JP5277498B2 - 類似情報分類参照装置および類似情報分類参照方法 - Google Patents
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Description
さらに、類似画像をクエリとして用いる手法もあるが、この手法では、タグや日付などの付加的な情報によらないため、利用価値が高いと考えられているが、クエリ画像の作成そのものが難しく、この手法も実用的とはいえない。
(1)
低解像度化情報生成部と、自己組織化処理部と、処理結果保存部とを備えた複数の対象情報から所望の情報を抽出するための類似情報分類参照装置において、
前記対象情報は複数の解像度を持ち、
前記低解像度化情報生成部は、前記複数の対象情報から、当該解像度がRMからR1に順次低下するM段階(Mは2以上の整数)の複数の低解像度化情報群を生成し、
前記自己組織化処理部は、
解像度R1の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてクラスタリングを含む第1階層の自己組織化処理を行い、
前記第1階層の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する所定解像度R2の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第2階層の自己組織化処理を行い、
前記各第2階層の各自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度R3の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第3階層の自己組織化処理を行い、
順次、
前記各第(K−1)階層(K=4,5,・・・,N、N≦M)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RK-1の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行い、
前記処理結果保存部は、前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果を保存しておく、
ことを特徴とする対象情報の類似情報分類参照装置。
さらに、可視化インデックス生成部と、検索候補情報一覧生成部と、段階的可視化手段と、操作表示部とを備えた類似情報分類参照装置であって、
前記自己組織化マップ作成部は、前記第1階層から前記第N階層における自己組織化処理において参照ベクトルを用いた2次元の自己組織化マップを作成し、
前記可視化インデックス生成部は、前記第1階層から前記第N階層における参照ベクトルのインデックスを生成し、
前記検索候補情報一覧生成部は、前記第1階層から前記第N階層においてクラスタリングされた対象情報の一覧を生成し、
前記操作表示部は、前記可視化インデックス生成部により生成した参照ベクトルのインデックスと、前記検索候補情報一覧生成部により生成した対象情報の一覧とを照合し、上位階層の自己組織化マップを生成して当該自己組織化マップを可視化し、
前記自己組織化マップ作成部による処理、前記可視化インデックス生成部による処理、前記検索候補情報一覧生成部による処理および前記操作表示部による処理を繰り返すことで、前記段階的可視化手段は、検索候補情報を可視化して絞り込むことを特徴とする(1)に記載の対象情報の類似情報分類参照装置。
前記自己組織化マップ作成部における自己組織化マップ作成に際して、クラスタリングされたセルの全てを用いて、少なくとも1回クラスタリング処理を繰り返すことで学習を行うことを特徴とする(1)または(2)に記載の対象情報の類似情報分類参照装置。
前記対象情報が画像であり、前記自己組織化マップ作成部における自己組織化マップ作成に際して、低解像度化情報と参照ベクトルとの距離定義として、色差成分に重みをおいたYUVの差分絶対値和を使用することを特徴とする(1)から(3)の何れかに記載の類似情報分類参照装置。
前記自己組織化処理部が自己組織化処理続行判断部をさらに備え、
自己組織化処理続行判断部は、より高い階層の自己組織化処理を行うか否かを判断し、当該判断結果に応じて自己組織化処理部における処理を続行または中止させることを特徴とする(1)から(4)の何れかに記載の類似情報分類参照装置。
問い合わせ情報を入力して、当該問い合わせ情報と、前記処理結果保存部に保存された前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果とを順次比較して類似情報を抽出することを特徴とする(1)から(5)の何れかに記載の類似情報分類参照装置。
(7)
複数の対象情報から所望の情報を抽出して参照するための類似情報分類参照方法において、
前記対象情報は解像度を持ち、
前記複数の対象情報から、当該解像度がRMからR1に順次低下するM段階(Mは2以上の整数)の複数の低解像度化情報群を生成し、ついで、
解像度R1の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてクラスタリングを含む第1階層の自己組織化処理を行い、
前記第1階層の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する所定解像度R2の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第2階層の自己組織化処理を行い、
前記各第2階層の各自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度R3の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第3階層の自己組織化処理を行い、
順次、
前記各第(K−1)階層(K=4,5,・・・,N、N≦M)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RK-1の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行い、この後、
前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果を保存しておく、
ことを特徴とする対象情報の類似情報分類参照方法。
前記第1階層から前記第N階層における自己組織化処理において参照ベクトルを用いた2次元の自己組織化マップ作成し、
前記第1階層から前記第N階層における参照ベクトルのインデックスを生成し、
前記第1階層から前記第N階層においてクラスタリングされた対象情報の一覧を生成し、
前記参照ベクトルのインデックスと、前記対象情報の一覧とを照合し、上位階層の自己組織化マップを生成して当該自己組織化マップを可視化し、
上記処理を繰り返すことで、検索候補情報を可視化して絞り込むことを特徴とする(7)に記載の対象情報の類似情報分類参照方法。
前記自己組織化マップ作成に際して、クラスタリングされたセルの全てを用いて、再学習により少なくとも1回クラスタリング処理を繰り返すことを特徴とする(7)または(8)に記載の対象情報の類似情報分類参照方法。
前記対象情報が画像であり、前記自己組織化マップ作成に際して、低解像度化情報と参照ベクトルとの距離定義として、色差成分に重みをおいたYUVの差分絶対値和を使用することを特徴とする(7)から(9)の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
自己組織化処理において、より高い階層の自己組織化処理を行うか否かを判断することを特徴とする(7)から(10)の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
問い合わせ情報を入力して、当該問い合わせ情報と、保存された前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果とを順次比較して類似情報を抽出することを特徴とする(7)から(11)の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
図1において、類似情報分類参照装置1は、複数の解像度を持つ対象情報から所望の情報を抽出するためのもので、元情報記憶装置10と、低解像度化情報生成部11と、低解像度化情報保存部12と、自己組織化処理部13と、処理結果保存部14とを備えている。
(A1)低解像度化情報保存部12に保存されている解像度R1の低解像度化情報群G1について、低解像度化情報群G1を構成する複数の低解像度化情報を入力としてクラスタリングを含む第1階層の自己組織化処理を行う。
(A2)第1階層の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、このクラスタリング結果に対応する低解像度化情報保存部12に保存されている解像度R2の複数の低解像度化情報群について、低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第2階層の自己組織化処理を行う。
(A3)第2階層の各自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、このクラスタリング結果に対応する解像度R3の複数の低解像度化情報群について、低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第3階層の自己組織化処理を行う。
・・・
(AK)第(K−1)階層(K=4,5,・・・,N−1)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RKの複数の低解像度化情報群について、低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行う。
・・・
(AN)記各第(N−1)階層(N≦M)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RNの複数の低解像度化情報群について、低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行う。
以下、図1の類似情報分類参照装置1の詳細を図2により説明する。図2では、検索対象画像群Gはq個の対象情報g1,g2,・・・,gqからなる。
低解像度化情報生成部11は、複数の対象情報g1,g2,・・・,gqから、解像度がRMからR1に順次低下するM段階の低解像度化情報群GM,・・・,G3,G2,G1を生成する。
g11,g12,・・・,g1q、
g21,g22,・・・,g2q、
・・・
gM1,gM2,・・・,gMq、
で表してある。
第2階層の自己組織化処理は、これら3つの低解像度化情報群S1-1,S1-2,S1-3についてそれぞれ行われる。
自己組織化マップSOM2(2)の作成処理においては、低解像度化情報群S1-2を構成する複数の低解像度化情報は、クラスタリングにより4集合(低解像度化情報群S131,S132,S133,S134)に分けられている。
第3階層の自己組織化処理は、SOM2(1)の作成処理においてクラスタリングされた5集合(低解像度化情報群S1-1-1,S1-1-2,S1-1-3,S1-1-4,S1-1-5)、SOM2(2)の作成処理においてクラスタリングされた4集合(低解像度化情報群S131,S132,S133,S134)、SOM2(3)の作成処理においてクラスタリングされた2集合(低解像度化情報群S1-3-1,S1-3-2)の、合計で11の低解像度化情報群についてそれぞれ行われる。
図3では、解像度(Ra)の入力画像を、低解像度化情報保存部12から取得して(S120)、自己組織化処理部13による処理を行う(S130)とともに、クラスタリングを行う(S140)。自己組織化マップおよびクラスタリングの結果は、処理結果保存部14に保存される。
図4および図5に示す処理により、図1および図2の実施形態の類似情報分類参照装置や類似情報分類参照方法を使用して、問い合わせ画像(検索対象画像)に近い画像を、階層の低い階層から高い階層で比較することで(段階的に自己組織化マップのセルから選択することを繰り返すことで)、検索結果を絞り込むことができ、ユーザが意図する画像(問い合わせ画像と類似した画像(同一の画像のこともある))を検索することができる。
QSOM=t2+t3+・・・tk
である。ただし、
t2=第2階層のクラスタ数
t3=第3階層のクラスタ数
・・・
tk=第k階層のクラスタ数
である。
自己組織化マップは、高次元データの視覚化と近似表現を目的として作成されるもので、本発明で用いる自己組織化マップは、参照ベクトルを二次元配列状に並べた基本的なものである。これらの参照ベクトルは自らの座標と、内部データを保持している。入力として与えるベクトルは、本発明では低解像度化情報保存部12に保存されている低解像度化情報(画像)である。
処理結果保存部14は、第1階層から第K階層の自己組織化処理の結果を保存しておく。
自己組織化マップ作成部131における学習は、参照ベクトルが初期化された状態から始まる。本実施形態では、自己組織化後のクラスタの配置に一意性を持たせるため、色合いと輝度のグラデーションを用いて初期化する。
自己組織化マップ作成部131の参照ベクトルのうち、入力画像(入力ベクトル)との距離が最も近い参照ベクトル(選択参照ベクトルと言う)を選択する。
選択参照ベクトルの学習は、近傍の参照ベクトルを伴って行われる。本実施形態では、選択参照ベクトルの近傍にある参照ベクトルが同時に更新される。
di,j=dYi,j+Kc×(dUi,j+dVi,j)
とすることで、Kc=4とした場合には、好適な結果が得られた。
図9は、図4における類似情報分類参照装置1の検索処理を示すフローチャートである。
図9では、問い合わせ画像の特徴を、自己組織化マップ(SOMi(j))と比較して、繰り返し比較を行う例を示している。まず、SOMi(j)のi,jは初期化されている(S210)。
10 元情報記憶装置
11 低解像度化情報生成部
12 低解像度化情報保存部
13 自己組織化処理部
14 処理結果保存部
15比較処理部
16 可視化インデックス生成部
17 検索候補情報一覧生成部
18 段階的可視化手段
19 操作表示部
131 自己組織化マップ作成部
132 自己組織化処理続行判断部
Claims (12)
- 低解像度化情報生成部と、自己組織化処理部と、処理結果保存部とを備えた複数の対象情報から所望の情報を抽出して参照するための類似情報分類参照装置において、
前記対象情報は複数の解像度を持ち、
前記低解像度化情報生成部は、前記複数の対象情報から、当該解像度がRMからR1に順次低下するM段階(Mは2以上の整数)の複数の低解像度化情報群を生成し、
前記自己組織化処理部は、
解像度R1の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてクラスタリングを含む第1階層の自己組織化処理を行い、
前記第1階層の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する所定解像度R2の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第2階層の自己組織化処理を行い、
前記各第2階層の各自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度R3の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第3階層の自己組織化処理を行い、
順次、
前記各第(K−1)階層(K=4,5,・・・,N、N≦M)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RK-1の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行い、
前記処理結果保存部は、前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果を保存しておく、
ことを特徴とする対象情報の類似情報分類参照装置。 - さらに、可視化インデックス生成部と、検索候補情報一覧生成部と、段階的可視化手段と、操作表示部とを備えた類似情報分類参照装置であって、
前記自己組織化マップ作成部は、前記第1階層から前記第N階層における自己組織化処理において参照ベクトルを用いた2次元の自己組織化マップを作成し、
前記可視化インデックス生成部は、前記第1階層から前記第N階層における参照ベクトルのインデックスを生成し、
前記検索候補情報一覧生成部は、前記第1階層から前記第N階層においてクラスタリングされた対象情報の一覧を生成し、
前記操作表示部は、前記可視化インデックス生成部により生成した参照ベクトルのインデックスと、前記検索候補情報一覧生成部により生成した対象情報の一覧とを照合し、上位階層の自己組織化マップを生成して当該自己組織化マップを可視化し、
前記自己組織化マップ作成部による処理、前記可視化インデックス生成部による処理、前記検索候補情報一覧生成部による処理および前記操作表示部による処理を繰り返すことで、前記段階的可視化手段は、検索候補情報を可視化して絞り込むことを特徴とする請求項1に記載の対象情報の類似情報分類参照装置。 - 前記自己組織化マップ作成部における自己組織化マップ作成に際して、クラスタリングされたセルの全てを用いて、再学習により少なくとも1回クラスタリング処理を繰り返すことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の対象情報の類似情報分類参照装置。
- 前記対象情報が画像であり、前記自己組織化マップ作成部における自己組織化マップ作成に際して、低解像度化情報と参照ベクトルとの距離定義として、色差成分に重みをおいたYUVの差分絶対値和を使用することを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載の類似情報分類参照装置。
- 前記自己組織化処理部が自己組織化処理続行判断部をさらに備え、
自己組織化処理続行判断部は、より高い階層の自己組織化処理を行うか否かを判断し、当該判断結果に応じて自己組織化処理部における処理を続行または中止させることを特徴とする請求項1から請求項4の何れかに記載の類似情報分類参照装置。 - 問い合わせ情報を入力して、当該問い合わせ情報と、前記処理結果保存部に保存された前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果とを順次比較して類似情報を抽出することを特徴とする請求項1から請求項5の何れかに記載の類似情報分類参照装置。
- コンピュータを用いて、当該コンピュータに内蔵されまたは接続された記憶装置に搭載されたプログラムにより実行される、複数の対象情報から所望の情報を抽出して参照するための類似情報分類参照方法において、
前記対象情報は解像度を持ち、
前記複数の対象情報から、当該解像度がRMからR1に順次低下するM段階(Mは2以上の整数)の複数の低解像度化情報群を生成し、ついで、
解像度R1の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてクラスタリングを含む第1階層の自己組織化処理を行い、
前記第1階層の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する所定解像度R2の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第2階層の自己組織化処理を行い、
前記各第2階層の各自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度R3の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第3階層の自己組織化処理を行い、
順次、
前記各第(K−1)階層(K=4,5,・・・,N、N≦M)の自己組織化処理によるクラスタリング結果を元に、当該クラスタリング結果に対応する解像度RK-1の複数の低解像度化情報群について、当該低解像度化情報群を構成する複数の低解像度化情報を入力としてそれぞれクラスタリングを含む第K階層の自己組織化処理を行い、この後、
前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果を保存しておく、
ことを特徴とする対象情報の類似情報分類参照方法。 - 前記第1階層から前記第N階層における自己組織化処理において参照ベクトルを用いた2次元の自己組織化マップ作成し、
前記第1階層から前記第N階層における参照ベクトルのインデックスを生成し、
前記第1階層から前記第N階層においてクラスタリングされた対象情報の一覧を生成し、
前記参照ベクトルのインデックスと、前記対象情報の一覧とを照合し、上位階層の自己組織化マップを生成して当該自己組織化マップを可視化し、
上記処理を繰り返すことで、検索候補情報を可視化して絞り込むことを特徴とする請求項7に記載の対象情報の類似情報分類参照方法。 - 前記自己組織化マップ作成に際して、クラスタリングされたセルの全てを用いて、再学習により少なくとも1回クラスタリング処理を繰り返すことを特徴とする請求項7または請求項8に記載の対象情報の類似情報分類参照方法。
- 前記対象情報が画像であり、前記自己組織化マップ作成に際して、低解像度化情報と参照ベクトルとの距離定義として、色差成分に重みをおいたYUVの差分絶対値和を使用することを特徴とする請求項7から請求項9の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
- 自己組織化処理において、より高い階層の自己組織化処理を行うか否かを判断することを特徴とする請求項7から請求項10の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
- 問い合わせ情報を入力して、問い合わせ情報と、保存された前記第1階層から前記第N階層の自己組織化処理の結果とを順次比較して類似情報を抽出することを特徴とする請求項7から請求項11の何れかに記載の類似情報分類参照方法。
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