(57)【要約】  系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得部と、前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する第１算出部と、前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する第２算出部と、前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類する分類部と、を備える情報処理装置が提供される。
2020194497.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得部と、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する第１算出部と、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する第２算出部と、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類する分類部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記指標は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記統合指標は、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を含む、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在する場合に、前記系列データを前記統合尤度比が前記閾値を超えているクラスに分類する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在しない場合に、前記分類部は、前記系列データをいずれかのクラスにも分類せず、前記取得部は、更に要素を取得する、
請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在せず、かつ、系列データの要素数が所定値よりも多い場合に、前記統合尤度比に基づいて前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
請求項３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１算出部は、
前記第１算出部において過去に処理された情報を記憶する第１記憶部と、
前記取得部によって前記系列データの要素が取得されたときに、前記要素と、前記第１記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記指標を算出する指標算出部と、
を備える、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第２算出部は、
前記第１算出部において過去に算出された前記統合指標を記憶する第２記憶部と、
前記第１算出部から出力された前記指標と、前記第２記憶部に記憶されている前記統合指標を統合することにより、前記統合指標を算出する統合指標算出部と、
を備える、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記系列データは、時系列データである、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、前記生体情報を前記要素として含む前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
個人識別装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、前記系列データを前記生体情報のなりすましの有無を示すいずれかのクラスに分類する、
請求項１０に記載の個人識別装置。
【請求項１２】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、個人識別装置、情報処理方法及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１乃至３には、逐次確率比検定（Sequential  Probability  Ratio  Test;  SPRT）を用いた情報処理技術が開示されている。ＳＰＲＴは、逐次的に入力される系列データがあらかじめ定められた複数のクラスのうちのいずれに属するかを判定する手法の一種である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２４５３１４号公報
【特許文献２】特開２００８−２９９５８９号公報
【特許文献３】特表２００１−５２３８２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１乃至３に開示されているようなＳＰＲＴに用いられる数学公式においては、系列データの各要素が独立同分布（Independently  and  Identically  Distributed;  i.i.d.）から得られる確率変数であることが仮定されている。したがって、ＳＰＲＴでは、系列データの要素間の関係性が考慮されていないため、系列データの性質によっては十分な精度が得られない場合があった。【０００５】
本発明は、精度良く系列データの分類を行うことができる情報処理装置、個人識別装置、情報処理方法及び記憶媒体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】
本発明の一観点によれば、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得部と、前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する第１算出部と、前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する第２算出部と、前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類する分類部と、を備える情報処理装置が提供される。【０００７】
本発明の他の一観点によれば、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、備える情報処理方法が提供される。【０００８】
本発明の他の一観点によれば、コンピュータに、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、精度良く系列データの分類を行うことができる情報処理装置、個人識別装置、情報処理方法及び記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態に係る系列データ分類システムの全体構成を示す模式図である。
【図２】第１実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る情報処理装置により行われる個人識別処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】第２実施形態に係る個人識別装置の機能ブロック図である。
【図５】第３実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の例示的な実施形態を説明する。図面において同様の要素又は対応する要素には同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化することがある。
【００１２】
［第１実施形態］
本実施形態に係る系列データ分類システムについて説明する。本実施形態の系列データ分類システムは、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得して解析することにより、系列データをあらかじめ定められた複数のクラスのうちのいずれかに分類するためのシステムである。
【００１３】
ここで系列データとは、複数の要素に分解可能なデータ列を意味する。系列データは時系列データであってもよく、非時系列データであってもよい。時系列データの具体例としては、動画データ、音声データ等が挙げられる。非時系列データの具体例としては、複数の箇所からサンプルした植生データ、製品の複数箇所の検査データ、生体認証用の複数の生体データ等が挙げられる。系列データが動画データである場合には、系列データに含まれる複数の要素とは、動画を構成する複数の画像（フレーム）であり得る。系列データが製品の複数箇所の検査データである場合には、系列データに含まれる複数の要素とは、製品の各箇所の検査データであり得る。なお、本実施形態の分類処理が適用可能な系列データ及び要素はこれらに限られるものではない。
【００１４】
系列データが製品の複数箇所の検査データである場合、本実施形態の系列データ分類システムによる分類されるクラスとは、例えば、製品が良品であることを示す第１クラス及び製品が不良品であることを示す第２クラスであり得る。系列データが生体認証用の複数の生体データである場合、本実施形態の系列データ分類システムによる分類されるクラスとは、例えば、認証対象者が対象者と同一人物であることを示す第１クラス及び同一人物でないことを示す第２クラスであり得る。なお、クラスの数は３以上であってもよい。
【００１５】
図１は、本実施形態に係る系列データ分類システムの全体構成を示す模式図である。図１は、系列データ分類システムに含まれるハードウェアの構成を示している。系列データ分類システムは、情報処理装置１００と、データ取得装置２０１と、入力装置２０２と、表示装置２０３とを備える。
【００１６】
情報処理装置１００は、携帯電話機、スマートフォン、デスクトップＰＣ（Personal  Computer）、ラップトップＰＣ、サーバ等のコンピュータである。情報処理装置１００は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、入出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０４及び通信Ｉ／Ｆ１０５を備える。情報処理装置１００の各部は、バス、配線、駆動装置等を介して相互に接続されており、制御信号及びデータを相互に送受信することができる。
【００１７】
プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等の演算処理装置である。メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等の揮発性又は不揮発性の記憶媒体である。ストレージ１０３は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、メモリカード等の不揮発性の記憶媒体である。
【００１８】
メモリ１０２又はストレージ１０３は、情報処理装置１００の情報処理機能を実現するためのプログラムを記憶している。プロセッサ１０１は、上述のプログラムを実行する際、プログラムをメモリ１０２上に読み出してから実行してもよく、メモリ１０２上に読み出さずに実行してもよい。
【００１９】
また、上述のプログラムは、様々な種類の非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、情報処理装置１００に供給され得る。非一時的なコンピュータ可読媒体とは、様々な種類の形態の記憶媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気記憶媒体、光磁気記憶媒体、光記憶媒体及び半導体メモリを含む。
【００２０】
磁気記憶媒体の例としては、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ等が挙げられる。光磁気記憶媒体の例としては、光磁気ディスクが挙げられる。光記憶媒体の例としては、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read  Only  Memory）、ＣＤ−Ｒ(Compact  Disc  Recordable)、ＣＤ−Ｒ／Ｗ(Compact  Disc  Rewritable)が挙げられる。半導体メモリの例としては、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable  ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable  PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭが挙げられる。
【００２１】
また、プログラムは、様々な種類の一時的なコンピュータ可読媒体によって情報処理装置１００に供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば、電気信号、光信号及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線、光ファイバ等の有線通信路又は無線通信路を介してプログラムを情報処理装置１００に供給され得る。
【００２２】
入出力Ｉ／Ｆ１０４は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）、ＤＶＩ（Digital  Visual  Interface）等の規格に基づく周辺機器との通信を行うための通信インターフェースである。入出力Ｉ／Ｆ１０４は、データ取得装置２０１、入力装置２０２及び表示装置２０３に対して有線又は無線により通信接続を行うことができる。これにより、情報処理装置１００は、データ取得装置２０１、入力装置２０２及び表示装置２０３に対してデータ及び制御信号の送受信を行うことができる。
【００２３】
通信Ｉ／Ｆ１０５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、４Ｇ等の規格に基づく通信インターフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０５は、外部の装置に対して有線又は無線により通信接続を行うことができる。これにより、情報処理装置１００は、外部の装置に対してデータの送受信を行うことができる。
【００２４】
データ取得装置２０１は、系列データを取得するための装置である。例えば、系列データが製品の検査データである場合には、データ取得装置２０１は、工場等に設けられた検査装置であり得る。例えば、系列データが生体認証用の生体データである場合には、データ取得装置２０１は、デジタルカメラ、マイクロホン、指紋採取用スキャナ等の生体情報取得用の装置であり得る。データ取得装置２０１がセンサ等のアナログ信号を取得する装置を含んでいる場合には、データ取得装置２０１は、アナログ信号をデジタルデータに変換するＡＤ変換（Analog-to-Digital  Conversion）装置を含み得る。データ取得装置２０１による取得された系列データは、情報処理装置１００に入力される。
【００２５】
入力装置２０２は、ユーザによる情報処理装置１００の操作を受け付けるためのユーザインターフェースである。入力装置２０２の例としては、キーボード、マウス、トラックボール、タッチセンサ、ペンタブレット、ボタン等が挙げられる。表示装置２０３は、プロセッサ１０１により処理された描画データに基づく画面を表示する装置である。表示装置２０３の例としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）、ＣＲＴ(Cathode  Ray  Tube)ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic  Light  Emitting  Diode）ディスプレイ等が挙げられる。入力装置２０２及び表示装置２０３は、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。
【００２６】
なお、図１に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。また、一部の装置が同様の機能を有する別の装置に置換されていてもよい。更に、本実施形態の一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態の機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。例えば、ストレージ１０３は、情報処理装置１００の外部のクラウドストレージに置換されていてもよい。また、系列データの取得が系列データ分類システムとは別のシステムで行われる場合には、データ取得装置２０１は省略され得る。あるいは、データ取得装置２０１、入力装置２０２又は表示装置２０３が情報処理装置１００内に設けられていてもよい。このように図１に示されているハードウェア構成は適宜変更可能である。
【００２７】
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能ブロック図である。情報処理装置１００は、取得部１１０、第１算出部１２０、第２算出部１３０及び分類部１４０を備える。第１算出部１２０は、指標算出部１２１及び第１記憶部１２２を備える。第２算出部１３０は、統合指標算出部１３１及び第２記憶部１３２を備える。
【００２８】
プロセッサ１０１は、メモリ１０２又はストレージ１０３等に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部１１０、指標算出部１２１、統合指標算出部１３１及び分類部１４０の機能を実現する。また、プロセッサ１０１は、当該プログラムに基づいてストレージ１０３を制御することにより第１記憶部１２２及び第２記憶部１３２の機能を実現する。これらの各部で行われる具体的な処理については後述する。
【００２９】
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１００により行われる分類処理の一例を示すフローチャートである。図３に示されている分類処理は、入力された系列データをあらかじめ定められた複数のクラスのうちのいずれかに分類する処理である。図３の分類処理は、複数の要素を含む系列データから１つずつ要素を取得して統合指標を順次算出するループ処理（ステップＳ１０１からステップＳ１０６）を含む。このループ処理は、統合指標（統合尤度比）に基づいて系列データの分類先のクラスが確定するまで繰り返し行われる。
【００３０】
図３の処理は、例えば、入力装置２０２に対して所定のユーザ操作があったときに開始されるものであり得る。しかしながら、処理の開始タイミングはこれに限られるものではない。例えば、図３の処理は、データ取得装置２０１から系列データが入力されたときに実行されるものであってもよい。また、データ取得装置２０１が監視カメラである場合のように系列データが連続的に入力されている場合には、図３の処理は、所定の時間間隔ごとに繰り返し実行されるものであってもよい。
【００３１】
ステップＳ１０１において、取得部１１０は、系列データのうちの１つの要素を取得する。このときの取得処理は、データ取得装置２０１からデータを直接取得するものであってもよく、あらかじめデータ取得装置２０１から取得されストレージ１０３等に記憶されているデータを読み出すものであってもよい。
【００３２】
ステップＳ１０２において、指標算出部１２１は、第１記憶部１２２に記憶されている過去データを読み出す。過去データとは、本処理が系列データのｊ番目の要素に対する処理である場合には、ｊ番目よりも前の要素に対する指標算出部１２１の処理結果を意味する。あるいは、過去データとは、ｊ番目よりも前に入力された要素そのものであってもよい。なお、第１記憶部１２２は、指標算出部１２１によって処理が行われるごとに処理結果又は入力された要素を記憶する。この記憶処理は、過去に記憶された情報に新たな情報を上書きするものであってもよく、過去に記憶された情報を残しつつ新たな情報を追加するものであってもよい。
【００３３】
ステップＳ１０３において、指標算出部１２１は、系列データに含まれる複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して、入力された要素が複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を算出する。２以上の要素とは、入力された要素と、過去データに含まれている過去に処理された要素とを含む。第１算出部１２０は、算出した指標を第２算出部１３０に出力するとともに、必要に応じて処理結果を第１記憶部１２２に記憶させる。ここで、指標とは、例えば、ある要素が複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比であり得る。あるいは、指標は尤度比を変数として含む関数であってもよい。以下の説明では、指標は尤度比であるものとする。
【００３４】
指標算出部１２１は、系列データから入力された要素から特徴を抽出する。このとき、指標算出部１２１は、入力された要素と過去データとの関連性を考慮して特徴抽出を行う。特徴抽出の具体的な手法としては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional  Neural  Network;  CNN）を用いることができるがこれに限られるものでない。また、過去データを記憶し、現在の入力データとの関係性を算出する具体的な手法としては、例えば、ＬＳＴＭ（Long  Short  Term  Memory）を用いることができるがこれに限られるものでない。
【００３５】
尤度比の具体例を説明する。系列データを構成するＮ個の要素を、ｘ１，…,ｘＮとし、複数のクラスをＣ１，Ｃ２とする。すなわち、本例では、簡略化のため、クラスの数が２である２クラス分類であるものとする。ここで、要素ｘｉがクラスＣ１に属する確率を、過去データを考慮せずに算出した結果をｐ（ｘｉ｜Ｃ１）と表記する。また、要素ｘｉがクラスＣ２に属する確率を、過去データを考慮せずに算出した結果をｐ（ｘｉ｜Ｃ２）と表記する。このとき、これらの尤度比は、以下の式（１）で表される。
【数１】
2020194497.tif 000003
【００３６】
式（１）の尤度比は、要素ｘｉがクラスＣ１に属する確率と要素ｘｉがクラスＣ２に属する確率との尤もらしさの比を示している。例えば、尤度比が１を超えている場合には、ｐ（ｘｉ｜Ｃ１）＞ｐ（ｘｉ｜Ｃ２）であるため、要素ｘｉはクラスＣ２よりもクラスＣ１に分類する方が妥当である。このように、式（１）の尤度比は、入力された要素がクラスＣ１とクラスＣ２のいずれに属することが妥当であるかを示す指標として機能する。
【００３７】
また、指標算出部１２１は、上述のように複数の要素、すなわち、入力された要素と過去データとの関連性を考慮して算出することができる。このとき、例えば、２つの要素ｘｉ，ｘｉ−１を考慮して算出された尤度比は、以下の式（２）のように表記されるものとする。
【数２】
2020194497.tif 000004
【００３８】
ステップＳ１０４において、統合指標算出部１３１は、第２記憶部１３２から過去に算出された統合指標を読み出す。ステップＳ１０５において、統合指標算出部１３１は、指標算出部１２１によって今回計算された尤度比と過去に算出された統合指標とを統合して新たな統合指標を算出する。第２算出部１３０は、算出した統合指標を分類部１４０に出力するとともに、第２記憶部１３２に記憶させる。
【００３９】
統合指標とは、系列データの全体が複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示すものである。過去の統合指標とは、本処理が系列データのｊ番目の要素に対する処理である場合には、ｊ番目よりも前の要素に対して統合指標算出部１３１で算出された統合指標を意味する。なお、第２記憶部１３２は、統合指標算出部１３１によって処理が行われるごとに統合指標を記憶する。この記憶処理は、過去に記憶された統合指標に新たな統合指標を上書きすることにより統合指標の値を更新するものであってもよく、過去に記憶された統合指標を残したまま新たな統合指標を追加するものであってもよい。
【００４０】
統合指標は、例えば、系列データが複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比であり得る。あるいは、統合指標は統合尤度比を変数として含む関数であってもよい。以下の説明では、統合指標は統合尤度比であるものとする。
【００４１】
クラスの数が２である場合について、統合尤度比の具体例を説明する。統合尤度比の算出時点において、Ｎ個の要素が入力されている場合、このＮ個の要素は、ｘ１，…,ｘＮと表される。ここで、系列データの全体がクラスＣ１に属する確率をｐ（ｘ１，…,ｘＮ｜Ｃ１）と表記する。また、系列データの全体がクラスＣ２に属する確率をｐ（ｘ１，…,ｘＮ｜Ｃ２）と表記する。このとき、これらの尤度比は以下の式（３）で表される。式（３）を統合尤度比と呼ぶ。
【数３】
2020194497.tif 000005
【００４２】
従来のＳＰＲＴのように、系列データの各要素が独立であることを仮定する場合には、統合尤度比は、以下の式（４）のように１要素ごとの項に分解して算出することができる。式（４）では、計算の簡略化のため尤度比の対数を用いることにより各要素を和に分解しているが、これは必須ではない。なお、本明細書では対数尤度比に対しても尤度比又は統合尤度比という用語が用いられることがある。また、本明細書において、対数の底の表記は省略されているが、底の値は任意である。
【数４】
2020194497.tif 000006
【００４３】
しかしながら、上述したように本実施形態では、２以上の要素を考慮して尤度比及び統合尤度比を算出しているため、各要素が独立であるという仮定が成立しないことが多い。したがって、式（４）のように１要素ごとの項に分解することはできず、関係性を考慮する要素の数に応じて異なる計算式により統合尤度比の計算が行われる。
【００４４】
例えば、本処理の要素とその１つ前の要素の２つの要素を考慮する場合には、以下の式（５）を用いて統合尤度比を算出することができる。
【数５】
2020194497.tif 000007
【００４５】
また、本処理の要素からその２つ前の要素までの３つの要素を考慮する場合には、以下の式（６）を用いて統合尤度比を算出することができる。
【数６】
2020194497.tif 000008
【００４６】
なお、式（５）、式（６）に示されている右辺の項には、ステップＳ１０３においてあらかじめ指標算出部１２１により２要素又は３要素を考慮して算出された尤度比を用いることができる。
【００４７】
式（５）及び式（６）では、クラスＣ１とクラスＣ２との尤度比を算出する２クラス分類の場合の例を示しているが、クラスの数は３以上であってもよい。例えば、クラスの数がＭ個である場合には、Ｍ個のクラスのうちのｋ番目のクラスとｋ番目以外のすべてのクラスとの間の統合尤度比を算出できるように式（５）の右辺を拡張したものを用いることができる。
そのような拡張の例としては、以下の式（７）のようにｋ番目以外のすべてのクラスのうちの最大尤度を用いるものが挙げられる。
【数７】
2020194497.tif 000009
【００４８】
また、別の例としては、以下の式（８）のように、ｋ番目以外のすべてのクラスの尤度の和を用いるものが挙げられる。なお、クラスの数が３以上である場合における統合尤度比の算出方法はこれらに限られるものではない。
【数８】
2020194497.tif 000010
【００４９】
式（５）から式（８）では２つ又は３つの要素を考慮する場合について例示しているが、４つ以上の要素を考慮してもよい。この場合、式（５）から式（８）を同様の手法により拡張することで、統合尤度比を算出することができる。
【００５０】
なお、統合指標の算出方法は上述のものに限られない。例えば、ＬＳＴＭ又は深層ニューラルネットワークを用いた方法により統合指標を算出してもよい。
【００５１】
ステップＳ１０６において、分類部１４０は、第２算出部１３０で算出された統合指標に基づいて系列データをいずれかのクラスに分類可能か否かを判定する。統合指標が統合尤度比である場合には、分類部１４０は、例えば、統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在するか否かに基づいてクラスの分類可否を判定する。分類可能でない場合（ステップＳ１０６におけるＮＯ）には、処理はステップＳ１０１に移行し、取得部１１０は次の要素を取得する。分類可能である場合（ステップＳ１０６におけるＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０７に移行する。
【００５２】
ステップＳ１０７において、分類部１４０は、統合指標に基づいて系列データをいずれかのクラスに分類する。例えば、統合指標が統合尤度比である場合には、系列データは、統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスに属するものとして分類される。
【００５３】
ステップＳ１０６とステップＳ１０７の処理について具体例を挙げてより詳細に説明する。本例の分類処理は、クラスＣ１又はクラスＣ２への２クラス分類であるものとし、クラスＣ１とクラスＣ２の判定に用いる閾値をそれぞれＴ１、Ｔ２とする。また、クラスＣ１についての統合尤度比をＬ１、クラスＣ２についての統合尤度比をＬ２とする。なお、式（４）により統合尤度比が定義されている場合には、Ｌ２＝−Ｌ１であるため、実質的にはＬ１のみを算出すればよい。
【００５４】
この場合、Ｌ１＞Ｔ１である場合には、分類部１４０は、系列データをクラスＣ１に分類し、本処理は終了する。Ｌ２＞Ｔ２である場合には、分類部１４０は、系列データをクラスＣ２に分類し、本処理は終了する。Ｌ１≦Ｔ１かつＬ２≦Ｔ２である場合には、分類部１４０は、分類可能でないと判定し、取得部１１０は次の要素を取得する。
【００５５】
なお、クラスの数が３以上のＭ個である場合には、上述と同様にＭ個の閾値を準備しておき、Ｍ個の統合尤度比のそれぞれに対して対応する閾値との大小関係を判定することにより同様の分類処理が行われ得る。このとき、分類部１４０は、統合尤度比が最初に閾値を超えたクラスに系列データを分類する。統合尤度比がいずれの閾値も超えない場合には、分類部１４０は、分類可能でないと判定し、取得部１１０は次の要素を取得する。
【００５６】
上述の分類手法は例示であり、これに限られない。例えば、ステップＳ１０６、Ｓ１０７において入力された要素数が所定値（最大要素数）よりも多い場合には、統合尤度比が閾値を超えているクラスが存在しなくても系列データを強制的にいずれかのクラスに分類して処理を終了するように手順を変形してもよい。これにより、計算時間が長くなりすぎることを防ぐことができる。この例では、いずれかのクラスに確実に分類されるように判定基準を相互排他的なものとすることが望ましい。
【００５７】
相互排他的な判定基準の具体例を説明する。２クラス分類の場合には、要素数が最大要素数を超えた場合には、統合尤度比Ｌ１の値が０以上であるか否かにより系列データを２つのクラスのいずれかに分類するという手法を用いることができる。また、Ｍクラス分類の場合には、各クラスに対応する総合尤度比のうち、値が最大であるクラスに系列データを分類するという手法を用いることができる。
【００５８】
以上のように、本実施形態によれば、系列データの複数の要素が考慮された統合指標を用いて系列データの分類が行われる。これにより、要素間の関係性が考慮された分類が行われ得るため、精度良く系列データの分類を行うことができる情報処理装置１００が提供される。
【００５９】
本実施形態の情報処理装置１００における分類処理は、系列データの要素間の相関が強い場合により効果的である。特許文献１乃至３に開示されているようなＳＰＲＴでは、式（４）のように系列データの要素間の関連性が考慮されないアルゴリズムが用いられるため、実際には要素間の関連性が強い系列データに対しても要素間に関連性が無いものとして分類が行われる。そのため、要素間の関連性が強い系列データに対しては分類精度が劣化する場合がある。これに対し、本実施形態の情報処理装置１００における分類処理は、式（５）から式（８）のように、系列データの要素間の関連性が考慮されるため、要素間の関連性が強い系列データに対しても分類精度が劣化しにくい。
【００６０】
系列データの要素間の相関が強い場合の具体例としては、動画データ等の時系列データが挙げられる。例えば、動画データにおいては、一般的には、あるフレームとその次のフレームは似た特徴を有していることが多いためである。したがって、本実施形態の情報処理装置１００における分類処理は、時系列データの処理において更に有効である。
【００６１】
［第２実施形態］
本実施形態では、第１実施形態の情報処理装置１００の適用例の１つとして、個人識別装置３００を説明する。以下では主として第１実施形態との相違点について説明するものとし、共通部分については説明を省略又は簡略化する。
【００６２】
図４は、第２実施形態に係る個人識別装置３００の機能ブロック図である。個人識別装置３００は、分類装置３０１、生体情報取得部３０２及び生体情報記憶部３０３を備える。個人識別装置３００は、図１に示した情報処理装置１００と同様にコンピュータを含んで構成され得る。そのため、個人識別装置３００のハードウェア構成の説明は省略する。
【００６３】
個人識別装置３００は、例えば、顔画像、指紋画像、虹彩画像等の識別対象者の生体情報をあらかじめ登録されている生体情報と照合することにより個人を識別する装置である。個人識別装置３００は、生体情報を取得するための装置（カメラ等）を備え、スタンドアローンで動作するものであってもよく、個人識別システム内の他の装置から生体情報を取得して個人の識別を行うものであってもよい。また、個人識別装置３００は互いに通信接続された複数の装置により構成されていてもよい。
【００６４】
個人識別装置３００は、例えば、顔認証ゲート用の認証装置であり得る。あるいは、個人識別装置３００は、インテリジェントカメラであり得る。インテリジェントカメラとは、内部に解析機能を備えるＩＰ（Internet  Protocol）カメラ又はネットワークカメラであり、スマートカメラと呼ばれることもある。
【００６５】
生体情報取得部３０２は、生体情報を取得する装置であり、例えば動画を撮影可能なデジタルカメラであり得る。なお、生体情報の識別において、生体情報取得部３０２で取得された画像等から照合用の特徴量を抽出する場合がある。この特徴量抽出処理は、分類装置３０１内で行われてもよく、生体情報取得部３０２内で生体情報取得時に行われてもよく、その他の装置により行われてもよい。本明細書において、生体情報取得部３０２で取得された画像等そのものと、これから抽出された特徴量とをまとめて生体情報と表記することがある。
【００６６】
生体情報記憶部３０３は、登録者の生体情報等の分類装置３０１での処理に必要な情報を記憶する。分類装置３０１には、第１実施形態の情報処理装置１００が用いられる。分類装置３０１は、生体情報を要素とする系列データを第１実施形態で述べた系列データとして取得する。分類装置３０１は、生体情報記憶部３０３に記憶された情報を参照しつつ、この系列データをあらかじめ定められた複数のクラスのうちのいずれかに分類する。ここで、複数のクラスとは、例えば、入力された系列データと合致する人物を示すクラスであり得る。あるいは、複数のクラスとは、例えば、なりすましの有無を示すクラスであり得る。言い換えると、複数のクラスは、例えば、入力された系列データになりすましが存在することを示すクラス及び入力された系列データになりすましが存在しないことを示すクラスを含み得る。
【００６７】
本実施形態の個人識別装置３００は、精度良く系列データの分類を行うことができる分類装置３０１を備える。これにより、より適切に個人識別を行い得る個人識別装置３００が提供される。
【００６８】
本実施形態の個人識別装置３００において、系列データの分類精度が高いという第１実施形態の情報処理装置１００の特徴がより活かされる例の１つとして、なりすまし検出の例を説明する。顔認証等の生体認証におけるなりすまし手法の１つとして、本人の顔写真、顔模型等の非生体を用いる手法が知られている。このようななりすましを検出する手法として、複数の画像を撮影し、複数の画像間の差異が少ない場合に生体ではないと判定する手法がある。本実施形態の分類装置３０１において、系列データとして認証対象者の時系列画像を入力し、画像間の差異を特徴量として、系列データをなりすましの有無を示すクラス分類を行うことによりなりすまし検出が可能である。この手法では、入力される時系列データに含まれる画像の時間変化が非常に少なく、画像間の相関が強い場合が多い。そのため、なりすまし検出の分類を行う場合においては、要素間の関連性が強い系列データに対して分類精度が劣化しにくい第１実施形態の情報処理装置１００の分類処理を用いることが効果的である。
【００６９】
上述の実施形態において説明した装置又はシステムは以下の第３実施形態のようにも構成することができる。
【００７０】
［第３実施形態］
図５は、第３実施形態に係る情報処理装置４００の機能ブロック図である。情報処理装置４００は、取得部４１０、第１算出部４２０、第２算出部４３０及び分類部４４０を備える。取得部４１０は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する。第１算出部４２０は、複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する。第２算出部４３０は、複数の要素の各々の指標を統合して、系列データが複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する。分類部４４０は、統合指標に基づいて、系列データをいずれかのクラスに分類する。
【００７１】
本実施形態によれば、精度良く系列データの分類を行うことができる情報処理装置４００が提供される。
【００７２】
［変形実施形態］
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。例えば、いずれかの実施形態の一部の構成を他の実施形態に追加した例や、他の実施形態の一部の構成と置換した例も、本発明の実施形態である。
【００７３】
上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の回路であってもよい。
【００７４】
該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact  Disk）−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating  System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
【００７５】
上述の各実施形態の機能により実現されるサービスは、ＳａａＳ（Software  as  a  Service）の形態でユーザに対して提供することもできる。
【００７６】
なお、上述の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【００７７】
上述の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７８】
（付記１）
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得部と、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する第１算出部と、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する第２算出部と、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類する分類部と、
を備える情報処理装置。
【００７９】
（付記２）
前記指標は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を含む、
付記１に記載の情報処理装置。
【００８０】
（付記３）
前記統合指標は、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を含む、
付記１又は２に記載の情報処理装置。
【００８１】
（付記４）
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在する場合に、前記系列データを前記統合尤度比が前記閾値を超えているクラスに分類する、
付記３に記載の情報処理装置。
【００８２】
（付記５）
前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在しない場合に、前記分類部は、前記系列データをいずれかのクラスにも分類せず、前記取得部は、更に要素を取得する、
付記３又は４に記載の情報処理装置。
【００８３】
（付記６）
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在せず、かつ、系列データの要素数が所定値よりも多い場合に、前記統合尤度比に基づいて前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
付記３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【００８４】
（付記７）
前記第１算出部は、
前記第１算出部において過去に処理された情報を記憶する第１記憶部と、
前記取得部によって前記系列データの要素が取得されたときに、前記要素と、前記第１記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記指標を算出する指標算出部と、
を備える、
付記１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【００８５】
（付記８）
前記第２算出部は、
前記第１算出部において過去に算出された前記統合指標を記憶する第２記憶部と、
前記第１算出部から出力された前記指標と、前記第２記憶部に記憶されている前記統合指標を統合することにより、前記統合指標を算出する統合指標算出部と、
を備える、
付記７に記載の情報処理装置。
【００８６】
（付記９）
前記系列データは、時系列データである、
付記１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【００８７】
（付記１０）
対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
付記１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、前記生体情報を前記要素として含む前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
個人識別装置。
【００８８】
（付記１１）
前記情報処理装置は、前記系列データを前記生体情報のなりすましの有無を示すいずれかのクラスに分類する、
付記１０に記載の個人識別装置。
【００８９】
（付記１２）
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法。
【００９０】
（付記１３）
コンピュータに、
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。
【符号の説明】
【００９１】
１００、４００      情報処理装置
１０１              プロセッサ
１０２              メモリ
１０３              ストレージ
１０４              入出力Ｉ／Ｆ
１０５              通信Ｉ／Ｆ
１１０、４１０      取得部
１２０、４２０      第１算出部
１２１              指標算出部
１２２              第１記憶部
１３０、４３０      第２算出部
１３１              統合指標算出部
１３２              第２記憶部
１４０、４４０      分類部
２０１              データ取得装置
２０２              入力装置
２０３              表示装置
３００              個人識別装置
３０１              分類装置
３０２              生体情報取得部
３０３              生体情報記憶部
【図１】
2020194497.tif 000011
【図２】
2020194497.tif 000012
【図３】
2020194497.tif 000013
【図４】
2020194497.tif 000014
【図５】
2020194497.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和3年7月2日(2021.7.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得部と、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出する第１算出部と、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出する第２算出部と、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類する分類部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記指標は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記統合指標は、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を含む、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在する場合に、前記系列データを前記統合尤度比が前記閾値を超えているクラスに分類する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在しない場合に、前記分類部は、前記系列データをいずれかのクラスにも分類せず、前記取得部は、更に要素を取得する、
請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記分類部は、前記統合尤度比が所定の閾値を超えているクラスが存在せず、かつ、系列データの要素数が所定値よりも多い場合に、前記統合尤度比に基づいて前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
請求項３乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１算出部は、
前記第１算出部において過去に処理された情報を記憶する第１記憶部と、
前記取得部によって前記系列データの要素が取得されたときに、前記要素と、前記第１記憶部に記憶されている情報とに基づいて、前記指標を算出する指標算出部と、
を備える、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第２算出部は、
前記第１算出部において過去に算出された前記統合指標を記憶する第２記憶部と、
前記第１算出部から出力された前記指標と、前記第２記憶部に記憶されている前記統合指標を統合することにより、前記統合指標を算出する統合指標算出部と、
を備える、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記系列データは、時系列データである、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、前記生体情報を前記要素として含む前記系列データをいずれかのクラスに分類する、
個人識別装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、前記系列データを前記生体情報のなりすましの有無を示すいずれかのクラスに分類する、
請求項１０に記載の個人識別装置。
【請求項１２】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得するステップと、
前記複数の要素の各々について、複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す指標を、前記複数の要素のうちの２以上の要素を考慮して算出するステップと、
前記複数の要素の各々の前記指標を統合して、前記系列データが前記複数のクラスのいずれに属することが妥当であるかを示す統合指標を算出するステップと、
前記統合指標に基づいて、前記系列データをいずれかのクラスに分類するステップと、
を備える情報処理方法を実行させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2020194497.tif 000016
2020194497.tif 000017
2020194497.tif 000018
2020194497.tif 000019