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公開番号2025022464
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-14
出願番号2023127072
出願日2023-08-03
発明の名称プログラム、情報処理システム、及び情報処理方法
出願人国立大学法人東京大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/11 20170101AFI20250206BHJP(計算;計数)
要約【課題】評価モデルの出力に与える影響度を可視化する。
【解決手段】プログラムは、コンピュータに、処理対象となる画像情報を取得する画像取得部と、画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する設定に関する抽出設定情報に基づいて、画像情報のピクセルからサブセットピクセルを抽出するピクセル抽出部と、サブセットピクセル、及び画像情報に含まれる特定領域に第1クラスを対応付ける評価モデルに基づいて、画像情報の1つの対象ピクセル及びサブセットピクセルを含むピクセル群に関して評価モデルが出力するスコアに応じて算出される、1つの対象ピクセルにおける評価モデルが出力するスコアに対する影響度に関する影響度スコアを、画像情報のピクセルごとに算出する算出部と、を実現させる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータに、
処理対象となる画像情報を取得する画像取得部と、
前記画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する設定に関する抽出設定情報に基づいて、前記画像情報のピクセルからサブセットピクセルを抽出するピクセル抽出部と、
前記サブセットピクセル、及び前記画像情報に含まれる特定領域に第１クラスを対応付ける評価モデルに基づいて、前記画像情報の１つの対象ピクセル及び前記サブセットピクセルを含むピクセル群に関して前記評価モデルが出力するスコアに応じて算出される、前記１つの対象ピクセルにおける前記評価モデルが出力するスコアに対する影響度に関する影響度スコアを、前記画像情報のピクセルごとに算出する算出部と、
を実現させるプログラム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記抽出設定情報は、前記画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する際のレイヤーに関するレイヤー情報を含み、
前記ピクセル抽出部は、前記レイヤー情報に基づいて、前記画像情報のピクセル数に対するサブセットピクセル数の割合が異なる、複数のサブセットピクセルを抽出し、
前記算出部は、前記複数のサブセットピクセルに基づいて、前記影響度スコアを算出する、
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記算出部は、前記画像情報のピクセルごとのシャープレー値の近似値を、前記影響度スコアとして算出する、請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、前記画像情報のピクセルごとに算出される前記影響度スコアに基づいて、前記評価モデルによる前記画像情報に対する評価結果に関する顕著性マップを出力するマップ出力部、をさらに実現させる、請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記影響度スコアは、正の値及び負の値を含み、
前記マップ出力部は、前記正の値及び前記負の値を含む前記影響度スコアに基づいて、前記顕著性マップを出力する、
請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、所定の条件を満たす前記影響度スコアを備えるピクセルをマスクするマスク情報を出力するマスク出力部、をさらに実現させる、請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項７】
前記コンピュータに、前記画像情報及び前記マスク情報を前記評価モデルに入力して、前記特定領域を、前記第１クラスとは異なる第２クラスして検出するクラス検出部、をさらに実現させる、請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記ピクセル抽出部は、複数の抽出設定情報に対応する複数のサブセットピクセルを抽出し、
前記算出部は、前記複数のサブセットピクセルごとに、前記画像情報のピクセルのそれぞれにおける前記影響度スコアを算出し、
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記複数のサブセットピクセルのそれぞれに対応する、前記画像情報のピクセルごとに算出される前記影響度スコアの統計的属性に基づいて、前記複数のサブセットピクセルのうち、少なくとも１つのサブセットピクセルを特定するサブセット特定部、をさらに実現させる、
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項９】
処理対象となる画像情報を取得する画像取得部と、
前記画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する設定に関する抽出設定情報に基づいて、前記画像情報のピクセルからサブセットピクセルを抽出するピクセル抽出部と、
前記サブセットピクセル、及び前記画像情報に含まれる特定領域に第１クラスを対応付ける評価モデルに基づいて、前記画像情報の１つの対象ピクセル及び前記サブセットピクセルを含むピクセル群に関して前記評価モデルが出力するスコアに応じて算出される、前記１つの対象ピクセルにおける前記評価モデルが出力するスコアに対する影響度に関する影響度スコアを、前記画像情報のピクセルごとに算出する算出部と、
を備える情報処理システム。
【請求項１０】
コンピュータが、
処理対象となる画像情報を取得し、
前記画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する設定に関する抽出設定情報に基づいて、前記画像情報のピクセルからサブセットピクセルを抽出し、
前記サブセットピクセル、及び前記画像情報に含まれる特定領域に第１クラスを対応付ける評価モデルに基づいて、前記画像情報の１つの対象ピクセル及び前記サブセットピクセルを含むピクセル群に関して前記評価モデルが出力するスコアに応じて算出される、前記１つの対象ピクセルにおける前記評価モデルが出力するスコアに対する影響度に関する影響度スコアを、前記画像情報のピクセルごとに算出する、
情報処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理システム、及び情報処理方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、画像を解析して、画像に含まれる特定の物体を検出する技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載されている画像解析装置は、複数の異なる物体モデルを用いて、画像から物体を検出する検出手段と、複数の異なる物体モデルのそれぞれを表す情報とその物体モデルに係る検出結果とを対応付けて表示する画面をディスプレイに表示させる表示制御手段と、を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１３９５８８公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、特許文献１に記載されている画像解析装置における物体モデルは、物体を検出する際に用いられる評価モデルである。しかしながら、特許文献１に記載されている画像解析装置は、物体検出の結果を画面に表示するにすぎない。そのため、ユーザは、画像のいずれの部分が、評価モデルの出力にどの程度影響を与えたかを把握することはできない。
【０００６】
そこで、本発明は、評価モデルの出力に与える影響度を可視化することが可能なプログラム、情報処理システム、及び情報処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、解析対象となる画像情報を取得する画像取得部と、画像情報のピクセルから複数のピクセルを抽出する設定に関する抽出設定情報に基づいて、画像情報のピクセルからサブセットピクセルを抽出するピクセル抽出部と、サブセットピクセル、及び画像情報に含まれる特定領域に第１クラスを対応付ける評価モデルに基づいて、画像情報の１つの対象ピクセル及びサブセットピクセルを含むピクセル群に関して評価モデルが出力するスコアに応じて算出される、１つの対象ピクセルにおける評価モデルが出力するスコアに対する影響度に関する影響度スコアを、画像情報のピクセルごとに算出する算出部と、を実現させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、評価モデルの出力に与える画素もしくは領域ごとの影響度を可視化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の一実施形態であるスコア算出システム１００の構成を示す図である。
対象ピクセル及びサブセットピクセルの関係を示す図である。
評価モデルによる物体検出の例を示す図である。
顕著性マップの例を示す図である。
評価モデルによる物体検出の誤り例を示す図である。
顕著性マップの例を示す図である。
顕著性マップの例を示す図である。
評価モデルによる物体検出の改善例を示す図である。
スコア算出システム１００における処理の例を示すフローチャートである。
スコア算出システム１００における処理の例を示すフローチャートである。
スコア算出システム１００における処理の例を示すフローチャートである。
コンピュータ９００のハードウェア構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

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