(57)【要約】【課題】機械学習のクラス分類において尤度とは異なる信頼性を示す値を算出する。【解決手段】識別装置は、入力データの特徴量を生成する特徴量生成部１と、特徴量から、入力データを複数のクラスの何れかに分類し、複数のクラスの尤度情報を生成する識別部２と、複数のクラスの尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出する信頼度算出部４とを有する。また、学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部３を有し、独立性の強さが高い場合に信頼度算出部が信頼度を算出したり、独立性の強さに応じた重みづけ係数により、信頼度と、尤度とに重み付けして組み合わせて識別結果を決定したりする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データの特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量から、入力データを複数のクラスの何れかに分類し、複数のクラスの尤度情報を生成する識別部と、
前記尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出する信頼度算出部と、
を有することを特徴とする識別装置。
【請求項２】
前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とを組み合わせて識別結果を決定することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部を有し、
前記信頼度算出部は、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より低い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出し、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より高い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出しないことを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項４】
学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部を有し、
前記独立性の強さに応じた重みづけ係数により、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とに重み付けして組み合わせて識別結果を決定することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項５】
前記信頼度算出部は、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との差から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項６】
前記信頼度算出部は、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との比から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項７】
前記信頼度算出部は、認識時の複数のクラスの尤度情報と、学習時の複数のクラスの尤度情報との差から、前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項８】
前記信頼度算出部は、認識時の複数のクラスの尤度情報において最大尤度が全尤度の和に対して占める割合から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置。
【請求項９】
入力データの特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量から、入力データを複数のクラスの何れかに分類し、複数のクラスの尤度情報を生成する識別部と、
前記尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出する信頼度算出部としてコンピューターを機能させるための識別プログラム。
【請求項１０】
前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とを組み合わせて識別結果を決定する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１１】
学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部としてコンピューターを機能させ、
前記信頼度算出部が、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より低い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出し、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より高い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出しない機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１２】
学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部としてコンピューターを機能させ、
前記独立性の強さに応じた重みづけ係数により、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とに重み付けして組み合わせて識別結果を決定する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１３】
前記信頼度算出部が、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との差から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１４】
前記信頼度算出部が、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との比から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１５】
前記信頼度算出部が、認識時の複数のクラスの尤度情報と、学習時の複数のクラスの尤度情報との差から、前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【請求項１６】
前記信頼度算出部が、認識時の複数のクラスの尤度情報において最大尤度が全尤度の和に対して占める割合から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習に係り、入力データのクラスを予測する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピューターに明示的にプログラミングすることなく行動させるようにする機械学習が研究されている。予測する目標の値が訓練データに含まれている教師あり学習には、クラスを予測する識別（分類）問題などがある。信頼性の向上、処理の高速化等が課題となっている。
例えば、特許文献１に記載の識別装置にあっては、複数の弱識別器を用いて結果を統合して識別を行う識別装置において、特徴量が（識別に適した）所定の範囲に含まれているかを判定すると共に、弱識別器を重み付けし、識別性能が高いほど識別への寄与度を高める。
特許文献２に記載の識別装置にあっては、弱識別器を識別に対する有用性が高い順に並び替え、順に出力を積算し、閾値以上になったら打ち切ることで効率的に演算する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−３３３３１号公報
【特許文献２】特開２０１１−２５７８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術にあっては、複数の識別器のクラス分類結果が複数のクラスに分かれる場合、各クラスの尤度は算出されるものの、最も尤度が高いクラスを正解としてどの程度信頼してよいかを指標する値は尤度のほかには算出されなかった。
【０００５】
本発明は以上の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、機械学習のクラス分類において尤度とは異なる信頼性を示す値を算出することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するための請求項１記載の発明は、入力データの特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量から、入力データを複数のクラスの何れかに分類し、複数のクラスの尤度情報を生成する識別部と、
前記尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出する信頼度算出部と、
を有することを特徴とする識別装置である。
【０００７】
請求項２記載の発明は、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とを組み合わせて識別結果を決定することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【０００８】
請求項３記載の発明は、学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部を有し、
前記信頼度算出部は、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より低い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出し、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より高い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出しないことを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【０００９】
請求項４記載の発明は、学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部を有し、
前記独立性の強さに応じた重みづけ係数により、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とに重み付けして組み合わせて識別結果を決定することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【００１０】
請求項５記載の発明は、前記信頼度算出部は、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との差から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【００１１】
請求項６記載の発明は、前記信頼度算出部は、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との比から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【００１２】
請求項７記載の発明は、前記信頼度算出部は、認識時の複数のクラスの尤度情報と、学習時の複数のクラスの尤度情報との差から、前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【００１３】
請求項８記載の発明は、前記信頼度算出部は、認識時の複数のクラスの尤度情報において最大尤度が全尤度の和に対して占める割合から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出することを特徴とする請求項１に記載の識別装置である。
【００１４】
請求項９記載の発明は、入力データの特徴量を生成する特徴量生成部と、
前記特徴量から、入力データを複数のクラスの何れかに分類し、複数のクラスの尤度情報を生成する識別部と、
前記尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出する信頼度算出部としてコンピューターを機能させるための識別プログラムである。
【００１５】
請求項１０記載の発明は、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とを組み合わせて識別結果を決定する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００１６】
請求項１１記載の発明は、学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部としてコンピューターを機能させ、
前記信頼度算出部が、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より低い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出し、前記尤度による識別結果が、前記独立性の強さが所定値より高い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、前記信頼度を算出しない機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００１７】
請求項１２記載の発明は、学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出するクラス独立性判定部としてコンピューターを機能させ、
前記独立性の強さに応じた重みづけ係数により、前記信頼度算出部が算出する信頼度と、前記尤度とに重み付けして組み合わせて識別結果を決定する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００１８】
請求項１３記載の発明は、前記信頼度算出部が、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との差から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００１９】
請求項１４記載の発明は、前記信頼度算出部が、クラスのいずれかが持つ最大尤度とそれ以外のクラスの尤度との比から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００２０】
請求項１５記載の発明は、前記信頼度算出部が、認識時の複数のクラスの尤度情報と、学習時の複数のクラスの尤度情報との差から、前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【００２１】
請求項１６記載の発明は、前記信頼度算出部が、認識時の複数のクラスの尤度情報において最大尤度が全尤度の和に対して占める割合から、最大尤度を持つクラスを尤度による識別結果とすることに対する前記信頼度を算出する機能をコンピューターに実現させるための請求項９に記載の識別プログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、複数のクラスの尤度情報に基づいて、尤度による識別結果の信頼度を算出するので、機械学習のクラス分類において尤度とは異なる信頼性を示す値を算出することができる。
単に最大尤度を提示するにとどまらず、二位以降の尤度を含めた複数のクラスの尤度情報に基づくので、高精度な信頼度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係る識別装置のシステム概念図である。
【図２】クラス間の独立性が高い例におけるクラス分類を示す図(a)、及びクラス間の独立性が低い例におけるクラス分類を示す図(b)である。
【図３】クラス間の独立性が高い例における尤度情報の分布図(a)、及びクラス間の独立性が低い例における尤度情報の分布図(b)である。
【図４】クラス間の独立性が高い例における尤度情報の分布図(a)、及びクラス間の独立性が低い例における尤度情報の分布図(b)である。
【図５】信頼性が低い例における尤度情報の分布図(a)、及び信頼性が高い例における尤度情報の分布図(b)で、尤度差により信頼度を算出する様子を示す。
【図６】クラス間の独立性が低い例における尤度情報の分布図であって、「角度を考慮した顔検出」を例として示すものである。
【図７】信頼性が低い例における学習時の尤度情報と認識時の尤度情報の比較分布図(a)、及び信頼性が高い例における学習時の尤度情報と認識時の尤度情報の比較分布図(b)で、尤度分布差により信頼度を算出する様子を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下に本発明の一実施形態につき図面を参照して説明する。以下は本発明の一実施形態であって本発明を限定するものではない。
【００２５】
図１に本実施形態の識別装置のシステム概念図を示す。コンピューターを以下の各部として機能させるための識別プログラムをコンピューターにインストールすることで本識別装置が構成される。入力データは画像データとする。また、「角度を考慮した顔検出」を例として信頼度の算出等につき説明する。「角度を考慮した顔検出」は、画像上に写っている人の顔をその向きと合わせて検出する手法である。
【００２６】
特徴量生成部１は、入力データから識別部２が用いる特徴量を生成する。具体的には、たとえば画像の場合は輝度やエッジ情報、勾配情報（HoG）などが考えられる。もちろん、特徴量はここで例示されたものの限らない。
【００２７】
識別部２は、特徴量生成部１で得られた特徴量を用いて、入力データが識別対象のどのクラスに属するかの識別（分類）を行う。具体的には、”Random Forest”や”Support Vector Machine”といった識別手法に対して識別対象の学習用特徴量を用いて各クラスがどの様な特徴を有するか学習した後、学習された識別器に対して特徴量を与えることで識別を行う。識別の際には、どのクラスに識別されたかの識別結果と、識別の尤度が得られる。尤度はたとえばRandom Forestの場合、識別の際にそのクラスを示した木の本数等を用いることができる。
その際例えば図２(a)に示すコップと犬の様に全く別の対象同士を識別する場合、特徴量にも大きな差が生じるため特に問題は生じないが、図２(b)に示す顔の向きの様に連続的に変化する対象の場合、識別するクラスを離散的に分けたとしても実空間上では連続的であるため、クラス間は完全に独立ではない。そのため、境界付近のデータに関しては複数のクラスで高い尤度を示し結果的に識別結果が信用できない場合があり、尤度をそのまま識別のために用いることは望ましくない。本発明はそうした課題に対応するものであり、尤度をベースにその分布情報等から新たな”信頼度”という指標を導出し、識別に用いるというものである。
識別部２は「尤度による識別結果」と「複数のクラスの尤度情報」を出力する。「尤度による識別結果」は原則的に最大尤度のクラスを正解とするものである。「複数のクラスの尤度情報」に正解クラスの尤度と、それ以外のクラスの尤度が含まれる。
【００２８】
クラス独立性判定部３は、識別部２の学習時の複数のクラスの尤度情報に基づき、当該複数のクラス間の尤度の独立性の強さを算出し、さらには独立性の強さと所定値との比較によりクラス間が独立であるか否かを判定する。クラス独立性判定部３では、正解クラスが既知であるデータを用いて、判定を行う。もっとも単純には学習時に用いた学習データを用いることが考えられる。
クラス間が完全に独立である場合、あるクラスの識別を間違える場合、間違い方はランダムであると考えられ、正解以外のクラスの尤度分布も例えば図３(a)に示すように均等になると考えられる。一方、顔の向き（角度）の様に連続的に変化する対象をクラスとした場合、正解が「顔の向きが０度」であるデータを間違えるとすると、顔の向きが１０度と６０度では１０度の方が０度に近く、間違えられる可能性は高いと考えられる。すなわち間違い方に偏りが発生し正解以外のクラスの尤度分布も例えば図３(b)に示すように偏りが発生すると考えられる。
図３(a)に示す尤度情報の場合、正解以外のクラスの尤度が比較的均等であるため、正解クラスと他のクラスとは独立であると考えられる。
図３(b)に示す尤度情報の場合、正解以外のクラスの尤度に偏りがあるため、正解クラスと他のクラスとは非独立であると考えられる。
【００２９】
そのためクラス独立性判定部３では、正解付きデータを入力した際の、間違い方の偏りをもって、クラス独立性の判定を行う方法が考えられる。
「独立性の強さ」として、最も単純には、学習時の複数のクラスの尤度情報において不正解クラスの尤度の分散を用いる方法が考えられる。正解付き画像１枚の識別ごとに得られる、不正解クラスの尤度の分散を足し合わせることで、「独立性の強さ」を得ることができる。この場合、分散の合計が０に近い程、クラス間は独立と考えられる（独立性が高いと考えられる）。
他の方法として、正解クラスと不正解クラスの尤度差を用いる方法が考えられる。クラス間が独立な場合、例えは図４(a)に示すように尤度は正解クラスに集中すると考えられる。しかし、クラス間が非独立な場合、例えは図４(b)に示すように尤度は複数のクラスに分散され、正解クラスと不正解クラスの差は小さくなると考えられる。図４(a)に示す尤度情報の場合、正解クラスの尤度と他のクラスの尤度との差が大きいため、正解クラスと他のクラスとは独立であると考えられる。図４(b)に示す尤度情報の場合、正解クラスの尤度と他のクラスの尤度との差が小さいため、正解クラスと他のクラスとは非独立であると考えられる。
そのためクラス独立性判定部３では、正解付きデータを入力した際の、正解クラスの尤度と他のクラスの尤度の差をもって「独立性の強さ」を算出し、クラス独立性の判定を行う方法が考えられる。
最も単純には、学習時の複数のクラスの尤度情報において正解クラスの尤度と不正解クラスの最大尤度の差を用いる方法が考えられる。正解付き画像１枚の識別ごとに得られる、正解クラスと不正解クラスの尤度差を足し合わせることで、「独立性の強さ」を得ることができる。この場合、尤度差の合計が０に近い程、クラス間は非独立と考えられる（独立性が低いと考えられる）。本実施形態では、クラスの独立性が所定値より低いと判定した場合、次項の信頼度算出部４による信頼度の算出を行うものとし、クラスの独立性が所定値より高いと判定した場合、次項の信頼度算出部４による信頼度の算出を行わないものとする。このように信頼度の算出に適したクラスか否かを自動的に判定することで安定して高精度な信頼度算出が可能である。
【００３０】
信頼度算出部４は、識別部２の出力した「尤度による識別結果」が、クラス独立性判定部３による「独立性の強さ」が所定値より低い複数のクラスのうちの一つのクラスを示す場合に、識別部２が出力した「複数のクラスの尤度情報」を用いて識別部２の出力した「尤度による識別結果」の信頼度を算出する。
具体的には、図５に示すように最も尤度が高いクラスの尤度と二番目に高い尤度との差を用いる方法が考えられる。この場合、最も高い尤度が他に対して突出している方が信頼性が高いと考えられるため、差が大きいほど信頼度が高いということになる（図５(a)より図５(b)の方が信頼性が高い）。
この場合の信頼度の算出式は、単純には以下の様な形で表現できる。
【数１】
2017151679.tif 000003
【００３１】
２番目の値だけではなく、次式に示すように２番目以降の全ての値を信頼度の算出に使う場合も考えられる。
【数２】
2017151679.tif 000004
【００３２】
また、差ではなく比を用いる方法も考えられる。この場合の信頼度の算出式は、例えば以下の様な式で表現できる。
【数３】
2017151679.tif 000005
【００３３】
比を用いる場合で、２番目の値だけではなく、次式に示すように２番目以降の全ての値を信頼度の算出に使う場合も考えられる。
【数４】
2017151679.tif 000006
【００３４】
また、次式に示すように全尤度の和に対する割合を信頼度の算出に用いる方法も考えられる。
【数５】
2017151679.tif 000007
【００３５】
また、分布の形状を信頼度の算出に用いる方法も考えられる。
識別部２は一般に学習用のデータで各クラスの特徴を学習することにより識別性能を獲得する。もしも識別したいクラス同士が完全に独立であれば認識時の尤度は一つのクラスに集中するが、本例の「角度を考慮した顔検出」の場合、クラス間は完全に独立ではないため、正解のクラス以外にも尤度は発生する。その際クラス間の関連性の強弱によって尤度の発生度合いはクラス毎に異なり、関連性が強いクラス程高い尤度を示すようになる。「角度を考慮した顔検出」の場合で、例えば０度〜１８０度の向きの顔を３０度毎にクラスに分けて識別する問題において０度の向きの顔を学習した場合、最終的に得られる識別器では０度の向きの顔が最大尤度を持つ様になるが、角度変化は連続的なため他のクラスも図６に示すように一定の尤度をもつことになる。その際、３０度の向きの顔と６０度の向きの顔では３０度の方が正解の０度に近いため、尤度の順としては  ０度＞３０度＞６０度といった形になると考えられる。この傾向は認識時にも引き継がれるため、学習時と同じ様な尤度の分布となった場合は信頼性が高いと考えられる。例えば、図７(a)に示すように、各クラスで学習時の尤度と認識時の尤度とで差が大きい場合は、信頼度が低いと評価でき、図７(b)に示すように、各クラスで学習時の尤度と認識時の尤度とで差が小さい場合は、信頼度が高いと評価できる。
以上の考えに基づき、認識時の複数のクラスの尤度情報と、学習時の複数のクラスの尤度情報との差から、信頼度を算出する式は、単純には以下の様な形で表現できる。
【数６】
2017151679.tif 000008
【００３６】
以上の各式については単純な例を示したのみであり、信頼度の算出方法を限定するものではない。
なお、学習時の尤度分布は、どのクラスが正解かにより異なるため、上記の信頼度計算は各クラス毎に行う形となる。すなわち４クラス判別問題の場合、其々のクラスが正解であった場合の４つの信頼度が算出されることとなる。
分布形状から信頼度を求める場合、尤度が最大のクラスよりも二番目以降のクラスの方が信頼度が高い場合が考えられる。その場合、信頼度が最も高いクラスを識別結果として出力する形が考えられる。すなわち、信頼度算出部４が算出する信頼度と、識別部２が算出する尤度とを組み合わせて識別結果を決定する方式を採用することができる。組み合わせ方としては、尤度と信頼度の和や積を用い、尤度と信頼度のそれぞれに重みづけ係数を設けてもよい。重みづけ係数を設ける場合、クラス独立性判定部３が算出した独立性の強さに応じて重みづけ係数を可変設定する方式を実施することができる。クラス独立性判定部３が算出した独立性の強さが高いほど、尤度の重みづけ係数と高く、信頼度の重みづけ係数を低く設定し、クラス独立性判定部３が算出した独立性の強さが低いほど、尤度の重みづけ係数と低く、信頼度の重みづけ係数を高く設定する。このように信頼度に重みづけ係数を設ける場合は、独立性の強さの如何に拘わらず信頼度を算出することとしてもよい。
なお、これらの信頼度の算出方法は、クラス独立性判定部３が算出する独立性の強さに応じて算出方法を変えても良い。たとえば、クラス間の独立性が非常に低い場合、識別部２が出力する尤度による識別結果をそのまま信頼することは難しいため、信頼度算出部４が出力する信頼度をそのまま使うことが望ましい。すなわち、尤度の重みづけ係数をゼロとする。
一方、クラス間の独立性が多少ある場合、識別部２が出力する尤度情報と信頼度算出部４が出力する信頼度の和や積を用いた方が望ましく、上述したように独立性の強さによって重みづけ係数を設定することが好ましい。
以上の実施形態に拘わらず、クラス独立性判定部３を有さず、特徴量生成部１、識別部２及びクラス独立性判定部３を有する識別装置を構成して実施してもよい。
【符号の説明】
【００３７】
１     特徴量生成部
２     識別部
３     クラス独立性判定部
４     信頼度算出部
【図１】
2017151679.tif 000009
【図２】
2017151679.tif 000010
【図３】
2017151679.tif 000011
【図４】
2017151679.tif 000012
【図５】
2017151679.tif 000013
【図６】
2017151679.tif 000014
【図７】
2017151679.tif 000015