(57)【要約】【課題】２次元の時系列信号の特徴量の抽出や特徴量を用いた分類を効率よく実行する。【解決手段】特徴抽出装置１００は、時系列データ取得部１１０、及び、特徴抽出部１３０を含む。時系列データ取得部１１０は、２つの信号の値の時系列を取得する。特徴抽出部１３０は、時系列における各時刻において、２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の次の時刻の２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出する。そして、特徴抽出部１３０は、連続する２つの時刻において検出されたマスク座標の各組み合わせの頻度を、時系列の特徴量として出力する。【選択図】図１
2016133858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの信号の値の時系列を取得する時系列データ取得手段と、
前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として出力する、特徴量生成手段と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
さらに、前記時系列の特徴量をもとに、前記時系列のパターンを識別する識別手段を備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴量生成手段は、前記時系列における各時刻において、当該時刻の前記２つの信号の値と当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値との差分を表す差分ベクトルを生成し、当該差分ベクトルに所定の階段関数を適用することにより、前記マスク座標を抽出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴量生成手段は、前記マスク座標を当該マスク座標に対応するインデックスに変換し、連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標に対応する前記インデックスの各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として出力する、
請求項１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特徴量生成手段は、連続する２つの時刻の各々のインデックスを次元として、前記インデックスの各組み合わせの頻度を表す２次元特徴量を、前記時系列の特徴量として出力する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
さらに、前記時系列の特徴量をもとに、前記時系列のパターンを識別する識別手段を備え、
前記特徴量生成手段は、前記時系列の特徴量として、前記２次元特徴量における頻度の分布を表す２次元画像を出力し、
前記識別手段は、前記２次元画像を分類することにより、前記時系列のパターンを識別する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
２つの信号の値の時系列を取得し、
前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、
連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として出力する、
情報処理方法。
【請求項８】
さらに、前記時系列の特徴量をもとに、前記時系列のパターンを識別する、
請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
２つの信号の値の時系列を取得し、
前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、
連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として出力する、
処理を実行させるプログラム。
【請求項１０】
さらに、コンピュータに、前記時系列の特徴量をもとに、前記時系列のパターンを識別する、
処理を実行させる、請求項９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関し、特に、２次元の時系列の特徴量を抽出する情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、センサーにより検出された信号（センサー信号）や、計測データ等、時系列の波形信号を入力として用いる制御システムでは、入力される信号に、大きなノイズや、意図しない突然変動が含まれることがある。特に機械制御やプラント制御等、センサー信号やアクチュエータを動作させるための信号を入力として、制御対象の制御を行う場合、信号の突然変動により制御対象が不安定になる、あるいは、制御対象の制御が困難となることが知られている。このため、入力された信号波形の分類や異常の検知を行うことにより、信号波形の品質を確認する必要がある。
【０００３】
このような、信号波形の分類や異常検知に係る技術として、入力された信号波形に対して、特殊なフィルタリングや特徴変換を行うことにより、時系列信号のままでは可視化や判定することが難しい、本質的な特徴を抽出す技術が知られている。この場合、特徴変換により得られたデータを用いて、分類や異常検知が行われる。
【０００４】
例えば、音声やセンサー信号のような時系列データを、２次元データとして再構成し、２次元データを、目視または認識装置で認識しやすい特徴パターンに変換し、特徴パターンにより、信号の分類や異常検知を行う可視化システムが知られている。この場合、２次元データは、適切なフィルタリング処理、Ｓ／Ｎ比向上対策、データ変換処理等により、目視または認識装置で認識しやすい特徴パターンに変換される。
【０００５】
具体的には、時系列データを２次元画像パターンに変換して像情報として扱い、その像情報内の特徴量をもとに、特徴パターンが抽出される。特徴パターンの抽出には、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Feature）、ＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradients）、ＨＬＡＣ（Higher-order Local Auto-Correlation：高次局所自己相関）等が用いられる。このように、像情報内の特徴量をもとに、特徴パターンを抽出する技術は、例えば、特許文献１や特許文献２に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第２９８２８１４号公報
【特許文献２】特開２００８−９７６２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述の特許文献１や特許文献２に開示された技術は、演算処理が複雑であるため、時系列信号の特徴量パターンの抽出や、抽出された特徴量を用いた分類の演算負荷が大きいという問題がある。このため、時系列信号の特徴量パターンの抽出結果をもとに、時系列信号の分類、異常検知を行い、制御対象を制御する場合、制御対象のリアルタイムの制御ができなくなる可能性がある。特に、時系列信号が連続する類似したレベルを有する場合でも、時系列信号全体に対して同様な処理が行われるため、演算時間は膨大となる。
【０００８】
本発明の目的は、上述の課題を解決し、２次元の時系列信号の特徴量の抽出や特徴量を用いた分類を効率よく実行できる、情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の情報処理装置は、２つの信号の値の時系列を取得する時系列データ取得手段と、前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として生成する、特徴量生成手段と、を備える。
【００１０】
本発明の情報処理方法は、２つの信号の値の時系列を取得し、前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として生成する。
【００１１】
本発明のプログラムは、コンピュータに、２つの信号の値の時系列を取得し、前記時系列における各時刻において、前記２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の当該時刻の前記２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の当該時刻の次の時刻の前記２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出し、連続する２つの時刻において検出された前記マスク座標の各組み合わせの頻度を、前記時系列の特徴量として生成する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の効果は、２次元の時系列信号の特徴量の抽出や特徴量を用いた分類を効率よく実行できることである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態の基本的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における特徴抽出システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された特徴抽出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態の動作を説明するフローチャートである
【図５】本発明の実施の形態における、時系列データの例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における、差分方向ベクトルからマスク座標への変換の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における、差分方向ベクトルからマスク座標への変換の他の例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態における、マスク座標を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態における、インデックスの例である。
【図１０】本発明の実施の形態における、カウンタ部１３４の詳細な構成の例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果の例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果の他の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果のさらに他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
はじめに、本発明の実施の形態の構成を説明する。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における特徴抽出システムの構成を示すブロック図である。
【００１６】
図２を参照すると、特徴抽出システムは、特徴抽出装置１００、センサー２００、制御対象３００を含む。特徴抽出装置１００は、本発明の情報処理装置の一実施形態である。
【００１７】
特徴抽出装置１００は、２つの信号の値の時系列（以下、２次元の時系列データ、または、単に時系列データとも呼ぶ）の特徴量を抽出する。特徴抽出装置１００は、抽出した特徴量を用いて時系列の分類、異常検知を行う。また、特徴抽出装置１００は、時系列の分類、異常検知の結果に基づき、制御対象３００を制御する。
【００１８】
センサー２００は、制御対象３００の制御に必要な信号を検出し、特徴抽出装置１００に入力する。センサー２００により検出される信号の種類は、例えば、明るさや温度、湿度、圧力、振動等、時系列の値が得られれば、どのような種類でもよい。例えば、信号の種類は、移動体の位置や、手書き文字の筆跡の位置でもよい。また、２つの信号の内の１つとして時刻を用いることにより、１次元の時系列データを２次元の時系列データとして扱ってもよい。
【００１９】
制御対象３００は、特徴抽出装置１００が制御する対象である。制御対象３００は、例えば、各種機械や、移動体、プラントの処理装置等、センサー２００により検出された信号をもとに制御できれば、どのような装置でもよい。
【００２０】
特徴抽出装置１００は、時系列データ取得部１１０、時系列データ記憶部１２０、特徴抽出部１３０、識別部１４０、及び、制御部１５０を含む。
【００２１】
時系列データ取得部１１０は、センサー２００により検出された、２つの信号の各々の値の時系列（２次元の時系列データ）を取得する。
【００２２】
時系列データ記憶部１２０は、時系列データ取得部１１０が取得した、時系列データを記憶する。
【００２３】
特徴抽出部１３０は、時系列データの特徴量を抽出する。
【００２４】
特徴抽出部１３０は、差分ベクトル生成部１３１、マスク座標取得部１３２、インデックス取得部１３３、及び、カウンタ部１３４を含む。
【００２５】
差分ベクトル生成部１３１は、時系列データの各時刻について、当該時刻と次の時刻との間の信号の値の差分方向ベクトルを生成する。
【００２６】
マスク座標取得部１３２は、時系列データの各時刻について、差分方向ベクトルを２次元マスク座標に変換する。マスク座標は、２つの信号の各々を次元とした２次元平面において、各時刻の時系列の値に対応する位置を基準（中心）に所定のマスクを配置した場合の、当該時刻の次の時刻の値に対応する位置のマスク上の座標である。
【００２７】
インデックス取得部１３３は、各時刻について、得られたマスク座標を、対応するインデックスに変換する。
【００２８】
カウンタ部１３４は、各時刻に得られたインデックスと当該時刻の次の時刻に得られたインデックスとの組み合わせ（連続する２つの時刻に得られたインデックスの組み合わせ）の発生回数（頻度、または、反応回数）をカウントする。そして、カウンタ部１３４は、各インデックスの組み合わせの頻度を、時系列データの特徴量として出力する。
【００２９】
識別部１４０は、特徴抽出部１３０により抽出された時系列データの特徴量をもとに、時系列データの分類、異常検知を行う。
【００３０】
制御部１５０は、時系列データをもとに、制御対象３００を制御する。
【００３１】
なお、特徴抽出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。
【００３２】
図３は、本発明の実施の形態における、コンピュータにより実現された特徴抽出装置１００の構成を示すブロック図である。
【００３３】
特徴抽出装置１００は、ＣＰＵ１０１、ハードディスクやメモリ等の記憶デバイス（記憶媒体）１０２、他の装置等と通信を行う通信デバイス１０３、マウスやキーボード等の入力デバイス１０４、及び、ディスプレイ等の出力デバイス１０５を含む。
【００３４】
ＣＰＵ１０１は、時系列データ取得部１１０、特徴抽出部１３０、識別部１４０、及び、制御部１５０の機能を実現するためのコンピュータプログラムを実行する。記憶デバイス１０２は、時系列データ記憶部１２０のデータ（時系列データ）を記憶する。また、通信デバイス１０３は、センサー２００から時系列データを取得し、制御対象３００へ制御命令等を出力する。また、通信デバイス１０３は、他の装置へ、抽出された特徴量や、時系列データの分類結果、異常検知の結果を出力してもよい。また、出力デバイス１０５は、利用者等へ、抽出された特徴量や、時系列データの分類結果、異常検知の結果を出力してもよい。入力デバイス１０４は、利用者等から、特徴量の抽出、時系列データの分類、制御対象３００の制御等に係る各種指示を受け付けてもよい。
【００３５】
次に、本発明の実施の形態の動作を説明する。
【００３６】
図４は、本発明の実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【００３７】
はじめに、時系列データ取得部１１０は、センサー２００から時系列データＳ（ｔ）（ｔ＝１，２，…，Ｎ）を取得し、時系列データ記憶部１２０に保存する（ステップＳ１０１）。時系列データＳ（ｔ）は、数１式のように表される。
【００３８】
【数１】
2016133858.tif 000003
【００３９】
ここで、Ｉｔ、Ｌｔは、それぞれ、信号Ｉ、Ｌの時刻ｔにおける値である。また、Ｎは、時系列データＳ（ｔ）に含まれる信号の値Ｉｔ、Ｌｔの組の数である。
【００４０】
図５は、本発明の実施の形態における、時系列データの例を示す図である。図５では、信号Ｉを横軸、Ｌを縦軸とする２次元平面上での、時系列データの値の遷移が示されている。
【００４１】
例えば、時系列データ取得部１１０は、図５のような時系列データを取得する。
【００４２】
特徴抽出部１３０は、時刻ｔを初期化（ｔ＝１を設定）する（ステップＳ１０２）。
【００４３】
特徴抽出部１３０の差分ベクトル生成部１３１は、時刻ｔ−１の時系列データＳ（ｔ−１）と時刻ｔの時系列データＳ（ｔ）との間の変動量を表す差分方向ベクトルΔＳ（ｔ）を生成する（ステップＳ１０３）。差分方向ベクトルΔＳ（ｔ）は、数２式のように表される。
【００４４】
【数２】
2016133858.tif 000004
【００４５】
マスク座標取得部１３２は、差分方向ベクトルΔＳ（ｔ）を、数３式により、マスク座標Ｖ（ｔ）に変換する（ステップＳ１０４）。
【００４６】
【数３】
2016133858.tif 000005
【００４７】
ここで、Ｐ（ｚ）は、差分方向ベクトルを格子状のマスクにおける位置座標（マスク座標）に変換するための階段関数である。例えば、マスクのサイズを５×５とした場合、階段関数Ｐ（ｚ）は、数４式で定義される。
【００４８】
【数４】
2016133858.tif 000006
【００４９】
ここで、β、γは、階段関数のスレシュホールドである。β、γには、信号のレベル変動の統計量等に応じて、所定の値が設定される。
【００５０】
このように、差分方向ベクトルの要素の値を、階段関数Ｐ（ｚ）を用いてマスク座標に変換することにより、時系列データの値の変動量が少ない場合は、同一のマスク座標に変換できる。すなわち、階段関数Ｐ（ｚ）は、信号に含まれる微小ノイズやひずみを抑制するためのフィルタとして機能する。
【００５１】
なお、時刻ｔにおける差分方向ベクトルΔＳ（ｔ）からマスク座標Ｖ（ｔ）への変換は、時系列データＳ（ｔ−１）に対応する位置を中心に格子状のマスクを配置し、時系列データＳ（ｔ）に対応する（反応する）マスク座標を得ることにより行ってもよい。
【００５２】
図６、７は、本発明の実施の形態における、差分方向ベクトルからマスク座標への変換の例を示す図である。図８は、本発明の実施の形態における、マスク座標を示す図である。
【００５３】
例えば、時刻ｔ＝Ｔの場合、図６に示すように、時系列データＳ（Ｔ−１）に対応する位置を中心に、図８に示される５×５のサイズのマスクが配置される。そして、時系列データＳ（Ｔ）に対応するマスク座標が、時刻Ｔにおけるマスク座標Ｖ（Ｔ）＝（１，−１）として得られる。また、例えば、時刻ｔ＝Ｔ＋１の場合、図７に示すように、時系列データＳ（Ｔ）に対応する位置を中心にマスクが配置される。そして、時系列データＳ（Ｔ＋１）に対応するマスク座標が、時刻Ｔ＋１におけるマスク座標Ｖ（Ｔ＋１）＝（１，−２）として得られる。
【００５４】
次に、インデックス取得部１３３は、マスク座標Ｖ（ｔ）を、対応するインデックスＩｎｄｅｘ（ｔ）に変換する（ステップＳ１０５）。ここで、インデックスは、マスク座標の値を一意に示す識別子である。
【００５５】
図９は、本発明の実施の形態における、インデックスの例である。図９のインデックスは、図８のマスクに付与されたインデックスを示す、図９の例では、マスクの左下から、上、及び、右方向に向かって、順番にインデックスが付与されている。この場合、インデックスＩｎｄｅｘ（ｔ）は、数５式により算出される。
【００５６】
【数５】
2016133858.tif 000007
【００５７】
ここで、ｍは、マスクのサイズにより決まる値であり、マスクのサイズが５×５の場合、ｍ＝３が用いられる。また、マスクのサイズが５×５の場合、インデックスＩｎｄｅｘ（ｔ）の値の範囲は１〜２５である。
【００５８】
例えば、上述のマスク座標Ｖ（Ｔ）＝（１，−１）は、インデックスＩｎｄｅｘ（Ｔ）＝１７に変換される。また、上述のマスク座標Ｖ（Ｔ＋１）＝（１，−２）は、インデックスＩｎｄｅｘ（Ｔ＋１）＝１６に変換される。
【００５９】
次に、カウンタ部１３４は、時刻ｔのインデックスＩｎｄｅｘ（ｔ）と時刻ｔ−１のインデックスＩｎｄｅｘ（ｔ−１）との組み合わせが発生した回数をカウントする（ステップＳ１０６）。
【００６０】
図１０は、本発明の実施の形態における、カウンタ部１３４の詳細な構成の例を示すブロック図である。
【００６１】
図１０において、カウンタ入力部は、時刻ｔとｔ−１のインデックスの値の各組み合わせに対応したカウンタが２次元に配置されたカウンタメモリに接続される。図１０の構成は、図８のマスクに対応し、カウンタメモリの大きさは、２５×２５である。
【００６２】
ここで、カウンタ入力部は、時刻ｔとｔ−１のインデックスの組み合わせを取得し、カウンタメモリ上の当該組み合わせに対応する（反応する）位置のカウンタに１を加算する。
【００６３】
例えば、上述の、Ｉｎｄｅｘ（Ｔ＋１）＝１６、インデックスＩｎｄｅｘ（Ｔ）＝１７の組み合わせに対して、カウンタ入力部は、位置（１６，１７）のカウンタに１を加算する。
【００６４】
なお、カウンタ部１３４は、数６式により、時刻ｔとｔ−１のインデックスの組み合わせを一意に識別するコード番号Ｋを算出し、コード番号Ｋに対応するカウンタに１を加算してもよい。
【００６５】
【数６】
2016133858.tif 000008
【００６６】
次に、特徴抽出部１３０は、時刻ｔに１を加算する（ステップＳ１０７）。
【００６７】
そして、ステップＳ１０３〜Ｓ１０７の処理が、ｔ≦Ｎの間繰り返される（ステップＳ１０８）。
【００６８】
これにより、マスクは、時系列データの値を示す２次元平面上で、時刻ｔに応じて順次移動し、インデックスの組み合わせの発生回数（反応回数）が、カウンタメモリ上でカウントされていく。
【００６９】
次に、カウンタ部１３４は、カウンタメモリ上でカウントされた、インデックスの各組み合わせの発生回数を、時系列データの特徴量として出力する（ステップＳ１０９）。ここで、カウンタ部１３４は、時系列データの特徴量として、カウンタメモリ上の各カウンタの値を、カウンタメモリ上の配置と同様に２次元に（行列状に）配置した、２次元特徴量として出力してもよい。また、カウンタ部１３４は、時系列データの特徴量として、カウンタメモリ上の各カウンタの値を、ベクトルの要素として順番に配置した、特徴量ベクトルとして出力してもよい。
【００７０】
識別部１４０は、特徴抽出部１３０により抽出された、時系列データの特徴量をもとに、時系列データの分類、異常検知を行う（ステップＳ１１０）。ここで、識別部１４０は、例えば、ニューラルネットを用いたパターン識別により、時系列データをカテゴリに分類する。また、識別部１４０は、他の方法により、時系列データを分類してもよい。
【００７１】
制御部１５０は、時系列データをもとに、制御対象３００を制御する（ステップＳ１１１）。ここで、制御部１５０は、識別部１４０による分類の結果、時系列データが異常信号に分類された場合、当該時系列データを用いた制御を行わず、異常が検知されたことを、ユーザ等に通知する。
【００７２】
以上により、本発明の実施の形態の動作が完了する。
【００７３】
次に、本発明の実施の形態の具体例について説明する。
【００７４】
ここでは、時系列データＳ（ｔ）に含まれる信号Ｉ、Ｌの内のＩに時刻ｔを設定した場合（Ｉｔ＝ｔの場合）を例に説明する。
【００７５】
図１１は、本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果の例を示す図である。図１１は、正常な信号の場合の例である。図１１において、左側の時系列データ、右側は当該時系列データから抽出された特徴量を示す。
【００７６】
ここで、特徴量は、上述のように、カウンタメモリ上の各カウンタの値が２次元に配置された２次元特徴量であり、インデックスの組み合わせの頻度に応じた面積を有する円が、当該インデックスの組み合わせに対応する位置に表示されている。
【００７７】
この場合、信号Ｉのレベル変動が小さいため、インデックスの値は、図８における「１３」付近の値であることが多い。このため、図１１に示すように、２次元特徴量における（カウンタメモリ上の）中心（１３，１３）付近でカウントが行われ、その頻度が大きい。すなわち、この場合、２次元特徴量における中心付近に大きな反応が出現する。
【００７８】
図１２は、本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果の他の例を示す図である。図１２は、信号がノイズを含む場合の例である。
【００７９】
この場合、信号Ｉは、ショットキノイズのような、突発的な短時間のノイズを含んでいる。インデックスの値は、図８における「１３」付近以外の値になることもあるが、その頻度は小さい。したがって、図１２に示すように、２次元特徴量における、中心（１３，１３）以外の位置でも小さい頻度でカウントが行われる。すなわち、この場合、２次元特徴量における中心付近の大きな反応に加えて、中心以外の位置でわずかな反応が出現する。
【００８０】
図１３は、本発明の実施の形態における時系列データと特徴量の抽出結果のさらに他の例を示す図である。図１３は、異常な信号の場合の例である。
【００８１】
この場合、信号Ｉは、複数の大きな突起状のレベル変動を含んでいる。インデックスの値は、図８における「１３」付近以外の特定の値になることがあり、その頻度は大きい。したがって、図１３に示すように、２次元特徴量における複数の特定の位置で大きな頻度でカウントが行わる。すなわち、この場合、２次元特徴量における複数の位置に大きな反応が出現する。
【００８２】
なお、上述の図１１、図１２、及び、図１３では、時系列データの特徴量として、２次元特徴量におけるカウンタ値（反応の頻度）を示した。さらに、特徴抽出部１３０は、図１１、図１２、及び、図１３における２次元特徴量を２次元画像に変換して出力し、識別部１４０が、変換後の画像のパターンを分類することにより、時系列データを識別してもよい。この場合、図１１、図１２、及び、図１３における２次元特徴量は、明らかに異なるパターンを有するため、識別部１４０による識別を容易に行うことができる。
【００８３】
次に、本発明の実施の形態の基本的な構成を説明する。
【００８４】
図１は、本発明の実施の形態の基本的な構成を示す図である。
【００８５】
図１を参照すると、本発明の特徴抽出装置１００（情報処理装置）は、時系列データ取得部１１０、及び、特徴抽出部１３０を含む。
【００８６】
時系列データ取得部１１０は、２つの信号の値の時系列を取得する。
【００８７】
特徴抽出部１３０は、時系列における各時刻において、２つの信号の各々を次元とした２次元平面上の２つの信号の値に対応する位置を基準に所定のマスクを配置した場合の次の時刻の２つの信号の値に対応する位置のマスク座標を検出する。そして、特徴抽出部１３０は、連続する２つの時刻において検出されたマスク座標の各組み合わせの頻度を、時系列の特徴量として出力する。
【００８８】
次に、本発明の実施の形態の効果を説明する。
【００８９】
本発明の実施の形態によれば、２次元の時系列信号の特徴量の抽出や分類を効率よく実行できる。その理由は、特徴抽出部１３０が、２次元平面上の信号の値に対応する位置を基準にマスクを配置して次の時刻の信号の値に対応するマスク座標を検出し、連続する２つの時刻のマスク座標の各組み合わせの頻度を、時系列の特徴量として出力するためである。
【００９０】
これにより、特徴量の抽出のために、時系列信号の値（レベル）そのものではなく、連続して検出されるマスク座標の各組み合わせの頻度を扱えばよく、特徴量のデータ量が大幅に圧縮され、特徴量の抽出や特徴量を用いた分類の負荷が低減する。
【００９１】
そして、２次元の時系列信号における欠陥やノイズ等を含むさまざまな異常を事前に検知して、時系列信号の良否を判断することが可能となり、時系列信号をもとにした制御対象の制御が安定する。
【００９２】
また、本発明の実施の形態によれば、時系列信号の変化の特徴を、容易に可視化できる。その理由は、特徴抽出部１３０が、連続する２つの時刻のマスク座標の各組み合わせの頻度の分布を表す２次元画像を出力するためである。さらに、識別部１４０が、２次元画像を用いて画像パターンを分類することにより、時系列信号の識別を容易に実行できる。この場合、画像データのデータ量が少ないため、２次元画像の生成や２次元画像を用いた時系列信号の識別が、小さい負荷で実行できる。
【００９３】
また、上述の特許文献１や特許文献２に開示された技術では、時系列信号全体における相対的な振幅位置が大きく変動する場合や、レベル変動の位置が時間的に変わる場合、異常な信号を識別するための閾値の設定が困難であるという問題があった。このため、異常な信号が制御に用いられ、制御対象の制御が困難になるという問題があった。
【００９４】
本発明の実施の形態によれば、このような閾値の設定が難しい時系列信号についても、特徴量を用いた分類ができる。その理由は、上述の通り、特徴抽出部１３０が、時系列信号の値（レベル）そのものではなく、連続して検出されるマスク座標の各組み合わせの頻度を、時系列の特徴量として出力するためである。これにより、時系列信号のひずみや、大きさ、レベル変動に無関係に、時系列信号のパターンの分類、異常な信号の分類ができる。
【００９５】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得るさまざまな変更をすることができる。
【符号の説明】
【００９６】
１００    特徴抽出装置
１０１    ＣＰＵ
１０２    記憶デバイス
１０３    通信デバイス
１０４    入力デバイス
１０５    出力デバイス
１１０    時系列データ取得部
１２０    時系列データ記憶部
１３０    特徴抽出部
１３１    差分ベクトル生成部
１３２    マスク座標取得部
１３３    インデックス取得部
１３４    カウンタ部
１４０    識別部
１５０    制御部
２００    センサー
３００    制御対象
【図１】
2016133858.tif 000009
【図２】
2016133858.tif 000010
【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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【図８】
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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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