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特開2023-150091情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム。
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023150091
(43)【公開日】2023-10-16
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法、情報処理プログラム。
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20231005BHJP
G06V 10/764 20220101ALI20231005BHJP
G06N 20/10 20190101ALI20231005BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 350B
G06V10/764
G06N20/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022058999
(22)【出願日】2022-03-31
(71)【出願人】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001427
【氏名又は名称】弁理士法人前田特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】國京 大貴
(72)【発明者】
【氏名】沖野 徹
(72)【発明者】
【氏名】香山 信三
(72)【発明者】
【氏名】小田川 明弘
(72)【発明者】
【氏名】齋藤 繁
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096BA05
5L096CA21
5L096DA04
5L096FA12
5L096FA66
5L096JA11
5L096KA04
5L096MA07
(57)【要約】 （修正有）
【課題】判定条件を再評価する情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】工場内に設けられたロボットアームの制御を行うための、制御部と、記憶部と、表示部と、操作部と、カメラと、を備える情報処理システムにおいて、制御部１１は、複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部１３１と、選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部１３２と、別判定処理部による第２判定の判定結果と、選択処理部１３１により選択された特徴点に対応するデータに対する第１判定の判定結果とに基づいて、第１判定に関する判定条件であり表平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部１３３と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】工場内に設けられたロボットアームの制御を行うための、制御部と、記憶部と、表示部と、操作部と、カメラと、を備える情報処理システムにおいて、制御部１１は、複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部１３１と、選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部１３２と、別判定処理部による第２判定の判定結果と、選択処理部１３１により選択された特徴点に対応するデータに対する第１判定の判定結果とに基づいて、第１判定に関する判定条件であり表平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部１３３と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
判定条件を処理する情報処理システムであって、
制御部を備え、
前記制御部は、
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、
前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、
前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部とを有する
情報処理システム。
制御部を備え、
前記制御部は、
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、
前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、
前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部とを有する
情報処理システム。
【請求項2】
請求項１の情報処理システムにおいて、
ユーザへ向けて画像を表示する表示部と、
前記ユーザにより操作される操作部とを備え、
前記別判定処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する判定を前記ユーザに行わせるための画像を前記表示部に表示させ、前記操作部に入力された前記ユーザの操作に基づいて前記ユーザによる判定結果を前記第２判定の判定結果として取得する
情報処理システム。
ユーザへ向けて画像を表示する表示部と、
前記ユーザにより操作される操作部とを備え、
前記別判定処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する判定を前記ユーザに行わせるための画像を前記表示部に表示させ、前記操作部に入力された前記ユーザの操作に基づいて前記ユーザによる判定結果を前記第２判定の判定結果として取得する
情報処理システム。
【請求項3】
請求項２の情報処理システムにおいて、
前記データは、画像データであり、
前記別判定処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応する画像データに基づいて再生される画像を前記表示部に表示させることで、該画像に対する判定を前記ユーザに行わせる
情報処理システム。
前記データは、画像データであり、
前記別判定処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応する画像データに基づいて再生される画像を前記表示部に表示させることで、該画像に対する判定を前記ユーザに行わせる
情報処理システム。
【請求項4】
請求項１～３のいずれか１つの情報処理システムにおいて、
前記超平面を示す情報は、前記超平面を表現する識別関数であり、
前記調節処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記超平面に基づく第１判定の判定結果が前記別判定処理部における該データに対する前記第２判定の判定結果と同一となるように、前記超平面を表現する前記識別関数を調節する
情報処理システム。
前記超平面を示す情報は、前記超平面を表現する識別関数であり、
前記調節処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記超平面に基づく第１判定の判定結果が前記別判定処理部における該データに対する前記第２判定の判定結果と同一となるように、前記超平面を表現する前記識別関数を調節する
情報処理システム。
【請求項5】
請求項４の情報処理システムにおいて、
前記識別関数は、前記複数のデータの特徴に基づいて導出された特徴関数と変数との組合せにより表現される積和関数であり、
前記調節処理部は、前記変数を調節することで前記超平面を調節する
情報処理システム。
前記識別関数は、前記複数のデータの特徴に基づいて導出された特徴関数と変数との組合せにより表現される積和関数であり、
前記調節処理部は、前記変数を調節することで前記超平面を調節する
情報処理システム。
【請求項6】
請求項１～３のいずれか１つの情報処理システムにおいて、
前記調節処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点のうち、該特徴点に対応するデータに対する前記超平面に基づく第１判定の判定結果と前記別判定処理部における該データに対する前記第２判定の判定結果とが異なる特徴点を、前記第１判定において、前記超平面に対する位置に拘わらず前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と同一の判定結果が得られる例外点として取り扱う、という例外条件を、前記第１判定条件に追加する
情報処理システム。
前記調節処理部は、前記選択処理部により選択された特徴点のうち、該特徴点に対応するデータに対する前記超平面に基づく第１判定の判定結果と前記別判定処理部における該データに対する前記第２判定の判定結果とが異なる特徴点を、前記第１判定において、前記超平面に対する位置に拘わらず前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と同一の判定結果が得られる例外点として取り扱う、という例外条件を、前記第１判定条件に追加する
情報処理システム。
【請求項7】
請求項１～６のいずれか１つの情報処理システムにおいて、
記憶部を備え、
前記制御部は、記憶処理部を有し、
前記記憶処理部は、前記複数のデータのうち、前記超平面との距離が前記第１距離以上の距離である第２距離を下回る特徴点に対応するデータと、前記超平面との距離が前記第２距離を下回らない特徴点の中から記憶対象として選択された特徴点に対応するデータとを前記記憶部に記憶する
情報処理システム。
記憶部を備え、
前記制御部は、記憶処理部を有し、
前記記憶処理部は、前記複数のデータのうち、前記超平面との距離が前記第１距離以上の距離である第２距離を下回る特徴点に対応するデータと、前記超平面との距離が前記第２距離を下回らない特徴点の中から記憶対象として選択された特徴点に対応するデータとを前記記憶部に記憶する
情報処理システム。
【請求項8】
請求項１～７のいずれか１つの情報処理システムにおいて、
前記制御部は、主判定処理部を有し、
前記主判定処理部は、前記第１判定条件に基づいて、判定対象となるデータに対して前記第１判定を行う
情報処理システム。
前記制御部は、主判定処理部を有し、
前記主判定処理部は、前記第１判定条件に基づいて、判定対象となるデータに対して前記第１判定を行う
情報処理システム。
【請求項9】
判定条件を処理する情報処理方法であって、
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定ステップと、
前記別判定ステップにおける前記第２判定の判定結果と、前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節ステップとを備える
情報処理方法。
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定ステップと、
前記別判定ステップにおける前記第２判定の判定結果と、前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節ステップとを備える
情報処理方法。
【請求項10】
判定条件をコンピュータに処理させる情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、
前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、
前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部として機能させる
情報処理プログラム。
前記コンピュータを、
複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、
前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、
前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部として機能させる
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
ここに開示する技術は、情報処理技術に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、学習装置が開示されている。この学習装置は、複数の検出手段と、推定手段と、分類手段と、重み算出手段とを備える。複数の検出手段は、画像から対象物の一部または全部を検出して複数の検出結果を出力する。推定手段は、複数の検出結果の少なくとも１つに基づいて対象物の状態を推定する。分類手段は、対象物の状態に基づいて画像を複数のグループに分類する。重み算出手段は、検出結果に基づいて、複数の検出手段のそれぞれに対する重み情報をグループごとに算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１３－０４５４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１には、どのようにして判定条件（例えば特許文献１では推定の条件）を再評価するのかについては、何ら開示も示唆もない。
【課題を解決するための手段】
【0005】
ここに開示する技術は、判定条件を処理する情報処理システムに関し、この情報処理システムは、制御部を備え、前記制御部は、複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部とを有する。
【0006】
また、ここに開示する技術は、判定条件を処理する情報処理方法に関し、この情報処理方法は、複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択ステップと、前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定ステップと、前記別判定ステップにおける前記第２判定の判定結果と、前記選択ステップにより選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節ステップとを備える。
【0007】
また、ここに開示する技術は、判定条件をコンピュータに処理させる情報処理プログラムに関し、この情報処理プログラムは、前記コンピュータを、複数のデータに対応する複数の特徴点の中から、前記複数の特徴点を２つの群に分ける超平面との距離が第１距離を下回る特徴点を選択する選択処理部と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対して、前記超平面に基づいて行われる第１判定とは異なる第２判定を行う別判定処理部と、前記別判定処理部における前記第２判定の判定結果と、前記選択処理部により選択された特徴点に対応するデータに対する前記第１判定の判定結果とに基づいて、前記第１判定に関する判定条件であり前記超平面を示す情報を含む第１判定条件を調節する調節処理部として機能させる。
【発明の効果】
【0008】
ここに開示する技術によれば、第１判定とは異なる第２判定の判定結果を利用して、第１判定に関する判定条件を再評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態１の情報処理システムの構成を例示する概略図である。
【図2】制御部の機能的構成を例示するブロック図である。
【図3】実施形態１の関数生成処理を例示するフローチャートである。
【図4】特徴量空間内の特徴点と超平面を例示するグラフである。
【図5】実施形態１の主判定処理を例示するフローチャートである。
【図6】実施形態１の再評価処理を例示するフローチャートである。
【図7】判定用画像を例示する概略図である。
【図8】調節後の超平面を例示するグラフである。
【図9】実施形態２の再評価処理を例示するフローチャートである。
【図10】例外点として取り扱われる特徴点を例示するグラフである。
【図11】実施形態２の主判定処理を例示するフローチャートである。
【図12】実施形態３の記憶処理を例示するフローチャートである。
【図13】特徴量空間内の削除前の特徴点と超平面とを例示するグラフである。
【図14】特徴量空間内の削除後の特徴点と超平面とを例示するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して実施の形態を詳しく説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付しその説明は繰り返さない。
【0011】
（実施形態１）
図１は、実施形態１の情報処理システム１０の構成を例示する。この例では、情報処理システム１０は、工場内に設けられたロボットアーム２０の制御を行う。ロボットアーム２０は、制御部１１により制御される制御対象の一例である。情報処理システム１０は、制御部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、カメラ１５とを備える。
図１は、実施形態１の情報処理システム１０の構成を例示する。この例では、情報処理システム１０は、工場内に設けられたロボットアーム２０の制御を行う。ロボットアーム２０は、制御部１１により制御される制御対象の一例である。情報処理システム１０は、制御部１１と、記憶部１２と、表示部１３と、操作部１４と、カメラ１５とを備える。
【0012】
〔制御部〕
制御部１１は、情報処理システム１０の構成要素と信号線により接続され、情報処理システム１０の構成要素を制御する。この例では、制御部１１は、記憶部１２と表示部１３と操作部１４とカメラ１５と信号線により接続される。また、制御部１１は、ロボットアーム２０と信号線により接続され、ロボットアーム２０を制御する。
制御部１１は、情報処理システム１０の構成要素と信号線により接続され、情報処理システム１０の構成要素を制御する。この例では、制御部１１は、記憶部１２と表示部１３と操作部１４とカメラ１５と信号線により接続される。また、制御部１１は、ロボットアーム２０と信号線により接続され、ロボットアーム２０を制御する。
【0013】
例えば、制御部１１は、プロセッサと、プロセッサを動作させるためのプログラムを記憶するメモリとを含む。プロセッサによりプログラムが実行されることで、制御部１１の各種の機能が実現される。言い換えると、制御部１１は、各種の機能を実現する各種の機能ブロックを有する。なお、制御部１１は、コンピュータの一例である。このプログラムは、情報処理プログラムの一例である。
【0014】
〔記憶部〕
記憶部１２は、各種のデータおよび情報を記憶する。
記憶部１２は、各種のデータおよび情報を記憶する。
【0015】
〔表示部〕
表示部１３は、ユーザＵ１へ向けて画像を表示する。具体的には、表示部１３は、制御部１１から送信された画像データに基づいて画像を再生し、その再生された画像を表示する。例えば、表示部１３は、液晶ディスプレイ装置などの表示装置により構成される。
表示部１３は、ユーザＵ１へ向けて画像を表示する。具体的には、表示部１３は、制御部１１から送信された画像データに基づいて画像を再生し、その再生された画像を表示する。例えば、表示部１３は、液晶ディスプレイ装置などの表示装置により構成される。
【0016】
〔操作部〕
操作部１４は、ユーザＵ１により操作される。具体的には、ユーザＵ１の操作が操作部１４に入力されると、操作部１４は、ユーザＵ１の操作に応じた信号を制御部１１に送信する。これにより、ユーザＵ１の操作に応じた情報が制御部１１に入力される。例えば、操作部１４は、操作ボタンが設けられた操作パネル、タッチパッド、キーボード、マウスなどにより構成される。なお、操作部１４は、表示部１３と一体化されて操作表示部（例えばタッチパネル）を構成してもよい。
操作部１４は、ユーザＵ１により操作される。具体的には、ユーザＵ１の操作が操作部１４に入力されると、操作部１４は、ユーザＵ１の操作に応じた信号を制御部１１に送信する。これにより、ユーザＵ１の操作に応じた情報が制御部１１に入力される。例えば、操作部１４は、操作ボタンが設けられた操作パネル、タッチパッド、キーボード、マウスなどにより構成される。なお、操作部１４は、表示部１３と一体化されて操作表示部（例えばタッチパネル）を構成してもよい。
【0017】
〔カメラ〕
カメラ１５は、被撮像領域を撮像することで、その被撮像領域の画像を示す画像データを取得する。カメラ１５により得られた画像データは、制御部１１に送信される。制御部１１は、カメラ１５から送信された画像データを、記憶部１２に記憶する。この例では、カメラ１５は、ロボットアーム２０の作業環境を含む被撮像領域を撮像する。カメラ１５は、撮像装置の一例である。
カメラ１５は、被撮像領域を撮像することで、その被撮像領域の画像を示す画像データを取得する。カメラ１５により得られた画像データは、制御部１１に送信される。制御部１１は、カメラ１５から送信された画像データを、記憶部１２に記憶する。この例では、カメラ１５は、ロボットアーム２０の作業環境を含む被撮像領域を撮像する。カメラ１５は、撮像装置の一例である。
【0018】
〔制御部による処理〕
制御部１１は、各種処理を行う。この例では、制御部１１は、カメラ１５により得られた画像データに対して判定を行うことで、画像データに示されたロボットアーム２０の作業環境が危険であるか否かを判定する。ロボットアーム２０は、判定対象の一例である。画像データは、判定対象に関するデータの一例である。「ロボットアーム２０の作業環境が危険である」という判定結果は、予め定められた正解に該当するという判定結果の一例である。制御部１１による処理は、情報処理方法の一例である。
制御部１１は、各種処理を行う。この例では、制御部１１は、カメラ１５により得られた画像データに対して判定を行うことで、画像データに示されたロボットアーム２０の作業環境が危険であるか否かを判定する。ロボットアーム２０は、判定対象の一例である。画像データは、判定対象に関するデータの一例である。「ロボットアーム２０の作業環境が危険である」という判定結果は、予め定められた正解に該当するという判定結果の一例である。制御部１１による処理は、情報処理方法の一例である。
【0019】
具体的には、制御部１１は、関数生成処理と、主判定処理と、再評価処理とを行う。
【0020】
関数生成処理は、識別関数ｆ(X)を生成する処理である。関数生成処理において、制御部１１は、関数導出処理と、記憶処理とを行う。
【0021】
主判定処理は、第１判定条件に基づいて、判定対象となる画像データに対して第１判定を行う処理である。第１判定は、識別関数ｆ(X)により表現される超平面に基づいて行われる判定である。第１判定条件は、第１判定に関する判定条件であり、超平面を表現する識別関数ｆ(X)を含む。識別関数ｆ(X)は、超平面を示す情報の一例である。
【0022】
再評価処理は、第１判定条件を再評価する処理である。再評価処理において、制御部１１は、選択処理と、別判定処理と、調節処理とを行う。
【0023】
図２に示すように、この例では、制御部１１は、関数生成処理を行う関数生成処理部１１０と、主判定処理を行う主判定処理部１２０と、再評価処理を行う再評価処理部１３０とを有する。関数生成処理部１１０は、関数導出処理を行う関数導出処理部１１１と、記憶処理を行う記憶処理部１１２とを有する。再評価処理部１３０は、選択処理を行う選択処理部１３１と、別判定処理を行う別判定処理部１３２と、調節処理を行う調節処理部１３３とを有する。
【0024】
〔関数生成処理〕
次に、図３を参照して、実施形態１の関数生成処理について説明する。例えば、制御部１１（関数生成処理部１１０）は、識別関数ｆ(X)の導出（学習）のために使用される新たな画像データが入力されると、以下の処理を行う。ステップＳ１１およびステップＳ１２は、関数導出処理に対応する関数導出ステップである。ステップＳ１３は、記憶処理に対応する記憶ステップである。
次に、図３を参照して、実施形態１の関数生成処理について説明する。例えば、制御部１１（関数生成処理部１１０）は、識別関数ｆ(X)の導出（学習）のために使用される新たな画像データが入力されると、以下の処理を行う。ステップＳ１１およびステップＳ１２は、関数導出処理に対応する関数導出ステップである。ステップＳ１３は、記憶処理に対応する記憶ステップである。
【0025】
〈ステップＳ１１〉
まず、制御部１１（関数導出処理部１１１）は、入力された画像データ毎に、その画像データ（具体的には画像データに示される画像）から特徴を抽出し、その抽出された特徴に基づいて特徴関数Φを導出する。特徴関数Φの導出には、周知の手法を採用することが可能である。
まず、制御部１１（関数導出処理部１１１）は、入力された画像データ毎に、その画像データ（具体的には画像データに示される画像）から特徴を抽出し、その抽出された特徴に基づいて特徴関数Φを導出する。特徴関数Φの導出には、周知の手法を採用することが可能である。
【0026】
具体的には、第Ｎ番目（Ｎは整数）の画像データの特徴量ＸＮは、次の式１に示すように、Ｋ個（Ｋは整数）の要素により構成される。例えば、制御部１１は、第Ｎ番目の画像データに対して解析処理を行うことで、第Ｎ番目（Ｎは整数）の画像データの特徴量ＸＮを取得する。
【0027】
【数1】
【0028】
第Ｎ番目の画像データの特徴量ＸＮに関連する第Ｎ番目の特徴関数ΦＮは、次の式２に示すように、Ｍ個（Ｍは整数）の特徴量により構成される。例えば、制御部１１は、第Ｎ番目の画像データの特徴量ＸＮを高次元の座標系に変換する変換処理を行うことで、第Ｎ番目の特徴関数ΦＮを取得する。
【0029】
【数2】
【0030】
〈ステップＳ１２〉
次に、制御部１１（関数導出処理部１１１）は、特徴関数Φに基づいて識別関数ｆ(X)を導出する。識別関数ｆ(X)は、第１判定において使用される関数である。識別関数ｆ(X)は、第１判定条件に含まれる。
次に、制御部１１（関数導出処理部１１１）は、特徴関数Φに基づいて識別関数ｆ(X)を導出する。識別関数ｆ(X)は、第１判定において使用される関数である。識別関数ｆ(X)は、第１判定条件に含まれる。
【0031】
この例では、識別関数ｆ(X)は、サポートベクターマシンの関数であり、次の式３のように示される。制御部１１は、識別関数ｆ(X)と各種変数とを用いて識別関数ｆ(X)を導出する。
【0032】
【数3】
【0033】
式３に示すように、識別関数ｆ(X)は、特徴関数ΦとハイパーパラメータＡｎとの積和により表現される積和関数である。
【0034】
具体的には、識別関数ｆ(X)は、カーネルトリックを用いて導出される。一般的に、カーネル関数Ｋ(X,Y)は、次の式４のように示される。
【0035】
【数4】
【0036】
なお、カーネル関数Ｋ(X,Y)として、次の式５に示される「ガウシアンカーネル」または「ＲＢＦカーネル(Radial Basis Function kernel)」と称される関数を利用することが可能である。
【0037】
【数5】
【0038】
上記の式５に示されたカーネル関数Ｋ(X,Y)を用いて識別関数ｆ(X)を表現すると、識別関数ｆ(X)は、次の式６のようになる。
【0039】
【数6】
【0040】
式６に示すように、識別関数ｆ(X)は、特徴関数ΦとハイパーパラメータＡｎとハイパーパラメータγとの組合せにより表現される関数である。ハイパーパラメータＡｎとハイパーパラメータγは、変数の一例である。
【0041】
このようにして、識別関数ｆ(X)の導出のために使用される新たな画像データに基づいて、識別関数ｆ(X)が導出（または更新）される。
【0042】
〈ステップＳ１３〉
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ１３において導出された識別関数ｆ(X)と、その識別関数ｆ(X)の導出のために使用された画像データ（新たな画像データ）とを記憶部１２に記憶する。
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ１３において導出された識別関数ｆ(X)と、その識別関数ｆ(X)の導出のために使用された画像データ（新たな画像データ）とを記憶部１２に記憶する。
【0043】
なお、識別関数ｆ(X)の導出（学習）のために使用される画像データには、その画像データに示された画像（シーン）が「危険あり」に該当するか否かを示すラベルが関連付けられてもよい。
【0044】
〔識別関数で表現される超平面〕
次に、図４を参照して、識別関数ｆ(X)で表現される超平面ＨＰについて説明する。図４では、簡略化のために、特徴量空間を平面（二次元）で示し、超平面ＨＰを直線（一次元）で示している。
次に、図４を参照して、識別関数ｆ(X)で表現される超平面ＨＰについて説明する。図４では、簡略化のために、特徴量空間を平面（二次元）で示し、超平面ＨＰを直線（一次元）で示している。
【0045】
図４に示すように、識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰは、複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑが配置（マッピング）される特徴量空間において、複数の特徴点Ｑを２つの群に分ける。特徴量空間において、特徴点Ｑの座標は、特徴関数ΦＮにより表現される。なお、白抜き丸印は、「危険あり」に該当すると判定されるべき画像データに対応する特徴点Ｑを示す。白抜き三角印は、「危険なし」に該当すると判定されるべき画像データに対応する特徴点Ｑを示す。
【0046】
超平面ＨＰは、特徴量空間を、「危険あり」に該当すると判定される第１領域と、「危険なし」に該当すると判定される第２領域とに分割する。図４の例では、第１領域は、特徴量空間のうち超平面ＨＰを示す直線よりも左上の領域であり、第２領域は、特徴量空間のうち超平面ＨＰを示す直線よりも右下の領域である。
【0047】
なお、図４の例では、複数の特徴点Ｑのうち４つの特徴点Ｑ（第１特徴点Ｑ１と第２特徴点Ｑ２と第３特徴点Ｑ３と第４特徴点Ｑ４）が超平面ＨＰの近傍に位置する。第１特徴点Ｑ１は、第２領域に位置すべき特徴点であるが、第１領域に位置している。第３特徴点Ｑ３は、第１領域に位置すべき特徴点であるが、第２領域に位置している。
【0048】
〔主判定処理〕
次に、図５を参照して、実施形態１の主判定処理について説明する。例えば、制御部１１（主判定処理部１２０）は、カメラ１５により得られた新たな画像データ（判定対象となる画像データ）を入力すると、以下の処理を行う。
次に、図５を参照して、実施形態１の主判定処理について説明する。例えば、制御部１１（主判定処理部１２０）は、カメラ１５により得られた新たな画像データ（判定対象となる画像データ）を入力すると、以下の処理を行う。
【0049】
〈ステップＳ２１〉
まず、制御部１１（主判定処理部１２０）は、判定対象となる画像データの特徴量を抽出する。具体的には、制御部１１は、第Ｎ番目の画像データに対して解析処理および変換処理（関数生成処理のステップＳ１１の解析処理および変換処理と同様の処理）を行うことで、第Ｎ番目（Ｎは整数）の画像データの特徴に対応する第Ｎ番目の特徴関数ΦＮを取得する。
まず、制御部１１（主判定処理部１２０）は、判定対象となる画像データの特徴量を抽出する。具体的には、制御部１１は、第Ｎ番目の画像データに対して解析処理および変換処理（関数生成処理のステップＳ１１の解析処理および変換処理と同様の処理）を行うことで、第Ｎ番目（Ｎは整数）の画像データの特徴に対応する第Ｎ番目の特徴関数ΦＮを取得する。
【0050】
〈ステップＳ２２〉
次に、制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２１において抽出された画像データの特徴量（具体的には特徴関数）を識別関数ｆ(X)に入力する。
次に、制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２１において抽出された画像データの特徴量（具体的には特徴関数）を識別関数ｆ(X)に入力する。
【0051】
〈ステップＳ２３〉
次に、制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２２において画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回るか否かを判定する。
次に、制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２２において画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回るか否かを判定する。
【0052】
例えば、図４の例では、特徴量空間において、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第１領域（超平面ＨＰを示す直線よりも左上の領域）に位置する場合、その画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)の符号は、正となる。一方、特徴量空間において、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第２領域（超平面ＨＰを示す直線よりも右下の領域）に位置する場合、その画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)の符号は、負となる。
【0053】
判定対象となる画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回る場合には、ステップＳ２４の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳ２５の処理が行われる。
【0054】
〈ステップＳ２４〉
判定対象となる画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回る場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、その画像データに示された画像（この例ではロボットアーム２０の作業環境）を「危険あり」と判定する。
判定対象となる画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回る場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、その画像データに示された画像（この例ではロボットアーム２０の作業環境）を「危険あり」と判定する。
【0055】
〈ステップＳ２５〉
一方、判定対象となる画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回らない場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、その画像データに示された画像（この例ではロボットアーム２０の作業環境）を「危険なし」と判定する。
一方、判定対象となる画像データの特徴量が入力された識別関数ｆ(X)がゼロを上回らない場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、その画像データに示された画像（この例ではロボットアーム２０の作業環境）を「危険なし」と判定する。
【0056】
〔再評価処理〕
次に、図６を参照して、実施形態１の再評価処理について説明する。例えば、制御部１１（再評価処理部１３０）は、第１判定条件（具体的には識別関数ｆ(X)）が新たに導出（更新）されると、以下の処理を行う。なお、この例では、ステップＳ３５は、選択処理に対応する選択ステップである。ステップＳ３６，Ｓ３７は、別判定処理に対応する別判定ステップである。ステップＳ３８は、調節処理に対応する調節ステップである。
次に、図６を参照して、実施形態１の再評価処理について説明する。例えば、制御部１１（再評価処理部１３０）は、第１判定条件（具体的には識別関数ｆ(X)）が新たに導出（更新）されると、以下の処理を行う。なお、この例では、ステップＳ３５は、選択処理に対応する選択ステップである。ステップＳ３６，Ｓ３７は、別判定処理に対応する別判定ステップである。ステップＳ３８は、調節処理に対応する調節ステップである。
【0057】
〈ステップＳ３１〉
まず、制御部１１（再評価処理部１３０）は、再評価の対象となる第１判定条件に含まれる識別関数ｆ(X)と、その識別関数ｆ(X)を導出（更新）するために使用された複数の画像データとを取得する。この例では、制御部１１は、識別関数ｆ(X)と複数の画像データとを記憶部１２から読み出す。
まず、制御部１１（再評価処理部１３０）は、再評価の対象となる第１判定条件に含まれる識別関数ｆ(X)と、その識別関数ｆ(X)を導出（更新）するために使用された複数の画像データとを取得する。この例では、制御部１１は、識別関数ｆ(X)と複数の画像データとを記憶部１２から読み出す。
【0058】
〈ステップＳ３２〉
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、ステップＳ３１において取得された複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑを特徴量空間に配置（マッピング）する。この例では、制御部１１は、複数の画像データの各々に対して解析処理および変換処理（関数生成処理のステップＳ１１の解析処理および変換処理と同様の処理）を行うことで、その画像データの特徴に対応する特徴関数を取得する。そして、制御部１１は、特徴関数により表現される特徴点を特徴量空間に配置する。
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、ステップＳ３１において取得された複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑを特徴量空間に配置（マッピング）する。この例では、制御部１１は、複数の画像データの各々に対して解析処理および変換処理（関数生成処理のステップＳ１１の解析処理および変換処理と同様の処理）を行うことで、その画像データの特徴に対応する特徴関数を取得する。そして、制御部１１は、特徴関数により表現される特徴点を特徴量空間に配置する。
【0059】
〈ステップＳ３３〉
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰを特徴量空間に配置する。これにより、図４に示すように、特徴量空間において複数の特徴点Ｑと超平面ＨＰとが配置される。なお、特徴量空間に超平面ＨＰが既に配置されている場合は、ステップＳ３３が省略されてもよい。
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰを特徴量空間に配置する。これにより、図４に示すように、特徴量空間において複数の特徴点Ｑと超平面ＨＰとが配置される。なお、特徴量空間に超平面ＨＰが既に配置されている場合は、ステップＳ３３が省略されてもよい。
【0060】
〈ステップＳ３４〉
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、特徴量空間において超平面ＨＰの近傍に特徴点Ｑが存在するか否かを判定する。具体的には、制御部１１は、特徴量空間に配置された複数の特徴点Ｑの中に、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑが存在するか否かを判定する。
次に、制御部１１（再評価処理部１３０）は、特徴量空間において超平面ＨＰの近傍に特徴点Ｑが存在するか否かを判定する。具体的には、制御部１１は、特徴量空間に配置された複数の特徴点Ｑの中に、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑが存在するか否かを判定する。
【0061】
なお、特徴点Ｑと超平面ＨＰとの距離が短くなるほど、その特徴点Ｑの誤判定の可能性が高くなる傾向にある。例えば、第１距離Ｄ１は、誤判定の可能性が高いと推測される特徴点Ｑと超平面ＨＰとの距離の最大値に設定される。
【0062】
超平面ＨＰの近傍に特徴点Ｑが存在する場合には、ステップＳ３５の処理が行われ、そうでない場合には、再評価処理が終了する。
【0063】
〈ステップＳ３５〉
超平面ＨＰの近傍に特徴点Ｑが存在する場合、制御部１１（選択処理部１３１）は、超平面ＨＰの近傍に存在する特徴点Ｑを選択する。具体的には、制御部１１は、特徴量空間に配置された複数の特徴点Ｑの中から「超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑ」を選択する。これにより、再評価の対象となる特徴点Ｑが選択される。例えば、図４の例では、第１～第４特徴点Ｑ１～Ｑ４が選択される。
超平面ＨＰの近傍に特徴点Ｑが存在する場合、制御部１１（選択処理部１３１）は、超平面ＨＰの近傍に存在する特徴点Ｑを選択する。具体的には、制御部１１は、特徴量空間に配置された複数の特徴点Ｑの中から「超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑ」を選択する。これにより、再評価の対象となる特徴点Ｑが選択される。例えば、図４の例では、第１～第４特徴点Ｑ１～Ｑ４が選択される。
【0064】
〈ステップＳ３６〉
次に、制御部１１（別判定処理部１３２）は、ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データを選択する。次に、制御部１１は、その選択された画像データに基づいて、判定用画像Ｐ１０の画像データを生成する。図７に示すように、判定用画像Ｐ１０には、再評価対象画像と、画像の判定をユーザに促すための説明文とが含まれる。判定用画像Ｐ１０は、再評価の対象となる特徴点Ｑに対応する画像データに対する判定をユーザＵ１に行わせるための画像の一例である。
次に、制御部１１（別判定処理部１３２）は、ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データを選択する。次に、制御部１１は、その選択された画像データに基づいて、判定用画像Ｐ１０の画像データを生成する。図７に示すように、判定用画像Ｐ１０には、再評価対象画像と、画像の判定をユーザに促すための説明文とが含まれる。判定用画像Ｐ１０は、再評価の対象となる特徴点Ｑに対応する画像データに対する判定をユーザＵ１に行わせるための画像の一例である。
【0065】
この例では、判定用画像Ｐ１０には、第１～第４特徴点Ｑ１～Ｑ４に対応する第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４が含まれる。第１再評価対象画像Ｐ１は、第１特徴点Ｑ１に対応する画像データに基づいて再生される画像である。同様に、第２～第４再評価対象画像Ｐ２～Ｐ４は、第２～第４特徴点Ｑ２～Ｑ４に対応する画像データに基づいて再生される画像である。
【0066】
第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４には、ロボットアーム２０の作業環境を示す。ロボットアーム２０の作業環境には、ロボットアーム２０の他に、ワークＷＫ、障害物ＯＪなどが含まれる。図７の例では、第２特徴点Ｑ２に対応する第２再評価対象画像Ｐ２と、第３特徴点Ｑ３に対応する第３再評価対象画像Ｐ３は、「危険あり」に該当するシーンを示している。第１特徴点Ｑ１に対応する第１再評価対象画像Ｐ１と、第４特徴点Ｑ４に対応する第４再評価対象画像Ｐ４は、「危険なし」に該当するシーンを示している。
【0067】
次に、制御部１１は、判定用画像Ｐ１０の画像データを表示部１３に送信する。表示部１３は、判定用画像Ｐ１０の画像データに基づいて判定用画像Ｐ１０を再生し、その再生された判定用画像Ｐ１０を表示する。
【0068】
そして、ユーザＵ１は、表示部１３に表示された判定用画像Ｐ１０を見て、判定用画像Ｐ１０に含まれる第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４に示されたシーン（ロボットアーム２０の作業環境）の各々が「危険あり」に該当するか否かを判定することができる。
【0069】
〈ステップＳ３７〉
ユーザＵ１は、判定用画像Ｐ１０に含まれる第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４に対する判定の結果に応じて操作部１４を操作する。制御部１１（別判定処理部１３２）は、操作部１４に入力されたユーザＵ１の操作に基づいて、ユーザＵ１による判定結果を取得する。ユーザＵ１による判定結果は、第１判定とは異なる第２判定の判定結果の一例である。
ユーザＵ１は、判定用画像Ｐ１０に含まれる第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４に対する判定の結果に応じて操作部１４を操作する。制御部１１（別判定処理部１３２）は、操作部１４に入力されたユーザＵ１の操作に基づいて、ユーザＵ１による判定結果を取得する。ユーザＵ１による判定結果は、第１判定とは異なる第２判定の判定結果の一例である。
【0070】
この例では、ユーザＵ１は、表示部１３に表示された判定用画像Ｐ１０に含まれる第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４の中から「危険あり」と判定した画像を選択するための操作を操作部１４に入力する。操作部１４は、操作部１４に与えられた操作に応じた信号を制御部１１に送信する。制御部１１は、操作部１４から送信された信号に基づいて、第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４の中から、ユーザにより「危険あり」と判定された再評価対象画像を検出する。そして、制御部１１は、第１～第４再評価対象画像Ｐ１～Ｐ４の各々に対するユーザＵ１の判定結果を、その再評価対象画像に対応する画像データに対するユーザの判定結果として取り扱う。
【0071】
例えば、図７の例では、第２再評価対象画像Ｐ２と第３再評価対象画像Ｐ３がユーザにより「危険あり」と判定されると、制御部１１は、第２再評価対象画像Ｐ２に対応する画像データ（第２特徴点Ｑ２に対応する画像データ）と、第３再評価対象画像Ｐ３に対応する画像データ（第３特徴点Ｑ３に対応する画像データ）とに、「危険あり」を示すユーザＵ１の判定結果を関連付ける。また、制御部１１は、第１再評価対象画像Ｐ１に対応する画像データ（第１特徴点Ｑ１に対応する画像データ）と、第４再評価対象画像Ｐ４に対応する画像データ（第４特徴点Ｑ４に対応する画像データ）とに、「危険なし」を示すユーザＵ１の判定結果を関連付ける。
【0072】
〈ステップＳ３８〉
次に、制御部１１（調節処理部１３３）は、再評価の対象となる画像データ（ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データ）に対して第１判定（ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定）を行い、その第１判定の判定結果を取得する。具体的には、制御部１１は、ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対して、主判定処理と同様の処理（ステップＳ２１～Ｓ２５）を行い、その画像データが「危険あり」に該当するか否かを示す判定結果を取得する。
次に、制御部１１（調節処理部１３３）は、再評価の対象となる画像データ（ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データ）に対して第１判定（ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定）を行い、その第１判定の判定結果を取得する。具体的には、制御部１１は、ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対して、主判定処理と同様の処理（ステップＳ２１～Ｓ２５）を行い、その画像データが「危険あり」に該当するか否かを示す判定結果を取得する。
【0073】
次に、制御部１１（調節処理部１３３）は、ステップＳ３７において得られたユーザＵ１の判定結果と、上記の第１判定の判定結果とに基づいて、識別関数ｆ(X)を調節する。これにより、識別関数ｆ(X)を含む第１判定条件が調節される。
【0074】
具体的には、制御部１１は、再評価の対象となる画像データの各々について「識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定の判定結果」が「ステップＳ３７において得られたユーザＵ１の判定結果」と同一となるように、超平面ＨＰを表現する識別関数ｆ(X)を調節する。識別関数ｆ(X)を調節することで、識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰが調節され、その結果、再評価の対象となる画像データの各々について「識別関数ｆ(X) により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定の判定結果」が「ステップＳ３７において得られたユーザＵ１の判定結果」と同一となるようにすることができる。なお、識別関数ｆ(X)の調節は、識別関数ｆ(X)に含まれるハイパーパラメータ（変数）を調節することで行われる。
【0075】
例えば、図４の例では、第１特徴点Ｑ１に対応する画像データは、「危険なし」と判定されるべき画像データであるが、超平面ＨＰに基づく第１判定の判定結果では「危険あり」となる。第１特徴点Ｑ３に対応する画像データは、「危険あり」と判定されるべき画像データであるが、超平面ＨＰに基づく第１判定の判定結果では「危険なし」となる。
【0076】
ここで、第１特徴点Ｑ１に対応する画像データに対するユーザＵ１の判定結果（ステップＳ４７において得られた判定結果）が「危険なし」となり、第３特徴点Ｑ３に対応する画像データに対するユーザＵ１の判定結果が「危険あり」となると、制御部１１は、図８に示すように、第２特徴点Ｑ２および第３特徴点Ｑ３が第１領域（超平面ＨＰよりも左上の領域）に位置し、且つ、第１特徴点Ｑ１および第４特徴点Ｑ４が第２領域（超平面ＨＰよりも右下の領域）となるように、識別関数ｆ(X)のハイパーパラメータを調整して超平面ＨＰを調節する。
【0077】
〔実施形態１の効果〕
以上のように、実施形態１の情報処理システム１０は、第１判定条件（所定の判定条件）を処理する。第１判定条件は、第１判定に関する判定条件である。第１判定は、複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑを２つの群に分ける超平面ＨＰに基づいて行われる判定である。第１判定条件は、超平面ＨＰを表現する識別関数ｆ(X)（超平面ＨＰに関する情報の一例）を含む。
以上のように、実施形態１の情報処理システム１０は、第１判定条件（所定の判定条件）を処理する。第１判定条件は、第１判定に関する判定条件である。第１判定は、複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑを２つの群に分ける超平面ＨＰに基づいて行われる判定である。第１判定条件は、超平面ＨＰを表現する識別関数ｆ(X)（超平面ＨＰに関する情報の一例）を含む。
【0078】
そして、実施形態１の情報処理システム１０では、選択処理において、制御部１１（選択処理部１３１）は、複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑの中から、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑを選択する。別判定処理において、制御部１１（別判定処理部１３２）は、選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対して、超平面ＨＰに基づく第１判定とは異なる第２判定を行う。調節処理において、制御部１１（調節処理部１３３）は、別判定処理における第２判定の判定結果と、選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対する第１判定の判定結果とに基づいて、第１判定条件を調節する。
【0079】
上記の構成では、第１判定とは異なる第２判定の判定結果を利用して、第１判定条件を再評価することができる。具体的には、画像データに対する第１判定の判定結果を、第１判定とは異なる第２判定の判定結果を利用して確認することができ、その確認の結果に基づいて、第１判定条件が適切であるか否かを再評価することができる。
【0080】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、複数の特徴点Ｑのうち超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑを、再評価のための処理（具体的にはステップＳ３５以降の処理）の対象としている。なお、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑは、誤判定の可能性が高い特徴点Ｑであるとみなすことができる。したがって、第１判定条件の再評価を効果的に行うことができる。
【0081】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑが存在する場合に、再評価のための処理が行われ、超平面ＨＰとの距離が第１距離Ｄ１を下回る特徴点Ｑが存在しない場合に、再評価のための処理が行われない。したがって、識別関数ｆ(X)の導出のために使用された複数の画像データの全部に対して再評価のための処理が行われる場合よりも、再評価のための処理に要する制御部１１の処理負荷およびユーザの負担を軽減することができる。
【0082】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、別判定処理において、制御部１１（別判定処理部１３２）は、選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対する判定をユーザＵ１に行わせるための画像を表示部１３に表示させる。そして、制御部１１（別判定処理部１３２）は、操作部１４に入力されたユーザＵ１の操作に基づいて、ユーザＵ１による判定結果を第２判定の判定結果として取得する。
【0083】
上記の構成では、ユーザＵ１による判定結果を利用して、第１判定条件を再評価することができる。具体的には、画像データに対する第１判定の判定結果を、ユーザＵ１による判定結果（機械による判定ではない判定の判定結果）を利用して確認することができ、その確認の結果に基づいて、第１判定条件が適切であるか否かを再評価することができる。
【0084】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、別判定処理において、制御部１１（別判定処理部１３２）は、選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データに基づいて再生される画像を表示部１３に表示させることで、その画像に対する判定をユーザに行わせる。
【0085】
上記の構成では、ユーザは、表示部１３に表示された画像に基づいて判定を行うことができる。これにより、ユーザＵ１が第１判定条件（具体的には識別関数ｆ(X)の変数）を手動で調節する場合よりも、ユーザの負担を軽減することができる。
【0086】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、第１判定条件は、超平面ＨＰを表現する識別関数ｆ(X)を含む。調節処理において、制御部１１（調節処理部１３３）は、「選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データに対する第１判定（超平面ＨＰに基づく第１判定）の判定結果」が「別判定処理におけるその画像データに対する第２判定の判定結果」と同一となるように、超平面ＨＰを表現する識別関数ｆ(X)を調節する。
【0087】
上記の構成では、識別関数ｆ(X)を調節することにより、選択処理により選択された特徴点Ｑに対応する画像データについて「識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰを使用する第１判定の判定結果が「第２判定の判定結果」と同一となるように、超平面ＨＰを調節することができる。これにより、第１判定条件（具体的には識別関数ｆ(X)）を適切に調節することができる。
【0088】
また、実施形態１の情報処理システム１０では、識別関数ｆ(X)は、「その識別関数ｆ(X)の導出のために使用された複数の画像データの特徴に基づいて導出された特徴関数Φ」と「変数」との組合せにより表現される関数である。制御部１１は、調節処理において、変数を調節することで超平面ＨＰを調節する。
【0089】
上記の構成では、識別関数ｆ(X)の再評価の結果に基づいて、制御部１１に識別関数ｆ(X)の変数を調節させることができる。これにより、ユーザＵ１が識別関数ｆ(X)の変数を手動で調節しなくてもよいので、ユーザの作業負担を軽減することができる。
【0090】
（実施形態２）
実施形態２の情報処理システム１０は、主判定処理と再評価処理が実施形態１の情報処理システム１０と異なる。実施形態２の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態１の情報処理システム１０の構成および処理と同様である。
実施形態２の情報処理システム１０は、主判定処理と再評価処理が実施形態１の情報処理システム１０と異なる。実施形態２の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態１の情報処理システム１０の構成および処理と同様である。
【0091】
〔再評価処理〕
次に、図９を参照して、実施形態２の再評価処理について説明する。実施形態２の再評価処理では、実施形態１の再評価処理のステップＳ３８の代わりに、ステップＳ４０の処理が行われる。実施形態２の再評価処理のその他のステップは、実施形態１の再評価処理のステップと同様である。ステップＳ４０の処理は、ステップＳ３７の後に行われる。
次に、図９を参照して、実施形態２の再評価処理について説明する。実施形態２の再評価処理では、実施形態１の再評価処理のステップＳ３８の代わりに、ステップＳ４０の処理が行われる。実施形態２の再評価処理のその他のステップは、実施形態１の再評価処理のステップと同様である。ステップＳ４０の処理は、ステップＳ３７の後に行われる。
【0092】
〈ステップＳ４０〉
ステップＳ３８と同様に、制御部１１（調節処理部１３３）は、再評価の対象となる画像データ（ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データ）に対して第１判定（ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定）を行い、その第１判定の判定結果を取得する。
ステップＳ３８と同様に、制御部１１（調節処理部１３３）は、再評価の対象となる画像データ（ステップＳ３５において選択された特徴点Ｑに対応する画像データ）に対して第１判定（ステップＳ３１において取得された識別関数ｆ(X)により表現される超平面ＨＰに基づく第１判定）を行い、その第１判定の判定結果を取得する。
【0093】
次に、制御部１１（調節処理部１３３）は、再評価の対象となる特徴点Ｑの中から、その特徴点Ｑに対応する画像データについて「識別関数ｆ(X)を使用する第１判定の判定結果」と「ステップＳ３７において得られたユーザＵ１の判定結果」とが異なる特徴点Ｑを選択する。
【0094】
そして、制御部１１（調節処理部１３３）は、その選択された特徴点Ｑ（判定結果が異なる特徴点）を「例外点ＱＥ」として取り扱うという例外条件を、第１判定条件に追加する。例外点ＱＥは、第１判定において、超平面ＨＰに対する位置に拘わらず、予め定められた判定結果（ステップＳ３７において得られたユーザＵ１の判定結果と同一の判定結果）が得られる特徴点Ｑである。
【0095】
この例では、制御部１１（調節処理部１３３）は、例外条件を「第１判定において使用される識別関数ｆ(X)」に関連付けて記憶部１２に記憶する。例外条件には、例外点ＱＥ毎に、その例外点ＱＥに対して設定された判定結果（第１判定において超平面ＨＰに対する位置に拘わらず得られる判定結果）が示されている。
【0096】
例えば、図１０の例では、第１特徴点Ｑ１と第３特徴点Ｑ３とが例外点ＱＥとして取り扱われる。第１特徴点Ｑ１は、第１判定において「危険なし」を示す判定結果が得られる例外点ＱＥとして取り扱われる。
【0097】
〔主判定処理〕
次に、図１１を参照して、実施形態２の主判定処理について説明する。実施形態２の主判定処理では、実施形態１の主判定処理に加えて、ステップＳ４５とステップＳ４６の処理が行われる。ステップＳ４５の処理は、ステップＳ２１の後に行われる。
次に、図１１を参照して、実施形態２の主判定処理について説明する。実施形態２の主判定処理では、実施形態１の主判定処理に加えて、ステップＳ４５とステップＳ４６の処理が行われる。ステップＳ４５の処理は、ステップＳ２１の後に行われる。
【0098】
〈ステップＳ４５〉
制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２１において抽出された画像データの特徴量（具体的には特徴関数）に基づいて、その画像データに対応する特徴点Ｑを導出する。そして、制御部１１は、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第１判定条件に含まれる例外条件に示された例外点ＱＥに該当するか否かを判定する。
制御部１１（主判定処理部１２０）は、ステップＳ２１において抽出された画像データの特徴量（具体的には特徴関数）に基づいて、その画像データに対応する特徴点Ｑを導出する。そして、制御部１１は、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第１判定条件に含まれる例外条件に示された例外点ＱＥに該当するか否かを判定する。
【0099】
具体的には、制御部１１は、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑの座標（特徴量空間における座標）が例外点ＱＥの座標と一致するか否かを判定する。そして、制御部１１は、特徴点Ｑの座標が例外点ＱＥの座標と一致する場合には、その特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当すると判定し、特徴点Ｑの座標が例外点ＱＥの座標と一致しない場合には、その特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当しないと判定する。
【0100】
判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当する場合には、ステップＳ４６の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳ２２の処理が行われる。
【0101】
〈ステップＳ４６〉
判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当する場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、例外条件において例外点Ｑ毎に設定された判定結果の中から、その例外点ＱＥ（判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑに該当する例外点）に対して設定された判定結果を取得する。
判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当する場合、制御部１１（主判定処理部１２０）は、例外条件において例外点Ｑ毎に設定された判定結果の中から、その例外点ＱＥ（判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑに該当する例外点）に対して設定された判定結果を取得する。
【0102】
例えば、図１０の例では、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第１特徴点Ｑ１に該当する場合、制御部１１は、その画像データの特徴量を識別関数ｆ(X)に入力することなく、例外点ＱＥである第１特徴点Ｑ１に対して設定された「危険なし」を示す判定結果を取得する。また、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第３特徴点Ｑ３に該当する場合、制御部１１は、その画像データの特徴量を識別関数ｆ(X)に入力することなく、例外点ＱＥである第３特徴点Ｑ３に対して設定された「危険あり」を示す判定結果を取得する。
【0103】
〔実施形態２の効果〕
以上のように、実施形態２の情報処理システム１０では、制御部１１（調節処理部１３３）は、調節処理において「例外条件」を第１判定条件に追加する。例外条件は、選択処理により選択された特徴点Ｑのうち「その特徴点Ｑに対応する画像データに対する第１判定（超平面ＨＰに基づく第１判定）の判定結果」と「別判定処理におけるその画像データに対する第２判定の判定結果」とが異なる特徴点Ｑを、第１判定において、超平面ＨＰに対する位置に拘わらず予め定められた判定結果（別判定処理における第２判定の判定結果と同一の判定結果）が得られる例外点ＱＥとして取り扱う、という条件である。
以上のように、実施形態２の情報処理システム１０では、制御部１１（調節処理部１３３）は、調節処理において「例外条件」を第１判定条件に追加する。例外条件は、選択処理により選択された特徴点Ｑのうち「その特徴点Ｑに対応する画像データに対する第１判定（超平面ＨＰに基づく第１判定）の判定結果」と「別判定処理におけるその画像データに対する第２判定の判定結果」とが異なる特徴点Ｑを、第１判定において、超平面ＨＰに対する位置に拘わらず予め定められた判定結果（別判定処理における第２判定の判定結果と同一の判定結果）が得られる例外点ＱＥとして取り扱う、という条件である。
【0104】
上記の構成では、第１判定条件に例外条件を追加することにより、第１判定において、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外点ＱＥに該当する場合に、その特徴点Ｑの超平面ＨＰに対する位置に拘わらず、その判定対象となる画像データに対する第１判定の判定結果として「予め定められた判定結果（この例では別判定処理において得られたユーザＵ１による判定結果）」を取得することができる。これにより、第１判定条件（この例では識別関数ｆ(X)を含む判定条件）を適切に調節することができる。
【0105】
（実施形態２の変形例）
実施形態２の変形例の情報処理システム１０は、例外条件と主判定処理の一部（ステップＳ４５）とが実施形態２の情報処理システム１０と異なる。実施形態２の変形例の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態２の情報処理システム１０の構成および処理と同様である。
実施形態２の変形例の情報処理システム１０は、例外条件と主判定処理の一部（ステップＳ４５）とが実施形態２の情報処理システム１０と異なる。実施形態２の変形例の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態２の情報処理システム１０の構成および処理と同様である。
【0106】
実施形態２の変形例では、例外条件は、選択処理により選択された特徴点Ｑのうち「その特徴点Ｑに対応する画像データに対する第１判定（超平面ＨＰに基づく第１判定）の判定結果」と「別判定処理におけるその画像データに対する第２判定の判定結果」とが異なる特徴点Ｑを基準とする範囲を、第１判定において、超平面ＨＰに対する位置に拘わらず予め定められた判定結果（別判定処理における第２判定の判定結果と同一の判定結果）が得られる例外範囲として取り扱うという条件である。例えば、例外範囲は、例外点ＱＥから所定距離以内の範囲である。例外点ＱＥを中心とする例外範囲に属する特徴点Ｑは、例外点ＱＥの特徴量と類似する特徴量を有しているとみなすことができる。
【0107】
そして、実施形態２の変形例では、主判定処理のステップＳ４５において、制御部１１（主判定処理部１２０）は、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが第１判定条件に含まれる例外条件に示された例外範囲に属するか否かを判定する。判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外範囲に属する場合には、ステップＳ４６の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳ２２の処理が行われる。
【0108】
〔実施形態２の変形例の効果〕
以上のように、実施形態２の変形例の情報処理システム１０では、第１判定条件に例外条件を追加することにより、第１判定において、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外範囲に属する場合に、その特徴点Ｑの超平面ＨＰに対する位置に拘わらず、その判定対象となる画像データに対する第１判定の判定結果として「予め定められた判定結果（この例では別判定処理において得られたユーザＵ１による判定結果）」を取得することができる。これにより、第１判定条件（この例では識別関数ｆ(X)を含む判定条件）を適切に調節することができる。
以上のように、実施形態２の変形例の情報処理システム１０では、第１判定条件に例外条件を追加することにより、第１判定において、判定対象となる画像データに対応する特徴点Ｑが例外範囲に属する場合に、その特徴点Ｑの超平面ＨＰに対する位置に拘わらず、その判定対象となる画像データに対する第１判定の判定結果として「予め定められた判定結果（この例では別判定処理において得られたユーザＵ１による判定結果）」を取得することができる。これにより、第１判定条件（この例では識別関数ｆ(X)を含む判定条件）を適切に調節することができる。
【0109】
（実施形態３）
実施形態３の情報処理システム１０は、関数生成処理の一部である記憶処理（ステップＳ１３）が実施形態１の情報処理システム１０と異なる。実施形態３の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態１の情報処理システム１０の構成および処理と同一である。
実施形態３の情報処理システム１０は、関数生成処理の一部である記憶処理（ステップＳ１３）が実施形態１の情報処理システム１０と異なる。実施形態３の情報処理システム１０のその他の構成および処理は、実施形態１の情報処理システム１０の構成および処理と同一である。
【0110】
実施形態３では、制御部１１（記憶処理部１１２）は、記憶処理（ステップＳ１３）において、超平面ＨＰの導出に使用された複数の画像データのうち、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２（第１距離Ｄ１以上の距離）を下回る特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑの中から記憶対象として選択された特徴点Ｑに対応する画像データとを、記憶部１２に記憶する。
【0111】
なお、実施形態１と同様に、実施形態３では、制御部１１（記憶処理部１１２）は、記憶処理（ステップＳ１３）において、複数の画像データに基づいて導出された識別関数ｆ(X)を記憶部１２に記憶する。
【0112】
〔記憶処理〕
次に、図１２を参照して、実施形態３の記憶処理について説明する。制御部１１（関数生成処理部１１０）は、関数生成処理のステップＳ１３において、以下の処理を行う。
次に、図１２を参照して、実施形態３の記憶処理について説明する。制御部１１（関数生成処理部１１０）は、関数生成処理のステップＳ１３において、以下の処理を行う。
【0113】
〈ステップＳ５１〉
制御部１１（記憶処理部１１２）は、識別関数ｆ(X)の導出（学習）に使用された複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑの中から、特徴量空間において超平面ＨＰから遠い位置にある特徴点Ｑを選択する。具体的には、制御部１１は、上記の複数の特徴点Ｑの中から、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑを選択する。第２距離Ｄ２は、第１距離Ｄ１以上の距離である。
制御部１１（記憶処理部１１２）は、識別関数ｆ(X)の導出（学習）に使用された複数の画像データに対応する複数の特徴点Ｑの中から、特徴量空間において超平面ＨＰから遠い位置にある特徴点Ｑを選択する。具体的には、制御部１１は、上記の複数の特徴点Ｑの中から、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑを選択する。第２距離Ｄ２は、第１距離Ｄ１以上の距離である。
【0114】
〈ステップＳ５２〉
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５１において選択された特徴点Ｑ（削除候補となる特徴点）の中から、削除対象とする特徴点Ｑを選択する。この例では、制御部１１は、削除候補となる複数の特徴点Ｑを複数のグループに分類する。そして、制御部１１は、複数のグループの各々において、削除対象となる特徴点Ｑを選択する。
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５１において選択された特徴点Ｑ（削除候補となる特徴点）の中から、削除対象とする特徴点Ｑを選択する。この例では、制御部１１は、削除候補となる複数の特徴点Ｑを複数のグループに分類する。そして、制御部１１は、複数のグループの各々において、削除対象となる特徴点Ｑを選択する。
【0115】
例えば、図１３に示すように、制御部１１は、距離が近い特徴点Ｑ（具体的には互いの間の距離が所定距離以下となる特徴点Ｑ）が同じグループに属するように、削除候補となる複数の特徴点Ｑを複数のグループに分類する。なお、距離が近い特徴点Ｑは、類似度が高い特徴点Ｑであるといえる。図１３において、破線の円は、特徴点Ｑのグループを示している。そして、制御部１１は、複数のグループの各々において、そのグループに属する特徴点Ｑの特徴量の平均値に最も近い特徴量を有する特徴点Ｑを「代表となる特徴点Ｑ」として選択し、その「代表となる特徴点Ｑ」として選択されない残りの特徴点Ｑを「削除対象の特徴点Ｑ」として選択する。なお、代表となる特徴点Ｑは、記憶対象となる特徴点Ｑの一例である。
【0116】
〈ステップＳ５３〉
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５２において削除対象として選択された特徴点Ｑに対応する画像データを削除する。これにより、識別関数ｆ(X)の導出（学習）に使用された複数の画像データのうち、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑの中から削除対象として選択されない特徴点Ｑ（記憶対象として選択された特徴点Ｑ）に対応する画像データとが残される。
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５２において削除対象として選択された特徴点Ｑに対応する画像データを削除する。これにより、識別関数ｆ(X)の導出（学習）に使用された複数の画像データのうち、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑの中から削除対象として選択されない特徴点Ｑ（記憶対象として選択された特徴点Ｑ）に対応する画像データとが残される。
【0117】
例えば、図１３の例では、複数のグループの各々において、「削除対象の特徴点Ｑ」に対応する画像データが削除され、「代表となる特徴点Ｑ」に対応する画像データが残される。その結果、図１４に示すように、特徴量空間に配置される特徴点Ｑは、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑと、複数のグループの各々において代表となる特徴点Ｑとになる。
【0118】
〈ステップＳ５４〉
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５３において削除されずに残された画像データを記憶部１２に記憶する。図１４の例では、制御部１１は、複数のグループの各々において代表となる特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑに対応する画像データとを、記憶部１２に記憶する。
次に、制御部１１（記憶処理部１１２）は、ステップＳ５３において削除されずに残された画像データを記憶部１２に記憶する。図１４の例では、制御部１１は、複数のグループの各々において代表となる特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑに対応する画像データとを、記憶部１２に記憶する。
【0119】
〔実施形態３の効果〕
以上のように、実施形態３の情報処理システム１０では、制御部１１（記憶処理部１１２）は、記憶処理において、超平面ＨＰの導出に使用された複数の画像データのうち、特徴量空間において超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２（第１距離Ｄ１以上の距離）を下回る特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑの中から記憶対象として選択された特徴点Ｑに対応する画像データとを、記憶部１２に記憶する。
以上のように、実施形態３の情報処理システム１０では、制御部１１（記憶処理部１１２）は、記憶処理において、超平面ＨＰの導出に使用された複数の画像データのうち、特徴量空間において超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２（第１距離Ｄ１以上の距離）を下回る特徴点Ｑに対応する画像データと、超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑの中から記憶対象として選択された特徴点Ｑに対応する画像データとを、記憶部１２に記憶する。
【0120】
上記の構成では、超平面ＨＰの導出に使用された複数の画像データの全部を記憶部１２に記憶する場合よりも、画像データの記憶に要する記憶容量を削減することができる。
【0121】
また、特徴量空間において超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回る特徴点Ｑに対応する画像データは、削除されずに記憶部１２に記憶される。なお、特徴点Ｑと超平面ＨＰとの距離が短くなるほど、その特徴点Ｑが超平面ＨＰを調節する際に重要となる。したがって、超平面ＨＰを調節する際に重要となる特徴点Ｑに対応する画像データを、削除せずに記憶部１２に記憶することができる。
【0122】
また、実施形態３の情報処理システム１０では、制御部１１（記憶処理部１１２）は、距離が近い特徴点Ｑが同じグループに属するように、削除候補となる複数の特徴点Ｑ（超平面ＨＰとの距離が第２距離Ｄ２を下回らない特徴点Ｑ）を複数のグループに分類する。そして、制御部１１は、複数のグループの各々において、削除対象の特徴点Ｑに対応する画像データを削除し、代表となる特徴点Ｑに対応する画像データを残す。
【0123】
上記の構成では、距離が近い特徴点Ｑは、類似度が高い特徴点Ｑであるといえる。したがって、特徴点Ｑの間の距離に応じて削除候補となる複数の特徴点Ｑを複数のグループに分類し、その複数のグループの各々において代表となる特徴点Ｑに対応する画像データを残すことにより、削除候補となる複数の特徴点Ｑに対応する画像データを適切に間引くことができる。
【0124】
（その他の実施形態）
以上の説明では、超平面ＨＰを使用する第１判定とは異なる第２判定の例として、ユーザによる判定を挙げたが、これに限定されない。例えば、第２判定は、第１判定とは異なるアルゴリズムを使用する判定（機械による判定）であってもよい。そのようなアルゴリズムの例としては、ニューラルネットワーク、ｋ近接法、ランダムフォレストなどが挙げられる。
以上の説明では、超平面ＨＰを使用する第１判定とは異なる第２判定の例として、ユーザによる判定を挙げたが、これに限定されない。例えば、第２判定は、第１判定とは異なるアルゴリズムを使用する判定（機械による判定）であってもよい。そのようなアルゴリズムの例としては、ニューラルネットワーク、ｋ近接法、ランダムフォレストなどが挙げられる。
【0125】
また、以上の説明において、制御部１１は、再評価処理を定期的に行うように構成されてもよい。
【0126】
また、以上の説明において、情報処理システム１０の構成要素は、１つの装置として纏めて配置されてもよいし、複数の装置（例えばインターネットなどの通信網を経由して通信する複数の装置など）に分散して配置されてもよい。
【0127】
また、以上の実施形態を適宜組み合わせて実施してもよい。以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、ここに開示する技術、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【産業上の利用可能性】
【0128】
以上説明したように、ここに開示する技術は、情報処理技術として有用である。
【符号の説明】
【0129】
１０ 情報処理システム
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 表示部
１４ 操作部
１５ カメラ
２０ ロボットアーム
１１０ 関数生成処理部
１１１ 関数導出処理部
１１２ 記憶処理部
１２０ 主判定処理部
１３０ 再評価処理部
１３１ 選択処理部
１３２ 別判定処理部
１３３ 調節処理部
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 表示部
１４ 操作部
１５ カメラ
２０ ロボットアーム
１１０ 関数生成処理部
１１１ 関数導出処理部
１１２ 記憶処理部
１２０ 主判定処理部
１３０ 再評価処理部
１３１ 選択処理部
１３２ 別判定処理部
１３３ 調節処理部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
