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公開番号2025147786
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-07
出願番号2024048205
出願日2024-03-25
発明の名称データ処理装置、学習データ生成装置、データ処理方法及び学習データ生成方法
出願人セコム株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/70 20170101AFI20250930BHJP(計算;計数)
要約【課題】入力データ内における認識対象の位置の判定結果に基づいて所定の認識処理を行う際の認識精度を向上する。
【解決手段】データ処理装置10は、入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する検出部21と、入力データと対象位置とに基づいて対象位置を修正した修正位置を出力する修正部22と、少なくとも修正位置に基づいて認識対象に関する所定の認識処理を実行する処理部23と、を備える。修正部22は、処理部23における認識処理の精度が向上するように入力データと対象位置とに対する修正位置を学習した学習モデルである。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する検出部と、
前記入力データと前記対象位置とに基づいて前記対象位置を修正した修正位置を出力する修正部と、
少なくとも前記修正位置に基づいて前記認識対象に関する所定の認識処理を実行する処理部と、を備え、
前記修正部は、前記処理部における前記認識処理の精度が向上するように、前記入力データと前記対象位置とに対する前記修正位置を学習した学習モデルである、
ことを備えることを特徴とするデータ処理装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記処理部は、前記認識対象に関して予め学習した学習済みクラスを認識する学習モデルであり、
前記修正部は、前記処理部が前記修正位置に基づいて前記学習済みクラスを認識する際の、前記処理部による処理結果と前記学習済みクラスとの間の誤差が減少するように学習された学習モデルである、
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、前記入力データと前記修正位置とに基づいて前記認識対象に関する所定の認識処理を実行することを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記認識対象に関して予め学習した学習済みクラスを認識する学習モデルであり、
前記修正部は、前記学習済みクラスを含んだ前記入力データから、前記処理部が前記修正位置に基づいて前記学習済みクラスを認識する際の、前記処理部による処理結果と前記学習済みクラスとの間の誤差が減少するように学習された学習モデルである、
ことを特徴とする請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記入力データは画像データであり、前記対象位置は前記画像データにおける前記認識対象が占める画像範囲であることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記入力データは画像データであり、前記認識対象は多関節体であり、前記対象位置は前記画像データ上の前記認識対象の関接位置であることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記入力データは音声データであり、前記対象位置は前記音声データにおいて前記認識対象が占める範囲の開始位置と終了位置であることを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する位置検出器の学習データを生成する学習データ生成装置であって、
前記入力データ内における前記認識対象の位置である対象位置を出力する検出部と、
前記入力データと前記対象位置とに基づいて前記対象位置を修正した修正位置を出力する修正部と、
前記修正部が出力する前記修正位置と前記入力データとから前記学習データを出力する学習データ出力部と、
を備え、
前記修正部は、前記入力データと前記修正部が出力した前記修正位置とに基づいて、前記入力データに含まれる認識対象に関する所定の認識処理を実行したときの認識精度が向上するように、前記入力データと前記対象位置とに対する前記修正位置を学習した学習モデルである、
ことを特徴とする学習データ生成装置。
【請求項９】
入力データ内における認識対象の位置である対象位置を決定し、
前記入力データと前記対象位置とに基づいて前記対象位置を修正した修正位置を学習モデルにより決定し、
少なくとも前記修正位置に基づいて前記認識対象に関する所定の認識処理を実行し、
前記認識処理の精度が向上するように、前記学習モデルが前記入力データと前記対象位置とに対して出力する前記修正位置を学習する、
ことを備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１０】
入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する位置検出器の学習データを生成する学習データ生成方法であって、
前記入力データ内における前記認識対象の位置である対象位置を決定し、
前記入力データと前記対象位置とに基づいて前記対象位置を学習モデルにより修正した修正位置を出力し、
前記修正位置と前記入力データとから前記学習データを出力し、
前記入力データと前記学習モデルが出力した前記修正位置とに基づいて、前記入力データに含まれる認識対象に関する所定の認識処理を実行したときの認識精度が向上するように、前記学習モデルが前記入力データと前記対象位置とに対して出力する前記修正位置を学習する、
ことを特徴とする学習データ生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ処理装置、学習データ生成装置、データ処理方法及び学習データ生成方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
入力データ内における認識対象の位置を判定して、判定した位置に基づいて認識対象に関する所定の認識処理を実行する技術が知られている。
例えば下記特許文献１に記載の追跡装置は、異なる複数の時刻で順次取得した入力画像から追跡対象が写っている対象領域を検出し、同一の追跡対象の対象領域どうしを対応付けることにより同一の追跡対象を追跡する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１４７８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、入力データ内における認識対象の位置の判定結果が、その後の認識処理に適した位置でないと、認識処理の認識精度が低下する虞がある。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、入力データ内における認識対象の位置の判定結果に基づいて所定の認識処理を行う際の認識精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一形態によるデータ処理装置は、入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する検出部と、入力データと対象位置とに基づいて対象位置を修正した修正位置を出力する修正部と、少なくとも修正位置に基づいて認識対象に関する所定の認識処理を実行する処理部と、を備える。修正部は、処理部における認識処理の精度が向上するように入力データと対象位置とに対する修正位置を学習した学習モデルである。
【０００６】
本発明の他の形態によれば、入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する位置検出器の学習データを生成する学習データ生成装置が与えられる。学習データ生成装置は、入力データ内における認識対象の位置である対象位置を出力する検出部と、入力データと対象位置とに基づいて対象位置を修正した修正位置を出力する修正部と、修正部が出力する修正位置と入力データとから学習データを出力する学習データ出力部と、を備える。修正部は、入力データと修正部が出力した修正位置とに基づいて、入力データに含まれる認識対象に関する所定の認識処理を実行したときの認識精度が向上するように、入力データと対象位置とに対する修正位置を学習した学習モデルである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、入力データ内における認識対象の位置の判定結果に基づいて所定の認識処理を行う際の認識精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態のデータ処理装置を含んだ認識システムの全体構成の一例の概略図である。
実施形態のデータ処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
（ａ）～（ｃ）は入力データ、対象位置及び修正位置の第１例の模式図である。
（ａ）～（ｃ）は入力データ、対象位置及び修正位置の第２例の模式図である。
（ａ）～（ｃ）は入力データ、対象位置及び修正位置の第３例の模式図である。
修正部の学習に用いる学習装置の全体構成の一例の概略図である。
修正部の学習に用いる学習装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
（ａ）は修正部の学習方法の一例のフローチャートであり、（ｂ）は実施形態のデータ処理方法の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【００１０】
本発明の実施形態のデータ処理装置は、入力データ内における認識対象の位置を判定して、判定した位置に基づいて認識対象に関する所定の認識処理を実行する。
例えば実施形態のデータ処理装置による認識処理は、認識対象を撮影した画像データに基づいて認識対象に関する何らかの情報を認識する処理であってよい。例えば実施形態のデータ処理装置による認識処理は、画像データ上の物体（例えば人物や車両など）の再識別（ＲｅＩＤ：Re-IDentification）処理や、物体の属性推定処理であってよい。また例えば実施形態のデータ処理装置による認識処理は、画像データ上の多関節体（例えば人物、動物や多関節ロボットなど）の姿勢推定処理であってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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