(57)【要約】【課題】画像分類タスクのためのデータ拡張を提供する。【解決手段】画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ実装方法およびシステムが提供される。この方法は、１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサによって、１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するステップを含む。この方法は、プロセッサによって、第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することにより、混合画像を形成するために第１の画像に第２の画像を重畳するステップをさらに含む。この方法は、プロセッサによって、画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために混合画像を使用して、画像分類タスクのために構成された機械学習プロセスを訓練するステップをさらに含む。【選択図】図３
2020534594.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、
１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサによって、前記１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するステップと、
前記プロセッサによって、前記第１の画像および前記第２の画像における複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することにより、混合画像を形成するために前記第１の画像に前記第２の画像を重畳するステップと、
前記プロセッサによって、前記画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために前記混合画像を使用して、前記画像分類タスクのために構成された前記機械学習プロセスを訓練するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルとして前記第１の画像のラベルを使用するステップを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルとして前記第２の画像のラベルを使用するステップを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルを形成するために前記第１の画像のラベルと前記第２の画像のラベルとを混合するステップを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記選択するステップおよび前記重畳するステップが、複数の追加の混合画像を形成するために前記１つまたは複数のデータベース中の前記１つまたは複数の訓練セットから選択された複数の異なる画像対の各々に対して繰り返され、前記機械学習プロセスが、前記複数の追加の混合画像を使用して訓練される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記機械学習プロセスの訓練速度を増加させるためにさらなる混合画像を使用することなく追加の訓練を実施するステップをさらに含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記追加の訓練が、前記機械学習プロセスを精密にするための微調整プロセスを含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記選択するステップおよび前記重畳するステップが、前記訓練するステップにおいて前記機械学習プロセスを訓練するために使用されるデータ拡張プロセスの一部であり、前記データ拡張プロセスが、訓練速度を増加させるために１つまたは複数の期間に選択的に無効化および有効化される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記１つまたは複数の期間が多数の連続する期間を含み、前記多数の連続する期間の最初の期間が、前記機械学習プロセスを訓練するための訓練段階の開始に対応する、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記１つまたは複数の期間が、前記機械学習プロセスを訓練するための訓練段階の中間期間にある、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記プロセッサがグラフィック処理装置である、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記画像分類タスクが先進運転者支援システムに関連し、前記方法が、
テスト画像の分類を得るために、前記訓練された機械学習プロセスを前記テスト画像に適用するステップと、
前記テスト画像の前記分類に応答して自動車の１つまたは複数のハードウェア・デバイスの機能を制御するステップと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品が、プログラム命令を具現化する非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体を含み、前記プログラム命令が、
１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサによって、前記１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するステップと、
前記プロセッサによって、前記第１の画像および前記第２の画像における複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することにより、混合画像を形成するために前記第１の画像に前記第２の画像を重畳するステップと、
前記プロセッサによって、前記画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために前記混合画像を使用して、前記画像分類タスクのために構成された前記機械学習プロセスを訓練するステップと
を含む方法をコンピュータに実施させるために前記コンピュータによって実行可能である、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１４】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルとして前記第１の画像のラベルを使用するステップを含む、請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１５】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルとして前記第２の画像のラベルを使用するステップを含む、請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
前記訓練するステップが、前記混合画像のラベルを形成するために前記第１の画像のラベルと前記第２の画像のラベルとを混合するステップを含む、請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記選択するステップおよび前記重畳するステップが、前記訓練するステップにおいて前記機械学習プロセスを訓練するために使用されるデータ拡張プロセスの一部であり、前記データ拡張プロセスが、訓練速度を増加させるために１つまたは複数の期間に選択的に無効化および有効化される、請求項１３に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記１つまたは複数の期間が多数の連続する期間を含み、前記多数の連続する期間の最初の期間が、前記機械学習プロセスを訓練するための訓練段階の開始に対応する、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記１つまたは複数の期間が、前記機械学習プロセスを訓練するための訓練段階の中間期間にある、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記画像分類タスクが監視システムに関連し、前記方法が、
テスト画像の分類を得るために、前記訓練された機械学習プロセスを前記テスト画像に適用するステップと、
前記テスト画像の前記分類に応答して目標区域からの識別された対象物を保持するためにドアのロックを作動させるステップと
をさらに含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ処理システムであって、
１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサであり、
前記１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択し、
前記第１の画像および前記第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって、混合画像を形成するために前記第１の画像に前記第２の画像を重畳し、
前記画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために前記混合画像を使用して、前記画像分類タスクの前記機械学習プロセスを訓練する
ように構成される、プロセッサ
を含む、コンピュータ処理システム。
【請求項２２】
前記機械学習プロセスが、前記混合画像のラベルとして前記第１の画像のラベルを使用して前記画像分類タスクのために訓練される、請求項２１に記載のコンピュータ処理システム。
【請求項２３】
前記機械学習プロセスが、前記混合画像のラベルとして前記第２の画像のラベルを使用して前記画像分類タスクのために訓練される、請求項２１に記載のコンピュータ処理システム。
【請求項２４】
前記機械学習プロセスが、前記第１の画像のラベルと前記第２の画像のラベルとを混合して前記混合画像のラベルを形成することによって前記画像分類タスクのために訓練される、請求項２０に記載のコンピュータ処理システム。
【請求項２５】
自動車のための先進運転者支援システムであって、
自動車からの外部視像に関連する実際の画像を捕捉するように構成されたカメラと、
１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサであり、
前記１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択することと、
前記第１の画像および前記第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって、混合画像を形成するために前記第１の画像に前記第２の画像を重畳することと、
画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために前記混合画像を使用して、前記画像分類タスクのために構成された前記機械学習プロセスを訓練することによって機械学習を実施することであり、前記画像分類タスクが運転者支援機能に関連する、機械学習を実施することと、
テスト画像の分類を得るために、前記訓練された機械学習プロセスを前記テスト画像に適用することと、
前記テスト画像の前記分類に応答して前記自動車の１つまたは複数のハードウェア・デバイスの機能を制御することと
を行うように構成される、プロセッサと
を含む、先進運転者支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、情報処理に関し、特に、画像分類タスクのためのデータ拡張に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ拡張は、特定の用途で使用される技法である。一般に、データ拡張は、過学習を避けることによって汎化性能を向上させるために訓練画像に小さいミューテーションを適用することを含む。
【０００３】
しかしながら、データ拡張の使用には欠陥がないわけではない。例えば、従来のデータ拡張技法には、高精度の欠如ならびに画像分類タスクの過度に長引く訓練時間の難点がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
その結果、画像分類タスクのための改善されたデータ拡張技法の必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様によれば、画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法は、１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサによって、１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するステップを含む。この方法は、プロセッサによって、第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することにより、混合画像を形成するために第１の画像に第２の画像を重畳するステップをさらに含む。この方法は、プロセッサによって、画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために混合画像を使用して、画像分類タスクのために構成された機械学習プロセスを訓練するステップをさらに含む。
【０００６】
本発明の別の態様によれば、画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ・プログラム製品は、プログラム命令を具現化する非一過性コンピュータ可読ストレージ媒体を含む。プログラム命令は、コンピュータに方法を実施させるためにコンピュータによって実行可能である。この方法は、１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサによって、１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するステップを含む。この方法は、プロセッサによって、第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することにより、混合画像を形成するために第１の画像に第２の画像を重畳するステップをさらに含む。この方法は、プロセッサによって、画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために混合画像を使用して、画像分類タスクのために構成された機械学習プロセスを訓練するステップをさらに含む。
【０００７】
本発明のさらに別の態様によれば、画像分類タスクの機械学習を実施するためのコンピュータ処理システムが提供される。コンピュータ処理システムは、１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサを含む。プロセッサは、１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するように構成される。プロセッサは、さらに、第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって、混合画像を形成するために第１の画像に第２の画像を重畳するように構成される。プロセッサは、さらに、画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために混合画像を使用して、画像分類タスクの機械学習プロセスを訓練するように構成される。
【０００８】
本発明のさらに別の態様によれば、自動車のための先進運転者支援システムが提供される。先進運転者支援システムは、自動車からの外部視像に関連する実際の画像を捕捉するように構成されたカメラを含む。先進運転者支援システムは、１つまたは複数のデータベースに動作可能に結合されたプロセッサをさらに含む。プロセッサは、１つまたは複数のデータベース中の１つまたは複数の訓練セットから第１の画像および第２の画像を選択するように構成される。プロセッサは、さらに、第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって、混合画像を形成するために第１の画像に第２の画像を重畳するように構成される。プロセッサは、さらに、画像分類タスクの機械学習プロセスによって使用されるデータを拡張するために混合画像を使用して、画像分類タスクのために構成された機械学習プロセスを訓練することによって機械学習を実施するように構成される。画像分類タスクは、運転者支援機能に関連する。プロセッサは、追加として、テスト画像の分類を得るために、訓練された機械学習プロセスをテスト画像に適用するように構成される。プロセッサは、さらに、テスト画像の分類に応答して自動車の１つまたは複数のハードウェア・デバイスの機能を制御するように構成される。
【０００９】
これらおよび他の特徴および利点は、添付図面に関連して読まれるべきその例示的な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【００１０】
以下の説明は、以下の図に関連して好ましい実施形態の詳細を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態による、本発明を適用することができる例示的な処理システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態による、本発明を適用することができる例示的なシステムを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の例示的な方法を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の例示的な方法を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の別の例示的な方法を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の別の例示的な方法を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態による、本発明を適用することができる全ニューラル・ネットワーク訓練計画を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態による、クラウド・コンシューマによって使用されるローカル・コンピューティング・デバイスが通信できる１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノードを有する例示的なクラウド・コンピューティング環境を示すブロック図である。
【図９】本発明の一実施形態による、クラウド・コンピューティング環境によって提供される１組の機能的抽象化層を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明は、画像分類タスクのためのデータ拡張に関する。
【００１３】
一実施形態では、本発明は、新しいデータ拡張技法を導入することによって、ニューラル・ネットワーク（ＮＮ）を用いた画像分類タスクにおいてより高い精度を達成することができる。本発明は、ニューラル・ネットワークに限定されず、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者によって容易に理解されるように学習機構／技法で使用することができることが理解されるべきである。本発明は、特定のタイプのニューラル・ネットワークに限定されず、したがって、畳み込みニューラル・ネットワーク、リカレント・ニューラル・ネットワーク（ＲＮＮ）などのようなニューラル・ネットワークで使用することができる。その上、本発明は、限定はしないが、帰納論理プログラミング（ＩＬＰ）、決定木などを含む非ＮＮベース学習機構／技法にも適用することができる。本発明を適用することができるこれらおよび他の学習機構／技法は、本発明の思想を維持しながら、当業者によって容易に決定される。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態によるデータ拡張は、訓練画像に適用される任意のミューテーションを含むことができる。例えば、本発明の好ましい実施形態によるデータ拡張は、限定はしないが、入力画像ごとに、雑音、歪み、抽出、回転、平行移動、再スケーリング、剪断、伸張、および反転を重畳することを含むことができる。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態による、本発明の原理を適用することができる例示的な処理システム１００を示す。処理システム１００は、システム・バス１０２を介して他のコンポーネントに動作可能に結合される少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）１０４を含む。キャッシュ１０６、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１０８、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１２０、サウンド・アダプタ１３０、ネットワーク・アダプタ１４０、ユーザ・インタフェース・アダプタ１５０、およびディスプレイ・アダプタ１６０が、システム・バス１０２に動作可能に結合される。少なくとも１つのグラフィック処理装置（ＧＰＵ）１９４が、システム・バス１０２に動作可能に結合される。
【００１６】
第１のストレージ・デバイス１２２および第２のストレージ・デバイス１２４が、Ｉ／Ｏアダプタ１２０によってシステム・バス１０２に動作可能に結合される。ストレージ・デバイス１２２および１２４は、ディスク・ストレージ・デバイス（例えば、磁気または光ディスク・ストレージ・デバイス）、固体磁気デバイスなどのうちのいずれかとすることができる。ストレージ・デバイス１２２および１２４は、同じタイプのストレージ・デバイスまたは異なるタイプのストレージ・デバイスとすることができる。
【００１７】
スピーカ１３２が、サウンド・アダプタ１３０によってシステム・バス１０２に動作可能に結合される。トランシーバ１４２が、ネットワーク・アダプタ１４０によってシステム・バス１０２に動作可能に結合される。ディスプレイ・デバイス１６２が、ディスプレイ・アダプタ１６０によってシステム・バス１０２に動作可能に結合される。
【００１８】
第１のユーザ入力デバイス１５２、第２のユーザ入力デバイス１５４、および第３のユーザ入力デバイス１５６が、ユーザ・インタフェース・アダプタ１５０によってシステム・バス１０２に動作可能に結合される。ユーザ入力デバイス１５２、１５４、および１５６は、キーボード、マウス、キーパッド、画像キャプチャ・デバイス、モーション感知デバイス、マイクロホン、前出のデバイスのうちの少なくとも２つの機能を組み込んだデバイスなどのうちのいずれかとすることができる。当然、本発明の思想を維持しながら、他のタイプの入力デバイスを使用することもできる。ユーザ入力デバイス１５２、１５４、および１５６は、同じタイプのユーザ入力デバイスまたは異なるタイプのユーザ入力デバイスとすることができる。ユーザ入力デバイス１５２、１５４、および１５６は、情報をシステム１００に入力し、情報をシステム１００から出力するために使用される。
【００１９】
当然、処理システム１００は、さらに、当業者によって容易に熟考されるような他の要素（図示せず）を含むことができ、ならびに特定の要素を省略することができる。例えば、当業者によって容易に理解されるように、様々な他の入力デバイスまたは出力デバイスあるいはその両方が、処理システム１００に、その特定の実施態様に応じて、含まれてもよい。例えば、様々なタイプの無線または有線あるいはその両方の入力デバイスまたは出力デバイスあるいはその両方を使用することができる。その上、様々な構成の追加のプロセッサ、コントローラ、メモリなどが、さらに、当業者によって容易に理解されるように利用されてもよい。処理システム１００のこれらおよび他の変形は、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者によって容易に熟考される。
【００２０】
その上、図２に関して以下で説明するシステム２００は本発明のそれぞれの実施形態を実施するためのシステムであることが理解されるべきである。処理システム１００の一部またはすべては、システム２００の要素のうちの１つまたは複数で実装することができる。
【００２１】
さらに、処理システム１００は、例えば、図３〜図４の方法３００の少なくとも一部、図５〜図６の方法５００の少なくとも一部、または図７の方法７００の少なくとも一部、あるいはその組合せを含む本明細書で説明する方法の少なくとも一部を実施することができることが理解されるべきである。同様に、システム２００の一部またはすべては、図３〜図４の方法３００の少なくとも一部、図５〜図６の方法５００の少なくとも一部、または図７の方法７００の少なくとも一部、あるいはその組合せを実施するために使用することができる。
【００２２】
図２は、本発明の一実施形態による、本発明を適用することができる例示的なシステム２００を示す。システム２００は、コンピュータ処理システム２１０（例えば、コンピュータ処理システム１００）と、１組の他のコンピュータ処理システム２２０とを含む。一実施形態では、コンピュータ処理システム２１０および２２０のうちの１つまたは複数は、サーバとして構成することができる。
【００２３】
コンピュータ処理システム２１０は、他のコンピュータ処理システム２２０のいずれからの画像を受け取るように構成することができる。コンピュータ処理システム２１０は、受け取った画像を、本発明の好ましい実施形態に従って画像分類タスクのためのデータ拡張技法にかけることができる。次いで、データ拡張技法の結果は、コンピュータ処理システム２１０から他のコンピュータ処理システム２２０のうちの１つまたは複数に供給することができる。このようにして、先行技術と比べてより正確な画像分類が、本発明の好ましい実施形態の教示に従って達成され得る。
【００２４】
コンピュータ処理システム２１０および他のコンピュータ処理システム２２０の各々は、少なくとも、プロセッサ２９１、メモリ２９２、およびトランシーバ２９３を含む。さらに、２１０などのコンピュータ処理システムのうちの少なくとも１つは、訓練されたニューラル・ネットワークを適用できる実際の画像を捕捉するためのカメラ２９９を含むことができる。その上、少なくとも他のコンピュータ処理システム２２０は、１つまたは複数の訓練（画像）セットのすべてまたは一部を格納するためのデータベース２９４をさらに含む。他のコンピュータ処理システム２２０のトランシーバ２９３は、画像をコンピュータ処理システム２１０のトランシーバ２９３に送る。次いで、コンピュータ処理システム２１０のプロセッサ２９１およびメモリ２９２は、画像を処理して、画像分類結果を他のコンピュータ処理システム２２０の１つまたは複数にトランシーバ２９３を介して提供する。
【００２５】
一実施形態では、コンピュータ処理システム２１０は、別のシステム２７１の一部とすることができる。そのような他のシステムは、例えば、限定はしないが、監視システム、コンピュータ・ビジョン・システム、アクション認識システム、先進運転者支援システムなどであり得る。前出のタイプのシステムは単に例示であり、本発明は画像分類から利益を得ることができる無数の異なるタイプのシステムに適用できることが理解されるべきである。これらのシステムの他の要素は、簡潔および明瞭にするために図２に示されていないが、それにもかかわらず、当業者には容易に分かり理解される。
【００２６】
図２に示された実施形態では、その要素はネットワーク２０１によって相互接続される。しかしながら、他の実施形態では、他のタイプの接続を使用することもできる。その上、一実施形態では、システム２００の要素の少なくとも１つは、プロセッサベースである（図示の例では、すべてがプロセッサベースである）。さらに、１つまたは複数の要素は別個の要素として示されていることがあるが、他の実施形態では、これらの要素は１つの要素として組み合わせることができる。逆も当てはまり、１つまたは複数の要素は別の要素の一部であることがあるが、他の実施形態では、１つまたは複数の要素はスタンド・アロン要素として実装することができる。その上、図２の１つまたは複数の要素は、例えば分散構成を含むクラウド構成で実装することができる。追加として、図２の１つまたは複数の要素は、限定はしないが、デジタル信号処理（ＤＳＰ）回路、プログラマブル・プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、コンプレックス・プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）などを含む様々なデバイスによって実装することができる。システム２００の要素のこれらおよび他の変形は、本発明の思想を維持しながら、本明細書で提供する本発明の教示を与えられた当業者によって容易に決定される。
【００２７】
次に、２つの例示的な方法３００および５００が、図３〜図４および図５〜図６について説明される。特に、図３〜図４の方法３００は、単純化および例証のために、単一の画像対を形成する２つの入力画像のみを使用して説明されるデータ拡張技法に対応する。対照的に、図５〜図６の方法５００は、２つ以上の対の入力画像を含む入力画像対のセットに適用される図３のデータ拡張技法に対応する。方法３００および５００のこれらおよび他の変形および拡大は、本発明の思想を維持しながら、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者によって容易に熟考される。上記のように、システム１００およびシステム２００のいずれも方法３００または方法５００あるいはその両方（方法３００、方法５００、または方法７００、あるいはその組合せ）を実施するために使用することができる。その目的のために、本明細書で説明する方法のステップは、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）（例えば、図１のＣＰＵ１０４）またはグラフィック処理装置（ＧＰＵ）（図１のＧＰＵ１９４）あるいはその両方で実施できることが理解されるべきである。方法３００、５００、および７００のうちの１つまたは複数はニューラル・ネットワークの使用を参照しているが、当業者によって容易に理解されるように、任意のタイプの機械学習プロセスがそれの代わりに使用されてもよいことをさらに理解すべきである。例えば、本発明は、限定はしないが、決定木学習、相関ルール学習、深層学習、帰納プログラミング論理、サポート・ベクタ・マシン、クラスタリング、ベイジアン・ネットワーク、強化学習、表現学習、類似および計量学習、スパース辞書学習、ルールベース機械学習、および学習分類を含む機械学習プロセスで使用することができる。本発明を適用することができる前出の機械学習プロセスは、単に例示であり、したがって、本発明は、さらに、本発明の思想を維持しながら、他の機械学習プロセスに適用することができる。
【００２８】
図３〜図４は、本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の例示的な方法３００を示す。
【００２９】
ステップ３０５において、訓練セットから第１の入力画像（以下、「第１の画像」）および第２の入力画像（以下、「第２の画像」）を選択する。
【００３０】
ステップ３１０において、混合画像を形成するために第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって第１の画像に第２の画像を重畳する。
【００３１】
ステップ３１５において、混合画像を使用して、ニューラル・ネットワークとして実装された画像分類器を訓練する。
【００３２】
一実施形態では、ステップ３１５は、ステップ３１５Ａ〜ステップ３１５Ｃのうちの１つまたは複数を含むことができる。
【００３３】
ステップ３１５Ａにおいて、混合画像のラベルとして第１の画像のラベルを使用することによって画像分類器を訓練する。
【００３４】
ステップ３１５Ｂにおいて、混合画像のラベルとして第２の画像のラベルを使用することによって画像分類器を訓練する。
【００３５】
ステップ３１５Ｃにおいて、第１の画像のラベルを第２の画像のラベルと混合して混合画像のラベルを形成することによって画像分類器を訓練する。
【００３６】
ステップ３２０において、例えば、所定の基準が満たされるまで、混合画像を使用して訓練を続ける。所定の基準は、限定はしないが、例えば、訓練データまたは検証データの精度または訓練損失の改善を含むことができる。したがって、例えば、さらなる訓練を実施することによる分類精度のさらなる改善がないとき、訓練を停止することができる。
【００３７】
ステップ３２５において、第２の画像を混合することなしに画像分類器の微調整を実施する。すなわち、混合されていない画像、すなわち、第１の画像および第２の画像を使用して微調整を実施する。
【００３８】
ステップ３３０において、分類されるべき画像を受け取る。
【００３９】
ステップ３３５において、訓練されたニューラル・ネットワークを、分類されるべき画像に適用する。
【００４０】
ステップ３４０において、分類されるべき画像の分類を出力する。
【００４１】
ステップ３４５において、画像の分類に応じてアクション（以下、交換可能に「応答アクション」と呼ぶ）を実施する。応答アクションは、限定はしないが、監視、アクション認識、先進運転者支援システム、コンピュータ・ビジョンなどを含む、本発明を適用することができるいくつかの用途に関連することができる。その結果、アクションは、例えば、分類の可聴再生の発生（例えば、コンピュータ・ビジョンの場合の）、ユーザが知覚できるアラートの発生、対象物（例えば、人、または他の生命のある物または生命のない物あるいはその両方）を閉じ込めたままにするためのドアのロック、閉じ込めた物を解放するためのドアのロック解除、ユーザへの正しいアクションの示唆（例えば、例として文書化された手順または他のプロセスあるいはその両方において、誤ったアクションがユーザによって実施されていることを示す分類に応答して）、１つまたは複数の車両機能（例えば、ブレーキ、加速、運転）の制御などであり得る。分類は、禁止されたアイテムまたは危険なアイテムあるいはその両方などに対応することができる。前出の応答アクションは単に例示であり、したがって、本発明の思想を維持しながら、本発明によって行われた分類に応答して他の応答アクションを実施することもできることが理解されるべきである。
【００４２】
図５〜図６は、本発明の一実施形態による、画像分類タスクのためのデータ拡張の別の例示的な方法５００を示す。
【００４３】
ステップ５０５において、画像の訓練セットから１つまたは複数の異なる入力画像対のセットを選択する。セットの画像対の各々は、セットから選択された第１のそれぞれの入力画像（以下、「第１の画像」）および第２のそれぞれの入力画像（以下、「第２の画像」）を含む。
【００４４】
ステップ５１０において、画像対ごとに、画像対の各々から混合画像を形成するために第１の画像および第２の画像の複数の同一位置の画素対の各々の強度を平均化することによって第１の画像に第２の画像を重畳する。
【００４５】
ステップ５１５において、画像対の各々から形成された混合画像を使用して、ニューラル・ネットワークとして実装された画像分類器を訓練する。
【００４６】
一実施形態では、ステップ５１５は、ステップ５１５Ａ〜ステップ５１５Ｃのうちの１つまたは複数を含むことができる。
【００４７】
ステップ５１５Ａにおいて、混合画像のラベルとして第１の画像のラベルを使用することによって画像分類器を訓練する。
【００４８】
ステップ５１５Ｂにおいて、混合画像のラベルとして第２の画像のラベルを使用することによって画像分類器を訓練する。
【００４９】
ステップ５１５Ｃにおいて、第１の画像のラベルを第２の画像のラベルと混合して混合画像のラベルを形成することによって画像分類器を訓練する。
【００５０】
ステップ５２０において、例えば、所定の基準が満たされるまで、混合画像を使用して訓練を続ける。所定の基準は、限定はしないが、例えば、訓練データまたは検証データの精度または訓練損失の改善を含むことができる。したがって、例えば、さらなる訓練を実施することによる分類精度のさらなる改善がないとき、訓練を停止することができる。
【００５１】
ステップ５２５において、第２の画像を混合することなしに画像分類器の微調整を実施する。すなわち、混合されていない画像、すなわち、画像対の第１の画像および第２の画像を使用して微調整を実施する。
【００５２】
ステップ５３０において、分類されるべき画像を受け取る。
【００５３】
ステップ５３５において、訓練されたニューラル・ネットワークを、分類されるべき画像に適用する。
【００５４】
ステップ５４０において、分類されるべき画像の分類を出力する。
【００５５】
ステップ５４５において、画像の分類に応じてアクションを実施する。可能な例示的なアクションは、方法３００のステップ３４５に対して上記でさらに説明されている。
【００５６】
図７は、本発明の一実施形態による、本発明を適用することができる全ニューラル・ネットワーク訓練計画を示す。
【００５７】
ステップ７０５において、訓練段階においてニューラル・ネットワークを訓練する。
【００５８】
一実施形態では、ステップ７０５は、ステップ７０５Ａ〜ステップ７０５Ｃのうちの１つまたは複数を含むことができる。
【００５９】
ステップ７０５Ａにおいて、データ拡張技法にアクセスして、必要または要求に応じて随時データ拡張技法を使用できるようにする。データ拡張技法は、図３〜図５の方法３００および図５〜図６の方法５００のいずれかとすることができる。
【００６０】
ステップ７０５Ｂにおいて、訓練段階の初めに、例えば、いくつかの時間の間、データ拡張技法を無効にする。このようにして、全ニューラル・ネットワーク訓練速度が向上し、より良好な最終精度を得ることができる（多数の実験により証明されているように）。
【００６１】
ステップ７０５Ｃにおいて、訓練段階の１つまたは複数の中間期間にデータ拡張技法を無効にする。例えば、データ拡張技法は、いくつかの時間の間無効化することができる。これに関して、ステップ７１０Ｂと同様に、全ニューラル・ネットワーク訓練速度が向上し、より良好な最終精度を得ることができる。
【００６２】
本開示はクラウド・コンピューティングに関する詳細な説明を含んでいるが、本明細書で列挙する教示の実施態様は、クラウド・コンピューティング環境に限定されないことが理解されるべきである。それどころか、本発明の実施形態は、現在知られているまたは後に開発される他のタイプのコンピューティング環境と組み合わせて実施することができる。
【００６３】
クラウド・コンピューティングは、最小限の管理作業またはサービスのプロバイダとの対話により迅速にプロビジョニングおよびリリースすることができる構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス提供のモデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴、少なくとも３つのサービス・モデル、および少なくとも４つの配置モデルを含むことができる。
【００６４】
特徴は以下の通りである。
オンデマンド・セルフサービス：クラウド・コンシューマは、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング能力を、必要に応じて自動的に、人間がサービスのプロバイダと対話する必要なしに、一方的にプロビジョニングすることができる。
幅広いネットワーク・アクセス：能力は、ネットワーク上で利用可能であり、標準的な機構を通じてアクセスされ、それにより、異種のシンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用が促進される。
リソースのプール化：プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチ・テナント・モデルを使用して多数のコンシューマに提供されるようにプールされ、異なる物理および仮想リソースが、要求に応じて動的に割り当ておよび再割り当てされる。コンシューマは、一般に、提供されるリソースの正確な場所に関して制御することまたは知ることがないという点で場所に依存しない感覚があるが、より高い抽象レベル（例えば、国、州、またはデータセンタ）で場所を指定することができる場合がある。
迅速な順応性：能力は、迅速に弾力的に、場合によっては自動的に、プロビジョニングされてすばやくスケール・アウトし、迅速にリリースされてすばやくスケール・インすることができる。コンシューマには、プロビジョニングに利用可能な能力は、多くの場合無制限のように見え、いつでもどんな量でも購入することができる。
計測されるサービス：クラウド・システムは、計測能力を活用することによって、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブなユーザ・アカウント）に適した抽象レベルで、リソースの使用を自動的に制御し最適化する。リソース使用量は、利用されたサービスのプロバイダとコンシューマの両方にとって透明性をもたらすように、モニタし、制御し、報告することができる。
【００６５】
サービス・モデルは以下の通りである。
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で実行されるプロバイダのアプリケーションを使用することである。アプリケーションは、ウェブ・ブラウザなどのシン・クライアント・インタフェース（例えば、ウェブ・ベースの電子メール）を通じて様々なクライアント・デバイスからアクセス可能である。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション能力をも含む基盤にあるクラウド・インフラストラクチャを、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定のあり得る例外として、管理または制御しない。
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを使用して作成された、コンシューマが作成または取得したアプリケーションを、クラウド・インフラストラクチャ上に配置することである。コンシューマは、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む基盤にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御しないが、配置されたアプリケーション、および場合によってはアプリケーションをホストする環境構成に対する制御権を有する。
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ）：コンシューマに提供される能力は、処理、ストレージ、ネットワーク、および他の基本的なコンピューティング・リソースをプロビジョニングすることであり、ここで、コンシューマは、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含むことができる任意のソフトウェアを配置して実行させることができる。コンシューマは、基盤にあるクラウド・インフラストラクチャを管理または制御しないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配置されたアプリケーションに対する制御権を有し、場合によっては選択されたネットワーキング・コンポーネント（例えば、ホストのファイアウォール）の限定的な制御権を有する。
【００６６】
配置モデルは以下の通りである。
プライベート・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、組織のためにのみ運用される。クラウド・インフラストラクチャは、その組織または第三者が管理することができ、オンプレミスまたはオフプレミスで存在することができる。
コミュニティ・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共有され、関心事（例えば、ミッション、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンスに関わる考慮事項）を共有している特定のコミュニティをサポートする。クラウド・インフラストラクチャは、その組織または第三者が管理することができ、オンプレミスまたはオフプレミスで存在することができる。
パブリック・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、公衆または大規模な業界グループが利用できるようにされ、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
ハイブリッド・クラウド：クラウド・インフラストラクチャは、固有のエンティティを残しているが、データおよびアプリケーションのポータビリティを可能にする標準化されたまたは専用の技術（例えば、クラウド間の負荷平衡のためのクラウド・バースティング）によって互いに結び付けられた２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の組合せである。
【００６７】
クラウド・コンピューティング環境は、サービス指向であり、無国籍性、疎結合性、モジュール性、および意味論的相互運用性に焦点を置いている。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャがある。
【００６８】
次に図８を参照すると、例示のクラウド・コンピューティング環境８５０が示される。図示のように、クラウド・コンピューティング環境８５０は、クラウド・コンシューマによって使用されるローカル・コンピューティング・デバイス、例えば、携帯情報端末（ＰＤＡ）もしくは携帯電話８５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ８５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ８５４Ｃ、または自動車コンピュータ・システム８５４Ｎ、あるいはその組合せなどが通信することができる１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード８１０を含む。ノード８１０は、互いに通信することができる。ノード８１０は、先に説明したプライベート、コミュニティ、パブリック、またはハイブリッド・クラウドなどの１つまたは複数のネットワークまたはそれらの組合せにおいて、物理的にまたは仮想的にグループ化することができる（図示せず）。これにより、クラウド・コンピューティング環境８５０は、クラウド・コンシューマがローカル・コンピューティング・デバイスにリソースを維持する必要がないサービスとして、インフラストラクチャ、プラットフォーム、またはソフトウェア、あるいはその組合せを提供することができる。図８に示されたコンピューティング・デバイス８５４Ａ〜８５４Ｎのタイプは単に例示であることが意図されていること、およびコンピューティング・ノード８１０およびクラウド・コンピューティング環境８５０は、任意のタイプのネットワークまたはネットワーク・アドレス指定可能な接続（例えば、ウェブ・ブラウザを使用する）あるいはその両方によって任意のタイプのコンピュータ化デバイスと通信することができることが分かる。
【００６９】
次に、図９を参照すると、クラウド・コンピューティング環境８５０（図８）によって提供される機能的抽象化層のセットが示される。図９に示されたコンポーネント、層、および機能は、単に例示であることが意図されており、本発明の実施形態はそれに限定されないことが前もって理解されるべきである。図示のように、以下の層および対応する機能が提供される。
【００７０】
ハードウェアおよびソフトウェア層９６０は、ハードウェア・コンポーネントおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例には、メインフレーム９６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ）アーキテクチャ・ベース・サーバ９６２、サーバ９６３、ブレード・サーバ９６４、ストレージ・デバイス９６５、ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント９６６が含まれる。いくつかの実施形態では、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア９６７およびデータベース・ソフトウェア９６８を含む。
【００７１】
仮想化層９７０は、仮想エンティティの以下の例、すなわち、仮想サーバ９７１、仮想ストレージ９７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク９７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム９７４、ならびに仮想クライアント９７５を提供することができる抽象化層を提供する。
【００７２】
１つの例では、管理層９８０は、以下で説明する機能を提供することができる。リソース・プロビジョニング９８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実施するために利用されるコンピューティング・リソースおよび他のリソースの動的な調達を行う。計測および価格設定９８２は、リソースがクラウド・コンピューティング環境内で利用されるときのコスト追跡、およびこれらのリソースの消費に対する請求書作成または送り状作成を行う。１つの例では、これらのリソースは、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含むことができる。セキュリティは、クラウド・コンシューマおよびタスクの識別情報確認、ならびにデータおよび他のリソースの保護を行う。ユーザ・ポータル９８３は、クラウド・コンピューティング環境へのアクセスをコンシューマおよびシステム管理者に提供する。サービス・レベル管理９８４は、必要なサービス・レベルが満たされるようにクラウド・コンピューティング・リソースの割当ておよび管理を行う。サービス・レベル合意書（ＳＬＡ）立案および履行９８５は、ＳＬＡに従って将来の要求が予想されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前準備および調達を行う。
【００７３】
ワークロード層９９０は、クラウド・コンピューティング環境を利用することができる機能の例を提供する。この層から提供することができるワークロードおよび機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９９２、仮想教室教育配信９９３、データ分析処理９９４、トランザクション処理９９５、ならびに画像分類タスクのためのデータ拡張９９６が含まれる。
【００７４】
本発明は、任意の可能な技術的詳細レベルの統合におけるシステム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組合せであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する１つのコンピュータ可読ストレージ媒体／可読媒体（または複数の媒体）を含むことができる。
【００７５】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および格納することができる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、限定はしないが、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述のものの任意の好適な組合せとすることができる。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、以下のもの、すなわち、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、静的ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、命令が記録されたパンチカードまたは溝内の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、および前述のものの任意の好適な組合せが含まれる。本明細書で使用されるコンピュータ可読ストレージ媒体は、それ自体、一過性信号、例えば、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通って伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通して伝送される電気信号などであると解釈されるべきでない。
【００７６】
本明細書に記載されているコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、あるいはネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、または無線ネットワーク、あるいはその組合せを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組合せを含むことができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に格納するためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
【００７７】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳＭＡＬＬＴＡＬＫ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語などの従来の手続きプログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれかとすることができる。コンピュータ可読ログラム命令は、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上でおよび部分的にリモート・コンピュータ上で、または完全にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続されてもよく、または接続が外部コンピュータになされてもよい（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用するインターネットを通して）。いくつかの実施形態では、例えば、プログラマブル論理回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を実施するために、電子回路を個人専用にするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００７８】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の流れ図またはブロック図あるいはその両方を参照して本明細書に記載されている。流れ図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、および流れ図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実現され得ることが理解されるであろう。
【００７９】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、流れ図またはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中に指定された機能／動作を実現するための手段を作り出すように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または機械を生成するための他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供され得る。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、流れ図またはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中に指定された機能／動作の態様を実現する命令を含む製造品を構成するように、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、または他のデバイス、あるいはその組合せに対し、特定のやり方で機能するように指示することができるコンピュータ可読ストレージ媒体に格納されてもよい。
【００８０】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行される命令が、流れ図またはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック中に指定された機能／動作を実施するように、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置または他のデバイスにロードされて、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実施させて、コンピュータ実施プロセスを生じさせてもよい。
【００８１】
図中の流れ図およびブロック図は、本発明の様々な実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実施態様のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関して、流れ図またはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実現するための１つまたは複数の実行可能な命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表すことができる。いくつかの代替的な実施態様では、ブロックに示されている機能は、図に示されている順序以外で行われてもよい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際には、実質的に同時に実行されてもよく、またはブロックは、時には、関与する機能に応じて逆の順序で実行されてもよい。ブロック図または流れ図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図または流れ図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能または動作を実施するかまたは専用ハードウェアとコンピュータ命令との組合せを実行する専用ハードウェア・ベース・システムによって実現されてもよいことも留意されるであろう。
【００８２】
本発明の「１つの実施形態」または「一実施形態」ならびにそれの他の変形への本明細書における言及は、実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造、特性などが本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の全体にわたって様々な場所に現れる「１つの実施形態において」または「一実施形態において」ならびに他の変形の表現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指しているのではない。
【００８３】
「Ａ／Ｂ」、「ＡまたはＢあるいはその両方」、および「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」の場合の「／」、「または〜あるいはその両方」、および「のうちの少なくとも１つ」の使用は、１番目にリストされた選択肢（Ａ）のみの選択、または２番目にリストされた選択肢（Ｂ）のみの選択、または両方の選択肢（ＡおよびＢ）の選択を包含するように意図されることが理解されるべきである。さらなる例として、「Ａ、Ｂ、またはＣ、あるいはその組合せ」、および「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」の場合、そのような言い回しは、１番目にリストされた選択肢（Ａ）のみの選択、または２番目にリストされた選択肢（Ｂ）のみの選択、または３番目にリストされた選択肢（Ｃ）のみの選択、または１番目および２番目にリストされた選択肢（ＡおよびＢ）のみの選択、または１番目および３番目にリストされた選択肢（ＡおよびＣ）のみの選択、または２番目および３番目にリストされた選択肢（ＢおよびＣ）のみの選択、またはすべての３つの選択肢（ＡおよびＢおよびＣ）の選択を包含するように意図される。これは、当業者には容易に明らかであるように、リストされた数の項目に対して拡張することができる。
【００８４】
システムおよび方法の好ましい実施形態を説明したが（これらは、例示であり、限定することを意図していない）、当業者なら、上述の教示に照らして様々な変更および変形を行うことができることに留意されたい。それゆえに、添付の特許請求の範囲によって概説されるような本発明の範囲内にある、開示された特定の実施形態に改変を行うことができることが理解されるべきである。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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