JPWO2020240834A1 - 不正推定システム、不正推定方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明に係る不正推定システムの実施形態の例を説明する。図1は、不正推定システムの全体構成を示す図である。図1に示すように、不正推定システムSは、サーバ10、ユーザ端末20、及び管理者端末30を含み、これらは、インターネットなどのネットワークNに接続可能である。なお、図1では、サーバ10、ユーザ端末20、及び管理者端末30の各々を1台ずつ示しているが、これらは複数台あってもよい。
本実施形態では、ユーザがユーザ端末20を操作して、SNSや掲示板などに対する投稿を行う場面を例に挙げて、不正推定システムSの処理を説明する。サーバ10は、管理者端末30から所定の要求を受信した場合に、ユーザの投稿に含まれるアイテム画像を解析してアイテムの標章と分類を特定し、これらの組み合わせに基づいて、アイテムに関する不正を推定する。
図4は、不正推定システムSで実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図4に示すように、サーバ10では、データ記憶部100、検索部101、標章認識器作成部102、分類認識器作成部103、特徴量計算器作成部104、アイテム画像取得部105、標章特定部106、位置情報取得部107、分類特定部108、及び推定部109が実現される。
データ記憶部100は、記憶部12を主として実現される。データ記憶部100は、本実施形態で説明する処理を実行するために必要なデータを記憶する。ここでは、データ記憶部100が記憶するデータの一例として、アイテムデータベースDB1、標章画像データベースDB2、及び分類画像データベースDB3について説明する。
検索部101は、制御部11を主として実現される。検索部101は、認識対象の標章をクエリにして、認識対象の標章が示された画像をインターネット上で検索する。検索自体は、ポータルサイトなどで提供されている公知の種々の検索エンジンを利用可能である。また、検索範囲は、任意の範囲であってよく、例えば、ポータルサイトから検索可能な範囲(インターネット上の全範囲)であってもよいし、オンラインショッピングモールなどの特定のデータベースの範囲であってもよい。
標章認識器作成部102は、制御部11を主として実現される。標章認識器作成部102は、認識対象の標章が示された標章画像に基づいて、標章認識器M1を作成する。標章認識器M1の作成とは、標章認識器M1のモデルを調整することであり、例えば、標章認識器M1のアルゴリズム又はパラメータを調整することである。本実施形態では、検索部101により標章画像が検索されるので、標章認識器作成部102は、検索された画像に基づいて、標章認識器M1を作成することになる。
分類認識器作成部103は、制御部11を主として実現される。分類認識器作成部103は、認識対象の分類の被写体が示された画像に基づいて、分類認識器M2を作成する。分類認識器M2の作成とは、分類認識器M2のモデルを調整することであり、例えば、分類認識器M2のアルゴリズム又はパラメータを調整することである。本実施形態では、他のシステムから取得された分類画像が用意されているので、標章認識器作成部102は、当該分類画像に基づいて、分類認識器M2を作成することになる。
特徴量計算器作成部104は、制御部11を主として実現される。特徴量計算器作成部104は、語の特徴量を計算する特徴量計算器M3を作成する。特徴量計算器M3の作成とは、特徴量計算器M3のモデルを調整することであり、例えば、特徴量計算器M3のアルゴリズム又はパラメータを調整したり、特徴量計算器M3の辞書データを作成したりすることである。
アイテム画像取得部105は、制御部11を主として実現される。アイテム画像取得部105は、アイテムが示されたアイテム画像を取得する。例えば、アイテム画像取得部105は、アイテムデータベースDB1を参照し、処理対象となるアイテム画像を取得する。アイテム画像取得部105は、少なくとも1つのアイテム画像を取得すればよく、アイテム画像を1つだけ取得してもよいし、複数のアイテム画像を取得してもよい。
標章特定部106は、制御部11を主として実現される。標章特定部106は、アイテム画像に基づいて、アイテムの標章を特定する。ここでの特定とは、アイテム画像の中から、アイテムの標章を抽出することである。標章特定部106は、標章を文字列又はIDとして特定してもよいし画像として特定してもよい。
位置情報取得部107は、制御部11を主として実現される。位置情報取得部107は、アイテム画像における、特定された標章の位置に関する位置情報を取得する。本実施形態では、標章認識器M1が、アイテム画像に示された標章の位置に関する位置情報を出力するので、位置情報取得部107は、標章認識器M1から出力された位置情報を取得する。
分類特定部108は、制御部11を主として実現される。分類特定部108は、アイテム画像に基づいて、アイテムの分類を特定する。ここでの特定とは、複数の分類の中で、アイテム画像に示されたアイテムが属する分類を判定することである。分類特定部108は、予め定められた複数の分類の中から、アイテムの分類を特定する。
推定部109は、制御部11を主として実現される。推定部109は、標章特定部106により特定された標章と、分類特定部108により特定された分類と、に基づいて、アイテムに関する不正を推定する。例えば、推定部109は、標章と分類の組み合わせが自然(妥当)な組み合わせであるか否かを判定する。推定部109は、標章と分類の組み合わせが自然な組み合わせである場合に、アイテムに関する不正がないと推定し、標章と分類の組み合わせが不自然な組み合わせである場合に、アイテムに関する不正があると推定する。
次に、本実施形態において実行される処理を説明する。ここでは、標章認識器M1、分類認識器M2、及び特徴量計算器M3を作成するための事前処理と、アイテムの不正を推定するための推定処理と、について説明する。
図9は、事前処理の一例を示すフロー図である。図9に示す事前処理は、制御部11,31が記憶部12,32に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図4に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。なお、ここでは、標章認識器M1、分類認識器M2、及び特徴量計算器M3の各々が、一連の処理の中で作成される場合を説明するが、これらは別個の処理で作成されてもよい。
図10は、推定処理の一例を示すフロー図である。図10に示す推定処理は、制御部11,31が記憶部12,32に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図4に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。
なお、本発明は、以上に説明した実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
Claims (15)
- アイテムに関するアイテム情報を取得するアイテム情報取得手段と、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの標章を特定する標章特定手段と、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの分類を特定する分類特定手段と、
前記特定された標章と、前記特定された分類と、に基づいて、前記アイテムに関する不正を推定する推定手段と、
を含むことを特徴とする不正推定システム。 - 前記アイテム情報は、前記アイテムが示されたアイテム画像を含み、
前記標章特定手段は、前記アイテム画像に基づいて、前記アイテムの標章を特定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の不正推定システム。 - 前記不正推定システムは、認識対象の標章が示された画像に基づいて、標章認識器を作成する標章認識器作成手段を更に含み、
前記標章特定手段は、前記アイテム画像と、前記標章認識器と、に基づいて、前記アイテムの標章を特定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の不正推定システム。 - 前記不正推定システムは、前記認識対象の標章をクエリにして、前記認識対象の標章が示された画像をインターネット上で検索する検索手段を更に含み、
前記標章認識器作成手段は、前記検索された画像に基づいて、前記標章認識器を作成する、
ことを特徴とする請求項3に記載の不正推定システム。 - 前記アイテム情報は、前記アイテムが示されたアイテム画像を含み、
前記分類特定手段は、前記アイテム画像に基づいて、前記アイテムの分類を特定する、
ことを特徴とする請求項1〜4の何れかに記載の不正推定システム。 - 前記不正推定システムは、認識対象の分類の被写体が示された画像に基づいて、分類認識器を作成する分類認識器作成手段を更に含み、
前記分類特定手段は、前記アイテム画像と、前記分類認識器と、に基づいて、前記アイテムの分類を特定する、
ことを特徴とする請求項5に記載の不正推定システム。 - 前記分類特定手段は、予め定められた複数の分類の中から、前記アイテムの分類を特定し、
前記分類認識器作成手段は、前記複数の分類に基づいて、前記分類認識器を作成する、
ことを特徴とする請求項6に記載の不正推定システム。 - 前記標章特定手段は、前記アイテム画像に基づいて、前記アイテムの標章を特定し、
前記不正推定システムは、前記アイテム画像における、前記特定された標章の位置に関する位置情報を取得する位置情報取得手段を更に含み、
前記分類特定手段は、前記アイテム画像と、前記位置情報と、に基づいて、前記アイテムの分類を特定する、
ことを特徴とする請求項5〜7の何れかに記載の不正推定システム。 - 前記分類特定手段は、前記アイテム画像のうち、前記位置情報に基づいて定まる部分に加工を施し、当該加工が施された画像に基づいて、前記アイテムの分類を特定する、
ことを特徴とする請求項8に記載の不正推定システム。 - 前記不正推定システムは、語の特徴量を計算する特徴量計算器を作成する特徴量計算器作成手段を更に含み、
前記推定手段は、前記特徴量計算器により計算された前記特定された標章の特徴量と、前記特徴量計算器により計算された前記特定された分類の特徴量と、に基づいて、前記アイテムに関する不正を推定する、
ことを特徴とする請求項1〜9の何れかに記載の不正推定システム。 - 前記特徴量計算器作成手段は、正規アイテムの説明文に基づいて、前記特徴量計算器を作成する、
ことを特徴とする請求項10に記載の不正推定システム。 - 前記不正推定システムは、複数の標章の各々と、少なくとも1つの分類と、が関連付けられた関連付けデータを取得する関連付けデータ取得手段を更に含み、
前記推定手段は、前記特定された標章、前記特定された分類、及び前記関連付けデータに基づいて、前記アイテムに関する不正を推定する、
ことを特徴とする請求項1〜11の何れかに記載の不正推定システム。 - 前記アイテムは、商品であり、
前記アイテム情報は、前記商品に関する商品情報であり、
前記標章特定手段は、前記商品情報に基づいて、前記商品の標章を特定し、
前記分類特定手段は、前記商品情報に基づいて、前記商品の分類を特定し、
前記推定手段は、前記商品に関する不正を推定する、
ことを特徴とする請求項1〜12の何れかに記載の不正推定システム。 - アイテムに関するアイテム情報を取得するアイテム情報取得ステップと、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの標章を特定する標章特定ステップと、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの分類を特定する分類特定ステップと、
前記特定された標章と、前記特定された分類と、に基づいて、前記アイテムに関する不正を推定する推定ステップと、
を含むことを特徴とする不正推定方法。 - アイテムに関するアイテム情報を取得するアイテム情報取得手段、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの標章を特定する標章特定手段、
前記アイテム情報に基づいて、前記アイテムの分類を特定する分類特定手段、
前記特定された標章と、前記特定された分類と、に基づいて、前記アイテムに関する不正を推定する推定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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