部による処理を示す説明図である。
【図７】同実施形態に係る情報処理装置の一ハードウェア構成例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．情報処理装置の概要
２．機能構成
３．代表データ抽出処理
４．顔認識処理への適用
４−１．代表顔の抽出
４−２．代表顔のマッチング
５．ハードウェア構成例
【００１４】
＜１．情報処理装置の概要＞
まず、本開示の実施形態に係る情報処理装置の概要について説明する。本実施形態に係る情報処理装置は、複数のデータからなるデータ群であるデータセットを代表する代表データを決定する装置である。代表データは代表するデータセットの特徴を表すデータであり、例えば複数のデータセットがある場合にこれらのデータ内容が同一であるか否かを判定するために用いることができる。代表データを用いて上記判定をすることにより計算量を低減できる。また、データセットからいくつかの最適なデータを代表データとすることで、データセットに含まれているノイズを含むデータを取り除くことができ、データセットを分類する際の性能を向上させることができる。
【００１５】
本実施形態の情報処理装置によるデータセットから代表データを決定する方法では、まず、データセットにおいて最も優れたデータを１回目の代表データとする。１回目の代表データは、データセット内における特徴を示す類似度統計量が最大のデータである。１回目の代表データが決定されると、これ以降は、前回決定された代表データとの類似度が低く、かつデータセット内での類似度統計量が高いデータを次の代表データとして決定する。この際、次の代表データを決定する際の各データの類似度分布は、前回決定された代表データに基づいて算出される、各データの類似度を重み付けする類似度重みによって更新される。
【００１６】
情報処理装置は、データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて各データ間の類似度を算出し、各データ間の類似度と各データに対する統計量重みとに基づいて、データセットにおける特徴を表す類似度統計量を算出する。そして、情報処理装置は、類似度統計量（１回目は後述する初期統計量）と前回決定された代表データとの類似度（すなわち、前回決定された代表データとの距離）とに基づき、データセットから代表データを必要な数だけ決定する。このように、データセットにおいて類似度の低いデータを代表データに決定することで、データセットにおいて類似度の高いデータを次の代表データとするよりも、決定された代表データが有するデータセットの特徴を表す特徴情報が増加し、複数のデータセットの分類に役立つ。以下、本実施形態に係る情報処理装置の構成とその機能について、詳細に説明する。
【００１７】
＜２．機能構成＞
まず、図１に基づいて、本実施形態の情報処理装置１００の機能構成を説明する。なお、図１は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。
【００１８】
本実施形態に係る情報処理装置１００は、図１に示すように、入力部１１０と、特徴量抽出部１２０と、類似度計算部１３０と、初期統計量計算部１４０と、統計量計算部１５０と、代表データ決定部１６０と、統計量重み計算部１７０と、出力部１８０とを備える。
【００１９】
入力部１１０は、データセットを構成するデータが入力されるインタフェースである。入力部１１０は、入力されたデータを特徴量抽出部１２０へ出力する。入力部１１０に入力されるデータセットは、同一人物や同一物体等の同一内容を表すデータから構成される。
【００２０】
特徴量抽出部１２０は、データセットを構成する各データについて、データの特徴を表す特徴量をそれぞれ抽出する。データの特徴量の抽出は、既存の技術を適用することができる。特徴量抽出部１２０は、抽出した各データの特徴量を類似度計算部１３０へ出力する。
【００２１】
類似度計算部１３０は、データセットを構成する各データの特徴量に基づいて、データ間の類似度を算出する。類似度計算部１３０は、データセットを構成するデータのうち２つのデータ間の類似度をそれぞれ算出し、初期統計量計算部１４０へ出力する。
【００２２】
初期統計量計算部１４０は、データセットを構成する各データ間の類似度に基づいて、各データの初期統計量を算出する。初期統計量は、データの特徴を表す指標であり、類似度計算部１３０にて算出されたデータ間の類似度の最大値や平均値等とすることができる。初期統計量計算部１４０は、初期統計量を統計量計算部１５０へ出力する。
【００２３】
統計量計算部１５０は、初期統計量または前回算出された類似度統計量と各データに対する統計量重みとに基づいて、各データのデータセット内における特徴を表す類似度統計量を算出する。具体的には、類似度統計量は、初期統計量または前回算出された類似度統計量と統計量重みとを乗算することで得られる。本実施形態では、後述する統計量重み計算部１７０により前回選択した代表データに基づき統計量重みを更新することで、データセットの特徴情報が多く選択されるように調整される。統計量計算部１５０は、算出した各データの類似度統計量を代表データ決定部１６０へ出力する。
【００２４】
代表データ決定部１６０は、各データの類似度統計量に基づいて、データセットを代表する代表データを決定する。代表データ決定部１６０は、データセットから類似度統計量が最大のデータを代表データとして、統計量重み計算部１７０および出力部１８０へ出力する。なお、類似度統計量が最大のデータが複数ある場合には、代表データ決定部１６０は、統計量重みに基づき、これらのうち前回決定された代表データと最も類似度の低いデータを代表データとして決定する。また、類似度統計量が最大のデータが既に代表データとして選択されているものである場合には、代表データ決定部１６０は、当該データは除外して次に類似度統計量の大きいデータを代表データとする。
【００２５】
統計量重み計算部１７０は、代表データ決定部１６０により直近に決定された代表データに基づいて、各データに対する統計量重みを更新する。統計量重み計算部１７０は、直近に決定された代表データと他のデータとの距離から、距離の遠いデータほど大きくなるように統計量重みを設定する。これにより、新たな特徴情報を有するデータが次の代表データに決定される可能性が高くなる。統計量重み計算部１７０は、算出した統計量重みを統計量計算部１５０へ出力する。統計量計算部１５０は、統計量重み計算部１７０から新たな統計量重みが入力されると、当該統計量重みに基づいて新たな類似度統計量を算出する。
【００２６】
出力部１８０は、代表データ決定部１６０により決定された１または複数の代表データを外部機器へ出力するインタフェースである。出力部１８０は、例えば代表データ決定部１６０により決定された代表データをユーザに通知する表示部や音声出力部であってもよく、情報処理装置１００と通信可能に接続された外部機器とデータの送受信を行う通信部であってもよい。
【００２７】
＜３．代表データ抽出処理＞
次に、図２に基づいて、上述の情報処理装置１００によるデータセットから代表データを抽出する代表データ抽出処理について説明する。なお、図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００による代表データ抽出処理を示す説明図である。
【００２８】
データセットから代表データを抽出する処理は、図２に示すように、まず、情報処理装置１００の入力部１１０に複数のデータｘｊからなるデータセットｘｉが入力される。図２のデータセットｘｉは、Ｎ個のデータから構成されている（ｊ＝１〜Ｎ）。なお、ｉは、データセットが複数存在するとき、各データセットを特定するためのインデックスである。
【００２９】
入力部１１０に入力されたデータセットｘｉは、特徴量抽出部１２０により各データｘｊの特徴量が抽出された後、類似度計算部１３０にてデータセットｉの類似度ｓｉが算出される。類似度計算部１３０は、データセットを構成する各データについて、２つのデータのすべての組み合わせの類似度を算出する。このとき、データセットｘｉの類似度ｓｉは下記数式１で表される。ここで、ｓｉ，Ｎは、１〜０に正規化されている。
【００３０】
【数１】
2013149186.tif 000003
【００３１】
類似度計算部１３０にて算出された各データの類似度は、初期統計量計算部１４０へ入力される。初期統計量計算部１４０では、データセットｘｉの類似度ｓｉから初期統計量ａ０，ｉが算出される。初期統計量ａ０，ｉは、例えば各データの類似度の最大値や平均値等とすることができ、下記数式２で表される。
【００３２】
【数２】
2013149186.tif 000004
【００３３】
初期統計量計算部１４０は、算出した初期統計量ａ０，ｉを統計量計算部１５０へ出力する。統計量計算部１５０は、１回目の代表データを決定するにあたり、初期統計量ａ０，ｉと各データに対する統計量重みωとに基づき、各データの類似度統計量を算出する。統計量重みωは、直近に決定された代表データとの類似度の低いデータに対する重みを大きくするように設定されており、後述する数式５で表される。なお、１回目の代表データを決定する際には、統計量重みの初期値が初期統計量ａ０，ｉに重み付けされる。統計量重みの初期値は、例えばω１，ｉ＝１／Ｎとすることができる。また、２回目以降の代表データを決定する際には、統計量計算部１５０は、前回の類似度統計量ａｔ−１，ｉと各データに対する統計量重みωとに基づき、各データの類似度統計量ａｔ，ｉを算出する。すなわち、統計量計算部１５０は、下記数式３に基づき、類似度統計量ａｔ，ｉを算出する。ここで、ｔは代表データに付されるインデックスであり、１〜Ｔの値をとるとする。つまり、最終的にデータセットからＴ個の代表データが決定される。
【００３４】
【数３】
2013149186.tif 000005
【００３５】
統計量計算部１５０により各データの類似度統計量ａｔ，ｉが算出されると、代表データ決定部１６０により下記数式４に基づいて代表データが決定される。Ｉｔは、類似度統計量が算出されたデータにおいて高い類似度統計量を示す。すなわち、１回目の代表データの類似度統計量はＩ１、２回目の代表データの類似度統計量はＩ２、というようになる。代表データ決定部１６０は、データセットを構成するデータのうち類似度統計量が最大のデータを代表データｘＩｔとして、出力部１８０へ出力するとともに、統計量重み計算部１７０へ出力する。
【００３６】
【数４】
2013149186.tif 000006
【００３７】
決定された代表データが入力された統計量重み計算部１７０は、当該代表データに基づいて、下記数式５により統計量重みを更新する。数式５のｄは、直近に代表データとして決定されたデータと、データセットを構成する当該代表データ以外のデータとの距離を表す。すなわち、距離ｄは、データセットを構成するデータと代表データとの類似の程度を表しており、値が大きいほどデータの特徴が代表データの特徴と乖離していることを示す。したがって、代表データとの類似度の低いデータほど統計量重みが大きくなる。このように統計量重みを更新することで、抽出された代表データによって示されるデータセットの特徴情報を増加させることができる。
【００３８】
【数５】
2013149186.tif 000007
【００３９】
統計量重み計算部１７０は、数式５により算出した新たな統計量重みを統計量計算部１５０へ出力する。統計量計算部１５０は、前記算出した類似度統計量と新たな統計量重みとを用いて数式３より類似度統計量を算出し、代表データ決定部１６０は、統計量計算部１５０で算出された類似度統計量に基づいて、数式４から次の代表データを決定する。これらの処理は、Ｔ個の代表データが決定するまで繰り返される。
【００４０】
＜４．顔認識処理への適用＞
以下、上記実施形態に係る情報処理装置１００による代表データ抽出処理を顔認識処理に適用した場合について説明する。ここでは、ある番組において登場人物の一覧を作成する例について説明する。番組の映像において、登場人物の顔検出およびトラッキングを行うことで、複数のデータ（フレーム）からなる同一人物のデータセットが決定される。このとき、データセット中には、カットの切り替えの際等に別の登場人物が混入している可能性がある。そこで、本実施形態に係る情報処理装置１００による代表データ抽出処理を適用することで、データセットから、当該データセットの内容を適切に表し、かつ別の登場人物を除外した代表顔を代表データとして決定することができる。
【００４１】
また、本例では、番組の映像から取得された複数のデータセット中の代表顔の類似性を判定することにより、統一人物のデータセットをグループ化する。これにより、例えば各登場人物の登場シーンをユーザに提示することができる。
【００４２】
［４−１．代表顔の抽出］
まず、図３〜図５に基づいて、データセットから代表顔を代表データとして抽出する処理について説明する。なお、図３は、顔認識処理における代表データ抽出処理を示すフローチャートである。図４は、類似度統計量の算出を説明する説明図である。図５は、第１の代表データおよび第２の代表データを決定する処理を説明する説明図である。ここでは、登場人物の顔検出およびトラッキングにより、番組の映像から複数のデータ（フレーム）からなる同一人物のデータセットが取得されているものとする。
【００４３】
図３に示すように、１つのデータセットから代表データとなる代表顔を取得する処理は、まず、トラッキングされた顔同士の顔類似度を計算することから行われる（Ｓ１００）。顔類似度は、既存の手法（例えば、特開２０１１−１３７３２号公報）を用いて算出することができる。例えば、図４に示すように、トラッキングされた顔データ２１０がＮ個（例えば１０個）あったとする。類似度計算部１３０は、各顔データ２１０の全ての組み合わせについて顔類似度を算出する。図４では縦横に同一のＮ個の顔データ２１０が配列されており、縦横の顔データ２１０の交わる位置の値が当該顔データ２１０同士の顔類似度となる。顔類似度は０〜１の値を取るように正規化することができ、値が大きいほど類似しており、顔類似度が１のとき同一データであることを示す。
【００４４】
ステップＳ１００にて顔類似度が算出されると、初期統計量計算部１４０により各顔データ２１０について初期統計量ａ０が算出される（Ｓ１１０）。初期統計量ａ０は、例えばデータ間の類似度の最大値や平均値等とすることができる。本実施形態では、各顔データ２１０についての、他の顔データ２１０の類似度の平均値を初期統計量ａ０とする。図４の例では、各列についてそれぞれ顔類似度の平均値をとった値が初期統計量ａ０となる。
【００４５】
また、同様に各顔データ２１０の類似度を算出した例を図５に示す。図５においても図４と同様に、類似度計算部１３０により、ａ〜ｊの１０個の顔データ２１０について、他の顔データ２１０との類似度が算出されている。そして、まず、初期統計量計算部１４０により、各顔データ２１０についての初期統計量ａ０が算出される。ここで、初期統計量計算部１４０は、各顔データ２１０について、他の顔データ２１０との類似度の平均値である初期統計量ａ０を算出する。
【００４６】
そして、統計量計算部１５０は、各初期統計量ａ０に各顔データ２１０に対する統計量重みωを重み付けした値を、１回目の代表データを決定するための類似度統計量ａ１とする。類似度統計量は、上記数式３で示すようにａｔで表される。ｔは代表データのカウント値であり、例えば１回目の代表データはｔ＝１、２回目の代表データはｔ＝２となる。統計量重みωの初期値は、全ての顔データ２１０について同一とすることができ、図５に示す例では統計量重みωの初期値を０．１としている。また、類似度統計量ａｔは０〜１の値を取るように正規化してもよい。
【００４７】
類似度統計量ａ１が算出されると、代表データ決定部１６０により代表データが決定される（Ｓ１２０）。本実施形態では、類似度統計量ａ１が最大のものを１回目の代表データとする。したがって、図５に示す１回目の代表データの選択では、１０個の顔データ２１０のうち類似度統計量ａ１が０．１３で最大である顔データ２１０ｉが１回目の代表データとなる。代表データ決定部１６０は、決定した１回目の代表データに関する情報を出力部１８０へ出力するとともに、統計量重み計算部１７０へ出力する。そして、代表データのカウント値ｔを１増加させる（Ｓ１３０）。
【００４８】
２回目以降の代表データの選択では、前回選択された代表データとの類似度が低く、かつデータセット内での類似度統計量ａｔが高いものが選択される。これにより、代表データによってデータセットの特徴を表す特徴情報を多く含めることができる。そこで、統計量重み計算部１７０により、前回選択された代表データとの類似度が低い顔データ２１０に対する統計量重みωが大きくなるように、統計量重みωを更新する（Ｓ１４０）。新たな統計量重みωは、例えば上記数式５および数式６に基づき算出される。すなわち、統計量重み計算部１７０は、前回の代表データとデータセットの各顔データ２１０との類似度合いを表す距離ｄを数式６により算出し、当該距離ｄと前回の統計量重みωとを掛け合わせることにより新たな統計量重みωを算出する。こうして前回の代表データとの類似度の低い顔データ２１０ほど大きい統計量重みωを設定することができる。
【００４９】
例えば、図５に示す例では、距離ｄとして顔データ２１０ｉから各顔データ２１０ａ〜２１０ｊまでの距離が数式６により算出され、この距離ｄに統計量重みωの初期値０．１を掛け合わせた値が新たな統計量重みωとなる。これにより、図５に示すように、１回目の代表データ２１０ｉの統計量重みωは同一データのため０となり、１回目の代表データを決定するためのに算出された類似度統計量ａ１の値が代表データ２１０ｉと最も離れている顔データ２１０ｈの統計量重みは０．１６で最大となる。このとき、統計量重みωが０〜１の値を取るように正規化してもよい。このようにして算出された統計量重みωが２回目の代表データを決定するための類似度統計量ａ２を算出する際の重みとなる。
【００５０】
その後、統計量算出部１５０により更新された統計量重みωを用いて類似度統計量ａｔが算出され、代表データ決定部１６０により次の代表データが決定される（Ｓ１５０）。図５に示す例では、統計量算出部１５０は、各顔データ２１０の類似度統計量ａ１と更新された統計量重みωとを掛けて次の類似度統計量ａ２を算出する。そして、代表データ決定部１６０は、類似度統計量ａ２が最大の顔データ２１０を２回目の代表データとして決定する。図５では、顔データ２１０ｂと２１０ｇとが類似度統計量ａ２の最大値０．１５となっているが、１回目の代表データとの類似度が低い顔データ２１０ｂが２回目の代表データとなる。
【００５１】
次の代表データが決定されると、代表データ決定部１６０は、代表データ抽出処理を終了するか否かを確認する（Ｓ１６０）。代表データ抽出処理を終了するか否かは、予め設定された所定数だけ代表データが抽出されているかにより判定することができる。ステップＳ１６０にてまだ所定数の代表データが抽出されていないと判定されたときは、ステップＳ１３０からの処理を繰り返し、次の代表データを決定する。一方、ステップＳ１６０にて所定数の代表データが抽出されたと判定されたときは、図３に示す処理を終了する。
【００５２】
以上、図３に示した処理によって各データセットの代表データである顔画像を取得することができる。
【００５３】
［４−２．代表顔のマッチング］
顔検出された顔をトラッキングして得られた同一人物画像からなる複数のデータセットがあるとき、これらのデータセットの人物が同一であるか否かを決定する際、各データセットに含まれるデータを用いて顔のマッチングを行うと膨大な計算量となる。そこで、上述のように、各データセットから代表顔を抽出し、当該代表顔についてマッチングを行うことで計算量を低減することができる。また、代表顔を抽出する際にデータセットに含まれてしまったノイズを含むデータも除去されるので、複数のデータセットの分類精度を向上させることができる。
【００５４】
例えば、図６に示すように、トラッキングにより同一人物の顔画像からなるデータセット２００Ａ、２００Ｂ等が抽出されているとする。ここで、データセット２００Ａはフレームｆａ〜ｆｂのｎ枚の連続する顔画像（顔データ２１０）からなり、データセット２００Ｂはフレームｆｃ〜ｆｄのｍ枚の連続する顔画像（顔データ２１０）からなる。データセット２００Ａとデータセット２００Ｂとが表す人物が同一であるか否かを判定するため、まず、上述した図３の処理により、各データセット２００Ａ、２００Ｂからそれぞれ所定数Ｔ（例えば５個）の代表データを抽出する。各データセット２００Ａの代表データを代表顔Ａ１〜Ａ５、各データセット２００Ｂの代表データを代表顔Ｂ１〜Ｂ５とする。
【００５５】
代表顔のマッチングは、マッチング処理部１９０により行われる。マッチング処理部１９０は、情報処理装置１００の一機能として設けることもでき、この場合、図１に示す代表データ決定部１６０の出力を受けてマッチング処理を実行し、マッチング処理の結果を出力部１８０へ出力する。また、マッチング処理部１９０は、情報処理装置１００と通信可能に接続された、出力部１８０から出力される代表データを受けてマッチング処理を実行する装置として設けることもできる。マッチング処理部１９０は、代表類似度計算部１９２と、同一判定部１９４とからなる。
【００５６】
代表類似度計算部１９２は、各データセットから抽出された代表データ間の類似度（代表類似度）を計算する。代表類似度計算部１９２は、一方のデータセットに含まれる代表データと他方のデータセットに含まれる代表データとの類似度である代表類似度をそれぞれ算出する。図６に示す例では、データセット２００Ａの代表顔Ａ１〜Ａ５について、それぞれデータセット２００Ｂの代表顔Ｂ１〜Ｂ５との代表類似度が算出される。このように、各データセットの代表顔のみを用いてマッチングするための評価値（代表類似度）を算出することで、計算量を低減することができる。
【００５７】
同一判定部１９４は、代表類似度に基づいてデータセットの表す内容が同一であるか否かを判定する。同一判定部１９４は、例えば、代表類似度の平均値が所定の値以上であるとき、これらの２つのデータセットの内容は同一であると判定する。図６において、同一判定部１９４により同一であると判定されたデータセットは、同一人物の顔画像からなるデータセットと判定されたものである。これより、登場人物が含まれるデータセットをグループ化することが可能となり、例えば図６に示すように、登場人物毎の登場シーンを取得することが可能となる。したがって、ユーザは、所望の登場人物の登場シーンのみを選択して視聴することできるようになる。
【００５８】
また、このように複数のデータセットをグループ化することで、新たなデータセットを分類する際に、各グループについて、グループに属するデータセットのうち少なくともいずれか１つのデータセットとマッチング処理を行うようにすることもできる。これにより、全てのデータセットとのマッチング処理を行わなくともデータセットを分類することが可能となり、計算量を低減でるので、リアルタイム処理にも適用可能となる。
【００５９】
＜５．ハードウェア構成例＞
本実施形態に係る情報処理装置１００による処理は、ハードウェアにより実行させることもでき、ソフトウェアによって実行させることもできる。この場合、情報処理装置１００は、図７に示すように構成することもできる。以下、図７に基づいて、本実施形態に係る情報処理装置１００の一ハードウェア構成例について説明する。
【００６０】
本実施形態に係る情報処理装置１００は、上述したように、コンピュータ等の処理装置により実現することができる。情報処理装置１００は、図７に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ホストバス９０４ａとを備える。また、情報処理装置１００は、ブリッジ９０４と、外部バス９０４ｂと、インタフェース９０５と、入力装置９０６と、出力装置９０７と、ストレージ装置（ＨＤＤ）９０８と、ドライブ９０９と、接続ポート９１１と、通信装置９１３とを備える。
【００６１】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置１００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ９０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス９０４ａにより相互に接続されている。
【００６２】
ホストバス９０４ａは、ブリッジ９０４を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス９０４ｂに接続されている。なお、必ずしもホストバス９０４ａ、ブリッジ９０４および外部バス９０４ｂを分離構成する必要はなく、一のバスにこれらの機能を実装してもよい。
【００６３】
入力装置９０６は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。出力装置９０７は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置や、スピーカなどの音声出力装置を含む。
【００６４】
ストレージ装置９０８は、情報処理装置１００の記憶部の一例であり、データ格納用の装置である。ストレージ装置９０８は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置９０８は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置９０８は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データを格納する。
【００６５】
ドライブ９０９は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置１００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９０９は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０３に出力する。
【００６６】
接続ポート９１１は、外部機器と接続されるインタフェースであって、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）などによりデータ伝送可能な外部機器との接続口である。また、通信装置９１３は、例えば、通信網５に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１３は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置であっても、ワイヤレスＵＳＢ対応通信装置であっても、有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。
【００６７】
また、情報処理装置１００を、コンピュータを機能させるコンピュータプログラムとして提供する場合、当該プログラムは、処理を行う機器にインストールして実行させてもよい。あるいは、当該プログラムを、機器とネットワークを介して接続されたサーバにて実行し、サーバでの実行結果を機器側で受信して当該機器を機能させてもよい。
【００６８】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００６９】
例えば、上記実施形態では情報処理装置１００は特徴量抽出部１１０を備えたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、データセットを構成する各データの特徴量を抽出する処理は、他の機器において行ってもよい。
【００７０】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
データセットを構成する複数のデータの特徴をそれぞれ表す各特徴量に基づいて、前記各データ間の類似度を算出する類似度計算部と、
前記各データ間の類似度と前記各データに対する統計量重みとに基づいて、前記データセットにおける特徴を表す類似度統計量を前記各データについてそれぞれ算出する統計量算出部と、
前記各類似度統計量に基づいて、前記データセットから当該データセットを代表する代表データを決定する代表データ決定部と、
決定された前記代表データと前記各データの前記類似度との類似度に基づいて、前記各統計量重みを更新する統計量重み計算部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記各データ間の類似度に基づいて、前記各データの特徴を表す初期統計量を算出する初期統計量計算部を備え、
前記統計量計算部は、
前記初期統計量および前記統計量重みの初期値に基づいて、１回目の前記代表データを決定するための前記類似度統計量を算出し、
前回決定された前記代表データおよび更新された前記統計量重みに基づいて、２回目以降の前記代表データを決定するための前記類似度統計量を算出する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記代表データ決定部は、
前記類似度統計量が最大の前記データを１回目の代表データとして決定し、
２回目の代表データ以降は、前回決定された前記代表データとの類似度が低く、かつ前記類似度統計量が前記データセットにおいて最大の前記データを次の前記代表データとして決定する、前記（１）または前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記統計量重み計算部は、決定された前記代表データと前記データセットの前記各データとの距離と、前記統計量重みとを乗算して、新たな前記統計量重みを算出する、前記（１）〜前記（３）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（５）
複数のデータセットの前記代表データについて、前記各データセットの代表データ間の類似度を表す代表類似度を算出する代表類似度計算部と、
前記各代表類似度に基づいて、同一内容を表すデータであるか否かを判定する同一判定部と、
を有するマッチング処理部をさらに備える、前記（１）〜前記（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）
前記データは動画像から抽出された画像データであり、
前記代表データ決定部は、連続する複数の前記画像データからなる複数の前記データセットについて、前記各データセットを代表する複数の代表画像データをそれぞれ決定し、
前記代表類似度計算部は、第１の前記データセットを代表する複数の前記代表画像データと、第２の前記データセットを代表する複数の前記代表画像データとの間の類似度を表す代表類似度を算出し、
前記同一判定部は、前記各代表類似度が所定の値以上である場合に、前記第１のデータセットと前記第２のデータセットとは同一内容を表すと判定する、前記（５）に記載の情報処理装置。
【符号の説明】
【００７１】
１００    情報処理装置
１１０    入力部
１２０    特徴量抽出部
１３０    類似度計算部
１４０    初期統計量計算部
１５０    統計量計算部
１６０    代表データ決定部
１７０    統計量重み計算部
１８０    出力部
１９０    マッチング処理部
１９２    代表類似度計算部
１９４    同一判定部
２００Ａ、２００Ｂ        データセット
２１０    顔データ
Ａ１〜Ａ５、Ｂ１〜Ｂ５    代表顔
【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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