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公開番号2024173446
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-12
出願番号2023091872
出願日2023-06-02
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人
主分類H04N 23/60 20230101AFI20241205BHJP(電気通信技術)
要約【課題】機械学習を利用した鑑定を効率よく行う。
【解決手段】鑑定対象に対して機械学習を利用した鑑定を行う際に用いる情報処理装置であって、前記鑑定は、前記鑑定対象の項目ごとに実行され、前記鑑定対象に関連する複数の項目のそれぞれに対応する、前記鑑定対象の撮像画像を取得する画像取得手段と、前記撮像画像の撮像条件に基づいて、項目ごとの優先度を決定する優先度決定手段と、を有することを特徴とする。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
鑑定対象に対して機械学習を利用した鑑定を行う際に用いる情報処理装置であって、
前記鑑定は、前記鑑定対象の項目ごとに実行され、
前記鑑定対象に関連する複数の項目のそれぞれに対応する、前記鑑定対象の撮像画像を取得する画像取得手段と、
前記撮像画像の撮像条件に基づいて、項目ごとの優先度を決定する優先度決定手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 950 文字）【請求項２】
前記鑑定対象に関連する複数の項目を取得する項目取得手段と、
前記情報処理装置を利用する利用者の信頼度に基づいて、前記項目取得手段で取得された項目のうち、前記鑑定に用いる項目の項目数を決定する項目数決定手段と、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記優先度に基づいて、前記鑑定対象に関連する複数の項目の中から、前記鑑定に用いる項目を選択する項目選択手段、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記優先度に基づいて、前記鑑定対象に関連する複数の項目の、前記鑑定の実行順序を決定する実行順序決定手段、
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記優先度と前記項目数に基づいて、前記項目取得手段で取得された項目の中から、前記鑑定に用いる項目を選択する項目選択手段、
を更に有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記優先度決定手段は、前記撮像条件の値に応じて予測される、前記鑑定の結果の正しさを表す予測値に基づいて、前記優先度を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記優先度決定手段は、前記撮像条件の値に応じて予測される、前記鑑定に掛かる予測時間に基づいて、前記優先度を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記優先度決定手段は、項目ごとの前記撮像画像に付与されメタデータから、項目ごとの前記撮像条件を取得する特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記撮像条件は、解像度、ＩＳＯ感度、及び画像サイズのうちの少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記項目選択手段で選択された項目を、前記優先度の順に表示するよう制御する表示制御手段を、
更に有することを特徴とする請求項３又は５に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、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 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ブランド品や骨董品などの高価な物品を専門に扱うリユース業者や個人での売買が可能なフリマアプリにおいて、取引される物品のＡＩ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）による真贋判定が適用され始めている。また実際にＡＩによる機械学習を用いた真贋判定がリユース業者を中心に導入され始めている。機械学習を用いた真贋判定の分野では、バッグや時計、骨董品等の鑑定品の画像から得られる形状や材質などの特徴量や、鑑定品に付随する情報を用いて、鑑定品を鑑定する技術が提案されている。特許文献１では、鑑定対象の商品カテゴリや商品名等を入力し、撮影画像やＸ線画像等で実際の鑑定対象から必要な特徴を抽出し、真贋判定や価格判定を行うことが記載されている。特許文献２では、顕微鏡画像をチャンクに分割してモデルを学習し、判定時には学習されたモデルを基に分割したチャンクを真正品もしくは偽造品の情報を含むクラスに分類することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
国際公開第２００９／０４４８２６号
特表２０１７－５２０８６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような機械学習による真贋判定では、一つの鑑定品を判定するために、複数の判定項目に応じた複数の画像を入力し、それぞれの画像を用いた判定を行う。従来では、すべての判定項目に対する判定が終了するまでは、鑑定の結果が得られないため、鑑定の効率化が望まれていた。
【０００５】
そこで、本発明は、機械学習を利用した鑑定を効率よく行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、鑑定対象に対して機械学習を利用した鑑定を行う際に用いる情報処理装置であって、前記鑑定は、前記鑑定対象の項目ごとに実行され、前記鑑定対象に関連する複数の項目のそれぞれに対応する、前記鑑定対象の撮像画像を取得する画像取得手段と、前記撮像画像の撮像条件に基づいて、項目ごとの優先度を決定する優先度決定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、機械学習を利用した鑑定を効率よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
鑑定システムのシステム構成例を示す図である。
ホスト端末のハードウェア構成例を示す図である。
ホスト端末の機能構成例を示す図である。
ＡＩ鑑定に係る全体処理を示すフローチャートである。
判定項目の例を示す図である。
利用者情報の例を示す図である。
撮影条件の例を示す図である。
項目数を決定する方法を説明する図である。
解像度に関する関係性テーブルの例を示す図である。
ＩＳＯ感度に関する関係性テーブルの例を示す図である。
優先度を決定する方法を説明する図である。
判定項目の実行順序を説明する図である。
ＡＩ鑑定に係る全体処理を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付の図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１０】
本実施形態では、鑑定対象の鑑定品を撮影した動画像に対して、機械学習を利用して鑑定品が本物か偽物か判定する真贋判定を行う鑑定システムについて記載する。鑑定システムの利用者としては、鑑定士を想定している。図１は、鑑定システムのシステム構成例を示す。図１の鑑定システムは、リユース業者が展開するオンライン鑑定サービスに適用された場合の構成例を示す。
（【００１１】以降は省略されています）

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