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公開番号2024125858
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-19
出願番号2023033966
出願日2023-03-06
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人AGC株式会社
代理人弁理士法人志賀国際特許事務所
主分類G06V 10/762 20220101AFI20240911BHJP(計算;計数)
要約【課題】連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類できる情報処理装置を提供する。
【解決手段】連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類する情報処理装置であって、前記画像データの画像特徴量を抽出し、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成し、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する画像分類処理部を備える、情報処理装置。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類する情報処理装置であって、
前記画像データの画像特徴量を抽出し、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成し、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する画像分類処理部を備える、
情報処理装置。
続きを表示（約 850 文字）【請求項２】
前記画像分類処理部による分類結果を表示する表示部を備える、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
ユーザーによる操作を受け付ける操作部を備え、
前記画像分類処理部は、前記操作部によって受け付けられた前記操作に応じて、前記表示部によって表示された前記分類結果に基づいて前記画像データの再分類を行う、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記画像分類処理部による前記画像データの分類の結果又は再分類の結果に基づいて、前記画像データを用いた教師データを生成する教師データ生成部を備える、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像データは、所定の流れ方向に流されながら製造されるガラス板について、前記ガラス板の面に発生する製造時の欠陥の深さを把握可能な画像データであり、
連続的に変化する前記特徴部は、前記深さであり、
前記教師データは、前記欠陥の発生位置毎に分類された前記画像データを含む、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
情報処理装置が連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類する情報処理方法であって、
前記情報処理装置が、前記画像データの画像特徴量を抽出し、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成し、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する、
情報処理方法。
【請求項７】
コンピューターに、
連続的に変化する特徴部を有する画像データの画像特徴量を抽出する機能と、
抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成する機能と、
生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する機能と、
を実現させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
連続的に変化する欠陥の分析などにおいて、複数の画像データを分類することが必要な場合がある。
例えば、画像データを学習モデルに入力する機械学習の分野では、教師データを生成する際に、複数の画像データを分類する作業が必要である。
【０００３】
特許文献１では、汎用性の高い新規なコミュニティ構造検出が図られている。具体的には、特許文献１に記載された画像クラスタリングシステムでは、入力画像群に含まれる入力画像同士の画像マッチング処理の結果を反映したマッチグラフを取得し、当該マッチグラフの構造に基づいて入力画像同士を互いに関連付けてコミュニティ構造を検出し、互いに関連付けられた入力画像の集合をクラスタとして出力する（特許文献１の請求項１及び要約書などを参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１７－１５１８７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、主にソーシャルメディアにおけるコミュニティ構造検出を目的としており、連続的に変化する欠陥の分析などについては十分に検討されていなかった。
また、従来の技術では、画像データを用いた教師データの生成については十分に検討されていなかった。
【０００６】
本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを課題とする。
特に、本開示は、このような画像データを用いた教師データの生成を支援できる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様は、連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類する情報処理装置であって、前記画像データの画像特徴量を抽出し、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成し、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する画像分類処理部を備える、情報処理装置である。
【０００８】
本開示の一態様は、情報処理装置が連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類する情報処理方法であって、前記情報処理装置が、前記画像データの画像特徴量を抽出し、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成し、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する、情報処理方法である。
【０００９】
本開示の一態様は、コンピューターに、連続的に変化する特徴部を有する画像データの画像特徴量を抽出する機能と、抽出した前記画像特徴量に基づいて隣接行列を生成する機能と、生成した隣接行列に基づいて前記画像データのクラスタリングを行うことで、前記画像データを分類する機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本開示に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムによれば、連続的に変化する特徴部を有する画像データを分類できる。
特に、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムによれば、このような画像データを用いた教師データの生成を支援できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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