JP6784039B2 - データ推定装置、データ推定方法、及び、データ推定プログラム - Google Patents
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Description
第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出する第1演算手段と、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出する第2演算手段と、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに、成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定する第3演算手段と
を備える。
第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出し、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出し、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定する。
第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出する第1演算機能と、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出する第2演算機能と、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定する第3演算機能と
をコンピュータに実現させる。
図1を参照しながら、本発明の第1の実施形態に係るデータ推定装置600が有する構成について詳細に説明する。図1は、本発明の第1の実施形態に係るデータ推定装置600が有する構成を示すブロック図である。
○検索条件A:人がいるか、
○検索条件B:赤い服を着た人がいるか、
○検索条件C:サングラスをかけた人がいるか。
○検索条件Bが成り立つデータ、検索条件Cが成り立つデータ、及び、対象検索条件が成り立つデータは、検索条件Aが成り立つデータのサブセットである、
○対象検索条件が成り立つデータは、検索条件Bが成り立つデータ、及び、検索条件Cが成り立つデータ、それぞれのサブセットである、
○検索条件Bが成り立つデータと、検索条件Cが成り立つデータとの間に、包含関係は無い。
○ステップS102:第1検索条件に関するラベルと、フレームとの関係性を表すモデル(説明の便宜上、「第1モデル」と表す)、及び、第2検索条件に関するラベルと、フレームとの関係性を表すモデル(説明の便宜上、「第2モデル」と表す)を作成する、
○ステップS103:対象検索条件が成り立つか否かを表すラベルを入力する、
○ステップS104:対象検索条件に関するラベルと、第1モデルに従い算出される算出値(図14を参照しながら後述する)、及び、第2モデルに従い算出される算出値(図15を参照しながら後述する)の関係性を表すモデル(説明の便宜上、「適合度モデル」と表す)を作成する、
○ステップS105:作成した適合度モデルに基づき、未処理画像情報に含まれている画像データに関してラベルを推定(予測、判定)する。
○第2観点:第1検索条件が成り立つか否かを推定可能な第1モデルと、第2検索条件が成り立つか否かを推定可能な第2モデルとを作成する。次に、第1モデルに基づき算出される値と、第2モデルに基づき算出される値とに基づき、第1検索条件、及び、第2検索条件が成り立つか否かを推定可能なモデルを作成する。次に、該作成したモデルに基づきラベルを判定する。
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
○第2モデル:第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって第2検索条件が成り立つか否かを推定可能なモデル、
○第3モデル:第3対象データに対して適用された該第1モデルにおいて算出される演算結果と、第3対象データに対して適用された該第2モデルにおいて算出される演算結果とに関して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、第3対象データに関して、第1検索条件、及び、第2検索条件が成り立つか否かを推定可能なモデル。
上述した本発明の各実施形態におけるデータ推定装置を、1つの計算処理装置(情報処理装置、コンピュータ)を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係るデータ推定装置は、物理的または機能的に少なくとも2つの計算処理装置を用いて実現してもよい。また、係るデータ推定装置は、専用の装置として実現してもよい。
101 学習画像情報記憶部
102 表示画像情報記憶部
103 未処理画像情報記憶部
200 ラベル入力部
201 制御部
202 ラベル情報記憶部
203 画像ラベル記憶部
310 特徴量作成部
311 特徴量モデル作成部
312 モデル情報記憶部
313 特徴量算出部
314 特徴情報記憶部
320 適合度作成部
321 適合度学習情報作成部
322 適合度学習情報記憶部
323 適合度モデル作成部
324 適合度モデル情報記憶部
325 適合度算出部
326 適合度情報記憶部
410 フレーム情報作成部
411 フレーム作成部
412 フレーム情報記憶部
420 適合度特徴量作成部
421 特徴量作成部
422 適合度判定情報記憶部
500 ラベル選択部
501 ラベル判定部
502 予測ラベル情報記憶部
600 データ推定装置
2010 ユーザインターフェース
2011 領域
2012 領域
2013 領域
2014 領域
2015 領域
2016 矩形
71 入力層
72 中間層
73 出力層
74 ノード
75 エッジ
76 ノード
801 データ推定装置
802 第1演算部
803 第2演算部
804 第3演算部
805 モデル記憶部
20 計算処理装置
21 CPU
22 メモリ
23 ディスク
24 不揮発性記録媒体
25 入力装置
26 出力装置
27 通信IF
28 ディスプレー
Claims (10)
- 第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出する第1演算手段と、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出する第2演算手段と、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに、成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定する第3演算手段と
を備え、
前記所定の第1処理手順、及び、前記所定の第2処理手順は、Convolutional Neural Networkであり、
前記所定の第3処理手順は、Supervised Semantic Indexingである
データ推定装置。 - 前記第1演算結果及び前記第2演算結果と、前記第1検索条件及び前記第2検索条件が成り立っているか否かを表す第3ラベルとの間の関係性を推定可能な前記第3モデルを作成する適合度モデル算出手段
をさらに備える請求項1に記載のデータ推定装置。 - 前記第1対象データと、前記第1検索条件が成り立つか否かを表す第1ラベルとの間の関係性を推定可能な前記第1モデルを作成する第1特徴量作成手段
をさらに備える請求項2に記載のデータ推定装置。 - 前記第2対象データと、前記第2検索条件が成り立つか否かを表す第2ラベルとの間の関係性を推定可能な前記第2モデルを作成する第2特徴量作成手段
をさらに備える請求項3に記載のデータ推定装置。 - 前記第1ラベル、前記第2ラベル、及び、前記第3ラベルを入力するラベル入力手段
をさらに備え、
前記第1特徴量作成手段は、入力された前記第1ラベルに関して、前記第1モデルを作成し、
前記第2特徴量作成手段は、入力された前記第2ラベルに関して、前記第2モデルを作成し、
前記適合度モデル算出手段は、前記第3対象データに対して前記第1特徴量作成手段が作成した前記第1モデルに関して算出された前記第1演算結果、及び、前記第3対象データに対して前記第2特徴量作成手段が作成した前記第2モデルに関して算出された前記第2演算結果と、前記第3ラベルと間の関係性を表す前記第3モデルを作成する
請求項4に記載のデータ推定装置。 - 前記第1対象データ、前記第2対象データ、及び、前記第3対象データは、いずれも、画像データであり、
前記ラベル入力手段は、前記第1ラベル、前記第2ラベル、または、前記第3ラベルが入力可能な領域を含むユーザインターフェースを含む
請求項5に記載のデータ推定装置。 - 動画データに含まれているフレームを表す前記画像データを作成するフレーム作成手段
をさらに備え、
前記ユーザインターフェースは、
前記動画データを表示可能な表示領域と、
前記第1ラベル、前記第2ラベル、または、前記第3ラベルが入力される入力領域と
を含み、
前記ラベル入力手段は、前記表示領域に前記動画データを表示し、前記動画データのうち、前記入力領域に入力されたときに前記表示領域に表示されている前記画像データに対して、入力された前記入力領域に応じたラベル情報を入力する
請求項6に記載のデータ推定装置。 - 第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出し、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出し、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定し、
前記所定の第1処理手順、及び、前記所定の第2処理手順は、Convolutional Neural Networkであり、
前記所定の第3処理手順は、Supervised Semantic Indexingである
データ推定方法。 - 第1対象データに関して所定の第1処理手順に従い演算することによって第1検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第1モデルに従い、あるデータに対して前記第1モデルを適用することによって、前記所定の第1処理手順にて算出される第1演算結果を算出する第1演算機能と、
第2対象データに関して所定の第2処理手順に従い演算することによって、前記第1検索条件とは異なる第2検索条件が成り立っているか否かを推定可能な第2モデルに従い、前記あるデータに対して前記第2モデルを適用することによって、前記所定の第2処理手順にて算出される第2演算結果を算出する第2演算機能と、
第3対象データに前記第1モデルが適用された場合に前記第1モデルにおいて算出される演算結果と、前記第3対象データに前記第2モデルが適用された場合に前記第2モデルにおいて算出される演算結果とに対して、所定の第3処理手順に従い演算することによって、前記第3対象データに関して、前記第1演算結果と、前記第2演算結果とに対して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が、ともに成り立っているか否かを推定可能な第3モデルを適用することによって、前記あるデータに関して、前記第1検索条件、及び、前記第2検索条件が成り立つか否かを推定する第3演算機能と
をコンピュータに実現させ、
前記所定の第1処理手順、及び、前記所定の第2処理手順は、Convolutional Neural Networkであり、
前記所定の第3処理手順は、Supervised Semantic Indexingである
データ推定プログラム。
- 前記第1演算結果及び前記第2演算結果と、前記第1検索条件及び前記第2検索条件が成り立っているか否かを表す第3ラベルとの間の関係性を推定可能な前記第3モデルを作成する適合度モデル算出機能
をさらに備える請求項9に記載のデータ推定プログラム。
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JP2016049912A JP6784039B2 (ja) | 2016-03-14 | 2016-03-14 | データ推定装置、データ推定方法、及び、データ推定プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2017167649A JP2017167649A (ja) | 2017-09-21 |
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JP2016049912A Active JP6784039B2 (ja) | 2016-03-14 | 2016-03-14 | データ推定装置、データ推定方法、及び、データ推定プログラム |
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JP2015225413A (ja) * | 2014-05-26 | 2015-12-14 | 日本電信電話株式会社 | プロフィール推定モデル学習方法、プロフィール推定方法、装置、及びプログラム |
JP6231944B2 (ja) * | 2014-06-04 | 2017-11-15 | 日本電信電話株式会社 | 学習モデル作成装置、判定システムおよび学習モデル作成方法 |
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2016
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