JP6646234B2 - プログラム生成装置、プログラム生成方法および生成プログラム - Google Patents
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Description
1つの側面では、本発明は、高精度な画像分類処理を実現する画像分類プログラムを生成可能なプログラム生成装置、プログラム生成方法および生成プログラムを提供することを目的とする。
さらに、1つの案では、上記のプログラム生成装置と同様の処理をコンピュータに実行させる生成プログラムが提供される。
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
〔第1の実施の形態〕
図1は、第1の実施の形態に係るプログラム生成装置の構成例および処理例を示す図である。図1に示すプログラム生成装置1は、生成部1aと遺伝的処理部1bとを有する。生成部1aおよび遺伝的処理部1bの処理は、例えば、プログラム生成装置1が備えるプロセッサが所定のプログラムを実行することで実現される。
次に、第2の実施の形態に係る画像処理装置について説明する。第2の実施の形態に係る画像処理装置は、図1に示したプログラム生成装置1と同様の処理機能と、この処理機能によって生成された画像分類プログラムを実行して画像分類処理を実行する機能とを備える。
RAM102は、画像処理装置100の主記憶装置として使用される。RAM102には、プロセッサ101に実行させるOS(Operating System)プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、RAM102には、プロセッサ101による処理に必要な各種データが格納される。
以上のようなハードウェア構成によって、画像処理装置100の処理機能を実現することができる。
図4は、各区間の要素例を示す図である。なお、図4では、説明の都合上、区間の記載順を図3とは異なる順序としている。
図6は、画像処理装置が備える処理機能の構成例を示すブロック図である。画像処理装置100は、画像取得部111、画像分類処理部112、プログラム生成部120、要素記憶部150、サンプル画像記憶部131、個体群情報記憶部132および出力データ記憶部133を有する。
プログラム生成部120は、遺伝的プログラミングにより画像分類プログラムを生成し、生成された画像分類プログラムに対応する出力データを出力データ記憶部133に保存する。なお、プログラム生成部120の内部構成については後述する。
サンプル画像記憶部131は、分類器の学習や評価のために利用される複数のサンプル画像のデータを記憶する。各サンプル画像には、そのサンプル画像が属するクラスを示すラベルが付加されている。サンプル画像としては、画像取得部111によってカメラ107aから取得された画像を用いることができる。
出力データ記憶部133は、プログラム生成部120の処理によって最終的に出力された個体に関する情報を記憶する。
特徴抽出部123は、個体の木構造におけるF区間のノードに設定された特徴抽出フィルタにしたがって、画像変換後の入力画像からの特徴量抽出処理を実行する。
パラメータ設定部126は、個体の木構造におけるPa区間のノードに設定された絶対値設定モジュールとPr区間のノードに設定された相対値設定モジュールにしたがって、分類器の学習パラメータを設定する処理を実行する。
次に、画像処理装置100の処理についてフローチャートを用いて説明する。
[ステップS11]GP学習制御部121は、複数の初期個体を生成し、生成した初期個体を示す情報を個体群情報記憶部132に格納する。以下、個体群情報記憶部132に格納される個体のことを「個体群」と呼ぶ。
[ステップS13]GP学習制御部121は、選択した親個体を用いて2以上の所定数の子個体を生成する。例えば、GP学習制御部121は、選択された2つの親個体の間で交叉を行うことで、2つ以上の所定数の子個体を生成する。GP学習制御部121は、生成された各子個体のいずれかのノードに突然変異を発生させ、そのノードの要素を変更する。なお、交叉および突然変異の方法については、それぞれ図8、図9において詳しく説明する。
[ステップS15]GP学習制御部121は、選択した子個体に基づいて、学習による分類器の生成、および、生成された分類器についての適応度の算出を実行する。このステップS15の具体的な処理例については、図10〜図14において説明する。
図8は、交叉処理手順の例を示すフローチャートである。図8の処理は、図7のステップS13において、2つの親個体から交叉処理によって2つの子個体を生成する場合の処理である。
[ステップS22]GP学習制御部121は、他方の親個体から、ステップS21で選択されたノードと同じ区間のノードを選択する。GP学習制御部121は、その区間にノードが複数存在する場合には、それらの中からランダムにノードを1つ選択する。
[ステップS31]GP学習制御部121は、子個体からノードをランダムに選択する。
ただし、ステップS31で選択されたノードがT区間、Pa区間、L区間のいずれかである場合、GP学習制御部121は、ステップS32,S33において、ステップS31で選択されたノード以外の要素についても入れ替えを行う。具体的には、GP学習制御部121は、まず、T区間のノードについてステップS32,S33の手順で要素の入れ替えを行い、さらに、Pa区間およびL区間のノードの入れ替えを行う。Pa区間のノードの要素は、T区間で新たに選択された要素に対応する要素の中から選択される。L区間のノードの要素は、T区間で新たに選択された要素に対応する要素が選択される。
[ステップS52]画像変換部122は、子個体のC区間のノードに設定された画像変換フィルタにしたがって、ステップS51で選択された学習用画像に対する画像変換処理を実行する。
[ステップS57]パラメータ設定部126は、子個体のPa区間のノードに設定された絶対値設定モジュールと、Pr区間のノードに設定された相対値設定モジュールとにしたがって、分類器に設定する学習パラメータを設定する。
[ステップS61]GP学習制御部121は、評価用画像の中から1つ選択する。
[ステップS62]画像変換部122は、子個体のC区間のノードに設定された画像変換フィルタにしたがって、ステップS61で選択された評価用画像に対する画像変換処理を実行する。
[ステップS72]画像変換部122は、子個体のC区間のノードに設定された画像変換フィルタにしたがって、ステップS71で選択されたサンプル画像に対する画像変換処理を実行する。
[ステップS77]パラメータ設定部126は、子個体のPa区間のノードに設定された絶対値設定モジュールと、Pr区間のノードに設定された相対値設定モジュールとにしたがって、分類器に設定する学習パラメータを設定する。
[ステップS81]GP学習制御部121は、サンプル画像を、それぞれ同じ数の画像を含むN個のグループに分類する。GP学習制御部121は、分類したグループのうち、(N−1)個のグループのサンプル画像を学習用画像に決定し、残りの1個のグループのサンプル画像を評価用画像に決定する。
[ステップS84]パラメータ設定部126は、子個体のPa区間のノードに設定された絶対値設定モジュールと、Pr区間のノードに設定された相対値設定モジュールとにしたがって、分類器に設定する学習パラメータを設定する。
[ステップS91]GP学習制御部121は、図13のステップS81で決定された評価用画像の中から1つ選択する。
図15は、出力データに基づく画像分類処理手順の例を示すフローチャートである。
[ステップS103]画像分類処理部112は、分類処理対象の画像を、画像取得部111を通じて取得する。この画像は、例えば、カメラ107aによって撮像された画像である。
[ステップS105]特徴抽出部123は、F区間のノードに設定された特徴抽出フィルタにしたがって、ステップS104で変換された画像に基づいて特徴量を抽出する。
図16は、分類器の再学習手順の例を示すフローチャートである。
〔第2の実施の形態の変形例〕
次に、第2の実施の形態に係る画像処理装置100の処理の一部を変形した変形例について説明する。なお、以下の変形例の説明では、第2の実施の形態に係る画像処理装置100の構成要素と同じ符号を用いて説明する。
[ステップS11b]GP学習制御部121は、複数の初期個体を生成し、生成した初期個体を示す情報を個体群情報記憶部132に格納する。図7のステップS11との違いは、すべての個体について、C区間以外の区間のノードにはあらかじめ決められた要素が設定される点である。
1a 生成部
1b 遺伝的処理部
10 木構造群
11a,11b,11c,・・・ 木構造
12a 第1階層群
12b 第2階層群
20 第1要素群
21a,21b,21c,・・・ 画像フィルタ
30 第2要素群
31a,31b,31c,・・・ 設定プログラム
Claims (10)
- それぞれ画像分類プログラムを表す複数の木構造を生成する生成部であって、前記複数の木構造のそれぞれは、1以上の隣接する階層をそれぞれ含む第1階層群と第2階層群とを有し、前記第1階層群のノードの要素は、それぞれ入力画像に対して前処理を施すための複数の画像フィルタの中から選択され、前記第2階層群のノードの要素は、前記第1階層群のノードに対して選択された要素の実行により複数の学習用画像を処理することによって得られた情報を基に学習により分類器を生成するための制御パラメータとして、それぞれ異なる値を設定するための複数の設定プログラムの中から選択される、前記生成部と、
前記複数の木構造に基づいて、遺伝的プログラミングによって適応度が所定の閾値を超える木構造を出力する遺伝的処理部と、
を有するプログラム生成装置。 - 前記複数の木構造のそれぞれは、第3階層群をさらに有し、
前記第3階層群のノードの要素は、前記情報を基に生成される分類器の種類を設定するための複数の種類設定プログラムの中から選択される、
請求項1記載のプログラム生成装置。 - 前記制御パラメータとしてそれぞれ異なる値を設定するための1以上の前記設定プログラムが、前記複数の種類設定プログラムのそれぞれに対応づけて記憶部に記憶され、
前記第2階層群のノードの要素は、前記第3階層群のノードの要素として選択された前記種類設定プログラムに対応づけられた1以上の前記設定プログラムの中から選択される、
請求項2記載のプログラム生成装置。 - 前記複数の木構造のそれぞれは、第4階層群をさらに有し、
前記第4階層群のノードの要素は、前記第2階層群のノードとして選択された前記設定プログラムにしたがって設定される前記制御パラメータの値を、それぞれ異なる値によって補正するための複数の補正プログラムの中から選択される、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載のプログラム生成装置。 - 前記複数の画像フィルタのそれぞれは、前記入力画像に基づいて特徴量を抽出するためのプログラムであり、
前記複数の木構造のそれぞれは、第5階層群をさらに有し、
前記第5階層群のノードの要素は、前記第1階層群のノードの要素として選択された前記画像フィルタにしたがって抽出された特徴量に基づいて、前記第2階層群のノードの要素に基づく分類器の生成のために入力される入力データを生成するための複数のデータ生成プログラムの中から選択され、
前記複数のデータ生成プログラムは、それぞれ異なる数の特徴量の入力を受けて前記入力データを生成するためのプログラムであり、前記第5階層群のノードの要素として選択された前記データ生成プログラムについての特徴量の入力数に応じて、前記第1階層群に含まれるノード数が変化する、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載のプログラム生成装置。 - 前記遺伝的処理部は、前記複数の木構造が木構造群に含まれる状態を起点として、前記木構造群の中から選択した親の木構造に基づいて子の木構造を生成し、前記子の木構造に前記複数の学習用画像を入力することで学習により分類器を生成し、生成された分類器により複数の評価用画像の分類処理を行ったときの分類正解率に基づいて前記子の木構造の適応度を算出し、算出された適応度が前記閾値以下である場合に前記木構造群に含まれる木構造の1つを前記子の木構造と入れ替える処理を、繰り返し実行する、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載のプログラム生成装置。 - 前記遺伝的処理部は、前記子の木構造におけるノードの構成または前記子の木構造に基づく処理によって生成された分類器に基づくペナルティ項に応じて前記分類正解率を補正した値を、前記子の木構造の適応度として算出する、
請求項6記載のプログラム生成装置。 - 前記子の木構造を生成する際に前記第2階層群のノードの要素を固定したままにする第1の動作モードと、前記子の木構造を生成する際に前記第1階層群のノードの要素を固定したままにする第2の動作モードとを有し、
前記遺伝的処理部は、前記子の木構造の適応度の増加率に基づいて前記第1の動作モードから前記第2の動作モードに切り替える、
請求項6または7記載のプログラム生成装置。 - コンピュータが、
それぞれ画像分類プログラムを表す複数の木構造を生成する生成処理であって、前記複数の木構造のそれぞれは、1以上の隣接する階層をそれぞれ含む第1階層群と第2階層群とを有し、前記第1階層群のノードの要素は、それぞれ入力画像に対して前処理を施すための複数の画像フィルタの中から選択され、前記第2階層群のノードの要素は、前記第1階層群のノードに対して選択された要素の実行により複数の学習用画像を処理することによって得られた情報を基に学習により分類器を生成するための制御パラメータとして、それぞれ異なる値を設定するための複数の設定プログラムの中から選択される、前記生成処理を実行し、
前記複数の木構造に基づいて、遺伝的プログラミングによって適応度が所定の閾値を超える木構造を出力する、
プログラム生成方法。 - コンピュータに、
それぞれ画像分類プログラムを表す複数の木構造を生成する生成処理であって、前記複数の木構造のそれぞれは、1以上の隣接する階層をそれぞれ含む第1階層群と第2階層群とを有し、前記第1階層群のノードの要素は、それぞれ入力画像に対して前処理を施すための複数の画像フィルタの中から選択され、前記第2階層群のノードの要素は、前記第1階層群のノードに対して選択された要素の実行により複数の学習用画像を処理することによって得られた情報を基に学習により分類器を生成するための制御パラメータとして、それぞれ異なる値を設定するための複数の設定プログラムの中から選択される、前記生成処理を実行し、
前記複数の木構造に基づいて、遺伝的プログラミングによって適応度が所定の閾値を超える木構造を出力する、
処理を実行させる生成プログラム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7404962B2 (ja) | 2020-03-24 | 2023-12-26 | 東洋製罐グループホールディングス株式会社 | 画像処理システム、及び画像処理プログラム |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018088804A1 (en) | 2016-11-08 | 2018-05-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic apparatus and control method thereof |
JP6663873B2 (ja) * | 2017-02-22 | 2020-03-13 | 株式会社日立製作所 | プログラム自動生成システム及びプログラム自動生成方法 |
WO2019026104A1 (ja) | 2017-07-31 | 2019-02-07 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理方法 |
JP7004145B2 (ja) * | 2017-11-15 | 2022-01-21 | オムロン株式会社 | 欠陥検査装置、欠陥検査方法、及びそのプログラム |
JP6904477B2 (ja) * | 2018-03-08 | 2021-07-14 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
CN112154463A (zh) * | 2018-05-18 | 2020-12-29 | 富士通株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序 |
WO2020012523A1 (ja) | 2018-07-09 | 2020-01-16 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP6852141B2 (ja) * | 2018-11-29 | 2021-03-31 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、撮像装置、情報処理装置の制御方法、および、プログラム |
JP6989860B2 (ja) * | 2020-05-02 | 2022-01-12 | Arithmer株式会社 | 画像検査装置、画像検査方法及びプログラム |
WO2022019312A1 (ja) * | 2020-07-21 | 2022-01-27 | 株式会社アダコテック | 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
US11960864B2 (en) * | 2021-09-27 | 2024-04-16 | Microsoft Technology Licensing, Llc. | Creating applications and templates based on different types of input content |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6052678A (en) | 1993-12-16 | 2000-04-18 | Fujitsu Limited | Problem solving operation apparatus using a state transition |
JP3751647B2 (ja) * | 1993-12-16 | 2006-03-01 | 富士通株式会社 | 状態遷移の概念を導入した問題解決演算装置および方法 |
JP4599509B2 (ja) | 2004-09-08 | 2010-12-15 | 独立行政法人理化学研究所 | 自己進化型パターン認識システム |
JP4667912B2 (ja) | 2005-03-09 | 2011-04-13 | 富士フイルム株式会社 | 判別器生成装置、判別器生成方法およびそのプログラム |
KR100694473B1 (ko) * | 2005-10-31 | 2007-03-12 | 한국전력공사 | 콘크리트 구조물의 내구성 향상을 위한 구체강화물질 및이의 제조방법 |
JP4660765B2 (ja) | 2006-02-13 | 2011-03-30 | 国立大学法人横浜国立大学 | 進化型画像自動分類装置、フィルタ構造生成方法、及びプログラム |
US8948496B2 (en) * | 2008-08-29 | 2015-02-03 | Koninklijke Philips N.V. | Dynamic transfer of three-dimensional image data |
WO2010050152A1 (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | 日本電信電話株式会社 | 画素予測値生成手順自動生成方法、画像符号化方法、画像復号方法、それらの装置、それらのプログラム、およびこれらのプログラムを記録した記録媒体 |
JP2010266983A (ja) | 2009-05-13 | 2010-11-25 | Sony Corp | 情報処理装置及び方法、学習装置および方法、プログラム、並びに情報処理システム |
US9355337B2 (en) * | 2009-08-25 | 2016-05-31 | Xerox Corporation | Consistent hierarchical labeling of image and image regions |
CN103679188A (zh) * | 2012-09-12 | 2014-03-26 | 富士通株式会社 | 图像分类器生成方法和装置及图像分类方法和装置 |
US20150206069A1 (en) * | 2014-01-17 | 2015-07-23 | Matthew BEERS | Machine learning-based patent quality metric |
CN103942571B (zh) * | 2014-03-04 | 2017-02-08 | 西安电子科技大学 | 一种基于遗传规划算法的图形图像分类方法 |
CN103903055B (zh) * | 2014-03-21 | 2016-09-07 | 国家电网公司 | 基于无向图所有生成树的网络重构方法 |
CN104537382A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-04-22 | 杭州电子科技大学 | 基于遗传算法优化支持向量机的肌电信号步态识别方法 |
-
2015
- 2015-10-22 CN CN201580083986.6A patent/CN108140133B/zh active Active
- 2015-10-22 WO PCT/JP2015/079759 patent/WO2017068675A1/ja active Application Filing
- 2015-10-22 JP JP2017546333A patent/JP6646234B2/ja active Active
-
2018
- 2018-04-04 US US15/945,276 patent/US11061687B2/en active Active
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7404962B2 (ja) | 2020-03-24 | 2023-12-26 | 東洋製罐グループホールディングス株式会社 | 画像処理システム、及び画像処理プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017068675A1 (ja) | 2017-04-27 |
CN108140133B (zh) | 2022-03-22 |
US11061687B2 (en) | 2021-07-13 |
US20180225125A1 (en) | 2018-08-09 |
CN108140133A (zh) | 2018-06-08 |
JPWO2017068675A1 (ja) | 2018-08-16 |
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