JP7324086B2 - 情報処理装置、情報処理方法 - Google Patents
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Description
前記入力データを入力した識別器から出力される出力データにおいて一部の教師データに対応する位相不変量と、前記生成手段により生成された位相不変量に関する教師データと、に基づいて、前記識別器の学習を行う学習手段と
を備えることを特徴とする。
先ず、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成例について、図1のブロック図を用いて説明する。なお、図1に示した構成は、以下に説明する学習処理を実現可能な構成の一例に過ぎず、同様の目的を達成できるのであれば、情報処理装置の機能構成は図1に示した構成に限らない。
本実施形態を含む以下の各実施形態では第1の実施形態との差分について説明し、以下で特に触れない限りは第1の実施形態と同様であるものとする。本実施形態では、学習処理済みの階層型ニューラルネットワーク(例えば第1の実施形態に係る学習処理が完了した階層型ニューラルネットワーク)の再学習を行う際に、再学習に用いる基本学習データを選別する。そして該選別した基本学習データを用いて階層型ニューラルネットワークの再学習を行う。
本実施形態では、第1の実施形態に係る情報処理装置を、入力画像における輪郭抽出の問題に適用して階層型ニューラルネットワークの学習を行うケースについて説明する。
本実施形態では、第1の実施形態係る情報処理装置を、入力画像における領域分割の問題に適用して階層型ニューラルネットワークの学習を行うケースについて説明する。
第2の実施形態によれば、図13に示す如く、輪郭抽出の問題に適用する場合に、基本学習データの集合(図13(a))から、図13(a)の集合よりも途切れの箇所が多い様な基本学習データの集合(図13(b))が優先的に選択されることになる。この様に、輪郭抽出の問題において、途切れの箇所が多い様な難画像を収集し、逐次的に再学習を行うことによって、輪郭の途切れが発生しにくい、大域的な輪郭を正しく抽出する様な階層型ニューラルネットワークを最終的に得ることができる。
図1,8に示した情報処理装置の各機能部は全てハードウェアで実装しても良いが、記憶部101,103,105,106,801,803,805,806以外の各機能部をソフトウェア(コンピュータプログラム)で実装しても良い。この場合、このコンピュータプログラムを実行可能なコンピュータ装置は、上記の各実施形態に係る情報処理装置に適用可能である。上記の各実施形態に適用可能なコンピュータ装置のハードウェア構成例について、図14のブロック図を用いて説明する。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
Claims (12)
- 入力データに対応する教師データの位相幾何学的性質に基づいて、位相不変量に関する教師データを生成する生成手段と、
前記入力データを入力した識別器から出力される出力データにおいて一部の教師データに対応する位相不変量と、前記生成手段により生成された位相不変量に関する教師データと、に基づいて、前記識別器の学習を行う学習手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記入力データと該入力データに対応する教師データとを含む学習データの集合から、前記識別器の再学習に用いる学習データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した学習データを用いて前記識別器の再学習を行う再学習手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記再学習手段は、前記学習手段による前記識別器の学習の結果に基づいて、前記集合から前記識別器の再学習に用いる学習データを取得することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記再学習手段は、前記集合を一覧表示し、該集合からユーザにより選択された学習データを、前記識別器の再学習に用いる学習データとして取得することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記学習手段は、前記入力データを入力した識別器から出力される出力データにおいて一部の教師データに対応する位相不変量と前記生成手段により生成された位相不変量に関する教師データとの差分と、前記出力データと前記入力データに対応する教師データとの差分と、に基づく総合誤差に基づいて前記識別器の学習を行うことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記入力データおよび前記教師データは画像データを含み、
前記位相幾何学的性質は前記画像データにおける対象の元の形状が連続変形したとしても不変に保たれる性質のことであり、前記位相不変量は前記位相幾何学的性質のうち不変に保たれる量であることを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記入力データに対応する教師データに対して、前記画像データの画像領域のうち位相不変量を求める領域を注目領域として設定し、前記注目領域の位相不変量を前記位相不変量に関する教師データとして求めることを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記識別器は、入力データから特定パターンを識別する階層型ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 前記出力データは、入力データを入力した前記階層型ニューラルネットワークから出力される出力分布であることを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- さらに、
評価用データに基づいて前記階層型ニューラルネットワークの誤認識率を推定し、該推定した誤認識率が所定の閾値以下となった場合に前記学習手段による前記階層型ニューラルネットワークの学習を終了する評価手段を備えることを特徴とする請求項8または9に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が行う情報処理方法であって、
前記情報処理装置の生成手段が、入力データに対応する教師データの位相幾何学的性質に基づいて、位相不変量に関する教師データを生成する生成工程と、
前記情報処理装置の学習手段が、前記入力データを入力した識別器から出力される出力データにおいて一部の教師データに対応する位相不変量と、前記生成工程で生成された位相不変量に関する教師データと、に基づいて、前記識別器の学習を行う学習工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至10の何れか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
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