(57)【要約】  環境類似度表示装置１０は、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に画像データが撮影された環境の環境要因に基づいて表示する表示手段１１を備える。
2020075468.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示する表示手段を備える
ことを特徴とする環境類似度表示装置。
【請求項２】
表示手段は、同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示する
請求項１記載の環境類似度表示装置。
【請求項３】
複数の画像データを含むグループを記憶する第１記憶手段を備える
請求項２記載の環境類似度表示装置。
【請求項４】
環境要因を選択する選択手段を備え、
表示手段は、選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に認識率を表示する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の環境類似度表示装置。
【請求項５】
画像データが撮影された環境の環境要因を記憶する第２記憶手段を備える
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の環境類似度表示装置。
【請求項６】
表示手段は、認識装置が複数の認識方式それぞれに従って出力した各認識率で構成される多次元データをグラフ上に表示する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の環境類似度表示装置。
【請求項７】
画像データが示す内容を認識する認識手段を備え、
表示手段は、前記認識手段が出力した認識率をグラフ上に表示する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の環境類似度表示装置。
【請求項８】
画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示する
ことを特徴とする環境類似度表示方法。
【請求項９】
同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示する
請求項８記載の環境類似度表示方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示する表示処理
を実行させるための環境類似度表示プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
表示処理で、同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示させる
請求項１０記載の環境類似度表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境類似度表示装置、環境類似度表示方法および環境類似度表示アルゴリズムに関し、特に画像認識装置を構築する際に使用される学習データを容易に選択できる環境類似度表示装置、環境類似度表示方法および環境類似度表示アルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械学習技術により画像認識装置が構築される際、多くの正解ラベル付きの画像データが学習用に求められる。また、構築された画像認識装置の認識性能は、主に学習された画像データが示す内容に依存する。【０００３】
固定カメラで撮影された画像データが学習される場合、画像認識装置の認識性能は、特に固定カメラの撮影場所における環境を構成する様々な要因である環境要因の影響を受ける。環境要因は、例えば、カメラの俯角、天候、周囲の明るさ、背景の模様、および認識対象物と背景とのコントラストである。【０００４】
学習データが撮影された環境と画像認識装置の適用対象の環境が異なると、画像認識装置が良好に認識対象物を認識することが困難になるという問題が生じる。【０００５】
上記のような問題が生じることを可能な限り回避するための方法として、画像認識装置が適用される環境を推定し、推定された環境を基に画像認識装置で使用される認識辞書を選択する方法が知られている。認識辞書は、例えば画像認識装置が画像認識に用いる認識方式を示す。【０００６】
特許文献１には、使用される環境を計測し、計測された環境と同じ環境で予め登録された生体情報の登録データを用いて生体認証を行うことができる個人認証装置が記載されている。【０００７】
特許文献１に記載されている個人認証装置に入力される環境である入力環境は、予め１つ以上の種類に区分されている。入力環境は、例えば照明度を基に区分される。特許文献１に記載されている個人認証装置は、上記の方法により認証精度が高くなるため、高い信頼性を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−２３６６６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したように、画像認識に影響を及ぼす環境要因は、照明度以外にも多く存在する。特許文献１に記載されている個人認証装置では、画像認識に影響を及ぼす複数の環境要因の関係性の有無を判断することは想定されていない。【００１０】
また、特許文献１に記載されている個人認証装置では、スカラー値で表現することが困難な環境要因の類似性を定義することは想定されていない。例えば、特許文献１に記載されている個人認証装置は、晴天、曇り、雨、雪、霧等の異なる天候の類似性を定義できない。【００１１】
天候が異なると、環境における光の伝わり方が変化する。よって、例えば天候が晴天、曇り、雨、雪の４通りの各環境下で撮影された画像データを用いてカメラの新たな設置場所用に画像認識装置を構築者が構築する場合、構築者にとってどの画像データを学習に用いればよいかを判断することが困難になる。【００１２】
従って、画像認識装置の構築者には、各環境下で撮影された画像データの各組み合わせをそれぞれ画像認識装置に学習させた上で認識率が最高になる画像データの組み合わせを選定することが求められていた。構築の度に画像データの各組み合わせを画像認識装置に学習させることは、構築者にとって大きな負担になる。【００１３】
そこで、本発明は、上述した課題を解決する、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に表示できる環境類似度表示装置、環境類似度表示方法および環境類似度表示アルゴリズ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】
【００１４】
本発明による環境類似度表示装置は、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に画像データが撮影された環境の環境要因に基づいて表示する表示手段を備えることを特徴とする。【００１５】
本発明による環境類似度表示方法は、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に画像データが撮影された環境の環境要因に基づいて表示することを特徴とする。【００１６】
本発明による環境類似度表示プログラムは、コンピュータに、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に画像データが撮影された環境の環境要因に基づいて表示する表示処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に表示できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明による環境類似度表示装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】認識性能表示手段１５０によるグラフの表示例を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態の環境類似度表示装置１００によるグラフ表示処理の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明による環境類似度表示装置１００のハードウェア構成例を示す説明図である。
【図５】本発明による環境類似度表示装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施形態１．
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明による環境類似度表示装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００２０】
上述したように、画像認識に影響を及ぼす複数の環境要因を考慮して環境の類似性を評価する方法や、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に示す方法は、提供されていない。
【００２１】
本実施形態の環境類似度表示装置１００は、認識性能の観点で環境の類似性を評価できる。具体的には、環境類似度表示装置１００は、画像データのグループに対する画像の認識性能をグラフ上に表示することによって、画像認識手段が学習した学習データと画像データとの類似性を推定できる。さらに、環境類似度表示装置１００は、画像データのグループに対応付けられた環境要因の類似性も推定できる。
【００２２】
また、本実施形態の環境類似度表示装置１００は、学習データが取得された環境に類似した環境で撮影された画像データのグループを表示することによって、学習データにまとめて含まれた方がよい画像データ群を示すことができる。
【００２３】
図１に示すように、本実施形態の環境類似度表示装置１００は、画像データ記憶手段１１０と、環境要因データ記憶手段１２０と、画像認識手段１３０と、環境要因選択手段１４０と、認識性能表示手段１５０とを備える。
【００２４】
画像データ記憶手段１１０は、学習用の画像データを記憶する機能を有する。画像データ記憶手段１１０に記憶されている画像データ群は、学習に用いられる画像データ群である。また、各画像データには、正解ラベルがそれぞれ付与されている。
【００２５】
本実施形態の画像データ記憶手段１１０は、撮影された地点および期間毎に、類似している複数の画像データをグループ化して管理する。類似している複数の画像データは、具体的にカメラの俯角、カメラから学習対象物までの距離、季節、天候、撮影場所（例えば、屋内、屋外、または半屋内）、背景の様子、学習対象物の向き等の撮影条件が類似している画像データである。すなわち、類似している複数の画像データの各表示内容は、類似している。
【００２６】
画像データ記憶手段１１０は、１つのグループに類似した環境下で撮影されたと考えられても差し支えない画像データ群が含まれるように画像データを管理する。なお、画像データ記憶手段１１０が記憶するグループには、１つの画像データのみが含まれていてもよい。
【００２７】
なお、グループ化の対象の画像データが撮影された期間は、自由に分割されてもよい。例えば、日中に撮影された画像データにおける学習対象物の映り方は、夜間に撮影された画像データにおける学習対象物の映り方に比べて大きく変化する。
【００２８】
よって、画像データ記憶手段１１０は、撮影された期間として、１日を日の出から日の入りまでと、日の入りから日の出までの２つに分割して画像データを管理してもよい。さらに、画像データ記憶手段１１０は、日照条件が急速に変化する日の出前後の時間帯、および日の入り前後の時間帯を第３の時間帯として１日を３分割した上で、画像データを管理してもよい。
【００２９】
また、画像データ記憶手段１１０は、風景が変化する周期に合わせるように、撮影された期間を季節毎に４分割して画像データを管理してもよい。さらに、画像データ記憶手段１１０は、撮影された期間を季節毎に分割した後、時間帯毎に分割して画像データを管理してもよい。
【００３０】
環境要因データ記憶手段１２０は、画像データ記憶手段１１０に記憶されている画像データが撮影された地点および期間における環境要因が記録された環境要因データを記憶する機能を有する。
【００３１】
環境要因データ記憶手段１２０に記憶されている環境要因データには、画像データ記憶手段１１０に記憶されている各グループに対応する地点および期間における環境要因が記録されている。
【００３２】
例えば、撮影時間帯が7:00-19:00、19:00-31:00 （翌日の7:00）のように２分割される場合、１台の固定カメラに対する環境要因データには、それぞれの時間帯における環境要因として、カメラの俯角、周囲の明るさ、天候等の情報が記録される。
【００３３】
カメラの俯角等、計測可能であり、かつ数値表現可能な環境要因の場合、環境要因データには、数値自体が記録される。固定カメラであれば、撮影時間帯に関係なく俯角は同一の値になる。
【００３４】
また、周囲の明るさも、照度計等で計測可能な環境要因である。しかし、カメラの俯角等と異なり、周囲の明るさは、空間内の位置に応じてばらついたり、時間的または空間的に変化したりする。
【００３５】
よって、周囲の明るさに関して、例えばグループを代表する１つの数値が環境要因データに記録されればよい。例えば、周囲の明るさの平均値や最頻値等の１つの数値が環境要因データに記録されればよい。
【００３６】
また、天候は、数値で表現することが困難な環境要因である。よって、天候に関しても、例えばグループを代表する天候を示すラベルが環境要因データに記録されればよい。例えば、天気予報における天気の定義に従って、撮影時間帯中に最も長く発生した気象状態を示すラベルが記録されればよい。
【００３７】
画像認識手段１３０は、画像データ記憶手段１１０に記憶されている画像データに対して画像認識を行う機能を有する。画像認識手段１３０は、画像データ記憶手段１１０に記憶されているグループ化された画像データに対して画像認識を行う。
【００３８】
本実施形態の画像認識手段１３０の構成は、１種類の認識辞書を搭載し、１つの画像データのグループに対して１つの認識性能を出力する構成である。認識辞書は、例えば画像認識手段１３０が画像認識に用いる認識方式を示す。
【００３９】
画像認識手段１３０は、画像データのグループ毎に認識性能を算出する。例えば、画像認識手段１３０は、認識性能として検知率、誤検知率、または識別率等、想定される課題に適合した性能値を出力すればよい。なお、想定される課題は、例えば人物検知、置き去り物検知、車両検知、および物体識別（分類）である。
【００４０】
本実施形態の画像認識手段１３０は、認識性能として認識率を出力する。また、画像認識手段１３０は、グループの認識性能として、各画像データの認識性能の平均値を出力してもよい。
【００４１】
環境要因選択手段１４０は、環境要因を選択する機能を有する。また、認識性能表示手段１５０は、環境要因選択手段１４０により選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上にグループ毎の認識性能を表示する機能を有する。
【００４２】
環境要因選択手段１４０は、多様な環境要因の中から、認識性能表示手段１５０が表示するグラフの軸に使用される環境要因を選択する。環境要因選択手段１４０は、例えば環境要因を１つ、２つ、または３つ選択する。
【００４３】
環境要因選択手段１４０は、例えば予め定められた環境要因の中から自動でグラフの軸に使用される環境要因を選択してもよい。また、環境要因選択手段１４０は、例えばキーボードやマウス等を介してオペレータが入力した環境要因を選択してもよい。
【００４４】
認識性能表示手段１５０は、環境要因選択手段１４０が選択した環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に、グループ化された画像データ毎の認識性能をプロットする。例えば、認識性能表示手段１５０は、１つの認識性能を１つの円または１つの矩形に変換し、変換された円または矩形をグラフ上にプロットする。認識性能をプロットした後、認識性能表示手段１５０は、グラフを表示する。
【００４５】
表示方法の一例として、例えば選択された環境要因が１つであれば、認識性能表示手段１５０は、線上に認識性能をプロットする。認識性能をプロットした後、認識性能表示手段１５０は、１次元のグラフを表示する。
【００４６】
また、例えば選択された環境要因が２つであれば、認識性能表示手段１５０は、平面上に認識性能をプロットする。認識性能をプロットした後、認識性能表示手段１５０は、２次元のグラフを表示する。
【００４７】
また、例えば選択された環境要因が３つであれば、認識性能表示手段１５０は、空間内に認識性能をプロットする。認識性能をプロットした後、認識性能表示手段１５０は、３次元のグラフを表示する。
【００４８】
認識性能表示手段１５０は、例えば認識率に応じて表示される認識性能の色を変えてもよい。具体的には、認識性能表示手段１５０は、認識率が低い認識性能を青色で、認識率が高い認識性能を赤色でそれぞれ表示してもよい。
【００４９】
また、カメラの俯角のように環境要因が数値で表現することが可能な場合、認識性能表示手段１５０は、グラフの軸を数直線としてもよい。また、天候のように環境要因が定性的なラベル値で表現される場合、認識性能表示手段１５０は、グラフの軸が所定の間隔で並べられた環境要因の各ラベル値を示すようにしてもよい。
【００５０】
図２は、認識性能表示手段１５０によるグラフの表示例を示す説明図である。図２に示す３次元のグラフの各軸は、環境要因として選択されたカメラの俯角、周囲の明るさ、天候をそれぞれ示す。
【００５１】
図２に示すように、認識性能群Ａは、認識率が最も高い認識性能の集合である。認識率が高い認識性能群の算出元である複数の画像データと、画像認識手段１３０の学習に用いられた学習データとの類似性は、比較的高いと推定される。
【００５２】
すなわち、図２に示すグラフに基づいて、俯角および明るさが共に比較的類似しており、天候が晴天または曇りの画像データは、画像認識手段１３０の学習に用いられた学習データとの類似性が比較的高いと推定される。
【００５３】
また、画像認識手段１３０の学習に用いられた学習データが限られた種類の環境下で収集されたデータである場合、認識性能群Ａに含まれる各認識性能の算出元である複数の画像データの類似性は、比較的高いと推定される。
【００５４】
また、認識率が低い認識性能群の算出元である複数の画像データと、画像認識手段１３０の学習に用いられた学習データとの類似性は、比較的低いと推定される。類似性が低い原因として、様々な事項が考えられる。
【００５５】
例えば、画像認識手段１３０の学習に認識性能Ｂの算出元である画像データのグループが用いられており、学習に用いられた画像データが撮影された地点向けの認識辞書を改良する場合を考える。
【００５６】
図２に示すグラフを参照すると、認識辞書を改良するためには、認識率が高い認識性能群Ａの算出元である複数の画像データが学習に利用されればよいと判断される。
【００５７】
上述したように、認識性能に基づいて画像データのグループと学習データとの類似性を評価することによって、利用者は、学習データと類似している画像データのグループを容易に特定できる。利用者は、特定されたグループの画像データを、学習に使用する画像データに選定できる。
【００５８】
なお、画像認識手段１３０の構成は、複数の認識辞書を搭載し、１つの画像データのグループに対して認識辞書の数と同じ数だけ認識性能を出力する構成でもよい。
【００５９】
画像認識手段１３０の構成が複数の認識辞書を搭載する構成である場合、認識性能表示手段１５０は、画像データのグループ毎の認識性能をグラフ上にプロットする代わりに、１つのグループに対して出力された複数の認識性能の類似性を示す値をグラフ上にプロットしてもよい。
【００６０】
例えば、画像認識手段１３０は、１つのグループに対して認識性能の組を出力する。認識性能の組は、ベクトルを示すデータとして捉えられる。認識性能の組がベクトルを示すデータとして捉えられる場合、認識性能表示手段１５０は、類似度が容易に判断されるように、ベクトルの大きさやベクトルのなす角度を組に含まれる複数の認識性能の類似性を示す値としてプロットしてもよい。
【００６１】
なお、認識性能表示手段１５０は、画像認識手段１３０が複数の認識辞書それぞれに従って出力した各認識性能で構成される多次元データ（例えば、ベクトルを示すデータ）自体をグラフ上にプロットしてもよい。
【００６２】
［動作の説明］
以下、本実施形態の環境類似度表示装置１００のグラフを表示する動作を図３を参照して説明する。図３は、第１の実施形態の環境類似度表示装置１００によるグラフ表示処理の動作を示すフローチャートである。
【００６３】
最初に、画像認識手段１３０は、画像データが撮影された地点および期間毎にグループ化された、画像データ記憶手段１１０に記憶されている画像データに対して画像認識を行う。
【００６４】
画像認識を行うことによって、画像認識手段１３０は、画像データのグループ毎に認識性能を算出する（ステップS110）。画像認識手段１３０は、算出されたグループ毎の認識性能を認識性能表示手段１５０に入力する。
【００６５】
次いで、環境要因選択手段１４０は、表示されるグラフの軸に使用される環境要因を選択する（ステップS120）。環境要因選択手段１４０は、選択された環境要因を認識性能表示手段１５０に入力する。
【００６６】
次いで、認識性能表示手段１５０は、ステップS120で選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に、ステップS110で算出された画像データのグループ毎の認識性能をプロットする。
【００６７】
プロットした後、認識性能表示手段１５０は、生成されたグラフを表示する（ステップS130）。グラフを表示した後、環境類似度表示装置１００は、グラフ表示処理を終了する。
【００６８】
［発明の効果］
本実施形態の環境類似度表示装置１００は、同一地点で所定期間内に撮影された画像データをグループ化して保存する画像データ記憶手段１１０と、グループ化された画像データが撮影された時の環境要因が記録された環境要因データを保存する環境要因データ記憶手段１２０とを備える。
【００６９】
また、環境類似度表示装置１００は、グループ化された画像データに対して画像認識を行い、認識性能を出力する画像認識手段１３０と、環境要因を選択する環境要因選択手段１４０とを備える。また、環境類似度表示装置１００は、選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上にグループ毎の認識性能をプロットする認識性能表示手段１５０を備える。
【００７０】
本実施形態の環境類似度表示装置１００は、認識性能の観点で環境の類似性を評価できる。また、環境類似度表示装置１００は、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に表示できる。
【００７１】
その理由は、画像認識手段１３０が画像データのグループに対して認識性能を計測し、認識性能表示手段１５０が環境要因を示す軸で構成されるグラフ上にグループ毎の認識性能を、グループに関連する環境要因に基づいてプロットする。
【００７２】
よって、利用者は、表示されたグラフを参照することによって、画像認識手段１３０が学習した学習データとグループの画像データとの類似性を推定し、さらに環境の類似性も推定できる。すなわち、利用者は、類似した環境にそれぞれ対応する画像データのグループをまとめて学習すればよいと判断できるからである。
【００７３】
本実施形態の環境類似度表示装置１００が使用されると、類似性の評価が困難な環境要因、例えばスカラー値での属性値の表現が困難な環境要因が考慮される場合、または複数の環境要因が考慮される場合であっても、学習データと画像データとの類似性が推定可能になる。
【００７４】
以下、本実施形態の環境類似度表示装置１００のハードウェア構成の具体例を説明する。図４は、本発明による環境類似度表示装置１００のハードウェア構成例を示す説明図である。
【００７５】
図４に示す環境類似度表示装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）１０１と、主記憶部１０２と、通信部１０３と、補助記憶部１０４とを備える。また、ユーザが操作するための入力部１０５や、ユーザに処理結果または処理内容の経過を提示するための出力部１０６を備えてもよい。
【００７６】
環境類似度表示装置１００は、図４に示すＣＰＵ１０１が各構成要素が有する機能を提供するプログラムを実行することによって、ソフトウェアにより実現される。
【００７７】
すなわち、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０４に格納されているプログラムを、主記憶部１０２にロードして実行し、環境類似度表示装置１００の動作を制御することによって、各機能がソフトウェアにより実現される。
【００７８】
なお、図４に示す環境類似度表示装置１００は、ＣＰＵ１０１の代わりにＤＳＰ（Digital Signal Processor）を備えてもよい。または、図４に示す環境類似度表示装置１００は、ＣＰＵ１０１とＤＳＰとを併せて備えてもよい。
【００７９】
主記憶部１０２は、データの作業領域やデータの一時退避領域として用いられる。主記憶部１０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。
【００８０】
通信部１０３は、有線のネットワークまたは無線のネットワーク（情報通信ネットワーク）を介して、周辺機器との間でデータを入力および出力する機能を有する。
【００８１】
補助記憶部１０４は、一時的でない有形の記憶媒体である。一時的でない有形の記憶媒体として、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory ）、半導体メモリが挙げられる。
【００８２】
入力部１０５は、データや処理命令を入力する機能を有する。入力部１０５は、例えばキーボードやマウス等の入力デバイスである。
【００８３】
出力部１０６は、データを出力する機能を有する。出力部１０６は、例えば液晶ディスプレイ装置等の表示装置、またはプリンタ等の印刷装置である。
【００８４】
また、図４に示すように、環境類似度表示装置１００において、各構成要素は、システムバス１０７に接続されている。
【００８５】
補助記憶部１０４は、例えば、画像認識手段１３０、環境要因選択手段１４０、および認識性能表示手段１５０を実現するためのプログラムを記憶している。
【００８６】
なお、環境類似度表示装置１００は、例えば内部に図１に示すような機能を実現するＬＳＩ（Large Scale Integration ）等のハードウェア部品が含まれる回路が実装されてもよい。
【００８７】
また、環境類似度表示装置１００は、ＣＰＵ等の素子を用いるコンピュータ機能を含まないハードウェアにより実現されてもよい。例えば、各構成要素の一部または全部は、汎用の回路（circuitry ）または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップ（例えば、上記のＬＳＩ）によって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００８８】
各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００８９】
次に、本発明の概要を説明する。図５は、本発明による環境類似度表示装置の概要を示すブロック図である。本発明による環境類似度表示装置１０は、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に画像データが撮影された環境の環境要因に基づいて表示する表示手段１１（例えば、認識性能表示手段１５０）を備える。
【００９０】
そのような構成により、環境類似度表示装置は、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に表示できる。
【００９１】
また、表示手段１１は、同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示してもよい。また、環境類似度表示装置１０は、複数の画像データを含むグループを記憶する第１記憶手段（例えば、画像データ記憶手段１１０）を備えてもよい。
【００９２】
そのような構成により、環境類似度表示装置は、表示内容が類似している複数の画像データをまとめて処理できる。
【００９３】
また、環境類似度表示装置１０は、環境要因を選択する選択手段（例えば、環境要因選択手段１４０）を備え、表示手段１１は、選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に認識率を表示してもよい。また、環境類似度表示装置１０は、画像データが撮影された環境の環境要因を記憶する第２記憶手段を備えてもよい。
【００９４】
そのような構成により、環境類似度表示装置は、利用者が指定した環境要因を示す軸で構成されるグラフを提示できる。
【００９５】
また、表示手段１１は、認識装置が複数の認識方式それぞれに従って出力した各認識率で構成される多次元データをグラフ上に表示してもよい。
【００９６】
そのような構成により、環境類似度表示装置は、複数の認識辞書を搭載した認識装置に対応できる。
【００９７】
また、環境類似度表示装置１０は、画像データが示す内容を認識する認識手段（例えば、画像認識手段１３０）を備え、表示手段１１は、認識手段が出力した認識率をグラフ上に表示してもよい。
【００９８】
そのような構成により、環境類似度表示装置は、学習データとして共に用いられると有効な画像データ群を明確に表示できる。
【００９９】
以上、実施形態および実施例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および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成および詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１００】
この出願は、２０１８年１０月１１日に出願された日本特許出願２０１８−１９２４２０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【０１０１】
また、上記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、以下に限られない。
【０１０２】
（付記１）画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示する表示手段を備えることを特徴とする環境類似度表示装置。
【０１０３】
（付記２）表示手段は、同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示する付記１記載の環境類似度表示装置。
【０１０４】
（付記３）複数の画像データを含むグループを記憶する第１記憶手段を備える付記２記載の環境類似度表示装置。
【０１０５】
（付記４）環境要因を選択する選択手段を備え、表示手段は、選択された環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に認識率を表示する付記１から付記３のうちのいずれかに記載の環境類似度表示装置。
【０１０６】
（付記５）画像データが撮影された環境の環境要因を記憶する第２記憶手段を備える付記１から付記４のうちのいずれかに記載の環境類似度表示装置。
【０１０７】
（付記６）表示手段は、認識装置が複数の認識方式それぞれに従って出力した各認識率で構成される多次元データをグラフ上に表示する付記１から付記５のうちのいずれかに記載の環境類似度表示装置。
【０１０８】
（付記７）画像データが示す内容を認識する認識手段を備え、表示手段は、前記認識手段が出力した認識率をグラフ上に表示する付記１から付記６のうちのいずれかに記載の環境類似度表示装置。
【０１０９】
（付記８）画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示することを特徴とする環境類似度表示方法。
【０１１０】
（付記９）同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示する付記８記載の環境類似度表示方法。
【０１１１】
（付記１０）コンピュータに、画像データが示す内容を認識する認識装置が出力した前記内容の認識率を、環境を構成する要因である環境要因を示す軸で構成されるグラフ上に前記画像データが撮影された環境の前記環境要因に基づいて表示する表示処理を実行させるための環境類似度表示プログラム。
【０１１２】
（付記１１）コンピュータに、表示処理で、同一地点で所定期間内に撮影された複数の画像データを含むグループに対して認識装置が出力した認識率をグラフ上に表示させる付記１０記載の環境類似度表示プログラム。
【符号の説明】
【０１１３】
１０、１００  環境類似度表示装置
１１  表示手段
１０１  ＣＰＵ
１０２  主記憶部
１０３  通信部
１０４  補助記憶部
１０５  入力部
１０６  出力部
１０７  システムバス
１１０  画像データ記憶手段
１２０  環境要因データ記憶手段
１３０  画像認識手段
１４０  環境要因選択手段
１５０  認識性能表示手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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