(57)【要約】      （修正有）【課題】少ないコストで訓練画像を収集しつつ、被写体の認識精度を高めてゆくことができる訓練画像収集装置を提供する。【解決手段】被写体認識部１が、クエリ画像に含まれる被写体の種類を、訓練画像群を用いて認識する。情報提示部２が、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、ユーザから認識結果の正誤を受け取る。認識結果記録部３が、クエリ画像と、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録する。認識結果集計部４が、被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出し、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出する。画像要求処理部５が、選択された被写体の訓練画像の送信をユーザに要求する。貢献度計算処理部６が、訓練画像の送信実績に応じて、ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって撮影された空間を写したクエリ画像を入力とし、前記クエリ画像に含まれる被写体の種類を、予め前記被写体を撮影した訓練画像群を用いて認識する被写体認識部と、
前記被写体認識部による前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、前記ユーザから前記認識結果の正誤を受け取る情報提示部と、
前記クエリ画像と、前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、前記クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録する認識結果記録部と、
前記被写体の種類ごとに、前記被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出し、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出する認識結果集計部と、
前記認識率に基づいて選択された被写体について、前記選択された被写体の訓練画像の送信を前記ユーザに要求する画像要求処理部と、
前記寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、前記ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算する貢献度計算処理部と、
を含む訓練画像収集装置。
【請求項２】
前記情報提示部は、更に、前記クエリ画像が撮影した被写体に関する情報をユーザに提示する請求項１に記載の訓練画像収集装置。
【請求項３】
前記被写体認識部は、前記ユーザから送信されたクエリ画像を、前記クエリ画像が撮影した被写体に関する訓練画像として登録する請求項１又は請求項２に記載の訓練画像収集装置。
【請求項４】
前記被写体の前記認識率は、前記被写体を含むクエリ画像のうち、前記被写体として正しく認識されたクエリ画像の割合とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の訓練画像収集装置。
【請求項５】
前記訓練画像の前記寄与率は、前記訓練画像と共通の被写体を撮影したクエリ画像のうち、前記訓練画像によって前記訓練画像の被写体であると正しく認識される前記クエリ画像の割合とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の訓練画像収集装置。
【請求項６】
前記認識結果集計部は、前記訓練画像が、被写体の誤認識を引き起こす度合いを表す誤認識誘発率を算出し、
前記被写体認識部は、前記誤認識誘発率に基づいて、前記訓練画像を除外する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の訓練画像収集装置。
【請求項７】
前記誤認識誘発率は、前記訓練画像の被写体とは異なる被写体を撮影したクエリ画像のうち、前記訓練画像によって前記訓練画像の被写体であると誤認識される前記クエリ画像の割合とする請求項６に記載の訓練画像収集装置。
【請求項８】
被写体認識部が、ユーザによって撮影された空間を写したクエリ画像を入力とし、前記クエリ画像に含まれる被写体の種類を、予め前記被写体を撮影した訓練画像群を用いて認識するステップと、
情報提示部が、前記被写体認識部による前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、前記ユーザから前記認識結果の正誤を受け取るステップと、
認識結果記録部が、前記クエリ画像と、前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、前記クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録するステップと、
認識結果集計部が、前記被写体の種類ごとに、前記被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出するステップと、
画像要求処理部が、前記認識率に基づいて選択された被写体について、前記選択された被写体の訓練画像の送信を前記ユーザに要求するステップと、
前記認識結果集計部が、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出するステップと、
貢献度計算処理部が、前記寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、前記ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算するステップと、
を含む訓練画像収集方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の訓練画像収集装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、訓練画像収集装置、方法、及びプログラムに係り、特に、被写体を認識するための訓練画像を収集する訓練画像収集装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ等により空間を撮影したクエリ画像に写った被写体の認識や検出を行うための技術として、特許文献１に記載の方法等、クエリ画像が予め被写体を撮影した訓練画像群の何れに類似するかを推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２０１１２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、このような技術を実際にサービス等で利用するにあたり、訓練画像をどのように収集するかという課題がある。サービス提供者が被写体の実物を撮影して訓練画像を用意する場合、認識対象とする被写体の種類数によっては、莫大な時間・稼働・費用を要することもありうる。また、認識対象によっては実物を用意することが困難な場合もある。
【０００５】
本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、少ないコストで訓練画像を収集しつつ、被写体の認識精度を高めてゆくことができる訓練画像収集装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、第１の発明に係る訓練画像収集装置は、ユーザによって撮影された空間を写したクエリ画像を入力とし、前記クエリ画像に含まれる被写体の種類を、予め前記被写体を撮影した訓練画像群を用いて認識する被写体認識部と、前記被写体認識部による前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、前記ユーザから前記認識結果の正誤を受け取る情報提示部と、前記クエリ画像と、前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、前記クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録する認識結果記録部と、前記被写体の種類ごとに、前記被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出し、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出する認識結果集計部と、前記認識率に基づいて選択された被写体について、前記選択された被写体の訓練画像の送信を前記ユーザに要求する画像要求処理部と、前記寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、前記ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算する貢献度計算処理部と、を含んで構成されている。
【０００７】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記情報提示部は、更に、前記クエリ画像が撮影した被写体に関する情報をユーザに提示するようにしてもよい。
【０００８】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記被写体認識部は、前記ユーザから送信されたクエリ画像を、前記クエリ画像が撮影した被写体に関する訓練画像として登録するようにしてもよい。
【０００９】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記被写体の前記認識率は、前記被写体を含むクエリ画像のうち、前記被写体として正しく認識されたクエリ画像の割合とするようにしてもよい。
【００１０】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記訓練画像の前記寄与率は、前記訓練画像と共通の被写体を撮影したクエリ画像のうち、前記訓練画像によって前記訓練画像の被写体であると正しく認識される前記クエリ画像の割合とするようにしてもよい。
【００１１】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記認識結果集計部は、前記訓練画像が、被写体の誤認識を引き起こす度合いを表す誤認識誘発率を算出し、前記被写体認識部は、前記誤認識誘発率に基づいて、前記訓練画像を除外するようにしてもよい。
【００１２】
また、第１の発明に係る訓練画像収集装置において、前記誤認識誘発率は、前記訓練画像の被写体とは異なる被写体を撮影したクエリ画像のうち、前記訓練画像によって前記訓練画像の被写体であると誤認識される前記クエリ画像の割合とするようにしてもよい。
【００１３】
第２の発明に係る訓練画像収集方法は、被写体認識部が、ユーザによって撮影された空間を写したクエリ画像を入力とし、前記クエリ画像に含まれる被写体の種類を、予め前記被写体を撮影した訓練画像群を用いて認識するステップと、情報提示部が、前記被写体認識部による前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、前記ユーザから前記認識結果の正誤を受け取るステップと、認識結果記録部が、前記クエリ画像と、前記クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、前記クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録するステップと、認識結果集計部が、前記被写体の種類ごとに、前記被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出するステップと、画像要求処理部が、前記認識率に基づいて選択された被写体について、前記選択された被写体の訓練画像の送信を前記ユーザに要求するステップと、前記認識結果集計部が、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出するステップと、貢献度計算処理部が、前記寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、前記ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１４】
第３の発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記第１の発明に係る訓練画像収集装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の訓練画像収集装置、方法、及びプログラムによれば、クエリ画像に含まれる被写体の種類を、訓練画像群を用いて認識し、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、ユーザから認識結果の正誤を受け取り、クエリ画像と、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録し、被写体の種類ごとに、被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出し、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出し、認識率に基づいて選択された被写体について、選択された被写体の訓練画像の送信をユーザに要求し、訓練画像の送信実績に応じて、ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算することにより、少ないコストで訓練画像を収集しつつ、被写体の認識精度を高めてゆくことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置の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係る訓練画像収集装置におけるクエリ画像認識処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置における訓練画像収集処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態による訓練画像収集の手法について説明する。本発明の実施の形態は、ユーザが認識したい被写体を撮影したクエリ画像を認識し、認識結果をユーザに送信し、ユーザから認識結果の正誤の返却を受け付けるクエリ画像認識処理と、認識率が低い被写体の訓練画像をユーザから収集する訓練画像収集処理とから成り、両者を並行して動作させる。
【００１８】
＜本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置の構成＞
【００１９】
まず、本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置の構成について説明する。図１に示すように、本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するクエリ画像認識処理ルーチン、及び訓練画像収集処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この訓練画像収集装置１００は、機能的には図１に示すように通信部３０と、演算部２０とを備えている。
【００２０】
通信部３０において、ユーザ端末４０から送信される、ユーザによって撮影された空間を写したクエリ画像、クエリ画像に対する認識結果の正誤、及び訓練画像をインターネットなどのネットワーク３５を介して受信する。また、通信部３０は、クエリ画像の認識結果や、訓練画像の要求、ユーザへの報酬を、ネットワーク３５を介してユーザ端末４０に送信する。
【００２１】
演算部２０は、被写体認識部１と、情報提示部２と、認識結果記録部３と、認識結果集計部４と、画像要求処理部５と、貢献度計算処理部６と、記憶部１０とを含んで構成されている。
【００２２】
記憶部１０には、被写体の種類を示すラベルが付与された訓練画像からなる訓練画像群が格納されている。また、記憶部１０には、後述する認識結果記録部３によって記録されたクエリ画像と、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類（正解の被写体）とが関連付けて記憶されている。これら関連付けられて記憶されたクエリ画像の認識結果に関するものを以下、クエリ画像認識結果と記載する。
【００２３】
被写体認識部１は、通信部３０からクエリ画像を入力として受け付け、クエリ画像に含まれる被写体の種類を、記憶部１０に記憶されている訓練画像群を用いて認識する。ここではクエリ画像の被写体と、訓練画像の被写体とが類似している場合に、当該訓練画像の被写体をクエリ画像の被写体として認識する。また、ユーザ端末４０から送信されたクエリ画像を、クエリ画像が撮影した被写体に関する訓練画像として記憶部１０に登録するようにしてもよい。また、後述する認識結果集計部４によって算出された誤認識誘発率に基づいて、記憶部１０から訓練画像を除外する。
【００２４】
また、被写体認識部１は、ユーザ端末４０から送信された訓練画像を通信部３０で受信し、記憶部１０の訓練画像群に加える。また、ここで受け付けた訓練画像には、訓練画像を送信したユーザの識別ラベルが付与されている。
【００２５】
情報提示部２は、被写体認識部１によるクエリ画像に含まれる被写体の認識結果を、通信部３０からネットワーク３５を介してユーザ端末４０に送信することでユーザに提示する。また、情報提示部２は、通信部３０により受信したユーザから認識結果の正誤を受け取る。また、情報提示部２は、通信部３０により、クエリ画像が撮影した被写体に関する情報をユーザ端末４０に送信し、ユーザに提示する。
【００２６】
認識結果記録部３は、クエリ画像と、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類（正解の被写体）とを関連付けて記憶部１０に記録する。
【００２７】
認識結果集計部４は、被写体の種類ごとに、クエリ画像認識結果に基づいて、被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出する。また、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出する。ここで、被写体の種類について算出される認識率は、当該被写体を含むクエリ画像のうち、当該被写体として正しく認識されたクエリ画像の割合とする。例えば被写体「人」であれば、「人」を含むクエリ画像のうち、「人」として認識されたクエリ画像の割合が、被写体の種類「人」の認識率となる。また、訓練画像の寄与率は、当該訓練画像と共通の被写体を撮影したクエリ画像のうち、当該訓練画像によって当該訓練画像の被写体であると正しく認識されるクエリ画像の割合とする。例えば、訓練画像の被写体が「車」であれば、「車」を撮影したクエリ画像のうち、当該訓練画像により「車」と正しく認識されるクエリ画像の割合が、当該訓練画像の寄与率となる。
【００２８】
また、認識結果集計部４は、訓練画像が、被写体の誤認識を引き起こす度合いを表す誤認識誘発率を算出する。誤認識誘発率は、訓練画像の被写体とは異なる被写体を撮影したクエリ画像のうち、当該訓練画像によって当該訓練画像の被写体であると誤認識されるクエリ画像の割合とする。例えば、訓練画像の被写体が「人」であれば、「人」以外の「車」や「標識」といった被写体を撮影した全てのクエリ画像のうち、当該訓練画像により「人」であると誤認識されるクエリ画像の割合が、当該訓練画像の誤認識誘発率となる。
【００２９】
画像要求処理部５は、認識結果集計部４で算出された認識率に基づいて選択された被写体の訓練画像を要求する旨を、通信部３０からネットワーク３５を介してユーザ端末４０に通知する。
【００３０】
貢献度計算処理部６は、認識結果集計部４で寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算する。
【００３１】
＜本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置の作用＞
【００３２】
次に、本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置１００の作用について説明する。訓練画像収集装置１００は、クエリ画像認識処理ルーチン、及び訓練画像収集処理ルーチンを実行する。まず、図２に示すクエリ画像認識処理ルーチンについて説明する。
【００３３】
＜クエリ画像認識処理＞
【００３４】
ステップＳ１１では、被写体認識部１は、通信部３０によりクエリ画像を受信したかを判定し、受信した場合はステップＳ１２へ移行し、受信していない場合はステップＳ１１を繰り返す。
【００３５】
ステップＳ１２では、被写体認識部１は、ステップＳ１１で受信したクエリ画像に含まれる被写体を、記憶部１０に記憶されている訓練画像群に基づいて認識し、１種類以上の被写体候補からなる認識結果を、情報提示部２により通信部３０を通してユーザ端末４０に送信する。被写体の認識方法はここでは限定しないが、例えば上記特許文献１に記載された方法で実現することができる。
【００３６】
ステップＳ１３では、通信部３０により、認識結果の被写体候補のうちいずれが正しいか、または全て誤っているのかを示す認識結果の正誤を受信したかを判定し、受信した場合はステップＳ１４に移行し、受信していない場合はステップＳ１３を繰り返す。また、認識結果において、全ての被写体候補が誤っていた場合には、ユーザに正解の被写体が何であるかを併せてユーザ端末４０から送信させるようにしてもよい。正解の被写体は、予め用意した選択肢からユーザに選択させるようにしてもよいし、自由に記述させても構わない。
【００３７】
ステップＳ１４では、情報提示部２は、ステップＳ１３で正解の被写体が判明している場合（正解の認識結果が選択されたか、正解の被写体を受信した場合）は、当該被写体に関連する何らかの情報をユーザ端末４０に送信する。送信する情報の内容はここでは限定しないが、例えば被写体の名称や仕様、関連Ｗｅｂサイト、被写体に関するＱ＆Ａ等が考えられる。
【００３８】
ステップＳ１５では、認識結果記録部３は、ステップＳ１１で受信したクエリ画像と、ステップＳ１３で受信した認識結果の正誤と、正解の被写体とを関連付けて記憶部１０に記録する。
【００３９】
ステップＳ１６では、被写体認識部１は、ステップＳ１３で正解の被写体が判明している場合は、ステップＳ１１で受信したクエリ画像を、当該被写体の訓練画像として記憶部１０の訓練画像群に加えてもよい。更に、加えた訓練画像について、後述のステップＳ２５以降の処理を行ってもよい。
【００４０】
＜訓練画像収集処理＞
【００４１】
次に、図３に示す訓練画像収集処理ルーチンについて説明する。
【００４２】
ステップＳ２１では、認識結果集計部４は、記憶部１０に記憶されているクエリ画像と、認識結果の正誤と、正解の被写体とを参照し、各被写体の種類ごとに、当該被写体と認識されるのが正解であった全クエリ画像のうち、正しく認識できたクエリ画像の割合を算出し、当該被写体の種類についての認識率とする。認識率の算出に当たっては、記録された全てのクエリ画像認識結果を用いてもよいし、直近の一定期間内に記録されたクエリ画像認識結果のみを用いてもよい。
【００４３】
ステップＳ２２では、画像要求処理部５は、ステップＳ２１で算出された認識率が低い被写体の種類について、当該被写体の訓練画像を要求する旨を、通信部３０からネットワーク３５を介してユーザ端末４０に通知する。被写体の選択方法はここでは限定しないが、認識率が予め定めた閾値以下である被写体を選択する方法や、認識率が低い順に被写体を並べた時に、順位が所定の値または所定の割合以内に含まれる被写体を選択する方法等が考えられる。また、通知の方法は、サービスを行うＷｅｂサイトやアプリケーション上で募集を告知する、ユーザに募集する旨を伝える電子メールを送付する等、どのような方法でも構わない。
【００４４】
ステップＳ２３では、ステップＳ２２で通知した訓練画像の要求に対して、ユーザ端末４０から送信された訓練画像を、通信部３０により受信したかを判定し、受信した場合はステップＳ２４へ移行し、受信していない場合はステップＳ２３を繰り返す。
【００４５】
ステップＳ２４では、被写体認識部１は、ステップＳ２３で受信した訓練画像を記憶部１０の訓練画像群に加える。
【００４６】
ステップＳ２５では、認識結果集計部４は、記憶部１０に記録されたクエリ画像を用いて、ステップＳ２３で受信した訓練画像について、当該訓練画像と共通の被写体を撮影したクエリ画像のうち、当該訓練画像によって当該訓練画像の被写体であると正しく認識したクエリ画像の割合を算出し、被写体認識に対する当該訓練画像の寄与率とする。寄与率は、過去に記憶部１０に記録された当該被写体のクエリ画像の全部または一部を改めて認識することによってすぐに算出してもよいし、当該訓練画像を記憶部１０の訓練画像群に加えてから一定期間後に、ステップＳ１１〜Ｓ１４で記録された認識結果を用いて算出しても構わない。また、両方の認識結果を合わせて算出してもよい。
【００４７】
ステップＳ２６では、貢献度計算処理部６は、寄与率が算出された訓練画像の送信実績に応じて、ユーザが被写体認識に貢献した度合いを表す貢献度を計算し、貢献度に応じて通信部３０からユーザに対して報酬を送信する。具体的には、各被写体について、ステップＳ２５で算出された寄与率が高い訓練画像を選択し、選択された訓練画像を送信したユーザの貢献度を加算する。更に、貢献度が高いユーザには何らかの報酬を与える。貢献度とはユーザが被写体の認識に貢献した度合いである。加算する貢献度の計算方法は、当該ユーザが送信した訓練画像のうち選択された訓練画像の割合とする方法や、選択された訓練画像の寄与率の合計とする方法等が考えられるが、ここでは限定しない。訓練画像の選択方法もここでは限定しないが、被写体の中で寄与率が予め定めた閾値以上である訓練画像を選択する方法や、被写体の中で寄与率が高い順に訓練画像を並べた時に、順位が所定の値または割合以内に含まれる訓練画像を選択する方法等が考えられる。報酬の内容についても、提供するサービスに関するポイント等、何でも構わない。
【００４８】
ステップＳ２７では、認識結果集計部４は、ステップＳ２３で受信した訓練画像について、当該訓練画像の被写体とは異なる被写体を撮影したクエリ画像のうち、当該訓練画像によって当該訓練画像の被写体であると誤認識されたクエリ画像の割合を算出し、算出した割合を被写体認識に対する当該訓練画像の誤認識誘発率とする。誤認識誘発率は、過去に記憶部１０に記録されたクエリ画像を改めて認識することによってすぐに算出してもよいし、訓練画像を記憶部１０の訓練画像群に加えてから一定期間後に、ステップＳ１１〜Ｓ１４で記録されたクエリ画像認識結果を用いて算出しても構わない。また、両方の認識結果を合わせて算出してもよい。
【００４９】
ステップＳ２８では、被写体認識部１は、ステップＳ２７で算出した誤認識誘発率が大きい訓練画像を、記憶部１０の訓練画像群から除外する。この時、貢献度計算処理部６は、当該訓練画像を送信したユーザの貢献度を減算し、特に貢献度が低いユーザには負の報酬を与えてもよい。貢献度の減算方法はここでは限定しないが、例えば当該ユーザが送信した誤認識誘発率が高い訓練画像の数や、訓練画像の誤認識誘発率の合計を減算する方法が考えられる。負の報酬の内容も特に限定しないが、例えばそのユーザが所持するサービスに関するポイントの減額等が考えられる。
【００５０】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る訓練画像収集装置によれば、クエリ画像に含まれる被写体の種類を、訓練画像群を用いて認識し、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果をユーザに提示し、ユーザから認識結果の正誤を受け取り、クエリ画像と、クエリ画像に含まれる被写体の認識結果の正誤と、クエリ画像が実際に撮影している被写体の種類とを関連付けて記録し、被写体の種類ごとに、被写体を含むクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す認識率を算出し、訓練画像ごとに、共通の被写体を撮影したクエリ画像を正しく認識できる度合いを示す寄与率を算出し、認識率に基づいて選択された被写体について、選択された被写体の訓練画像の送信をユーザに要求し、訓練画像の送信実績に応じて、ユーザが被写体認識に貢献した度合いを計算することにより、少ないコストで訓練画像を収集しつつ、被写体の認識精度を高めてゆくことができる。
【００５１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５２】
例えば、本発明の実施形態における訓練画像収集装置をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
【００５３】
また、図面を参照して本発明の実施の形態を説明してきたが、上記実施の形態は本発明の例示に過ぎず、本発明が上記実施の形態に限定されるものではないことは明らかである。したがって、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素の追加、省略、置換、その他の変更を行ってもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１     被写体認識部
２     情報提示部
３     認識結果記録部
４     認識結果集計部
５     画像要求処理部
６     貢献度計算処理部
１０   記憶部
２０   演算部
３０   通信部
３５   ネットワーク
４０   ユーザ端末
１００ 訓練画像収集装置
【図１】
2017211782.tif 000003
【図２】
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【図３】
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