特許ウォッチ

公開番号2025139552
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-26
出願番号2025017976
出願日2025-02-05
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
出願人富士通株式会社,ビー.ジー.ネゲブテクノロジーズアンドアプリケーションズリミテッド, アットベン‐グリオンユニバーシティー
代理人弁理士法人酒井総合特許事務所
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250918BHJP(計算;計数)
要約【課題】prototype-kNNに利用する適切な複数のサンプルを取得すること。
【解決手段】情報処理装置100は、経時的に連続する2つのフレーム111のペアごとに、当該ペアの2つのフレーム111のそれぞれから特定した物体が映った領域同士の重なり度合いを表す第1指標値を算出する。情報処理装置100は、継時的に連続する2つのフレーム111のペアごとに、当該ペアの2つのフレーム111のそれぞれにおける所定の種類の特徴量同士の類似度合いを表す第2指標値を算出する。情報処理装置100は、一連のフレーム111から、少なくとも第1指標値が第1閾値未満または第2指標が第2閾値未満であるペアの前後一定の数分のフレーム111を除去し、残余のフレーム111を特定する。情報処理装置100は、残余のフレーム111のうち他のフレーム111との所定の種類の特徴量の類似度合いが所定の条件を満たすフレーム111を抽出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
物体を映した一連のフレームのそれぞれに対して、セグメンテーションを実施することにより、当該フレームのうち前記物体が映った領域を特定し、
前記一連のフレームのうち経時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれから特定した前記領域同士の重なり度合いを表す第１指標値が第１閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームのうち継時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれにおける所定の種類の特徴量同士の類似度合いを表す第２指標値が第２閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームから、少なくとも前記第１閾値未満または前記第２閾値未満であると判定したペアを含む、継時的に連続する当該ペアの前後一定の数分のフレームを除去して得られる、残余のフレームを特定し、
特定した前記残余のフレームのうち、他のフレームとの前記所定の種類の特徴量の類似度合いが所定の条件を満たすフレームを抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
抽出した前記フレームから特定した前記領域に基づいて、ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮ（ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）を形成する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
特定した前記残余のフレームのそれぞれについて、当該フレームと特定した前記残余のフレームのうちの他のフレームのそれぞれとの前記所定の種類の特徴量の類似度合いを表す指標値の総和を算出する、
処理を前記コンピュータに実行させ、
前記抽出する処理は、
特定した前記残余のフレームのうち、算出した総和が小さい方から所定の数分のフレームを抽出する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
物体を映した一連のフレームのそれぞれに対して、セグメンテーションを実施することにより、当該フレームのうち前記物体が映った領域を特定し、
前記一連のフレームのうち経時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれから特定した前記領域同士の重なり度合いを表す第１指標値が第１閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームのうち継時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれにおける所定の種類の特徴量同士の類似度合いを表す第２指標値が第２閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームから、少なくとも前記第１閾値未満または前記第２閾値未満であると判定したペアを含む、継時的に連続する当該ペアの前後一定の数分のフレームを除去して得られる、残余のフレームを特定し、
特定した前記残余のフレームのうち、他のフレームとの前記所定の種類の特徴量の類似度合いが所定の条件を満たすフレームを抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
物体を映した一連のフレームのそれぞれに対して、セグメンテーションを実施することにより、当該フレームのうち前記物体が映った領域を特定し、
前記一連のフレームのうち経時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれから特定した前記領域同士の重なり度合いを表す第１指標値が第１閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームのうち継時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれにおける所定の種類の特徴量同士の類似度合いを表す第２指標値が第２閾値以上であるか否かを判定し、
前記一連のフレームから、少なくとも前記第１閾値未満または前記第２閾値未満であると判定したペアを含む、継時的に連続する当該ペアの前後一定の数分のフレームを除去して得られる、残余のフレームを特定し、
特定した前記残余のフレームのうち、他のフレームとの前記所定の種類の特徴量の類似度合いが所定の条件を満たすフレームを抽出する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、動画像データのフレーム内で物体が映った領域を認識し、物体が複数のクラスのそれぞれに所属する尤度を表す確信度を算出する機械学習モデルが存在する。ここで、フレーム内に特定のパッチを映すことにより、機械学習モデルの精度を悪化させるパッチ攻撃が存在する。特定のパッチは、敵対的パッチとも呼ばれる。パッチ攻撃によれば、機械学習モデルが算出する、物体が所属することが正しいクラスに対する確信度が低下し、物体が所属することが誤りであるクラスに対する確信度が増加してしまう。これに対し、物体が映った領域のサンプルを複数用意することによりパッチ攻撃を検出するｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮ（ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）と呼ばれる手法が存在する。
【０００３】
先行技術としては、例えば、架渉線以外の構造物が映っていると分類された対象画像を処理対象から除外するものがある。また、例えば、合成画像において、背面に配置された第１要素画像が、前面に配置された第２要素画像によって遮蔽される度合いが上限値以下であれば、教師データとして合成画像を選択する技術がある。また、例えば、第１機械学習モデルを利用してメディアの分類結果を決定し、第２機械学習モデルを利用してメディアを共有することが望ましいか否かを判定する技術がある。また、例えば、入力ベクトルと、１以上の訓練ベクトルとの間の類似度に基づいて、入力ベクトルに対応するラベルを決定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０３６０５４号公報
特開２０２２－０２６４５６号公報
米国特許出願公開第２０１８／０３７４１０５号明細書
米国特許出願公開第２０２０／０２１０８８８号明細書
【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、従来技術では、ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮに利用する適切な複数のサンプルを取得することが難しい。例えば、撮影方向を変更しながら同一の物体を撮影した一連のフレームの中から、一定時間間隔ごとにフレームを抽出することにより、サンプルを生成する場合、画像特徴が類似するサンプルが多くなり、ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮの性能が低下することがある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮに利用する適切な複数のサンプルを取得することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、物体を映した一連のフレームのそれぞれに対して、セグメンテーションを実施することにより、当該フレームのうち前記物体が映った領域を特定し、前記一連のフレームのうち経時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれから特定した前記領域同士の重なり度合いを表す第１指標値が第１閾値以上であるか否かを判定し、前記一連のフレームのうち継時的に連続する２つのフレームのペアごとに、当該ペアの２つのフレームのそれぞれにおける所定の種類の特徴量同士の類似度合いを表す第２指標値が第２閾値以上であるか否かを判定し、前記一連のフレームから、少なくとも前記第１閾値未満または前記第２閾値未満であると判定したペアを含む、継時的に連続する当該ペアの前後一定の数分のフレームを除去して得られる、残余のフレームを特定し、特定した前記残余のフレームのうち、他のフレームとの前記所定の種類の特徴量の類似度合いが所定の条件を満たすフレームを抽出する情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ－ｋＮＮに利用する適切な複数のサンプルを取得することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。
図２は、情報処理システム２００の一例を示す説明図である。
図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図４は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
図５は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その１）である。
図６は、情報処理装置１００の動作の一例を示す説明図（その２）である。
図７は、全体処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
図８は、全体処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許