JP5639065B2 - 推定される社会的関係に基づいた行動の提案 - Google Patents
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Description
(a)これらは、結局は経験則であって、常に正しくはない。
(b)多くの経験則は、同時に利用され、慎重に結合される必要がある。
(c)多数の経験則は、所定のシナリオで互いにコンフリクトする可能性がある。
・人物:世界における実在の人物。
・顔:ある画像におけるある顔の特定の外観。
・画像:集合における画像。
ある画像における人物の数:HasCount(img,cnt)
ある画像に現れる顔の年齢:HasAge(face,age)
ある画像に現れる顔の性別:HasGender(face,gender)
特定の顔がある画像に表れるか:OccursIn(person,face)
ある人物と彼/彼女の顔の間の対応関係:hasFace(person,face)。
・ある人物の性別:HasGender(person,gender)。
・2人の間の関係:HasRelation(person1,person2,relation)。
配偶者は、反対の性別である。
2人の人物は、それらの間に固有の関係を共有する。
・子供及び彼等の友人は、類似した年齢である。
・ある子供と一人で現れる若年成人は、親/子供の関係を共有する。
・(彼等だけで)一緒に現れる類似の年齢及び反対の性別の2人の人物は、配偶者の関係を共有する。
・友人及び親戚は、写真にわたりクラスタリングされる。2人の友人がある写真に一緒に現れた場合、同じ写真に現れた三番目の人物は、友人である可能性が高い。同じことが親戚にも当てはまる。
MaryはFrankとの連絡を要求する。
FrankはMaryとの連絡を要求する。
また、上記の両者。
12:コンピュータ装置
14:インデックスサーバ
16:イメージサーバ
20:通信ネットワーク
22:個人の画像の集合を取得
24:画像において頻出する人物を識別(顔検出/認識)
26:人物の一致、人物の年齢及び性別を含む証拠を抽出
28:識別された人物及び関連される証拠を記憶
30:抽出された証拠から人物に関連する社会的関係を推定
32:推定された社会的関係について画像の集合をサーチ/編成
35:社会的関係のタイプの存在論的構造
40:例となる画像
42:例となる関係
50:例となる画像
52:例となる関係
102:画像の集合
104:社会的関係検出手段
106:社会的関係
108:提案手段
110:可能性のある行動指針
112:ストレージ
114:ファミリーツリー
116:関係の問合せ
118:画像選択手段
120:問合せ出力
122:ディスプレイ
124:ユーザ入力
126:地理的位置
130:弟と姉の画像
132:娘と母の画像
134:弟と姉の画像
136:画像
138:画像
140:息子−母の社会的関係
142:社会的関係に基づいたグラフィック
Claims (3)
- コンピュータ装置が、画像の集合における個人間の社会的関係を分類して、可能性のある行動指針を提案する方法であって、前記画像は、デジタル静止画像データまたはビデオ画像データであり、
前記コンピュータ装置が、前記画像の集合をサーチして個人を識別し、識別された個人の性別及び年齢の範囲を決定するステップと、
前記コンピュータ装置が、前記識別された個人の決定された性別及び年齢の範囲を使用して、前記識別された個人間の少なくとも1つの社会的関係を推定するステップであって、前記少なくとも1つの社会的関係を推定することは、
前記画像に写っている少なくとも2つの顔に関して、性別と年齢の形跡および特定の人物との対応関係を推定する動作、
学習用データを使用して異なる複数の年齢区分、性別および社会的関係の種類について最適化された推論規則とその重み係数を学習する動作と、
重み付けされた前記推論規則および前記形跡の上で推論を実行することにより、画像内に写っている複数の人物に関する年齢、性別及び社会的関係の周辺確率を見出す動作と、を含むことを特徴とする、ステップと、
前記コンピュータ装置が、推定された少なくとも1つの社会的関係を使用して、可能性のある行動指針を提案するステップと、
を含み、
前記推論規則は、一階述語論理を使用して表現された複数の論理式から成る集合体であり、前記論理式においては、年齢や性別、画像に写っている人物との間の社会的関係および制約条件が定められており、前記周辺確率は、前記重み係数によってそれぞれ重み付けされた全ての前記論理式に跨って多数の真値基礎を重み付け合計することによって算出され、前記重み付け係数の各々は、前記論理式の各々の重要度に対応している、ことを特徴とする方法。 - コンピュータ装置が、画像の集合からファミリー・ツリーを生成する方法であって、前記画像は、デジタル静止画像データまたはビデオ画像データであり、
前記コンピュータ装置が、前記画像の集合をサーチして個人を識別し、識別された個人の性別及び年齢の範囲を決定するステップと、
前記コンピュータ装置が、前記識別された個人の性別及び年齢の範囲を使用して、前記識別された個人間の少なくとも2つの社会的関係を推定するステップであって、前記少なくとも1つの社会的関係を推定することは、
前記画像に写っている少なくとも2つの顔に関して、性別と年齢の形跡および特定の人物との対応関係を推定する動作、
学習用データを使用して異なる複数の年齢区分、性別および社会的関係の種類について最適化された推論規則とその重み係数を学習する動作と、
重み付けされた前記推論規則および前記形跡の上で推論を実行することにより、画像内に写っている複数の人物に関する年齢、性別及び社会的関係の周辺確率を見出す動作と、を含むことを特徴とする、ステップと、
前記コンピュータ装置が、推定された少なくとも2つの社会的関係を使用して、ファミリー・ツリーを生成するステップと、
前記コンピュータ装置が、生成されたファミリー・ツリーが前記画像の集合に関連されるように、前記生成されたファミリー・ツリーを記憶するステップと、
を含み、前記推論規則は、一階述語論理を使用して表現された複数の論理式から成る集合体であり、前記論理式においては、年齢や性別、画像に写っている人物との間の社会的関係および制約条件が定められており、前記周辺確率は、前記重み係数によってそれぞれ重み付けされた全ての前記論理式に跨って多数の真値基礎を重み付け合計することによって算出され、前記重み付け係数の各々は、前記論理式の各々の重要度に対応している、ことを特徴とする方法。 - コンピュータ装置が、画像の集合における個人間の社会的関係を分類して、前記画像の集合をサーチする方法であって、前記画像は、デジタル静止画像データまたはビデオ画像データであり、
前記コンピュータ装置が、前記画像の集合をサーチして個人を識別し、識別された個人の性別及び年齢の範囲を決定するステップと、
前記コンピュータ装置が、前記識別された個人の性別及び年齢の範囲を使用して、前記識別された個人間の少なくとも1つの社会的関係を推定するステップであって、前記少なくとも1つの社会的関係を推定することは、
前記画像に写っている少なくとも2つの顔に関して、性別と年齢の形跡および特定の人物との対応関係を推定する動作、
学習用データを使用して異なる複数の年齢区分、性別および社会的関係の種類について最適化された推論規則とその重み係数を学習する動作と、
重み付けされた前記推論規則および前記形跡の上で推論を実行することにより、画像内に写っている複数の人物に関する年齢、性別及び社会的関係の周辺確率を見出す動作と、を含むことを特徴とする、ステップと、
前記コンピュータ装置が、推定された少なくとも1つの社会的関係に基づいて画像の集合をサーチするステップと、
を含み、前記推論規則は、一階述語論理を使用して表現された複数の論理式から成る集合体であり、前記論理式においては、年齢や性別、画像に写っている人物との間の社会的関係および制約条件が定められており、前記周辺確率は、前記重み係数によってそれぞれ重み付けされた全ての前記論理式に跨って多数の真値基礎を重み付け合計することによって算出され、前記重み付け係数の各々は、前記論理式の各々の重要度に対応している、ことを特徴とする方法。
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