(57)【要約】【課題】識別器のパラメータ以外のパラメータであって識別性能に影響するパラメータを最適化することを目的とする。【解決手段】対象物の正常又は異常を識別するために用いられる識別器を定義するパラメータ以外の前記識別器の識別性能に影響するパラメータにおける複数のパラメータ候補からパラメータ候補を選択し、前記対象物に係る複数の学習用データを２つのグループに分割し、分割された学習用データと、選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループに分割された学習用データ間の類似度を示す評価値を取得し、取得された評価値の所定値に対するずれを相違度として取得し、取得された相違度に基づいて、前記識別器の識別性能に影響するパラメータを決定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の正常又は異常を識別するために用いられる識別器を定義するパラメータ以外の前記識別器の識別性能に影響するパラメータにおける複数のパラメータ候補からパラメータ候補を選択する選択手段と、
前記対象物に係る複数の学習用データを２つのグループに分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループに分割された学習用データ間の類似度を示す評価値を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された評価値の所定値に対するずれを相違度として取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得された相違度に基づいて、前記識別器の識別性能に影響するパラメータを決定する決定手段と、
を備えることを特徴とするパラメータ決定装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記第２の取得手段により取得された相違度の中で最小の相違度に対応するパラメータ候補を、前記パラメータとして決定することを特徴とする請求項１記載のパラメータ決定装置。
【請求項３】
前記パラメータは前記対象物を含む画像における特徴量の個数であることを特徴とする請求項１又は２記載のパラメータ決定装置。
【請求項４】
前記パラメータは、前記対象物を含む画像の前処理に利用されるパラメータであることを特徴とする請求項１又は２記載のパラメータ決定装置。
【請求項５】
前記パラメータは、前記対象物を含む画像における特徴量の個数及び前記対象物を含む画像の前処理に利用されるパラメータであることを特徴とする請求項１又は２記載のパラメータ決定装置。
【請求項６】
前記第１の取得手段は、前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループに分割された学習用データ間の密度比を、前記評価値として取得することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載のパラメータ決定装置。
【請求項７】
前記第１の取得手段は、前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、ＫＬＩＥＰ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）によって前記密度比を、前記評価値として取得することを特徴とする請求項６記載のパラメータ決定装置。
【請求項８】
前記第１の取得手段は、前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、尤度交差確認法によりパラメータ設定されるＫＬＩＥＰによって前記密度比を、前記評価値として取得することを特徴とする請求項６又は７記載のパラメータ決定装置。
【請求項９】
前記第２の取得手段は、前記第１の取得手段により取得された評価値の対数の絶対値を前記相違度として取得することを特徴とする請求項８記載のパラメータ決定装置。
【請求項１０】
前記第１の取得手段は、前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループの一方について部分空間の主平面を取得し、前記取得した主平面と前記２つのグループの他方のデータとの距離を、前記相違度として取得することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項記載のパラメータ決定装置。
【請求項１１】
パラメータ決定装置が実行するパラメータ決定方法であって、
対象物の正常又は異常を識別するために用いられる識別器を定義するパラメータ以外の前記識別器の識別性能に影響するパラメータにおける複数のパラメータ候補からパラメータ候補を選択する選択ステップと、
前記対象物に係る複数の学習用データを２つのグループに分割する分割ステップと、
前記分割ステップで分割された学習用データと、前記選択ステップで選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループに分割された学習用データ間の類似度を示す評価値を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得された評価値の所定値に対するずれを相違度として取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップで取得された相違度に基づいて、前記識別器の識別性能に影響するパラメータを決定する決定ステップと、
を含むことを特徴とするパラメータ決定方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１０何れか１項に記載のパラメータ決定装置の各手段としてコンピュータを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、パラメータ決定装置、パラメータ決定方法及びプログラムに関するものであり、より詳細には、正常異常の識別の際に必要なパラメータを決定する装置、方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の識別器において、識別性能に直接関わる識別器のパラメータを選択する工程は、検出精度に影響するため重要な工程となる。識別器のパラメータとは、識別器を定義するパラメータのことであり、例えば、識別器を表す数式内における係数や定数等である。この識別器のパラメータを決定する手法として、例えば、特許文献１に記載の手法が知られている。特許文献１に記載の手法では、誤検出率と計算速度との２つの評価尺度が利用されている。特許文献１には、正常データと異常データとを用い、誤検出率が最も小さい識別器のパラメータを選択するとともに、同じ誤検出率の識別器のパラメータが複数ある場合は、その中で計算速度が最も高速な識別器のパラメータを選択する技術が開示されている。
【０００３】
従来の識別器の学習では、正常データと異常データとを使用する交差確認法によって、識別器のパラメータ等が決定されている。このように交差確認法では、正常データと異常データとの両方を用いて、識別器のパラメータ等が決定されている。そのため、交差確認法で決定された識別器のパラメータを利用する識別器は、学習用データに含まれない異常に対する検出感度が低くなるという問題がある。
【０００４】
一方、非特許文献１には、尤度交差確認法を行うことにより、正常データのみで識別器のパラメータを設定する技術が開示されている。この方法では、ＫＬＩＥＰ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）と呼ばれる密度比推定に基づいて識別を行っている。
ここで、ＫＬＩＥＰについて簡単に説明する。
ＫＬＩＥＰの目的関数Ｊp（｛αi｝）を式１に示す。
【０００５】
【数１】
2017076289.tif 000003
【０００６】
式１のＮdは、分母側のデータ数である。式１のＮnは、分子側のデータ数を示す。また、式１のｂは、値がＮdに設定される。φi（ｘ）は、基底関数を示し、以下の式２の基底関数を用いる。
【０００７】
【数２】
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【０００８】
目的関数Ｊp（｛αi｝）において、ガウシアンパラメータσとパラメータαとが識別器のパラメータに相当する。目的関数Ｊp（｛αi｝）を最大化させる識別器のパラメータは、尤度交差確認法で算出される。算出された識別器のパラメータを用いたＫＬＩＥＰにおける識別関数ｆ（ｘ）は、以下の式３で表される。
【０００９】
【数３】
2017076289.tif 000005
【００１０】
式３のｆ（ｘ）の値は正常度を示し、正常度ｆ（ｘ）を閾値処理することにより、正常異常判別処理が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１０−１９１９３９号公報
【特許文献２】特開２０１０−１０２６９０号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Ｍａｓａｓｈｉ  Ｓｕｇｉｙａｍａ、"Ｄｉｒｅｃｔ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｃｏｖａｒｉａｔｅ  Ｓｈｉｆｔ  Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ、"  Ａｎｎａｌｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ、  ｖｏｌ．６０、  ｎｏ．４、  ｐｐ．６９９−７４６、  ２００８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
識別性能に影響するパラメータとしては、識別器のパラメータ以外に例えば特徴数がある。特徴数とは、識別処理に利用される特徴量の個数を示す数である。従来、特徴数は、手動で設定されていたため、特徴数を最適化することが困難であった。そのため、識別器のパラメータを最適化した場合であっても、識別性能が不十分であるという問題点がある。
そこで、本発明は、識別器のパラメータ以外のパラメータであって識別性能に影響するパラメータを最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明のパラメータ決定装置は、対象物の正常又は異常を識別するために用いられる識別器を定義するパラメータ以外の前記識別器の識別性能に影響するパラメータにおける複数のパラメータ候補からパラメータ候補を選択する選択手段と、前記対象物に係る複数の学習用データを２つのグループに分割する分割手段と、前記分割手段により分割された学習用データと、前記選択手段により選択されたパラメータ候補と、に基づいて、前記２つのグループに分割された学習用データ間の類似度を示す評価値を取得する第１の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された評価値の所定値に対するずれを相違度として取得する第２の取得手段と、前記第２の取得手段により取得された相違度に基づいて、前記識別器の識別性能に影響するパラメータを決定する決定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、識別器のパラメータ以外のパラメータであって識別性能に影響するパラメータを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】異常検出システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図２】異常検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】異常検出装置１０１の機能構成の一例を示す図である。
【図４】異常検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】ハール・ウェーブレット変換の概略図である。
【図６】尤度交差確認法の処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】異常検出装置１０１の機能構成の一例を示す図である。
【図８】異常検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】異常検出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】異常検出システムのシステム構成等の一例を示す図である。
【図１１】異常検出処理の一例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】
＜実施形態１＞
本実施形態では、検査ライン上で、検査対象物が運ばれており、異常検出システムが画像を撮影して検査し、検査結果を表示するタスクを例として、説明を行う。以下、図面を用いて本実施形態を詳細に述べる。
本実施形態では、識別処理に利用される特徴量の個数を示す数である特徴数を決定対象のパラメータとし、正常データのみでパラメータの最適化を行い、異常検出処理を行う処理について述べる。
【００１８】
図１は、本実施形態における異常検出システムのシステム構成の一例を示す図である。異常検出装置１０１は、検査を行う異常検出装置である。異常検出装置１０１には、画像撮影装置１０２から、画像撮影装置１０２により撮影された画像が入力される。
画像撮影装置１０２は、検査対象物１０４の画像の撮影を行う画像撮影装置である。
表示装置１０３は、検査対象物１０４の欠陥検出結果を表示するための表示装置である。表示装置１０３は、モニタ等から構成され、異常検出装置１０１から送信される認識結果を示す画像等を表示する。
検査対象物１０４は、本実施形態における検査対象である。
画像撮影装置１０２は、検査対象物１０４内の欠陥を可視化するために、光源１０５から検査対象物１０４に照射された光を受光して、画像を撮影する。
【００１９】
図２は、本実施形態の異常検出装置１０１のハードウェア構成の一例を示す図である。
異常検出装置１０１は、ＣＰＵ１１０、主記憶装置１１１、補助記憶装置１１２、入力Ｉ／Ｆ１１３、出力Ｉ／Ｆ１１４を含む。ＣＰＵ１１０、主記憶装置１１１、補助記憶装置１１２、入力Ｉ／Ｆ１１３、出力Ｉ／Ｆ１１４は、システムバス１１５を介して、相互に接続されている。
ＣＰＵ１１０は、異常検出装置１０１の処理を制御する中央演算装置である。主記憶装置１１１は、ＣＰＵ１１０のワークエリアとして機能したり、プログラム等を記憶したりする記憶装置である。補助記憶装置１１２は、後述する学習用データ、各種設定値、各種閾値等のデータ、各種プログラム等を記憶する記憶装置である。
【００２０】
入力Ｉ／Ｆ１１３は、異常検出装置１０１が入力を受け付ける際に利用されるインターフェースである。ＣＰＵ１１０は、入力Ｉ／Ｆ１１３を介して、画像撮影装置１０２からの撮影画像の入力を受け付ける。出力Ｉ／Ｆ１１４は、異常検出装置１０１が外部の装置にデータを出力する際に利用されるインターフェースである。ＣＰＵ１１０は、出力Ｉ／Ｆ１１４を介して、表示装置１０３へ検出結果の情報を出力する。
ＣＰＵ１１０が主記憶装置１１１又は補助記憶装置１１２に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって、図３及び図７で後述する異常検出装置１０１の機能及び図４、図６、図８、図９、及び図１１で後述するフローチャートの処理が実現される。
【００２１】
図３は、異常検出装置１０１の機能構成の一例を示す図である。
異常検出装置１０１は、特徴量抽出部２０１、選択順序決定部２０２、パラメータ設定部２０３、識別器生成部２０４、識別器判定部２０５を含む。
特徴量抽出部２０１は、画像撮影装置１０２から、画像撮影装置１０２により撮影された判定対象の画像データを取得する。なお、画像撮影装置１０２から動画データが入力される場合には、検査対象物１０４が所定の位置に到達した時点での静止画（フレーム）を取得する。また、特徴量抽出部２０１は、画像撮影装置１０２により撮影された検査対象領域の画像データから特徴量を算出する。本実施形態で利用される画像データの特徴量については、図４のＳ３０２等で後述する。検査対象領域とは、画像撮影装置１０２により撮影される領域であり、検査対象物１０４を含む。
選択順序決定部２０２は、特徴量抽出部２０１により算出された特徴量に対して、特徴選択を行うことにより、特徴量ごとのスコアを算出し、算出した特徴量ごとのスコアに基づいて、特徴量を選択する際の優先順位を決定する。例えば、選択順序決定部２０２は、算出したスコアが最も高い特徴量から降順に、特徴量を選択する際の優先順位を決定する。
【００２２】
パラメータ設定部２０３は、選択順序決定部２０２により決定された順序に基づいて、評価に利用する特徴量の個数を決定するとともに、識別器のパラメータを決定する。
識別器生成部２０４は、パラメータ設定部２０３により決定されたパラメータを基に正常モデル識別器を生成する。
識別器判定部２０５は、識別器生成部２０４により生成された正常モデル識別器と判定対象のデータから求めた特徴量とを用いて、判定対象のデータの正常度又は異常度を算出する。そして、識別器判定部２０５は、算出した正常度又は異常度を閾値処理することにより、検査対象物１０４内の欠陥の有無を判定する。
【００２３】
図４は、異常検出装置１０１による異常検出処理の一例を示すフローチャートである。検査対象物１０４の欠陥検出処理を例に、Ｓ３０１〜Ｓ３０９の処理を説明する。
（Ｓ３０１：データ入力）
Ｓ３０１において、特徴量抽出部２０１は、画像撮影装置１０２から、画像撮影装置１０２により撮影された判定対象の画像データを取得する。また、特徴量抽出部２０１は、補助記憶装置１１２等から複数の学習用データを取得する。本実施形態では、学習用データは、正常データのみから構成される。なお、特徴量抽出部２０１は、検査対象領域が画像上の一部である場合、画像内の検査対象領域のみを評価対象として取得する。
【００２４】
（Ｓ３０２：特徴量算出）
Ｓ３０２において、特徴量抽出部２０１は、Ｓ３０１で取得した判定対象の画像データの検査対象領域（以下、入力画像）及び学習用データから、特徴量を抽出する。
複数の特徴量を用いる場合の手法には、例えば、対象画像の注目領域に対して、ハール・ウェーブレット（Ｈａａｒ  Ｗａｖｅｌｅｔ）変換をかけて、階層的に画像を生成する手法がある。ハール・ウェーブレット変換処理とは、画像データについて位置情報を保持したまま周波数変換する処理である。本実施形態では、特徴量抽出部２０１は、Ｓ３０１で取得した画像データの特徴量を算出する処理として、ハール・ウェーブレット変換処理を用いる。
図５にハール・ウェーブレット変換の概略図を示す。まず、対象画像に対して、４種類のフィルタを用意する。以下の式４−１〜４−４は、４種のフィルタを示す式である。
【００２５】
【数４】
2017076289.tif 000006
【００２６】
式４−１は、縦方向高周波数成分フィルタ（ＨＬ）を示す式である。式４−２は、横方向高周波数成分フィルタ（ＬＨ）を示す式である。式４−３は、対角方向高周波数成分フィルタ（ＨＨ）を示す式である。式４−４は、低周波数成分フィルタ（ＬＬ）を示す式である。対象画像の２×２の画素に対して、式４−１〜４−４のそれぞれのフィルタと内積をとる。特徴量抽出部２０１は、Ｓ３０１で取得した入力画像中において、入力画像の左上端から敷き詰めるように２×２の領域を重ね合わせることなく設定する。そして、特徴量抽出部２０１は、設定した２×２の領域それぞれについて、式４−１〜４−４のフィルタとの内積をとることにより、縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像、及び低周波成分画像の４種類の画像を生成する。生成された画像は、元々の画像と比べて解像度が２分の１となる。
ハール・ウェーブレット変換処理により生成される画像は、解像度が２分の１になる。そのため、例えば、ハール・ウェーブレット変換を８回繰り返すのであれば、異常検出システムは、画像サイズ（画像の縦、横の画素数）を２の８乗（２５６）の倍数に設定しておくことが好ましい。本実施形態では、特徴量抽出部２０１は、ハール・ウェーブレット変換を８回繰り返すこととする。
特徴量抽出部２０１は、生成した低周波成分画像に対して、再度４種類のフィルタを適用して、解像度が更に２分の１となるように、縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像、及び低周波成分画像の４種類の画像を生成する。
【００２７】
Ｓ３０１で取得された入力画像を第１の階層の画像とする。特徴量抽出部２０１は、第１の階層の画像から、縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像、低周波成分画像の４種類の画像を生成する。
そして、特徴量抽出部２０１は、第１の階層の画像から生成された低周波成分画像から、第２の階層の縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像、低周波成分画像の４種類の画像を生成する。
更に、特徴量抽出部２０１は、第２の階層の画像から生成された低周波成分画像から、第３の階層の縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像、低周波成分画像の４種類の画像を生成する。
【００２８】
特徴量抽出部２０１は、このような画像生成を繰り返すことによって各階層で縦方向高周波成分画像、横方向高周波成分画像、対角方向高周波成分画像の３種類の高周波数成分画像を生成する。特徴量抽出部２０１は、各階層で生成した３種類の高周波数成分画像から、階層ごとに３種類の、高周波成分画像の和画像、高周波成分画像の二乗和画像、及び高周波成分画像の絶対値和画像を生成する。特徴量抽出部２０１は、結果としてハール・ウェーブレット変換を８回行い、各階層から７種類の画像を生成するので、５６種類の画像を生成する。特徴量抽出部２０１は、生成した画像に入力画像を加えた、以下の合計５７種類の画像を取得する。
１）入力画像
２）第１〜第８の階層の各階層の縦方向高周波成分画像
３）第１〜第８の階層の各階層の横方向高周波成分画像
４）第１〜第８の階層の各階層の対角方向高周波成分画像
５）第１〜第８の階層の各階層の低周波成分画像
６）第１〜第８の階層の各階層の三種類の高周波成分画像の和画像
７）第１〜第８の階層の各階層の三種類の高周波成分画像の二乗和画像
８）第１〜第８の階層の各階層の三種類の高周波成分画像の絶対値和画像
【００２９】
特徴量抽出部２０１は、ハール・ウェーブレット変換前の画像１種類、ハール・ウェーブレット変換をかけた８つの各階層における４種類の画像、８つの各階層において３種類の高周波成分画像を組み合わせた画像、のそれぞれに対して、特徴量を算出する。本実施形態では、特徴量抽出部２０１は、特徴量として、統計特徴量を用い、コントラスト、画素値の最大値、画素値の最大値から最小値を引いた値、画素値の平均、画素値の分散、画素値の尖度、画素値の歪度、画素値の相乗平均といった統計量を算出する。特徴量を算出する式としては、例えば以下に示す式５〜式１０を用いる。特徴量抽出部２０１は、画素値の平均を、式５を用いて算出し、画素値の分散を、式６を用いて算出する。特徴量抽出部２０１は、画素値の尖度を、式７を用いて算出し、画素値の歪度は、式８を用いて算出する。特徴量抽出部２０１は、画素値の相乗平均を、式９を用いて算出し、コントラストを、式１０を用いて算出する。特徴量抽出部２０１は、式５〜式１０のそれぞれを、Ｓ３０１で取得した、正常又は異常の判定対象となる入力画像及び学習用データに対して適用し、演算する。なお、画像のサイズは、垂直方向ａ画素、水平方向ｂ画素として表される。また、画像中の水平ｉ番目、垂直ｊ番目の画素値は、ｐ（ｉ，ｊ）と表される。
【００３０】
【数５】
2017076289.tif 000007
【００３１】
【数６】
2017076289.tif 000008
【００３２】
【数７】
2017076289.tif 000009
【００３３】
【数８】
2017076289.tif 000010
【００３４】
【数９】
2017076289.tif 000011
【００３５】
【数１０】
2017076289.tif 000012
【００３６】
次に、特徴量抽出部２０１は、一つの入力画像から生成した合計５７種類の画像に対して、それぞれ画素値の最大値、及び式５〜式１０を用いて算出した特徴量の合計７つの特徴量を算出する。つまり、特徴量抽出部２０１は、一つの入力画像から、計５７種類の画像を生成し、生成した画像それぞれについて統計特徴量を７種類ずつ抽出する。結果的に、特徴量抽出部２０１は、１つの入力画像から合計で７×５７＝３９９個の特徴量を抽出する。以下では、抽出された特徴量の数をＮ個とする。本実施形態では、Ｎ＝３９９となる。なお、特徴量抽出部２０１は、入力画像として用いるＭ個の画像それぞれからＮ個ずつ特徴量を抽出する。
本実施形態では、特徴量抽出部２０１は、ハール・ウェーブレット変換を用いることとしたが、その他のウェーブレット変換、エッジ抽出、フーリエ変換、ガボール変換等の変換手法を用いてもよい。また、特徴量抽出部２０１は、統計特徴量として画素値の最大値から最小値を引いた値、標準偏差等を用いてもよい。Ｓ３０２の処理により、特徴量抽出部２０１は、入力画像及び学習用データから複数の特徴量を抽出することができる。なお、学習用データの特徴量については、予め算出して補助記憶装置１１２に記憶しておいてもよい。
【００３７】
（Ｓ３０３：特徴量選択順序の決定）
Ｓ３０３において、選択順序決定部２０２は、正常データのみから構成される学習用データの特徴量ごとにスコアを算出し、Ｓ３０２で抽出された特徴量を選択する順序を決定する。正常データのみを用いて、特徴量を選択する優先順位を決定する方法としては、特許文献２に記載の方法がある。特許文献２には、特徴量間の組み合わせの相性を評価し、特徴量ごとにスコアを算出し、特徴量を選択する優先順位を決定する技術が開示されている。
本実施形態では、選択順序決定部２０２は、特許文献２に記載の技術を用いて、特徴量を選択する優先順位を決定することとするが、他の特徴選択手法とし主成分分析を用いることとしてもよい。選択順序決定部２０２は、主成分分析を利用する場合は、特徴量間の冗長性を省くために、主成分分析を行い、固有値分解により、固有値が他よりも相対的に高い特徴量をより優先度の高い優先順位として選択する。これにより、選択順序決定部２０２は、正常データのみを用いて、冗長な特徴量を省く特徴選択を行うことができる。本実施形態では、選択順序決定部２０２は、正常データのみを用いて、特徴量を選択することとしたが、正常データと異常データとの両方を用いて、特許文献２で開示されている方法を用いて、特徴量を選択する順序を予め決めておいてもよい。
【００３８】
（Ｓ３０４：パラメータ候補のセット）
Ｓ３０４において、パラメータ設定部２０３は、複数のパラメータ候補群から一つのパラメータ候補をセットする。本実施形態では、最適化対象のパラメータは特徴数なので、パラメータ設定部２０３は、まず、特徴数を１にセットして、Ｓ３０５〜Ｓ３０７の処理を行う。次に、パラメータ設定部２０３は、特徴数として、１から１増やした２をセットして、Ｓ３０５〜Ｓ３０７の処理を行う。このように、パラメータ設定部２０３は、特徴数として１からＮまでの各整数をセットして、それぞれの特徴数についてＳ３０５〜Ｓ３０７の処理を行う。
【００３９】
パラメータ設定部２０３は、以下の処理で、複数の学習用データを二つのデータ群に分割して、分割したデータ群それぞれの確率密度の密度比を求める。本実施形態では、データ群の確率密度は、そのデータ群内の各画像データの以下の特徴量についての確率密度であるとする。即ち、データ群の確率密度は、そのデータ群内の各画像データについてＳ３０２で算出された特徴量からＳ３０４でセットされた特徴数だけ、Ｓ３０３で決定された順序に従って選択された特徴量についての確率密度である。
【００４０】
（Ｓ３０５：学習用データの分割）
Ｓ３０５において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０１で取得した複数の学習用データをランダムにグループ１とグループ２とに分割する。パラメータ設定部２０３は、グループ１のデータを、確率密度の密度比の分母側の確率密度を求めるデータとして利用し、グループ２のデータを、その密度比の分子側の確率密度を求めるデータとして利用する。パラメータ設定部２０３は、より正確に密度比を求めるために、複数の学習用データを複数回ランダムに２つのグループに振り分け、密度比の推定を行い、推定した密度比の平均を求めることとしてもよい。その場合、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０５〜Ｓ３０６の処理を複数回繰り返すこととなる。
【００４１】
（Ｓ３０６：尤度交差確認法による評価値算出）
Ｓ３０６において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０５でグループ１とグループ２とにランダムに二分割した学習用データとＳ３０４でセットされた特徴量の数とを利用して、非特許文献１に開示されているＫＬＩＥＰによる処理を行う。それにより、パラメータ設定部２０３は、ガウシアンパラメータσと、グループ１とグループ２との密度比とを算出する。Ｓ３０６の処理の詳細については、図６で後述する。
【００４２】
（Ｓ３０７：相違度の算出）
Ｓ３０７において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０６で算出したグループ１とグループ２とのデータの確率密度の密度比と、密度比の理論値と、の相違がどの程度かを示す基準を算出する。学習用データに無限に正常データが含まれるという条件下では、グループ１の正常データと、グループ２の正常データとでは確率密度が同じ分布となるために、密度比は１となる。ただし、実際のデータでは、学習用データの数が有限で、データに偏りがあるため、Ｓ３０６で求められた実際の密度比は１とならない。実際の密度比と、密度比の理論値と、の相違が小さいほど、グループ１とグループ２との正常データを同じように扱うことができるといえる。即ち、実際の密度比と、密度比の理論値と、の相違が小さいほど、大量に学習データがある理想のデータ状態に近い状態で、正常データと異常データとを識別する正常モデル識別器の生成が可能となる。よって、実際の密度比と密度比の理論値との相違が小さいほど、生成される正常モデル識別器の識別性能が増すと考えられる。
【００４３】
そこで、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０４でセットされるパラメータ候補の中から、１に最も近くなる密度比に対応するパラメータ候補をパラメータとして決定することとなる。ここで、グループ１とグループ２との正常データを入れ替えた場合、分子にある確率密度と、分母にある確率密度とが逆転するだけなので、実際の密度比は元の密度比の逆数になる。例えば、元の密度比が０．５である場合、グループ１とグループ２との正常データを入れ替えた場合の密度比は、０．５の逆数である２となる。即ち、ある密度比とその密度比の逆数の値の密度比とは、等価である。よって、パラメータ設定部２０３は、実際の密度比と、密度比の理論値と、の正常データ群間の相違を表す相違度として、実際の密度比に対数を利用し、絶対値をとった値を用いる。パラメータ設定部２０３は、相違度を以下の式１１を用いて算出する。
【００４４】
【数１１】
2017076289.tif 000013
【００４５】
（Ｓ３０８：パラメータの決定）
Ｓ３０８において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０４で設定されたパラメータ候補ごとにＳ３０７で算出した相違度のうち、最小の相違度に対応するパラメータ候補を正式なパラメータとして決定する。
【００４６】
（Ｓ３０９：判定）
Ｓ３０９では、識別器生成部２０４は、Ｓ３０８で決定されたパラメータと、決定されたパラメータに対応するＫＬＩＥＰのパラメータ（密度比関数、識別器のパラメータα、ガウシアンパラメータσ）と、に基づいて、正常モデル識別器を生成する。識別器判定部２０５は、生成された正常モデル識別器を用いて、Ｓ３０１で取得した判定対象の画像データそれぞれについての正常異常判定を行う。より具体的には、識別器判定部２０５は、密度比の分母側のデータにグループ１の正常データを入れ、分子側のデータにグループ２の正常データと判定対象のデータを一つ入れる。そして、識別器判定部２０５は、判定対象のデータを順次変更して、判定対象のデータ全てについて、正常度スコアを算出し、算出した正常度スコアを閾値処理することにより、正常異常判定を行う。
【００４７】
図６は、Ｓ３０６の処理の詳細を示すフローチャートである。
（Ｓ５０１：グループ２のデータをｋ個のデータ群に分割）
パラメータ設定部２０３は、設定された回数だけ、Ｓ５０１〜Ｓ５０４の処理を行うように制御する。まず、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０１で、ｋ−ｆｏｌｄ交差確認法を行うために、Ｓ３０５で分割されたグループ２の正常データをｋ個のデータ群に分割する。ここで、ｋは、２以上の任意の整数である。
パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０３で決定された優先順位が一位からＳ３０４でセットした特徴数の値の順位までの特徴量を、利用する特徴量として決定する。パラメータ設定部２０３は、グループ１に含まれる画像データそれぞれについての特徴量をサンプルとして、確率密度を算出することになる。同様に、パラメータ設定部２０３は、グループ２に含まれる画像データそれぞれについての特徴量をサンプルとして、確率密度を算出することになる。
【００４８】
（Ｓ５０２：グループ１のデータとグループ２の（ｋ−１）個のデータ群とを用いて、ＫＬＩＥＰでガウシアンパラメータσ、密度比関数を算出）
次に、パラメータ設定部２０３は、設定された回数（Ｒ）だけ、Ｓ５０２〜Ｓ５０３の処理を行うように制御する。Ｓ５０２において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０１で分割したｋ個のデータ群のうち、ｋ−１個のデータ群をランダムに選択し、選択したｋ−１個のデータ群を密度比の分子側の確率密度算出に利用する。即ち、パラメータ設定部２０３は、選択したｋ−１個のデータ群に含まれる画像データの特徴量についての確率密度を算出する。そして、パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０５で分割されたグループ１の画像データ全てを密度比の分母側の確率密度算出に利用する。そして、パラメータ設定部２０３は、ＫＬＩＥＰを行い、密度比関数を算出する。
【００４９】
（Ｓ５０３：グループ２のデータ群１個を用いて、密度比に基づく対数尤度の推定値を算出）
Ｓ５０３において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０２で算出した密度比関数及びＫＬＩＥＰにおける識別器のパラメータαを利用して、グループ２の画像データのうちＳ５０２で使用しなかった一つのデータ群の対数尤度の推定値を算出する。パラメータ設定部２０３は、対数尤度の推定値を、式１２を用いて算出する。式１２のｒは、パラメータ設定部２０３によるＳ５０２〜Ｓ５０３の処理の繰り返しが何回目であるかを示す。式１２のχは、グループ２のデータ群を示す。
【００５０】
【数１２】
2017076289.tif 000014
【００５１】
（Ｓ５０４：対数尤度の推定値全ての平均を対数尤度基準として算出）
Ｓ５０４において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０３で算出した全ての対数尤度の推定値の平均を利用して、対数尤度基準を求める。パラメータ設定部２０３は、対数尤度基準を、式１３を用いて算出する。式１３のＲは、パラメータ設定部２０３によりＳ５０２〜Ｓ５０３の処理が繰り返された回数を示す。本実施形態では、対数尤度基準として、分割されたグループ２のグループ群間の確率密度の密度比が利用される。
【００５２】
【数１３】
2017076289.tif 000015
【００５３】
（Ｓ５０５：対数尤度基準が最も大きいガウシアンパラメータを選択）
Ｓ５０５において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０４で算出した対数尤度基準で最も大きいガウシアンパラメータσを選択する。
（Ｓ５０６：選択されたガウシアンパラメータを用いて、グループ１とグループ２との密度比関数を算出）
Ｓ５０６において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ５０５で選択したガウシアンパラメータを用いて、グループ１とグループ２との確率密度の密度比を算出する。パラメータ設定部２０３は、Ｓ３０５〜Ｓ３０６の処理を複数回繰り返し、算出した確率密度の密度比の平均をとり、確率密度の密度比の平均を最終的な確率密度の密度比としてもよい。また、本実施形態では、パラメータ設定部２０３は、ｋ−ｆｏｌｄの交差確認法を利用したが、ｋ個のデータ群の組み合わせを考えて、密度比の平均をとるのではなく、一回だけ確率密度の密度比を算出して、算出した密度比を代表値としてもよい。
【００５４】
以上、本実施形態では、異常検出システムは、パラメータ候補のそれぞれについて、分割された学習用データ間の実際の確率密度の密度比と、密度比の理論値と、のずれが最小となるパラメータを選択する。それにより、異常検出システムは、ユーザの手動によらず特徴数等の識別器のパラメータ以外のパラメータを最適化することができる。また、異常検出システムは、大量の正常データを含む学習データがある理想のデータ状態に近い状態で、正常データのみでパラメータを決定することができ、異常の影響を考慮せずにパラメータの決定が可能となる。結果的に、異常検出システムは、より精度の高い正常異常識別をおこなうことができる。
【００５５】
＜実施形態２＞
実施形態１では、異常検出システムは、特徴選択で順序づけされた特徴量を何個選ぶかを示す特徴数を、最適化対象のパラメータとして、正常データのみを含む学習用データに基づいて、パラメータの最適化を行った。
これに対し、本実施形態では、異常検出システムは、前処理のフィルタサイズ（前処理パラメータ）を、最適化対象のパラメータとして、正常データのみを含む学習用データに基づいて、パラメータの最適化を行う。
本実施形態の異常検出システムのシステム構成、異常検出装置１０１のハードウェア構成は、実施形態１と同様である。
【００５６】
図７は、本実施形態における異常検出装置１０１の機能構成の一例を示す図である。
本実施形態では、異常検出装置１０１は、画像前処理部６０１、特徴量抽出部６０２、パラメータ設定部６０３、識別器生成部６０４、識別器判定部６０５を含む。
画像前処理部６０１は、画像撮影装置１０２から、画像撮影装置１０２により撮影された判定対象の画像データを取得する。なお、画像撮影装置１０２から動画データが入力される場合には、検査対象物１０４が所定の位置に到達した時点での静止画（フレーム）を取得する。また、画像前処理部６０１は、画像撮影装置１０２により撮影された検査対象領域の画像データに対して、前処理を行う。
特徴量抽出部６０２は、画像前処理部６０１により前処理を行われた画像について、特徴量を抽出する。本実施形態で利用する特徴量は、実施形態１と同様とする。
パラメータ設定部６０３は、画像前処理部６０１による前処理に利用されるパラメータを決定し、識別器のパラメータを決定する。
識別器生成部６０４は、パラメータ設定部６０３により決定されたパラメータを基に正常モデル識別器を生成する。
識別器判定部６０５は、識別器生成部６０４により生成された正常モデル識別器と判定対象のデータから求めた特徴量とを用いて、判定対象のデータの正常度又は異常度を算出する。そして、算出された正常度又は異常度を閾値処理することにより、欠陥の有無を判定する。
【００５７】
本実施形態における処理のフローチャートを図８に示す。図８のＳ７０５、Ｓ７０６、Ｓ７０７、Ｓ７０８、Ｓ７０９の処理は、それぞれ、実施形態１で示した図４のＳ３０５、Ｓ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３０９の処理と同じである。
以下で、図８の処理のうち、実施形態１と異なる点について説明する。
【００５８】
（Ｓ７０１：画像取得処理）
Ｓ７０１において、画像前処理部６０１は、画像撮影装置１０２から、画像撮影装置１０２により撮影された判定対象の画像データを取得する。また、画像前処理部６０１は、補助記憶装置１１２等から複数の学習用データを取得する。本実施形態では、学習用データは、正常データのみから構成される。なお、画像前処理部６０１は、検査対象領域が画像上の一部である場合、検査対象領域のみを評価対象として取得する。
【００５９】
（Ｓ７０２：パラメータのセット）
Ｓ７０２において、パラメータ設定部６０３は、複数のパラメータ候補群から一つのパラメータをセットする。本実施形態では、最適化対象のパラメータがフィルタサイズなので、パラメータ設定部６０３は、フィルタサイズを２にセットして、Ｓ７０３〜Ｓ７０７の処理を行う。次に、パラメータ設定部６０３は、フィルタサイズを、２から１増やした３にセットして、Ｓ７０３〜Ｓ７０７の処理を行う。このように、パラメータ設定部６０３は、フィルタサイズとして２から設定された値（例えば、２０等）までの各整数をセットして、それぞれのフィルタサイズについてＳ７０３〜Ｓ７０７の処理を行う。なお、フィルタサイズ１のとき、入力画像とメディアンフィルタをかけた差分画像は、画素値すべてに０が入った同じ画像になるために、フィルタサイズ１の評価は行わない。
【００６０】
（Ｓ７０３：前処理）
Ｓ７０３において、画像前処理部６０１は、Ｓ７０１で取得した入力画像及び学習用データの画像に対して、前処理を行い、欠陥部分を強調する。画像前処理部６０１は、前処理として、Ｓ７０１で取得された画像に対して、Ｓ７０２でセットされたフィルタサイズのメディアンフィルタをかけたボカシ画像を生成し、元の画像との差分画像を生成する。そして、特徴量抽出部６０２は、差分画像から特徴量を抽出することとなる。
【００６１】
画像前処理部６０１は、元の画像とボカシ画像との差分画像を生成することにより、背景の影響を除去し、欠陥のみを写し出す。メディアンフィルタとは、対象画素周辺に一定の大きさの画像領域を設定し、設定した画像領域内の全ての画素の値の中央値で、対象画素の値を置き換える処理を行うことである。本実施形態では、異常検出システムは、メディアンフィルタのフィルタサイズを最適化対象のパラメータとして、パラメータ決定のための処理を行う。前処理としてＳ７０１で取得された画像にかけられるメディアンフィルタのサイズは、前処理パラメータの一例である。
【００６２】
Ｓ７０４において、特徴量抽出部６０２は、Ｓ７０３で前処理が施された入力画像及び学習用データの画像から、特徴量を抽出する。前述したように、本実施形態で抽出する特徴量は、実施形態１と同様とするが、特徴量抽出部６０２は、前処理が施された画像から他の特徴量を抽出してよい。特徴量には、ＨＡＡＲ−ＬＩＫＥ特徴量、ＨＯＧ特徴量等があり、これらの特徴量を抽出するようにしてもよい。
Ｓ７０８において、パラメータ設定部６０３は、Ｓ７０７で算出した相違度のうち、最小の相違度に対応するフィルタのサイズを決定する。
【００６３】
本実施形態では、異常検出システムは、前処理パラメータであるメディアンフィルタのフィルタサイズを最適化した。しかし、異常検出システムは、実施形態１で利用した特徴選択数も最適化対象のパラメータとして利用し、複数のパラメータを同時に決める処理を行ってもよい。
【００６４】
以上、本実施形態の処理により、異常検出システムは、学習用データが分割された正常データ群間の実際の密度比と、密度比の理論値のずれを表す相違度を最小とする前処理パラメータを選択することで、適切な前処理パラメータを決定することができる。
【００６５】
＜実施形態３＞
実施形態１では、異常検出システムは、ＫＬＩＥＰを利用して、分割された学習用データ間の確率密度の密度比を求め、学習用データが分割された正常データ群間の実際の密度比と、密度比の理論値とのずれを相違度として算出した。そして、異常検出システムは、算出した相違度に基づいて、パラメータを決定した。
これに対し、本実施形態では、異常検出システムは、正常データのみを利用して識別する部分空間法を用いて、スコアの理論値からのずれを相違度とし、相違度に基づいてパラメータを決定する。
本実施形態における異常検出システムのシステム構成、異常検出装置１０１のハードウェア構成及び機能構成は、実施形態１と同様であるとする。
【００６６】
図９は、本実施形態における異常検出装置１０１による異常検出処理の一例を示すフローチャートである。なお、図９のＳ８０１、Ｓ８０２、Ｓ８０３、Ｓ８０４、Ｓ８０５、８０７の処理は、それぞれ図４のＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０８の処理と同じである。Ｓ８０５で、正常データのみを含む学習用データは、グループ１とグループ２とに分割される。
【００６７】
（Ｓ８０６：投影距離に基づく相違度の算出）
Ｓ８０６では、パラメータ設定部２０３は、グループ１の正常データの主平面と、グループ２の正常データとの投影距離をグループ１とグループ２との類似度を示す評価値として算出し、算出した投影距離を利用して相違度を算出する。
投影距離とは、それぞれの特徴量を軸とする特徴空間における特徴ベクトルと、パターンの分布の分散が最大となる向きを持つ超平面（主平面）との最短距離である。数式を用いて具体的に説明する。
パラメータ設定部２０３は、グループ１の正常データの平均ベクトルｍと共分散行列Σを、グループ１の正常データの数ｎと特徴ベクトルｘiを用いて算出することができる。グループ１の正常データの平均ベクトルｍを式１４に、共分散行列Σを式１５に示す。
【００６８】
【数１４】
2017076289.tif 000016
【００６９】
【数１５】
2017076289.tif 000017
【００７０】
Σの第ｉ番目の固有値、固有ベクトルをそれぞれλi、φiとする。このとき固有値λiは、降順で並んでいるものとする。パラメータ設定部２０３は、固有値λiのそれぞれの固有値の中から、寄与率の最も高いものから順番に累積寄与率が設定された所定値を超えるように、固有値を選択する。パラメータ設定部２０３は、選択した固有値のそれぞれに対応する成分を、射影する部分空間の次元として、利用する。即ち、射影する部分空間の次元数は、選択された固有値の個数となる。累積寄与率に関する閾値として設定された所定値は、例えば、９０％を超えたあたりを目安にして設定される。設定された次元数の部分空間内の主平面と、式１４で算出された平均ベクトルｍとを用いて、グループ２と正常データ数ｒと特徴ベクトルにより、投影距離ｄ（ｘ）は、以下の式１６で表される。
【００７１】
【数１６】
2017076289.tif 000018
【００７２】
理想的なグループ１とグループ２との関係は、部分空間内での一方のグループと他方のグループとの位置が一致する場合である。そのため、投影距離の理論値は、０となる。パラメータ設定部２０３は、算出した投影距離ｄ（ｘ）と投影距離の理論値０との差を相違度として算出する。即ち、パラメータ設定部２０３は、式１６で表された投影距離を相違度として決定することになる。
【００７３】
本実施形態では、パラメータ設定部２０３は、グループ１の正常データの主平面とグループ２の正常データとの投影距離を利用してグループ１とグループ２との相違度を算出することとした。しかし、パラメータ設定部２０３は、グループ１の固有ベクトルとグループ２の固有ベクトルとの内積に基づいて、グループ１とグループ２との相違度を算出してもよい。また、パラメータ設定部２０３は、グループ１の固有ベクトルとグループ２の固有ベクトルとのハミング距離をグループ１とグループ２との相違度として算出してもよい。
【００７４】
（Ｓ８０８：正常異常判定）
Ｓ８０８では、識別器生成部２０４は、Ｓ８０７で決定されたパラメータと、決定されたパラメータに対応する識別器のパラメータ（部分空間の次元数）を用いて学習を行い、正常モデルを生成する。識別器判定部２０５は、Ｓ８０１で取得された判定対象の画像データそれぞれに対して、投影距離に基づく異常度スコアを算出し、閾値処理することにより、正常異常判定を行う。
【００７５】
以上、本実施形態の処理により、異常検出システムは、ＫＬＩＥＰではなく部分空間法を利用する場合でも、実施形態１と同様に識別器のパラメータ以外のパラメータを手動によらずに最適化することができる。
【００７６】
＜実施形態４＞
実施形態１では、異常検出システムは、外観検査の正常異常判定を対象として、正常データのみでパラメータの最適化を行った。
これに対し、本実施形態では、異常検出システムは、異常行動検出のタスクを行う。以下、図面を用いて本実施形態を詳細に述べる。
【００７７】
実施形態１では、異常検出システムは、画像撮影装置により撮影された検査対象の画像の特徴量に基づいて、異常を検出することとした。本実施形態では、異常検出システムは、画像撮影装置により撮影された監視対象の人が通過した点により表される監視対象の人の動線を特徴量として、異常を検出することとする。
本実施形態では、最適化対象のパラメータは、監視対象の人が通過した点のうちのいくつの点で監視対象の人の動線を表すか、を示す特徴数である。
【００７８】
図１０は、本実施形態における異常検出システムのシステム構成等の一例を示す図である。
異常検出装置９０１は、異常行動監視対象９０４の行動が異常行動かどうかの監視を行う装置である。異常検出装置９０１には、画像撮影装置９０２により撮影された画像が入力される。異常検出装置９０１のハードウェア構成、機能構成は、実施形態１の異常検出装置１０１と同様である。
画像撮影装置９０２は、画像撮影装置であり、異常行動監視対象９０４の画像の撮影を行う。
表示装置９０３は、異常検出装置９０１から出力された画像を表示するための表示装置である。表示装置９０３は、モニタ等から構成され、異常検出装置９０１から送信される異常行動検出結果を表示する。
異常行動監視対象９０４は、異常行動を行うかどうか監視される対象であり、画像撮影装置９０２により撮影される人を示す。
【００７９】
本実施形態の処理のフローチャートを図１１に示す。図１１のＳ１００４、Ｓ１００５、Ｓ１００６、Ｓ１００７、Ｓ１００８の処理は、それぞれ図４のＳ３０５、Ｓ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３０８、Ｓ３０９と同じである。
図１１の処理のうち、実施形態１と異なるＳ１００１〜Ｓ１００３までの処理を説明する。
【００８０】
（Ｓ１００１：歩行軌跡の取得）
Ｓ１００１において、特徴量抽出部２０１は、画像撮影装置９０２から、異常行動監視対象９０４が撮影された判定対象の画像データを取得する。なお、判定対象の画像データは動画データとして入力される。また、特徴量抽出部２０１は、補助記憶装置１１２等から複数の学習用データを取得する。取得された学習用データは、正常データのみから構成される。本実施形態では、正常データとは歩行軌跡が正常であるデータを表し、学習用データは動画データであるものとする。
特徴量抽出部２０１は、複数の学習用データ及び判定対象の画像データから、異常行動監視対象である人ｉ（ｉ＝１，２，．．．，Ｎ）ごとにオプティカルフロー等を用いて歩行軌跡（動線）を取得する。
【００８１】
（Ｓ１００２：パラメータのセット）
Ｓ１００２において、パラメータ設定部２０３は、入力画像及び学習用データにおいて、Ｓ１００１で取得した人の歩行軌跡を表すための点の数Ｍを変えながら、Ｓ１００３〜Ｓ１００６の処理を繰り返す。人の歩行軌跡は、Ｍ個の点で表される。そして、歩行軌跡上の一つの点は、ｘ座標値とｙ座標値との２つで表されることになる。そのため、人の歩行軌跡は、サイズ２Ｍのベクトルで表される。人の歩行軌跡を表すベクトルは、以下では、歩行軌跡座標値ベクトルとする。点の数Ｍは、本実施形態における最適化対象のパラメータである。
パラメータ設定部２０３は、次元の呪いが起こらないように、Ｍの値を１０程度から設定された数（例えば２０）まで、徐々に（例えば１ずつ）増やしながら、Ｓ１００３〜Ｓ１００６の処理を繰り返す。
【００８２】
（Ｓ１００３：歩行軌跡座標値ベクトルを生成）
Ｓ１００３において、パラメータ設定部２０３は、Ｓ１００２で取得した人の歩行軌跡を記述するための点の数Ｍから歩行軌跡座標値ベクトルの大きさを２Ｍに設定する。画像が入力された時刻ｔにおける監視対象の人の二次元座標は、Ｐt＝（ｐxt，ｐyt）で表される。パラメータ設定部２０３は、監視対象の人ごとに移動軌跡をＰtがＭ個並んだ要素数２Ｍ個の歩行軌跡座標値ベクトルｙiを取得する。ただし、撮影する時間の長さによって、歩行軌跡座標値ベクトルの長さが異なるので、等間隔に画像（フレーム）を間引くことにより、歩行軌跡座標値ベクトルｙiの長さを２Ｍに正規化する。
次に、パラメータ設定部２０３は、設定した歩行軌跡座標値ベクトルを基に、異常行動監視対象９０４の人に対し、ｙiの平均値Ｃiを算出する。パラメータ設定部２０３は、平均値の算出方法を、式１７を利用して算出する。
【００８３】
【数１７】
2017076289.tif 000019
【００８４】
パラメータ設定部２０３は、歩行軌跡座標値ベクトルｙiの各要素から平均Ｃiを差し引き、ｙi'とする。パラメータ設定部２０３は、これをすべての検査対象の人に対して行い、ｙ1'、ｙ2'、．．．、ｙN'を算出し、入力ベクトルとする。
パラメータ設定部２０３は、Ｓ１００４〜Ｓ１００６の処理において、Ｓ１００３で算出した入力ベクトルを特徴量として、相違度の算出を行う。そして、Ｓ１００７において、パラメータ設定部２０３は、最も低い相違度に対応するＭを、最終的なパラメータとして決定する。
【００８５】
本実施形態では、異常検出システムは、人の異常行動検出を行った。しかし、異常検出システムは、異常行動検出処理を、見守り目的として行ったり、監視カメラの映像に対して行ったりすることができる。異常検出システムは、画像以外でもインターネットのトラフィックの異常点検出を行うこともできる。
【００８６】
以上、本実施形態の処理により、異常検出システムは、歩行軌跡の入力ベクトルのサイズを最適化対象のパラメータとし、正常データ群間の実際の密度比と、正常データ群間の密度比の理論値のずれを表す相違度を最小とするパラメータを決定する。それにより、異常検出システムは、異常行動検出に適したパラメータを決定することができる。
【００８７】
＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００８８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述した異常検出システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして以上検出装置に実装してもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１０１  異常検出装置、１０２  画像撮影装置、１０３  表示装置
【図１】
2017076289.tif 000020
【図２】
2017076289.tif 000021
【図３】
2017076289.tif 000022
【図４】
2017076289.tif 000023
【図５】
2017076289.tif 000024
【図６】
2017076289.tif 000025
【図７】
2017076289.tif 000026
【図８】
2017076289.tif 000027
【図９】
2017076289.tif 000028
【図１０】
2017076289.tif 000029
【図１１】
2017076289.tif 000030