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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-07-10
(45)【発行日】2023-07-19
(54)【発明の名称】解析装置及び解析プログラム
(51)【国際特許分類】
H04N 19/115 20140101AFI20230711BHJP
H04N 19/126 20140101ALI20230711BHJP
H04N 19/136 20140101ALI20230711BHJP
H04N 19/176 20140101ALI20230711BHJP
H04N 19/192 20140101ALI20230711BHJP
【ＦＩ】
H04N19/115
H04N19/126
H04N19/136
H04N19/176
H04N19/192
【請求項の数】
11
(21)【出願番号】P 2021566651
(86)(22)【出願日】2019-12-25
(86)【国際出願番号】 JP2019050896
(87)【国際公開番号】W WO2021130919
(87)【国際公開日】2021-07-01
【審査請求日】2022-06-08
(73)【特許権者】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】久保田 智規
(72)【発明者】
【氏名】中尾 鷹詔
(72)【発明者】
【氏名】村田 康之
【審査官】鉢呂 健
(56)【参考文献】
【文献】CHOI, Hyomin and BAJIC, Ivan V.，HIGH EFFICIENCY COMPRESSION FOR OBJECT DETECTION，2018 IEEE Internatilnal Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing，米国，IEEE，2018年09月13日，pp.1792-1796，<URL:https://ieeexplore.ieee.org/ document/8462653>，<DOI:10.1109/ICASSP.2018.8462653>
【文献】SUZUKI, Satoshi et al.，IMAGE PRE-TRANSFORMATION FOR RECOGNITION-AWARE IMAGE COMPRESSION，2019 IEEE International Conference on Image Processing，米国，IEEE，2019年08月26日，pp 2686-2690，<URL:https://ieeexplore.ieee.org/document/8803275>，<DOI:10.1109/ICIP.2019.8803275>
【文献】GALTERI, Leonardo et al.，Video Compression for Object Detection Algorithms，2018 24th International Conference on Pattern Recognition，米国，IEEE，2018年11月29日，pp.3007-3012，<URL:https://ieeexplore.ieee.org/document/8546064>，<DOI:10.1109/ICPR.2018.8546064>
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｎ １９／００－１９／９８
ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を格納する格納部と、前記異なる圧縮レベルに対応する、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報に基づいて、前記画像データの各領域の圧縮レベルを決定する決定部と
を有する解析装置。
【請求項2】
前記復号データに対して認識処理が行われることで算出された、前記復号データの各領域の認識結果への影響度を示すマップを生成するマップ生成部と、生成された前記マップに基づいて、前記復号データの各領域の認識結果への影響度を、圧縮処理が行われる際に用いられるブロック単位で集計する集計部と、を更に有し、
前記格納部は、前記ブロック単位で集計した集計値を、前記各領域の認識結果への影響度を示す情報として格納する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項3】
前記格納部は、前記異なる圧縮レベルに対応する、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を、複数のグループに分類した場合の各グループに、圧縮レベルが対応付けられたグループ情報を格納し、
前記決定部は、
所定の圧縮レベルに対応する、各領域の認識結果への影響度を示す情報が、前記各グループのいずれに属するかを判定し、判定したグループに対応付けられた圧縮レベルを、前記画像データの各領域の圧縮レベルとして決定する、請求項１または２に記載の解析装置。
【請求項4】
前記決定部は、画像データに対して画像処理が行われることで生成された疑似圧縮データに対して、認識処理が行われることで算出された、該疑似圧縮データの各領域の認識結果への影響度を示す情報が、前記各グループのいずれに属するかを判定し、判定したグループに対応付けられた圧縮レベルを、前記画像データの各領域の圧縮レベルとして決定する、請求項３に記載の解析装置。
【請求項5】
前記決定部は、異なる画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報が、所定の閾値を超えないように、前記異なる画像データそれぞれの各領域の圧縮レベルを決定する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項6】
前記決定部は、所定のブロック単位で集計した集計値のうち、基準となるブロックの集計値と、他のブロックの集計値とを比較し、該基準となるブロックの圧縮レベルと、比較結果とに基づいて、他のブロックの圧縮レベルを決定する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項7】
前記決定部は、誤った認識結果が出力される直前に出力された、正しい認識結果に対する前記復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報に重み係数をかけ、予め設定された圧縮レベルに加算することで、前記画像データの各領域の圧縮レベルを決定する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項8】
誤った認識結果が出力される直前に出力された、正しい認識結果に対する前記復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を取得し、無効領域を判定する無効領域判定部と、画像データのうち、前記無効領域と判定された領域を無効化することで、無効化画像データを生成する無効化画像生成部と
を更に有する、請求項１に記載の解析装置。
【請求項9】
画像データのうち、所定の無効領域を無効化することで、無効化画像データを生成する無効化画像生成部を更に有し、前記格納部は、
前記無効化画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの無効化画像データの有効領域に含まれる各ブロックの集計値を格納し、
前記無効化画像生成部は、
前記無効化画像データの有効領域に含まれる各ブロックの集計値のうち、有効領域と無効領域との境界位置内側に位置するブロックの集計値が所定の条件を満たす場合、有効領域を拡張した新たな無効化画像データを生成する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項10】
画像データのうち、有効領域を判定する有効領域判定部と、前記画像データのうち、判定された有効領域以外の無効領域を無効化することで、無効化画像データを生成する無効化画像生成部と、を更に有し、
前記格納部は、
画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各ブロックの集計値を格納し、
前記有効領域判定部は、
前記復号データの各ブロックの集計値のうち、前記有効領域と前記無効領域との境界位置を介して隣接するブロックの集計値が、所定の条件を満たす場合、該有効領域を拡張し、
前記無効化画像生成部は、
前記有効領域が拡張された拡張後の有効領域以外の無効領域を無効化することで、無効化画像データを生成する、請求項２に記載の解析装置。
【請求項11】
画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を取得し、前記異なる圧縮レベルに対応する、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報に基づいて、前記画像データの各領域の圧縮レベルを決定する、
処理をコンピュータに実行させるための解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、解析装置及び解析プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
一般に、画像データを記録または伝送する場合、画像圧縮処理によりデータサイズを小さくすることで、記録コストや伝送コストの削減を実現している。
【0003】
一方で、近年、ＡＩ（Artificial Intelligence）による画像認識処理に利用される目的で、画像データを記録または伝送するケースが増えてきている。ＡＩの代表的なモデルとして、例えば、深層学習や機械学習を用いたモデルが挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１８－１０１４０６号公報
【文献】特開２０１９－０７９４４５号公報
【文献】特開２０１１－２３４０３３号公報
【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、従来の圧縮処理は、人間の視覚特性に基づいて行われており、ＡＩの動作解析に基づいて行われているわけではない。このため、ＡＩによる画像認識処理に必要でない領域について、十分な圧縮レベルで圧縮処理が行われていない場合があった。
【0006】
一つの側面では、ＡＩによる画像認識処理に適した圧縮処理を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一態様によれば、解析装置は、
画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を格納する格納部と、
前記異なる圧縮レベルに対応する、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報に基づいて、前記画像データの各領域の圧縮レベルを決定する決定部とを有する。
画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合のそれぞれの圧縮データを復号した復号データに対して、認識処理が行われることで算出された、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報を格納する格納部と、
前記異なる圧縮レベルに対応する、それぞれの復号データの各領域の認識結果への影響度を示す情報に基づいて、前記画像データの各領域の圧縮レベルを決定する決定部とを有する。
【発明の効果】
【0008】
ＡＩによる画像認識処理に適した圧縮処理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【0011】
［第１の実施形態］
＜圧縮処理システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係る解析装置を含む、圧縮処理システム全体のシステム構成について説明する。図１は、圧縮処理システムのシステム構成の一例を示す第１の図である。第１の実施形態において、圧縮処理システムが実行する処理は、圧縮レベル（量子化値）を決定するフェーズと、決定した圧縮レベル（量子化値）に基づいて圧縮処理を行うフェーズとに大別することができる。
＜圧縮処理システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態に係る解析装置を含む、圧縮処理システム全体のシステム構成について説明する。図１は、圧縮処理システムのシステム構成の一例を示す第１の図である。第１の実施形態において、圧縮処理システムが実行する処理は、圧縮レベル（量子化値）を決定するフェーズと、決定した圧縮レベル（量子化値）に基づいて圧縮処理を行うフェーズとに大別することができる。
【0012】
図１において、１ａは、圧縮レベル（量子化値）を決定するフェーズにおける圧縮処理システムのシステム構成を示しており、１ｂは、決定した圧縮レベル（量子化値）に基づいて圧縮処理を行うフェーズにおける圧縮処理システムのシステム構成を示している。
【0013】
図１の１ａに示すように、圧縮レベル（量子化値）を決定するフェーズにおける圧縮処理システムには、撮像装置１１０、解析装置１２０、画像圧縮装置１３０が含まれる。
【0014】
撮像装置１１０は、所定のフレーム周期で撮影を行い、画像データを解析装置１２０に送信する。なお、画像データには、認識処理の対象となるオブジェクトが含まれる。
【0015】
解析装置１２０は、認識処理を行う学習済みモデルを有し、画像データまたは画像データに対して異なる圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合の圧縮データを復号した復号データを、学習済みモデルに入力することで認識処理を行い、認識結果を出力する。
【0016】
また、解析装置１２０は、例えば、誤差逆伝播法を用いて学習済みモデルの動作解析を行うことで、認識結果への影響度を示すマップ（重要特徴マップと称す）を生成し、所定領域ごと（圧縮処理が行われる際に用いられるブロックごと）に影響度を集計する
なお、解析装置１２０では、異なる圧縮レベル（量子化値）での圧縮処理を画像圧縮装置１３０に指示し、それぞれの圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合の圧縮データそれぞれについて、同様の処理を繰り返す。
なお、解析装置１２０では、異なる圧縮レベル（量子化値）での圧縮処理を画像圧縮装置１３０に指示し、それぞれの圧縮レベルで圧縮処理が行われた場合の圧縮データそれぞれについて、同様の処理を繰り返す。
【0017】
解析装置１２０は、異なる圧縮レベルでの圧縮処理を画像圧縮装置１３０に指示するごとに、各ブロックの影響度の集計値を算出し、各圧縮レベル（各量子化値）に対する、集計値の変化に基づいて、各ブロックの最適な圧縮レベル（量子化値）を決定する。なお、最適な圧縮レベル（量子化値）とは、画像データに含まれるオブジェクトを正しく認識処理することができる最大の圧縮レベル（量子化値）を指す。
【0018】
このように、学習済みモデルの動作解析を行い、認識結果への影響度を算出することで、解析装置１２０によれば、学習済みモデルによる画像認識処理に適した圧縮処理を行う際の、最適な圧縮レベルを決定することができる。
【0019】
一方、図１の１ｂに示すように、決定した圧縮レベル（量子化値）に基づいて圧縮処理を行うフェーズにおける圧縮処理システムには、解析装置１２０、画像圧縮装置１３０、ストレージ装置１４０が含まれる。
【0020】
解析装置１２０は、ブロックごとに決定した最適な圧縮レベル（量子化値）及び画像データを画像圧縮装置１３０に送信する。
【0021】
画像圧縮装置１３０は、決定された最適な圧縮レベル（量子化値）を用いて画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。
【0022】
このように、本実施形態に係る解析装置１２０では、学習済みモデルによる画像認識処理に適した圧縮レベルを用いる。つまり、本実施形態に係る解析装置１２０では、従来の圧縮処理に対して下記のような相違点を有することにより、学習済みモデルによる画像認識処理に適した圧縮処理を実現することができる。
・従来の圧縮処理は、そもそも、推論時に注目した特徴部分に基づいておらず（あくまで、人間の概念で把握できる形状、性質、関心対象等に基づいており）、推論時に注目した特徴部分（必ずしも人間の概念で境界分けできない特徴部分）が用いられることもない。
・従来の圧縮処理では、認識結果を出力する過程であるＣＮＮ部３２０の内部動作（例えば、画像データを入力してから認識結果が出力されるまでの信号／処理結果の伝播過程や、信号／処理結果の伝播強度）を解析することもない。
・従来の圧縮処理は、そもそも、推論時に注目した特徴部分に基づいておらず（あくまで、人間の概念で把握できる形状、性質、関心対象等に基づいており）、推論時に注目した特徴部分（必ずしも人間の概念で境界分けできない特徴部分）が用いられることもない。
・従来の圧縮処理では、認識結果を出力する過程であるＣＮＮ部３２０の内部動作（例えば、画像データを入力してから認識結果が出力されるまでの信号／処理結果の伝播過程や、信号／処理結果の伝播強度）を解析することもない。
【0023】
＜解析装置または画像圧縮装置のハードウェア構成＞
次に、解析装置１２０及び画像圧縮装置１３０のハードウェア構成について説明する。なお、解析装置１２０と画像圧縮装置１３０とは、同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、両装置の説明をまとめて図２を用いて行う。
次に、解析装置１２０及び画像圧縮装置１３０のハードウェア構成について説明する。なお、解析装置１２０と画像圧縮装置１３０とは、同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、両装置の説明をまとめて図２を用いて行う。
【0024】
図２は、解析装置または画像圧縮装置のハードウェア構成の一例を示す図である。解析装置１２０または画像圧縮装置１３０は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、補助記憶装置２０３、Ｉ／Ｆ（Interface）装置２０４、通信装置２０５、ドライブ装置２０６を有する。なお、解析装置１２０または画像圧縮装置１３０の各ハードウェアは、バス２０７を介して相互に接続されている。
【0025】
プロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の各種演算デバイスを有する。プロセッサ２０１は、各種プログラム（例えば、後述する解析プログラムまたは画像圧縮プログラム等）をメモリ２０２上に読み出して実行する。
【0026】
メモリ２０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶デバイスを有する。プロセッサ２０１とメモリ２０２とは、いわゆるコンピュータを形成し、プロセッサ２０１が、メモリ２０２上に読み出した各種プログラムを実行することで、当該コンピュータは各種機能を実現する（各種機能の詳細は後述する）。
【0027】
補助記憶装置２０３は、各種プログラムや、各種プログラムがプロセッサ２０１によって実行される際に用いられる各種データを格納する。
【0028】
Ｉ／Ｆ装置２０４は、外部装置の一例である操作装置２１０、表示装置２２０と、解析装置１２０または画像圧縮装置１３０とを接続する接続デバイスである。Ｉ／Ｆ装置２０４は、解析装置１２０または画像圧縮装置１３０に対する操作を、操作装置２１０を介して受け付ける。また、Ｉ／Ｆ装置２０４は、解析装置１２０または画像圧縮装置１３０による処理の結果を出力し、表示装置２２０を介して表示する。
【0029】
通信装置２０５は、他の装置と通信するための通信デバイスである。解析装置１２０の場合、通信装置２０５を介して撮像装置１１０及び画像圧縮装置１３０と通信する。また、画像圧縮装置１３０の場合、通信装置２０５を介して解析装置１２０及びストレージ装置１４０と通信する。
【0030】
ドライブ装置２０６は記録媒体２３０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２３０には、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２３０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【0031】
なお、補助記憶装置２０３にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２３０がドライブ装置２０６にセットされ、該記録媒体２３０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０６により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置２０３にインストールされる各種プログラムは、通信装置２０５を介してネットワークからダウンロードされることで、インストールされてもよい。
【0032】
＜解析装置の機能構成＞
次に、解析装置１２０の機能構成について説明する。図３は、解析装置の機能構成の一例を示す第１の図である。上述したように、解析装置１２０には、解析プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、解析装置１２０は、入力部３１０、ＣＮＮ部３２０、量子化値設定部３３０、出力部３４０として機能する。また、解析装置１２０は、重要特徴マップ生成部３５０、集計部３６０、量子化値決定部３７０として機能する。
次に、解析装置１２０の機能構成について説明する。図３は、解析装置の機能構成の一例を示す第１の図である。上述したように、解析装置１２０には、解析プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、解析装置１２０は、入力部３１０、ＣＮＮ部３２０、量子化値設定部３３０、出力部３４０として機能する。また、解析装置１２０は、重要特徴マップ生成部３５０、集計部３６０、量子化値決定部３７０として機能する。
【0033】
入力部３１０は、撮像装置１１０より送信される画像データ、または、画像圧縮装置１３０より送信される圧縮データを取得する。入力部３１０は、取得した画像データをＣＮＮ部３２０及び出力部３４０に通知するとともに、不図示の復号部を用いて、取得した圧縮データを復号し、復号データをＣＮＮ部３２０に通知する。
【0034】
ＣＮＮ部３２０は、学習済みモデルを有し、画像データまたは復号データを入力することで、画像データまたは復号データに含まれるオブジェクトに対して認識処理を行い、認識結果を出力する。
【0035】
量子化値設定部３３０は、画像圧縮装置１３０が圧縮処理を行う際に用いる圧縮レベル（最小の量子化値（初期値）から最大の量子化値まで）を、順次、出力部３４０に通知するとともに、格納部の一例である集計結果格納部３８０に格納する。
【0036】
出力部３４０は、入力部３１０が取得した画像データを、画像圧縮装置１３０に送信する。また、量子化値設定部３３０より通知された各量子化値を、順次、画像圧縮装置１３０に送信する。更に、量子化値決定部３７０により決定された量子化値（決定量子化値）を、画像圧縮装置１３０に送信する。
【0037】
重要特徴マップ生成部３５０はマップ生成部の一例であり、学習済みモデルが画像データまたは復号データに対して認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報を取得し、取得したＣＮＮ部構造情報に基づき誤差逆伝播法を利用することで、重要特徴マップを生成する。
【0038】
重要特徴マップ生成部３５０では、例えば、ＢＰ（Back Propagation）法、ＧＢＰ（Guided Back Propagation）法または選択的ＢＰ法を用いることで、重要特徴マップを生成する。
【0039】
なお、ＢＰ法は、認識結果が正解ラベルとなる画像データ（または復号データ）に対して認識処理を行うことで得た分類確率から各ラベルの誤差を計算し、入力層まで逆伝播して得られる勾配の大小を画像化することで、特徴部分を可視化する方法である。また、ＧＢＰ法は、勾配情報の正値のみを特徴部分として画像化することで、特徴部分を可視化する方法である。
【0040】
更に、選択的ＢＰ法は、正解ラベルの誤差のみを最大にしたうえで、ＢＰ法またはＧＢＰ法を用いて逆伝播する方法である。選択的ＢＰ法の場合、可視化される特徴部分は、正解ラベルのスコアのみに影響を与える特徴部分となる。
【0041】
このように、重要特徴マップ生成部３５０では、ＢＰ法、ＧＢＰ法または選択的ＢＰ法を用いることで、画像データまたは復号データが入力されてから認識結果が出力されるまでのＣＮＮ部３２０内の各経路の信号の流れと強度とを解析する。これにより、重要特徴マップ生成部３５０によれば、入力された画像データまたは復号データのどの部分が、認識結果にどの程度影響を及ぼしているかを可視化することができる。したがって、例えば、ＣＮＮ部３２０として、ＢＰ法、ＧＢＰ法または選択的ＢＰ法を適用しない（または適用できない）ＡＩが用いられる場合、重要特徴マップ生成部３５０では、同様の情報を解析することにより、重要特徴マップを生成する。
【0042】
なお、誤差逆伝播法による重要特徴マップの生成方法は、例えば、
「Selvaraju, Ramprasaath R., et al. "Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization." The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 618-626」、
等の文献に開示されている。
「Selvaraju, Ramprasaath R., et al. "Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization." The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 618-626」、
等の文献に開示されている。
【0043】
集計部３６０は、重要特徴マップに基づいて、認識結果への影響度をブロック単位で集計し、ブロックごとの影響度の集計値を算出する。また、集計部３６０は、算出した各ブロックの集計値を、量子化値と対応付けて集計結果格納部３８０に格納する。
【0044】
量子化値決定部３７０は決定部の一例であり、集計結果格納部３８０に格納された、各ブロックの集計値（量子化値の数に応じた数の集計値）に基づいて、各ブロックにおける最適な量子化値を決定する。また、量子化値決定部３７０は、決定した各ブロックにおける最適な量子化値を出力部３４０に通知する。
【0045】
このように、解析装置１２０では、ＣＮＮ部３２０が認識処理を行う際に重要となる特徴部分の、圧縮処理に伴う劣化（認識精度への影響）の許容の度合い（量子化値）を、人間の認知する概念ではなく、ＣＮＮ部３２０の認知する概念を基準として算出する。
【0046】
＜集計結果の具体例＞
次に、集計結果格納部３８０に格納された集計結果の具体例について説明する。図４は、集計結果の具体例を示す図である。このうち、４ａは、画像データ４１０内のブロックの配置例を示している。４ａに示すように、本実施形態では説明の簡略化のため、画像データ４１０内のブロックは全て同じ大きさであるとする。また、画像データの左上のブロックのブロック番号を"ブロック１"とし、右下のブロックのブロック番号を"ブロックｍ"とする。
次に、集計結果格納部３８０に格納された集計結果の具体例について説明する。図４は、集計結果の具体例を示す図である。このうち、４ａは、画像データ４１０内のブロックの配置例を示している。４ａに示すように、本実施形態では説明の簡略化のため、画像データ４１０内のブロックは全て同じ大きさであるとする。また、画像データの左上のブロックのブロック番号を"ブロック１"とし、右下のブロックのブロック番号を"ブロックｍ"とする。
【0047】
４ｂに示すように、集計結果４２０には、情報の項目として、"ブロック番号"、"量子化値"とが含まれる。
【0048】
"ブロック番号"には、画像データ４１０内の各ブロックのブロック番号が格納される。"量子化値"には、画像圧縮装置１３０が圧縮処理を行わない場合を示す"圧縮なし"、及び、画像圧縮装置１３０が圧縮処理を行う際に用いる、最小の量子化値（"Ｑ１"）から最大の量子化値（"Ｑｎ"）が格納される。
【0049】
また、"ブロック番号"と"量子化値"とにより特定される領域には、
・対応する量子化値を用いて画像データ４１０について圧縮処理を行い、
・取得した圧縮データを復号した復号データを入力することで、学習済みモデルが認識処理を行い、
・認識処理が行われた際に算出された重要特徴マップに基づいて、対応するブロックにおいて集計された、
集計値が格納される。
・対応する量子化値を用いて画像データ４１０について圧縮処理を行い、
・取得した圧縮データを復号した復号データを入力することで、学習済みモデルが認識処理を行い、
・認識処理が行われた際に算出された重要特徴マップに基づいて、対応するブロックにおいて集計された、
集計値が格納される。
【0050】
＜量子化値決定部による処理の具体例＞
次に、量子化値決定部３７０による処理の具体例について説明する。図５は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第１の図である。図５において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、横軸に量子化値、縦軸に集計値をとり、集計結果４２０に含まれる各ブロックの集計値をプロットすることで生成したグラフである。
次に、量子化値決定部３７０による処理の具体例について説明する。図５は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第１の図である。図５において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、横軸に量子化値、縦軸に集計値をとり、集計結果４２０に含まれる各ブロックの集計値をプロットすることで生成したグラフである。
【0051】
なお、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍの生成に用いられる各ブロックの集計値は、例えば、
・全ブロック共通のオフセット値を用いて調整されていてもよい。
・絶対値をとって集計されていてもよい。
・注目されていないブロックの集計値に基づいて、他のブロックの集計値が加工されていてもよい。
・全ブロック共通のオフセット値を用いて調整されていてもよい。
・絶対値をとって集計されていてもよい。
・注目されていないブロックの集計値に基づいて、他のブロックの集計値が加工されていてもよい。
【0052】
グラフ５１０＿１～５１０＿ｍに示すように、最小の量子化値（Ｑ１）から最大の量子化値（Ｑｎ）まで変化させた場合の集計値の変化は、ブロックごとに異なる。量子化値決定部３７０では、例えば、
・集計値の大きさが所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の変化量が所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の傾きが所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の傾きの変化が所定の閾値を超えた場合、
のいずれかの条件を満たす場合に、各ブロックの最適な量子化値を決定する。
・集計値の大きさが所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の変化量が所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の傾きが所定の閾値を超えた場合、あるいは、
・集計値の傾きの変化が所定の閾値を超えた場合、
のいずれかの条件を満たす場合に、各ブロックの最適な量子化値を決定する。
【0053】
図５において符号５３０は、ブロック１～ブロックｍの最適な量子化値として、Ｂ１Ｑ～ＢｍＱが決定され、対応するブロックに設定された様子を示している。
【0054】
なお、集計の際のブロックのサイズと圧縮処理に用いるブロックのサイズとは、一致していなくてもよい。その場合、量子化値決定部３７０では、例えば、以下のように量子化値を決定する。
・集計の際のブロックのサイズより、圧縮処理に用いるブロックのサイズの方が大きい場合
圧縮処理に用いるブロックに含まれる、集計の際の各ブロックの集計値に基づく量子化値の平均値（あるいは、最小値、最大値、その他の指標で加工した値）を、圧縮処理に用いる各ブロックの量子化値とする。
・集計の際のブロックのサイズより、圧縮処理に用いるブロックのサイズの方が小さい場合
集計の際のブロックに含まれる、圧縮処理に用いる各ブロックの量子化値として、集計の際のブロックの集計値に基づく量子化値を用いる。
・集計の際のブロックのサイズより、圧縮処理に用いるブロックのサイズの方が大きい場合
圧縮処理に用いるブロックに含まれる、集計の際の各ブロックの集計値に基づく量子化値の平均値（あるいは、最小値、最大値、その他の指標で加工した値）を、圧縮処理に用いる各ブロックの量子化値とする。
・集計の際のブロックのサイズより、圧縮処理に用いるブロックのサイズの方が小さい場合
集計の際のブロックに含まれる、圧縮処理に用いる各ブロックの量子化値として、集計の際のブロックの集計値に基づく量子化値を用いる。
【0055】
また、符号５３０に示す量子化値は、解析装置１２０にて追加評価してもよい。具体的には、まず、解析装置１２０にて、符号５３０に示す量子化値を用いて圧縮処理された圧縮データを復号し、復号データに対して認識処理を行う。続いて、解析装置１２０にて、符号５３０に示す量子化値のうち、最小値に対して量子化値を加算（例えば、１加算）し、符号５３０に示す量子化値を変更する。このとき、符号５３０に示す量子化値に、複数の最小値が存在する場合には、同様の加算を行う。
【0056】
続いて、解析装置１２０では、変更した符号５３０に示す量子化値を用いて圧縮処理された圧縮データを復号し、復号データに対して認識処理を行う。
【0057】
解析装置１２０では、これらの処理を、符号５３０に示す量子化値のうちの最大値に等しくなるまで繰り返し、変更した符号５３０に示す量子化値と、対応する認識結果との組を複数取得する。
【0058】
続いて、解析装置１２０では、複数の組の中から、認識精度が許容下限を上回る組であって、量子化値の最小値が最大となる組を選択し、選択した組に含まれる、変更した符号５３０に示す量子化値を用いて、（変更前の）符号５３０に示す量子化値を置き換える。
【0059】
このように、符号５３０に示す量子化値を追加評価することで、符号５３０に示す量子化値よりも更に圧縮率の高い量子化値を決定することができる。
【0060】
＜画像圧縮装置の機能構成＞
次に、画像圧縮装置１３０の機能構成について説明する。図６は、画像圧縮装置の機能構成の一例を示す第１の図である。上述したように、画像圧縮装置１３０には、画像圧縮プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、画像圧縮装置１３０は、符号化部６２０として機能する。
次に、画像圧縮装置１３０の機能構成について説明する。図６は、画像圧縮装置の機能構成の一例を示す第１の図である。上述したように、画像圧縮装置１３０には、画像圧縮プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、画像圧縮装置１３０は、符号化部６２０として機能する。
【0061】
符号化部６２０は圧縮部の一例である。符号化部６２０は、差分部６２１、直交変換部６２２、量子化部６２３、エントロピ符号化部６２４、逆量子化部６２５、逆直交変換部６２６を有する。また、符号化部６２０は、加算部６２７、バッファ部６２８、ループ内フィルタ部６２９、フレームバッファ部６３０、画面内予測部６３１、画面間予測部６３２を有する。
【0062】
差分部６２１は、画像データ（例えば、画像データ４１０）と予測画像データとの差分を算出し、予測残差信号を出力する。
【0063】
直交変換部６２２は、差分部６２１により出力された予測残差信号に対して、直交変換処理を実行する。
【0064】
量子化部６２３は、直交変換処理された予測残差信号を量子化し、量子化信号を生成する。量子化部６２３では、符号５３０に示す量子化値（解析装置１２０より送信された量子化値または決定された最適な量子化値）を用いて量子化信号を生成する。
【0065】
エントロピ符号化部６２４は、量子化信号に対してエントロピ符号化処理を行うことで、圧縮データを生成する。
【0066】
逆量子化部６２５は、量子化信号を逆量子化する。逆直交変換部６２６は、逆量子化された量子化信号に対して、逆直交変換処理を実行する。
【0067】
加算部６２７は、逆直交変換部６２６より出力された信号と、予測画像データとを加算することで、参照画像データを生成する。バッファ部６２８は、加算部６２７により生成された参照画像データを格納する。
【0068】
ループ内フィルタ部６２９は、バッファ部６２８に格納された参照画像データに対してフィルタ処理を行う。ループ内フィルタ部６２９には、
・デブロッキングフィルタ（Deblocking filter：ＤＢ）、
・サンプルアダプティブオフセットフィルタ（Sample Adaptive Offset filter：ＳＡＯ）、
・適応ループフィルタ（Adaptive loop filter：ＡＬＦ）、
が含まれる。
・デブロッキングフィルタ（Deblocking filter：ＤＢ）、
・サンプルアダプティブオフセットフィルタ（Sample Adaptive Offset filter：ＳＡＯ）、
・適応ループフィルタ（Adaptive loop filter：ＡＬＦ）、
が含まれる。
【0069】
フレームバッファ部６３０は、ループ内フィルタ部６２９によりフィルタ処理が行われた参照画像データをフレーム単位で格納する。
【0070】
画面内予測部６３１は、参照画像データに基づいて画面内予測を行い、予測画像データを生成する。画面間予測部６３２は、入力された画像データ（例えば、画像データ４１０）と参照画像データとを用いてフレーム間で動き補償を行い、予測画像データを生成する。
【0071】
なお、画面内予測部６３１または画面間予測部６３２により生成された予測画像データは、差分部６２１及び加算部６２７に出力される。
【0072】
なお、上記説明では、符号化部６２０が、ＭＰＥＧ－２、ＭＰＥＧ－４、Ｈ．２６４、ＨＥＶＣなどの既存の動画符号化方式を用いて圧縮処理を行うものとした。しかしながら、符号化部６２０による圧縮処理は、これらの動画符号化方式に限定されず、量子化等のパラメータにより圧縮率を制御する任意の符号化方式を用いて行われてもよい。
【0073】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図７は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第１のフローチャートである。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図７は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第１のフローチャートである。
【0074】
ステップＳ７０１において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベルを初期化する（最小の量子化値（Ｑ１）を設定する）とともに、圧縮レベルの上限を設定する（最大の量子化値（Ｑｎ）を設定する）。
【0075】
ステップＳ７０２において、入力部３１０は画像データまたは圧縮データをフレーム単位で取得する。また、入力部３１０は、圧縮データを取得した場合にあっては、取得した圧縮データを復号し、復号データを生成する。
【0076】
ステップＳ７０３において、ＣＮＮ部３２０は、画像データ（または復号データ）に対して認識処理を行い、認識結果を出力する。
【0077】
ステップＳ７０４において、重要特徴マップ生成部３５０は、ＣＮＮ部構造情報に基づいて、各領域の認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。
【0078】
ステップＳ７０５において、集計部３６０は、重要特徴マップに基づいて、各領域の影響度をブロック単位で集計する。また、集計部３６０は、集計結果を、現在の圧縮レベル（量子化値）と対応付けて、集計結果格納部３８０に格納する。
【0079】
ステップＳ７０６において、出力部３４０は画像データと、現在の圧縮レベル（量子化値）とを画像圧縮装置１３０に送信する。また、画像圧縮装置１３０は、送信された画像データを、現在の圧縮レベル（量子化値）で圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0080】
ステップＳ７０７において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベルを上げる（ここでは、量子化値（Ｑ２）を設定する）。
【0081】
ステップＳ７０８において、量子化値決定部３７０は、現在の圧縮レベルが上限を超えたか否か（現在の量子化値が、最大の量子化値（Ｑｎ）を超えたか否か）を判定する。ステップＳ７０８において、現在の圧縮レベルが上限を超えていないと判定した場合には（ステップＳ７０８においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０２に戻る。
【0082】
この場合、ステップＳ７０２では、ステップＳ７０６において生成された圧縮データを取得し、取得した圧縮データを復号した復号データに対して、ステップＳ７０３からステップＳ７０７の処理を行う。
【0083】
一方、ステップＳ７０８において、現在の圧縮レベルが上限を超えたと判定した場合には、ステップＳ７０８においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ７０９に進む。
【0084】
ステップＳ７０９において、量子化値決定部３７０は、集計結果格納部３８０に格納された集計結果に基づいて、ブロック単位で最適な圧縮レベル（最適な量子化値）を決定する。また、出力部３４０は、決定された最適な量子化値を画像圧縮装置１３０に送信する。
【0085】
ステップＳ７１０において、画像圧縮装置１３０は、決定された最適な量子化値を用いて、画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。
【0086】
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る解析装置は、画像データに対して異なる量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の各圧縮データを取得する。また、第１の実施形態に係る解析装置は、各圧縮データを復号した復号データを学習済みモデルに入力し、認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。また、第１の実施形態に係る解析装置は、重要特徴マップに基づいて影響度をブロック単位で集計し、異なる圧縮レベルに対応する、各ブロックの集計値に基づいて、画像データの各ブロックの圧縮レベルを決定する。
【0087】
これにより、第１の実施形態によれば、認識結果への影響度に基づいて決定した最適な量子化値を用いて圧縮処理を行うことができる。つまり、第１の実施形態によれば、ＡＩによる画像認識処理に適した圧縮処理を実現することができる。
【0088】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて最適な量子化値を決定するにあたり、画像圧縮装置１３０に設定可能な最小の量子化値から最大の量子化値まで全てを用いるものとして説明した。
上記第１の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて最適な量子化値を決定するにあたり、画像圧縮装置１３０に設定可能な最小の量子化値から最大の量子化値まで全てを用いるものとして説明した。
【0089】
これに対して、第２の実施形態では、所定の量子化値を用いて圧縮処理を行うことで、最適な量子化値を決定する場合について説明する。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0090】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第２の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図８は、解析装置の機能構成の一例を示す第２の図である。図３に示した機能構成との相違点は、量子化値設定部３３０に代えて最大量子化値設定部８１０が含まれる点、及び、量子化値決定部８２０の機能が、量子化値決定部３７０の機能とは異なる点である。また、解析装置１２０が、集計結果格納部３８０に代えて、グループ情報格納部８３０を有する点である。
はじめに、第２の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図８は、解析装置の機能構成の一例を示す第２の図である。図３に示した機能構成との相違点は、量子化値設定部３３０に代えて最大量子化値設定部８１０が含まれる点、及び、量子化値決定部８２０の機能が、量子化値決定部３７０の機能とは異なる点である。また、解析装置１２０が、集計結果格納部３８０に代えて、グループ情報格納部８３０を有する点である。
【0091】
最大量子化値設定部８１０は、最大の量子化値（Ｑｎ）を、出力部３４０に通知する。量子化値決定部８２０は、格納部の一例であるグループ情報格納部８３０に格納されたグループ情報から、集計部３６０より通知された各ブロックの集計値が属するグループを判定する。また、量子化値決定部８２０は、判定したグループに予め対応付けられた最適な量子化値を、出力部３４０に通知する。
【0092】
＜量子化値決定部による処理の具体例＞
次に、量子化値決定部８２０による処理の具体例について説明する。図９は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第２の図である。
次に、量子化値決定部８２０による処理の具体例について説明する。図９は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第２の図である。
【0093】
図９に示すように、グループ情報９１０には、最小の量子化値から最大の量子化値まで変化させた場合の集計値の典型的な複数のパターン（図９の例では、グラフ９１１～９１３に示す３つのパターン）を含むグループが規定されている。また、グループ情報９１０には、グループごとに、最適な量子化値が規定されている。図１３の例は、
・グループ１に、最適な量子化値Ｇ１Ｑが、
・グループ２に、最適な量子化値Ｇ２Ｑが、
・グループ３に、最適な量子化値Ｇ３Ｑが、
それぞれ対応付けられていることを示している。
・グループ１に、最適な量子化値Ｇ１Ｑが、
・グループ２に、最適な量子化値Ｇ２Ｑが、
・グループ３に、最適な量子化値Ｇ３Ｑが、
それぞれ対応付けられていることを示している。
【0094】
量子化値決定部８２０では、集計部３６０から、最大の量子化値（Ｑｎ）を用いて画像データに対して圧縮処理が行われた場合の圧縮データを復号した復号データについて、認識処理が行われることで算出された、各ブロックの集計値を取得する。また、量子化値決定部８２０では、各ブロックの集計値がいずれのグループの属するかを判定する。
【0095】
更に、量子化値決定部８２０では、判定したグループに対応付けられた量子化値を、各ブロックの最適な量子化値として、出力部３４０に通知する。
【0096】
なお、図９の例では、グループ情報９１０を１種類のみ示したが、グループ情報は複数種類あってもよい。例えば、認識処理の対象となるオブジェクトの種類ごとに異なるグループ情報を用意してもよい。あるいは、画像データの複雑度ごとに異なるグループ情報を用意してもよい。
【0097】
また、図９の例では、グループ情報９１０がグラフ９１１～９１３を含むものとして説明したが、近似関数や深層学習等のモデルを含んでいてもよい。
【0098】
また、図９の例では、グループを判定するにあたり、最大の量子化値（Ｑｎ）を用いたが、最大の量子化値（Ｑｎ）を含む複数の量子化値、あるいは、最大の量子化値（Ｑｎ）を含まない複数の量子化値を用いてもよい。
【0099】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第２のフローチャートである。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第２のフローチャートである。
【0100】
ステップＳ１００１において、最大量子化値設定部８１０は、最大圧縮レベル（最大の量子化値（Ｑｎ））を設定する。
【0101】
ステップＳ１００２において、入力部３１０は画像データをフレーム単位で取得する。
【0102】
ステップＳ１００３において、出力部３４０は、画像データと最大圧縮レベル（最大の量子化値（Ｑｎ））とを画像圧縮装置１３０に送信する。また、画像圧縮装置１３０は、送信された画像データに対して、最大圧縮レベル（最大の量子化値（Ｑｎ））で圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0103】
ステップＳ１００４において、入力部３１０は、画像圧縮装置１３０により生成された圧縮データを取得し、復号する。また、ＣＮＮ部３２０は、復号データに対して認識処理を行い、認識結果を出力する。
【0104】
ステップＳ１００５において、重要特徴マップ生成部３５０は、ＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。
【0105】
ステップＳ１００６において、集計部３６０は、重要特徴マップに基づいて、各領域の影響度をブロック単位で集計する。また、集計部３６０は、集計結果を、量子化値決定部８２０に通知する。
【0106】
ステップＳ１００７において、量子化値決定部８２０は、グループ情報格納部８３０に格納されたグループ情報を参照し、集計部３６０より通知された各ブロックの集計値が、いずれのグループに属するかを判定する。これにより、量子化値決定部８２０は、各ブロックをグループ分けする。
【0107】
ステップＳ１００８において、量子化値決定部１２２０は、ブロックごとに判定したグループそれぞれに対応付けられた最適な量子化値を、各ブロックの最適な量子化値として決定する。また、出力部３４０は、決定された最適な量子化値を画像圧縮装置１３０に送信する。
【0108】
ステップＳ１００９において、画像圧縮装置１３０は、決定された最適な量子化値を用いて、画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。
【0109】
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係る解析装置は、画像データに対して最大の量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の圧縮データを取得する。また、第２の実施形態に係る解析装置は、圧縮データを復号した復号データを学習済みモデルに入力して認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。また、第２の実施形態に係る解析装置は、重要特徴マップに基づいて影響度をブロック単位で集計し、集計値が属するグループを判定することで、グループに対応付けられた量子化値を、最適な量子化値として決定する。
【0110】
これにより、第２の実施形態によれば、認識結果への影響度に基づいて決定した最適な量子化値を用いて圧縮処理を行うことができる。つまり、第２の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の効果を奏する。加えて、第２の実施形態によれば、上記第１の実施形態と比較して、より少ない圧縮処理回数で、最適な量子化値を決定することができる。
【0111】
［第３の実施形態］
上記第２の実施形態では、集計値が属するグループを判定するにあたり、最大の量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行うものとして説明した。これに対して、第３の実施形態では、最大の量子化値を用いて圧縮処理を行うのと、同等の効果を有する画像処理を行うことで、疑似的な圧縮データ（疑似圧縮データ）を生成し、当該疑似圧縮データに対して認識処理を行う。これにより、第３の実施形態によれば、第２の実施形態と比較して、更に少ない圧縮処理回数で、最適な量子化値を決定することができる。以下、第３の実施形態について、上記第２の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記第２の実施形態では、集計値が属するグループを判定するにあたり、最大の量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行うものとして説明した。これに対して、第３の実施形態では、最大の量子化値を用いて圧縮処理を行うのと、同等の効果を有する画像処理を行うことで、疑似的な圧縮データ（疑似圧縮データ）を生成し、当該疑似圧縮データに対して認識処理を行う。これにより、第３の実施形態によれば、第２の実施形態と比較して、更に少ない圧縮処理回数で、最適な量子化値を決定することができる。以下、第３の実施形態について、上記第２の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0112】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第３の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図１１は、解析装置の機能構成の一例を示す第３の図である。図８に示した機能構成との相違点は、最大量子化値設定部８１０が含まれていない点、及び、画像処理部１１１０が含まれている点である。
はじめに、第３の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図１１は、解析装置の機能構成の一例を示す第３の図である。図８に示した機能構成との相違点は、最大量子化値設定部８１０が含まれていない点、及び、画像処理部１１１０が含まれている点である。
【0113】
画像処理部１１１０は、入力部３１０により取得された画像データに対して、例えば、ローパスフィルタを用いてフィルタリング処理を行う。これにより、画像処理部１１１０では、画像データに対して最大の量子化値を用いて圧縮処理を行うのと同様の効果を有する疑似圧縮データを生成する。
【0114】
また、画像処理部１１１０は、生成した疑似圧縮データをＣＮＮ部３２０に入力する。これにより、ＣＮＮ部３２０では、疑似圧縮データに対して認識処理を行い、重要特徴マップ生成部３５０では、ＣＮＮ部構造情報に基づいて重要特徴マップを生成する。更に、集計部３６０では、重要特徴マップをブロック単位で集計し、量子化値決定部８２０では、グループ情報格納部８３０に格納されたグループ情報から、各ブロックの集計値が属するグループを判定することで、最適な量子化値を出力部３４０に通知する。
【0115】
＜量子化値決定部による処理の具体例＞
次に、量子化値決定部８２０による処理の具体例について説明する。図１２は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第３の図である。図９との相違点は、量子化値決定部８２０が、ローパスフィルタを用いてフィルタリング処理された疑似圧縮データに対して、認識処理が行われた場合の、各ブロックの集計値を取得する点である。
次に、量子化値決定部８２０による処理の具体例について説明する。図１２は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第３の図である。図９との相違点は、量子化値決定部８２０が、ローパスフィルタを用いてフィルタリング処理された疑似圧縮データに対して、認識処理が行われた場合の、各ブロックの集計値を取得する点である。
【0116】
なお、量子化値決定部８２０は、取得した各ブロックの集計値に基づいて、各ブロックがいずれのグループの属するかを判定し、判定したグループに対応付けられた最適な量子化値を、各ブロックの最適な量子化値として、出力部３４０に通知する。
【0117】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１３は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第３のフローチャートである。なお、図１０に示した第２のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１００１の処理を含まない点と、ステップＳ１００３及びＳ１００４に代えてステップＳ１３０１及びＳ１３０２の処理を含む点である。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１３は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第３のフローチャートである。なお、図１０に示した第２のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１００１の処理を含まない点と、ステップＳ１００３及びＳ１００４に代えてステップＳ１３０１及びＳ１３０２の処理を含む点である。
【0118】
ステップＳ１３０１において、画像処理部１１１０は、ローパスフィルタを用いたフィルタリング処理により、疑似画像データを生成し、ＣＮＮ部３２０に入力する。
【0119】
ステップＳ１３０２において、入力部３１０は、疑似画像データを取得し、ＣＮＮ部３２０は、取得された疑似画像データに対して認識処理を行い、認識結果を出力する。
【0120】
以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係る解析装置は、画像データに対してフィルタリング処理を行い、疑似圧縮データを取得する。また、第３の実施形態に係る解析装置は、疑似圧縮データを学習済みモデルに入力して認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。また、第３の実施形態に係る解析装置は、重要特徴マップに基づいて影響度をブロック単位で集計し、集計値が属するグループを判定することで、グループに対応付けられた量子化値を、最適な量子化値として決定する。
【0121】
これにより、第３の実施形態によれば、認識結果への影響度に基づいて決定した最適な量子化値を用いて圧縮処理を行うことができる。つまり、第３の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の効果を奏する。加えて、第３の実施形態によれば、上記第１及び第２の実施形態と比較して、より少ない圧縮処理回数で、最適な量子化値を決定することができる。
【0122】
［第４の実施形態］
上記第１の実施形態では、フレーム単位の画像データが１枚入力されるごとに、異なる量子化値を用いて圧縮処理を行い、最適な量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第４の実施形態では、フレーム単位の画像データが複数枚入力される間に、異なる量子化値を用いて圧縮処理を行い、最適な量子化値を決定する。以下、第４の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記第１の実施形態では、フレーム単位の画像データが１枚入力されるごとに、異なる量子化値を用いて圧縮処理を行い、最適な量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第４の実施形態では、フレーム単位の画像データが複数枚入力される間に、異なる量子化値を用いて圧縮処理を行い、最適な量子化値を決定する。以下、第４の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0123】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第４の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図１４は、解析装置の機能構成の一例を示す第４の図である。図３に示した機能構成との相違点は、位置判定部１４１０が含まれる点、量子化値設定部１４２０の機能が、量子化値設定部３３０の機能とは異なる点、量子化値決定部３７０及び集計結果格納部３８０が含まれていない点である。
はじめに、第４の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図１４は、解析装置の機能構成の一例を示す第４の図である。図３に示した機能構成との相違点は、位置判定部１４１０が含まれる点、量子化値設定部１４２０の機能が、量子化値設定部３３０の機能とは異なる点、量子化値決定部３７０及び集計結果格納部３８０が含まれていない点である。
【0124】
位置判定部１４１０は、ＣＮＮ部３２０より出力された認識結果から、画像データまたは圧縮データを復号した復号データに含まれるオブジェクトの位置情報を抽出する。また、位置判定部１４１０は、抽出した位置情報を量子化値設定部１４２０に通知する。
【0125】
量子化値設定部１４２０は、画像圧縮装置１３０が圧縮処理を行う際に用いる圧縮レベル（量子化値）を出力部３４０に通知する。量子化値設定部１４２０では、最小の量子化値から開始して、所定のきざみ幅で加算した量子化値を、順次、出力部３４０に通知する。
【0126】
また、量子化値設定部１４２０は、量子化値を通知するごとに、集計部３６０から通知される各ブロックの集計値を監視し、各ブロックの集計値が所定の閾値を超えた場合には、量子化値を下げる。このように、量子化値設定部１４２０では、集計値が所定の閾値を超えないように、通知する量子化値を制御することができる。
【0127】
なお、量子化値設定部１４２０では、位置判定部１４１０より通知されたオブジェクトの位置情報に基づいて、集計値を監視するブロックを特定し、特定したブロックの量子化値を、特定したブロックの集計値に基づいて制御する。
【0128】
＜量子化値設定部による処理の具体例＞
次に、量子化値設定部１４２０による処理の具体例について説明する。図１５は、量子化値設定部による処理の具体例を示す図である。図１５において、圧縮データを復号した復号データ１５１１～１５１４は、それぞれ、時間＝ｔ１～ｔ４において入力部３１０が取得した圧縮データを復号した復号データを示している。
次に、量子化値設定部１４２０による処理の具体例について説明する。図１５は、量子化値設定部による処理の具体例を示す図である。図１５において、圧縮データを復号した復号データ１５１１～１５１４は、それぞれ、時間＝ｔ１～ｔ４において入力部３１０が取得した圧縮データを復号した復号データを示している。
【0129】
圧縮データを復号した復号データ１５１１～１５１４には、それぞれ、オブジェクト１５２１が含まれている。図１５の例は、オブジェクト１５２１が時間の経過とともに、圧縮データを復号した復号データ１５１１～１５１４内を、左下から右上に向かって移動する様子を示している。
【0130】
量子化値設定部１４２０では、位置判定部１４１０から通知される位置情報に基づいて、圧縮データを復号した復号データ１５１１～１５１４内におけるオブジェクト１５２１の位置を特定する。
【0131】
また、量子化値設定部１４２０では、特定した位置に含まれる各ブロックの集計値を集計部３６０から取得する。図１５において、符号１５３１～１５３４は、量子化値設定部１４２０が集計部３６０から通知された、特定した位置に含まれるブロックの集計値を示している。
【0132】
図１５の例では、量子化値設定部１４２０が、所定のきざみ幅で量子化値Ｑｘ＋１、Ｑｘ＋２、Ｑｘ＋３を通知した様子を示している（ただし、Ｑｘ＋１＜Ｑｘ＋２＜Ｑｘ＋３）。
【0133】
ここで、量子化値Ｑｘ＋３を用いて圧縮処理が行われた場合の圧縮データを復号した復号データ１５１３に対して、認識処理が行われることで算出された、オブジェクト１５２１に含まれるブロックの集計値（符号１５３３）が、所定の閾値１５３０を超えたとする。
【0134】
この場合、量子化値設定部１４２０では、次に通知する量子化値を、量子化値Ｑｘ＋３よりも小さい量子化値にする（図１５の例では、量子化値Ｑｘ＋２を通知した様子を示している）。
【0135】
このように、オブジェクトに含まれる各ブロックの集計値が、所定の閾値を超えないように、通知する量子化値を制御することで、量子化値設定部１４２０では、最適な量子化値を継続して通知することができる。
【0136】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１６は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第４のフローチャートである。なお、図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１６０１～ステップＳ１６０６である。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図１６は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第４のフローチャートである。なお、図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１６０１～ステップＳ１６０６である。
【0137】
ステップＳ１６０１において、集計部３６０は、重要特徴マップに基づいて、各領域の影響度をブロック単位で集計する。
【0138】
ステップＳ１６０２において、量子化値設定部１４２０は、位置判定部１４１０より通知された位置情報に基づいて、オブジェクトの位置を特定し、特定したオブジェクトの位置に含まれる各ブロックの集計値が、所定の閾値を超えたか否かを判定する。
【0139】
ステップＳ１６０２において、所定の閾値を超えていないと判定した場合には（ステップＳ１６０２においてＮｏの場合には）、ステップＳ１６０３に進む。
【0140】
ステップＳ１６０３において、量子化値設定部１４２０は、所定のきざみ幅で量子化値を加算し、加算後の量子化値を出力部１４３０に通知する。
【0141】
一方、ステップＳ１６０２において、所定の閾値を超えたと判定した場合には（ステップＳ１６０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１６０４に進む。
【0142】
ステップＳ１６０４において、量子化値設定部１４２０は、所定のきざみ幅で量子化値を減算し、減算後の量子化値を出力部１４３０に通知する。
【0143】
ステップＳ１６０５において、画像圧縮装置１３０は、出力部１４３０より送信される量子化値を用いて、画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。
【0144】
ステップＳ１６０６において、入力部３１０は、画像圧縮処理を終了するか否かを判定し、終了しないと判定した場合には（ステップＳ１６０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０２に戻る。一方、ステップＳ１６０６において、終了すると判定した場合には（ステップＳ１６０６においてＹｅｓの場合には）、画像圧縮処理を終了する。
【0145】
以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係る解析装置は、複数の画像データそれぞれを異なる量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の各圧縮データを取得する。また、第４の実施形態に係る解析装置は、各圧縮データを復号した復号データを学習済みモデルに入力し、認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。また、第４の実施形態に係る解析装置は、重要特徴マップをブロック単位で集計し、オブジェクトの位置に含まれるブロックの集計値を取得する。更に、第４の実施形態に係る解析装置は、取得した集計値が所定の閾値を超えないように、量子化値を制御する。
【0146】
このように、オブジェクトに含まれる各ブロックの集計値が、所定の閾値を超えないように、量子化値を制御することで、第４の実施形態に係る解析装置によれば、最適な量子化値を継続して出力することができる。
【0147】
［第５の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、ブロックごとに集計値を算出し、ブロックごとに最適な量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第５の実施形態では、基準となるブロックの集計値と比較し、比較結果に基づいて最適な量子化値を決定する。以下、第５の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記第１乃至第３の実施形態では、ブロックごとに集計値を算出し、ブロックごとに最適な量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第５の実施形態では、基準となるブロックの集計値と比較し、比較結果に基づいて最適な量子化値を決定する。以下、第５の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0148】
＜量子化値決定部による処理の具体例＞
図１７は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第４の図である。図１７において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、既に、図５を用いて説明したグラフ５１０＿１～５１０＿ｍと同じである。
図１７は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第４の図である。図１７において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、既に、図５を用いて説明したグラフ５１０＿１～５１０＿ｍと同じである。
【0149】
ここで、図１７の例は、ブロック番号＝"ブロック１"を基準となるブロックとしており、当該ブロックにおける集計値は"ｖ１"、当該ブロックにおける最適な量子化値は"Ｂ１Ｑ"であるとする。
【0150】
この場合、量子化値決定部では、例えば、
・ブロック２について、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖ２／ｖ１、
・ブロック３について、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖ３／ｖ１、
・・・
・ブロックｍについて、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖｍ／ｖ１、
をそれぞれ算出する。これにより、量子化値決定部では、最適な量子化値１７００を決定する。
・ブロック２について、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖ２／ｖ１、
・ブロック３について、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖ３／ｖ１、
・・・
・ブロックｍについて、最適な量子化値＝Ｂ１Ｑ×ｖｍ／ｖ１、
をそれぞれ算出する。これにより、量子化値決定部では、最適な量子化値１７００を決定する。
【0151】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
図１８は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第５のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１８０１である。
図１８は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第５のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ１８０１である。
【0152】
ステップＳ１８０１において、量子化値決定部は、基準となるブロックの集計値と各ブロックの集計値とを比較し、基準となるブロックの最適な量子化値と比較結果とに基づいて、各ブロックの最適な量子化値を決定する。
【0153】
このように、基準となるブロックの集計値と比較し、比較結果に基づいて最適な量子化値を決定することで、第５の実施形態によれば、画像データによらず、所定の圧縮レベル以上の圧縮レベルで、圧縮処理を行うことができる。また、第５の実施形態によれば、ブロック間で量子化値の整合をとることができる。
【0154】
［第６の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、ブロックごとに集計値を算出し、算出した集計値に基づいて、量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第６の実施形態では、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値（人間の視覚特性に基づいて設定された量子化値）を、算出した集計値を用いて補正することで、最適な量子化値を決定する。以下、第６の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記第１乃至第３の実施形態では、ブロックごとに集計値を算出し、算出した集計値に基づいて、量子化値を決定するものとして説明した。これに対して、第６の実施形態では、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値（人間の視覚特性に基づいて設定された量子化値）を、算出した集計値を用いて補正することで、最適な量子化値を決定する。以下、第６の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0155】
＜量子化値決定部による処理の具体例＞
図１９は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第５の図である。図１９において、量子化値１９００は、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値であって、人間の視覚特性に基づいて設定された量子化値である。
図１９は、量子化値決定部による処理の具体例を示す第５の図である。図１９において、量子化値１９００は、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値であって、人間の視覚特性に基づいて設定された量子化値である。
【0156】
また、図１９において、集計結果１９１０は、所定の圧縮データを復号した復号データが認識処理された際の集計結果である。ここでいう所定の圧縮データとは、復号した復号データに対するＣＮＮ部３２０による認識処理において、誤った認識結果が出力された際の量子化値が設定される直前に設定された量子化値を用いて圧縮処理が行われた場合の圧縮データを指す。
【0157】
また、図１９において、最適な量子化値１９２０は、量子化値１９００と集計結果１９１０とに基づいて算出された量子化値である。図１９に示すように、最適な量子化値１９２０は、下式（式１）に基づいて算出される。
（式１）Ｑａ（ｘ，ｙ）＝Ｑｐｂ（ｘ，ｙ）＋Ｐ（ｘ，ｙ）×重み係数
なお、式１において、Ｑａ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの最適な量子化値を指す。また、式１において、Ｑｐｂ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの量子化値であって、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値を指す。また、式１において、Ｐ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの、所定の圧縮データを復号した復号データに対して認識処理が行われた際の集計結果を指す。
（式１）Ｑａ（ｘ，ｙ）＝Ｑｐｂ（ｘ，ｙ）＋Ｐ（ｘ，ｙ）×重み係数
なお、式１において、Ｑａ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの最適な量子化値を指す。また、式１において、Ｑｐｂ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの量子化値であって、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値を指す。また、式１において、Ｐ（ｘ，ｙ）は、座標（ｘ，ｙ）により特定されるブロックの、所定の圧縮データを復号した復号データに対して認識処理が行われた際の集計結果を指す。
【0158】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第６のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ２００１、ステップＳ２００２～２００５である。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第６のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ２００１、ステップＳ２００２～２００５である。
【0159】
ステップＳ２００１において、量子化値決定部は、ＣＮＮ部より正しい認識結果が出力されたか否かを判定する。ステップＳ２００１において、正しい認識結果が出力されたと判定した場合には（ステップＳ２００１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ７０４に進む。
【0160】
ステップＳ７０４において、重要特徴マップ生成部３５０は、ＣＮＮ部構造情報に基づいて、各領域の認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成する。
【0161】
ステップＳ７０５において、集計部３６０は、重要特徴マップに基づいて、各領域の影響度をブロック単位で集計する。また、集計部３６０は、集計結果を、現在の圧縮レベル（量子化値）と対応付けて、集計結果格納部３８０に格納する。
【0162】
ステップＳ２００２において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベル（量子化値）を上げる。
【0163】
ステップＳ２００３において、出力部３４０は画像データと、現在の圧縮レベル（量子化値）とを画像圧縮装置１３０に送信する。また、画像圧縮装置１３０は、送信された画像データに対して、現在の圧縮レベル（量子化値）を用いて圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0164】
一方、ステップＳ２００１において、誤った認識結果が出力されたと判定した場合には（ステップＳ２００１においてＮｏの場合には）、ステップＳ２００４に進む。
【0165】
ステップＳ２００４において、量子化値決定部は、最後に認識可能となった復号データの集計値に重み係数をかけ、画像圧縮装置１３０に予め設定されている量子化値に加算する。
【0166】
ステップＳ２００５において、画像圧縮装置１３０は、ステップＳ２００４において算出された量子化値を用いて、画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。
【0167】
このように、画像圧縮装置に予め設定されている量子化値（人間の視覚特性に基づいて設定された量子化値）を、算出した集計値を用いて補正することで、第６の実施形態によれば、最適な量子化値を決定することができる。
【0168】
［第７の実施形態］
上記第１乃至第６の実施形態では、認識結果への影響度をブロック単位で集計し、集計結果に基づいて最適な量子化値を決定する場合について説明した。これに対して、第８の実施形態では、集計結果に基づいて、画像データを有効領域と無効領域とに分け、無効領域に含まれるブロックについては無効化したうえで、有効領域に対して圧縮処理を行う。
上記第１乃至第６の実施形態では、認識結果への影響度をブロック単位で集計し、集計結果に基づいて最適な量子化値を決定する場合について説明した。これに対して、第８の実施形態では、集計結果に基づいて、画像データを有効領域と無効領域とに分け、無効領域に含まれるブロックについては無効化したうえで、有効領域に対して圧縮処理を行う。
【0169】
なお、無効領域に含まれるブロックの無効化とは、例えば、無効領域に含まれるブロックの各画素の画素値を"０"にすることを指し、無効領域に含まれるブロックを無効化した画像データを、以下では"無効化画像データ"と称す。
【0170】
このように、無効化画像データに対して（無効化画像データに含まれる有効領域に対して）圧縮処理を行うことで、画像データ全体に対して圧縮処理を行う場合と比較して、圧縮データのデータサイズをより削減することができる。
【0171】
なお、無効化画像データに対して圧縮処理を行うにあたっては、予め定められた量子化値を用いてもよいし、上記第１乃至第６の実施形態において説明した方法に基づいて決定した最適な量子化値を用いてもよい。また、任意の形状のデータを圧縮処理可能な圧縮方式の場合にあっては、無効化画像データの無効領域を取り除いたデータを圧縮処理してもよい。以下、第７の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0172】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第７の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２１は、解析装置の機能構成の一例を示す第５の図である。図３に示した機能構成との相違点は、量子化値決定部３７０に代えて、無効領域判定部２１１０及び無効化画像生成部２１２０を有する点である。
はじめに、第７の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２１は、解析装置の機能構成の一例を示す第５の図である。図３に示した機能構成との相違点は、量子化値決定部３７０に代えて、無効領域判定部２１１０及び無効化画像生成部２１２０を有する点である。
【0173】
無効領域判定部２１１０は、集計結果格納部３８０に格納された、各ブロックの認識結果への影響度の集計値（量子化値の数に応じた数の集計値）に基づいて、各ブロックが無効領域に属するブロックであるのか否かを判定する。
【0174】
なお、無効領域判定部２１１０では、各ブロックが無効領域に属するブロックであるのか否かを判定するにあたり、まず、ＣＮＮ部３２０より認識結果を取得し、正しい認識結果が出力されなかった際の量子化値を特定する。続いて、無効領域判定部２１１０では、最小の量子化値に対応する集計値と、特定した量子化値における集計値との差分が所定の閾値以上であるか否かに基づいて、各ブロックが無効領域に属するブロックであるのか否かを判定する。
【0175】
また、無効領域判定部２１１０は、無効領域に属すると判定したブロックを無効化画像生成部２１２０に通知する。
【0176】
無効化画像生成部２１２０は、画像データに含まれる各ブロックのうち、無効領域判定部２１１０より通知されたブロックを無効化した、無効化画像データを生成する。また、無効化画像生成部２１２０は、生成した無効化画像データを、出力部３４０に通知する。
【0177】
＜無効領域判定部による処理の具体例＞
次に、無効領域判定部２１１０による処理の具体例について説明する。図２２は、無効領域判定部による処理の具体例を示す図である。図２２において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、図５に示したグラフ５１０＿１～５１０＿ｍと同じである。ただし、図２２に示すグラフ５１０＿１～５１０＿ｍには、ＣＮＮ部３２０による認識処理において、正しい認識結果が出力されなかった際の量子化値（認識不可の量子化値）を明示している（一点鎖線参照）。
次に、無効領域判定部２１１０による処理の具体例について説明する。図２２は、無効領域判定部による処理の具体例を示す図である。図２２において、グラフ５１０＿１～５１０＿ｍは、図５に示したグラフ５１０＿１～５１０＿ｍと同じである。ただし、図２２に示すグラフ５１０＿１～５１０＿ｍには、ＣＮＮ部３２０による認識処理において、正しい認識結果が出力されなかった際の量子化値（認識不可の量子化値）を明示している（一点鎖線参照）。
【0178】
無効領域判定部２１１０では、最小の量子化値に対応する集計値と、認識不可の量子化値に対応する集計値との差分を算出する。図２２の例は、ブロック１～ブロックｍそれぞれにおいて算出された差分が、Δ１～Δｍであることを示している。
【0179】
無効領域判定部２１１０では、算出した差分が、所定の閾値以上であるか否かに基づいて、対応するブロックが無効領域に属するブロックか否かを判定する。
【0180】
図２２の例は、Δ１が所定の閾値未満であるため、無効領域判定部２１１０が、ブロック１を、無効領域に属するブロックであると判定した様子を示している。一方、図２２の例は、Δ２が所定の閾値以上であるため、無効領域判定部２１１０が、ブロック２を、有効領域に属するブロックであると判定した様子を示している。また、図２２の例は、Δ３が所定の閾値未満であるため、無効領域判定部２１１０が、ブロック３を、無効領域に属するブロックであると判定した様子を示している。
【0181】
＜無効化画像データの具体例＞
次に、無効化画像生成部２１２０により生成される無効化画像データの具体例について説明する。図２３は、無効化画像データの具体例を示す図である。
次に、無効化画像生成部２１２０により生成される無効化画像データの具体例について説明する。図２３は、無効化画像データの具体例を示す図である。
【0182】
図２３に示す無効化画像データ２３００において、ハッチングが施された領域２３０１は、無効領域判定部２１１０により無効領域と判定された領域である。一方、無効化画像データ２３００において、ハッチングが施されていない領域２３０２は、無効領域判定部２１１０により有効領域と判定された領域である。
【0183】
出力部３４０では、領域２３０１に含まれる各ブロックを無効化し、領域２３０２に含まれる各ブロックからなる画像データ（無効化画像データ２３００）を画像圧縮装置１３０に送信する。
【0184】
これにより、画像圧縮装置１３０では、無効化画像データ２３００に対して圧縮処理を行うことで、圧縮データを生成する。このため、画像データ全体に対して、最適な量子化値を用いて圧縮処理を行う場合と比較して、圧縮データのデータサイズをより削減することができる。
【0185】
なお、画像圧縮装置１３０が無効化画像データ２３００に対して圧縮処理を行うにあたり、解析装置１２０では、領域２３０２に含まれる各ブロックについて、認識結果への影響度に応じた最適な量子化値を算出し、画像圧縮装置１３０に送信してもよい。
【0186】
これにより、無効化画像データ２３００について、予め定められた量子化値を用いて圧縮処理を行う場合と比較して、圧縮データのデータサイズを更に削減することができる。
【0187】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２４は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第７のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ２４０１～Ｓ２４０４である。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２４は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第７のフローチャートである。図７に示した第１のフローチャートとの相違点は、ステップＳ２４０１～Ｓ２４０４である。
【0188】
ステップＳ２４０１において、無効領域判定部２１１０は、ＣＮＮ部３２０より正しい認識結果が出力されたか否かを判定する。ステップＳ２４０１において、正しい認識結果が出力されたと判定した場合には（ステップＳ２４０１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ７０２に戻る。
【0189】
一方、ステップＳ２４０１において、正しい認識結果が出力されなかったと判定した場合には（ステップＳ２４０１においてＮｏの場合には）、ステップＳ２４０２に進む。
【0190】
ステップＳ２４０２において、無効領域判定部２１１０は、各ブロックについて、最小の量子化値に対応付けられた集計値と、認識不可時の量子化値に対応付けられた集計値との差分を算出する。また、無効領域判定部２１１０は、算出した差分に基づいて、各ブロックが無効領域に属するブロックか否かを判定する。
【0191】
ステップＳ２４０３において、無効化画像生成部２１２０は、無効領域に属するブロックを無効化することで、無効化画像データを生成する。
【0192】
ステップＳ２４０４において、出力部３４０は、無効化画像データを画像圧縮装置１３０に送信する。また、画像圧縮装置１３０は、無効化画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データをストレージ装置１４０に格納する。なお、画像圧縮装置１３０では、正しい認識結果が出力されなかったと判定される直前の正しい認識結果が出力された際の量子化値を用いて圧縮処理を行う。
【0193】
以上の説明から明らかなように、第７の実施形態に係る解析装置は、画像データに対して異なる量子化値を用いて圧縮処理を行った場合の各圧縮データを取得する。また、第７の実施形態に係る解析装置は、各圧縮データを復号した復号データを学習済みモデルに入力して認識処理を行った際のＣＮＮ部構造情報に基づいて、認識結果への影響度を示す重要特徴マップを生成し、ブロックごとに影響度を集計する。また、第７の実施形態に係る解析装置は、正しい認識結果が出力されなかった際の量子化値に対応する集計値と、最小の量子化値に対応する集計値との差分に基づいて、各ブロックが無効領域に属するか否かを判定する。更に、第７の実施形態に係る解析装置は、無効領域に属するブロックを無効化した無効化画像データに対して圧縮処理を行う。
【0194】
このように、認識結果への影響度に基づいて判定した無効領域を無効化した画像データに対して圧縮処理を行うことで、上記第１の実施形態と同様の効果を奏するとともに、上記第１の実施形態と比較して、圧縮データのデータサイズを更に削減することができる。
【0195】
［第８の実施形態］
上記第７の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて無効領域に属するブロックを判定するものとして説明した。これに対して、第８の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて有効領域に属するブロックを判定する。
上記第７の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて無効領域に属するブロックを判定するものとして説明した。これに対して、第８の実施形態では、認識結果への影響度に基づいて有効領域に属するブロックを判定する。
【0196】
なお、第８の実施形態では、有効領域に属するブロックを判定するにあたり、はじめに最小限の有効領域を設定しておき、量子化値を上げた際の各ブロックの集計値の変化に応じて、徐々に有効領域を拡張していくことで、有効領域を確定する。このように、第８の実施形態では、量子化値を上げたことによる認識精度の低下を、有効領域の拡張によりカバーすることで、より大きな量子化値を最適な量子化値として決定することができる。以下、第８の実施形態について、上記第７の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0197】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第８の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２５は、解析装置の機能構成の一例を示す第６の図である。図２１に示した機能構成との相違点は、初期無効化画像生成部２５１０を有する点、及び、無効領域判定部２１１０に代えて有効領域判定部２５２０を有する点である。また、無効化画像生成部２５３０の機能が、図２１の無効化画像生成部２１２０の機能とは異なっている点である。
はじめに、第８の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２５は、解析装置の機能構成の一例を示す第６の図である。図２１に示した機能構成との相違点は、初期無効化画像生成部２５１０を有する点、及び、無効領域判定部２１１０に代えて有効領域判定部２５２０を有する点である。また、無効化画像生成部２５３０の機能が、図２１の無効化画像生成部２１２０の機能とは異なっている点である。
【0198】
初期無効化画像生成部２５１０は、予め設定された最小限の有効領域を含む無効化画像データ（初期無効化画像データと称す）を生成する。また、初期無効化画像生成部２５１０は、生成した初期無効化画像データを出力部３４０に通知する。
【0199】
有効領域判定部２５２０は、集計結果格納部３８０より集計結果を読み出し、量子化値の変化に対する各ブロックの集計値の変化量に基づいて、有効領域を拡張するか否かを判定する。また、有効領域判定部２５２０は、有効領域を拡張すると判定した場合、拡張後の有効領域を無効化画像生成部２５３０に通知する。
【0200】
無効化画像生成部２５３０は、有効領域判定部２５２０より通知された拡張後の有効領域以外の領域（無効領域）に属するブロックを無効化し、無効化画像データを生成する。また、無効化画像生成部２５３０は、生成した無効化画像データを出力部３４０に通知する。
【0201】
＜有効領域判定部による処理の具体例＞
次に、有効領域判定部２５２０による処理の具体例について説明する。図２６は、有効領域判定部による処理の具体例を示す図である。図２６において、初期無効化画像データ２６１０は、初期無効化画像生成部２５１０により生成された初期無効化画像データを示している。
次に、有効領域判定部２５２０による処理の具体例について説明する。図２６は、有効領域判定部による処理の具体例を示す図である。図２６において、初期無効化画像データ２６１０は、初期無効化画像生成部２５１０により生成された初期無効化画像データを示している。
【0202】
初期無効化画像データ２６１０において、ハッチングが施された領域は、無効領域２６１１である。一方、初期無効化画像データ２６１０において、ハッチングが施されていない領域２６１２は、最小限の有効領域である。
【0203】
ここで、画像圧縮装置１３０では、異なる量子化値に基づいて初期無効化画像データ２６１０に対して圧縮処理を行う。これにより、ＣＮＮ部３２０では、それぞれの量子化値に対応する圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行い、集計部３６０では、それぞれの量子化値に対応する、認識結果への影響度をブロック単位で集計する。
【0204】
図２６において、グラフ２６４１は、それぞれの量子化値に対応する、ブロック２６１２＿１（ブロック番号＝"ブロックＸ"）の集計値を示している。また、グラフ２６４２は、それぞれの量子化値に対応する、ブロック２６１２＿２（ブロック番号＝"ブロックＸ＋１"）の集計値を示している。
【0205】
有効領域判定部２５２０では、例えば、ブロック２６１２＿１について、現在の量子化値に対応する集計値と、最小の量子化値に対応する集計値との差分Δｘを算出する。これにより、有効領域判定部２５２０は、有効領域を、ブロック２６１２＿１に隣接するブロックまで拡張すべきか否かを判定する。
【0206】
同様に、有効領域判定部２５２０では、ブロック２６１２＿２について、現在の量子化値に対応する集計値と、最小の量子化値に対応する集計値との差分Δｘ＋１を算出する。これにより、有効領域判定部２５２０は、有効領域を、ブロック２６１２＿２に隣接するブロックまで拡張すべきか否かを判定する。
【0207】
なお、有効領域判定部２５２０では、有効領域と無効領域との境界位置内側にある全てのブロックについて同様の判定を行う。
【0208】
図２６の例は、ブロック２６１２＿１については、Δｘが所定の閾値未満であるため、隣接するブロックまで有効領域を拡張する必要はないと判定した様子を示している。また、図２６の例は、ブロック２６１２＿２については、Δｘ＋１が所定の閾値以上であるため、隣接するブロックまで有効領域を拡張する必要があると判定された様子を示している。
【0209】
なお、有効領域判定部２５２０では、ブロック２６１２＿２に隣接するブロックを有効領域に含めた、拡張後の有効領域を無効化画像生成部２５３０に通知し、無効化画像生成部２５３０では、通知された拡張後の有効領域に基づいて、無効化画像データを生成する。
【0210】
図２６において、無効化画像データ２６２０は、無効化画像生成部２５３０が、有効領域判定部２５２０より通知された、拡張後の有効領域に基づいて生成した無効化画像データを示している。
【0211】
図２６に示すように、無効化画像データ２６２０の有効領域２６２２には、ブロック２６１２＿２に隣接するブロック２６３１が含まれる。また、無効化画像データ２６２０の無効領域２６２１は、有効領域が拡張されたことで、初期無効化画像データ２６１０の無効領域２６１１よりも小さくなっている。
【0212】
このように、有効領域判定部２５２０では、量子化値を上げた際の各ブロックの集計値の変化に応じて、徐々に有効領域を拡張していくことで、有効領域を確定する。なお、有効領域判定部２５２０では、隣接するブロックを有効領域に含めることで、有効領域と無効領域との境界位置内側にあったブロックの集計値が下がり、最小の量子化値に対応する集計値との差分が所定の閾値未満になった場合、有効領域の拡張を継続する。
【0213】
一方、有効領域判定部２５２０では、隣接するブロックを有効領域に含めたが、有効領域と無効領域との境界位置内側にあったブロックの集計値が下がらず、最小の量子化値に対応する集計値との差分が所定の閾値以上のままの場合には、有効領域の拡張を終了する。
【0214】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２７は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第８のフローチャートである。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図２７は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第８のフローチャートである。
【0215】
ステップＳ２７０１において、入力部３１０は画像データをフレーム単位で取得する。
【0216】
ステップＳ２７０２において、ＣＮＮ部３２０は、画像データに対して認識処理を行うことで、認識結果を出力し、重要特徴マップ生成部３５０は重要特徴マップを生成する。また、集計部３６０は、ブロック単位で影響度を集計する。これにより、各ブロックについて、最小の量子化値に対応する集計値が算出される。
【0217】
ステップＳ２７０３において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベルを初期化するとともに、圧縮レベルの上限を設定する。また、初期無効化画像生成部２５１０は、初期無効化画像データを生成する。
【0218】
ステップＳ２７０４において、画像圧縮装置１３０は、現在の量子化値を用いて、無効化画像データ（ここでは初期無効化画像データ）に対して圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0219】
ステップＳ２７０５において、ＣＮＮ部３２０は、圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行うことで認識結果を出力し、重要特徴マップ生成部３５０は重要特徴マップを生成する。また、集計部３６０は、ブロック単位で影響度を集計する。
【0220】
ステップＳ２７０６において、有効領域判定部２５２０は、有効領域と無効領域との境界位置内側のブロックについて、現在の量子化値に対応する集計値と、最小の量子化値に対応する集計値との差分が所定の閾値以上であるか否かを判定する。
【0221】
ステップＳ２７０６において、所定の閾値未満であると判定された場合には（ステップＳ２７０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ２７１２に進む。
【0222】
一方、ステップＳ２７０６において、所定の閾値以上であると判定された場合には（ステップＳ２７０６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２７０７に進む。
【0223】
ステップＳ２７０７において、有効領域判定部２５２０は、差分が所定の閾値以上のブロックに隣接するブロックを有効領域に含め、拡張後の有効領域を無効化画像生成部２５３０に通知する。
【0224】
ステップＳ２７０８において、無効化画像生成部２５３０は、拡張後の有効領域に基づいて無効化画像データを生成する。
【0225】
ステップＳ２７０９において、画像圧縮装置１３０は、現在の量子化値を用いて、無効化画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0226】
ステップＳ２７１０において、ＣＮＮ部３２０は、圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行うことで認識結果を出力し、重要特徴マップ生成部３５０は重要特徴マップを生成する。また、集計部３６０は、ブロック単位で影響度を集計する。
【0227】
ステップＳ２７１１において、有効領域判定部２５２０は、ステップＳ２７０６において、所定の閾値以上であると判定されたブロックについて集計値が下がり、差分が所定の閾値未満になったか否かを判定する。
【0228】
ステップＳ２７１１において、所定の閾値未満になったと判定した場合には（ステップＳ２７１１においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２７１２に進む。
【0229】
ステップＳ２７１２において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベル（量子化値）を上げ、ステップＳ２７０４に戻る。
【0230】
一方、ステップＳ２７１１において、所定の閾値以上のままであると判定した場合には（ステップＳ２７１１においてＮｏの場合には）、ステップＳ２７１３に進む。
【0231】
ステップＳ２７１３において、無効化画像生成部２５３０は、ステップＳ２７０７において有効領域を拡張する直前の有効領域に基づいて無効化画像データを生成する。
【0232】
ステップＳ２７１４において、画像圧縮装置１３０は、ステップＳ２７０７において有効領域を拡張する直前の圧縮レベル（量子化値）を用いて、ステップＳ２７１３において生成された無効化画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データを格納する。
【0233】
以上の説明から明らかなように、第８の実施形態に係る解析装置は、はじめに最小限の有効領域を設定しておき、量子化値を上げた際の各ブロックの集計値の変化に応じて、徐々に有効領域を拡張していく。
【0234】
これにより、第８の実施形態に係る解析装置によれば、量子化値を上げたことによる認識精度の低下を、有効領域の拡張によりカバーすることが可能となり、より大きな量子化値を最適な量子化値として圧縮処理を行うことが可能となる。
【0235】
この結果、第８の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の効果を奏するとともに、上記第１の実施形態よりも、圧縮データのデータサイズをより削減することができる。
【0236】
［第９の実施形態］
上記第８の実施形態では、有効領域を拡張するにあたり、有効領域と無効領域との境界位置内側のブロックの集計値に着目した。これに対して、第９の実施形態では、有効領域を拡張するにあたり、境界位置を介して隣接するブロックの集計値（有効領域と無効領域との境界位置内側のブロックの集計値と外側のブロックの集計値と）に着目する。以下、第９の実施形態について、上記第８の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記第８の実施形態では、有効領域を拡張するにあたり、有効領域と無効領域との境界位置内側のブロックの集計値に着目した。これに対して、第９の実施形態では、有効領域を拡張するにあたり、境界位置を介して隣接するブロックの集計値（有効領域と無効領域との境界位置内側のブロックの集計値と外側のブロックの集計値と）に着目する。以下、第９の実施形態について、上記第８の実施形態との相違点を中心に説明する。
【0237】
＜解析装置の機能構成＞
はじめに、第８の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２８は、解析装置の機能構成の一例を示す第７の図である。図２５に示した機能構成との相違点は、有効領域判定部２８１０の機能が、有効領域判定部２５２０の機能と異なる点、無効化画像生成部２８３０の機能が、無効化画像生成部２５３０の機能と異なる点である。また、初期無効化画像生成部２５１０に代えて、初期有効領域設定部２８２０を有する点である。
はじめに、第８の実施形態に係る解析装置１２０の機能構成について説明する。図２８は、解析装置の機能構成の一例を示す第７の図である。図２５に示した機能構成との相違点は、有効領域判定部２８１０の機能が、有効領域判定部２５２０の機能と異なる点、無効化画像生成部２８３０の機能が、無効化画像生成部２５３０の機能と異なる点である。また、初期無効化画像生成部２５１０に代えて、初期有効領域設定部２８２０を有する点である。
【0238】
初期有効領域設定部２８２０は、はじめに、有効領域判定部２８１０に対して最小限の有効領域を設定する。
【0239】
有効領域判定部２８１０は、集計結果格納部３８０より集計結果を読み出し、それぞれの量子化値における各ブロックの集計値に基づいて、有効領域を拡張するか否かを判定する。
【0240】
具体的には、有効領域判定部２８１０は、画像データ全体に対して量子化値を上げるごとに生成されるそれぞれの圧縮データについて、各ブロックの集計値が算出され、集計結果格納部３８０に格納された場合に、各ブロックの集計値を取得する。
【0241】
その際、有効領域判定部２８１０では、初期有効領域と無効領域との境界位置内側にあるブロックと外側にあるブロックとの間（境界位置を介して隣接するブロック間）で、集計値の差分を算出する。そして、有効領域判定部２８１０では、算出した差分が所定の閾値以上であると判定した場合に、境界位置外側にあるブロックを有効領域に含める。
【0242】
その後も、継続して、画像データ全体に対して量子化値を上げるごとに生成されるそれぞれの圧縮データについて、同様に、各ブロックの集計値を取得する。その際、有効領域判定部２８１０では、拡張後の有効領域と無効領域との境界位置内側にあるブロックと外側にあるブロックとの間で、集計値の差分を算出する。そして、有効領域判定部２８１０では、算出した差分が所定の閾値以上であると判定した場合に、境界位置外側にあるブロックを有効領域に含める。
【0243】
無効化画像生成部２８３０は、有効領域判定部２８１０による有効領域の拡張が完了した際の有効領域に基づいて無効化画像データを生成する。また、無効化画像生成部２８３０は、生成した無効化画像データを出力部３４０に通知する。
【0244】
＜有効領域判定部による処理の具体例＞
次に、有効領域判定部２８１０による処理の具体例について説明する。図２９は、有効領域判定部による処理の具体例を示す第２の図である。図２９において、画像データ２９１０は、画像圧縮装置１３０により圧縮処理される画像データである。また、画像データ２９１０内の、初期有効領域２９１２は、初期有効領域設定部２８２０により設定された初期有効領域を示している。
次に、有効領域判定部２８１０による処理の具体例について説明する。図２９は、有効領域判定部による処理の具体例を示す第２の図である。図２９において、画像データ２９１０は、画像圧縮装置１３０により圧縮処理される画像データである。また、画像データ２９１０内の、初期有効領域２９１２は、初期有効領域設定部２８２０により設定された初期有効領域を示している。
【0245】
ここで、画像データ２９１０に対しては、画像圧縮装置１３０が、それぞれの量子化値を用いて圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。これにより、ＣＮＮ部３２０では、それぞれの量子化値に対応する圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行い、集計部３６０では、それぞれの量子化値に対応する、認識結果への影響度をブロック単位で集計する。
【0246】
図２９において、グラフ２９３１は、それぞれの量子化値に対応する、ブロック２９２１（ブロック番号＝"ブロックＸ"）の集計値を示している。なお、ブロック２９２１は、初期有効領域２９１２と無効領域２９１１との境界位置内側のブロックである。
【0247】
また、グラフ２９３２は、それぞれの量子化値に対応する、ブロック２９２２（ブロック番号＝"ブロックＸ＋１"）の集計値を示している。なお、ブロック２９２２は、初期有効領域２９１２と無効領域２９１１との境界位置外側のブロックであって、ブロック２９２１と隣接するブロックである。
【0248】
有効領域判定部２８１０では、現在の量子化値に対応する、ブロック２９２１の集計値と、ブロック２９２２の集計値との差分を算出し、算出した差分が所定の閾値以上であるか否かを判定することで、ブロック２９２２を有効領域に含めるか否かを判定する。
【0249】
図２９の例は、ブロック２９２２について、有効領域に含めると判定された様子を示している。なお、有効領域判定部２８１０では、初期有効領域と無効領域との境界位置内側にある全てのブロックについて同様の処理を行う。
【0250】
【0251】
なお、画像圧縮装置１３０では、その後も、継続して画像データ全体に対して量子化値を上げるごとに生成されるそれぞれの圧縮データについて、同様に、各ブロックの集計値を取得する。その際、有効領域判定部２８１０では、拡張後の有効領域２９４２と無効領域２９４１との境界位置内側にあるブロックと外側にあるブロックとの間で、集計値の差分を算出する。そして、有効領域判定部２８１０では、算出した差分が所定の閾値以上であると判定した場合に、境界位置外側にあるブロックを有効領域に含める。
【0252】
有効領域判定部２８１０では、有効領域の拡張が完了すると、完了時の有効領域を無効化画像生成部２８３０に通知し、無効化画像生成部２８３０では、通知された有効領域に基づいて、無効化画像データを生成する。
【0253】
＜圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れ＞
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図３０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第９のフローチャートである。図２７に示した第８のフローチャートとの相違点は、ステップＳ３００１～Ｓ３００９である。
次に、圧縮処理システム１００による画像圧縮処理の流れについて説明する。図３０は、圧縮処理システムによる画像圧縮処理の流れの一例を示す第９のフローチャートである。図２７に示した第８のフローチャートとの相違点は、ステップＳ３００１～Ｓ３００９である。
【0254】
ステップＳ３００１において、初期有効領域設定部２８２０は、初期有効領域を設定する。
【0255】
ステップＳ３００２において、画像圧縮装置１３０は、現在の量子化値で画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データを生成する。
【0256】
ステップＳ３００３において、ＣＮＮ部３２０は、圧縮データを復号した復号データに対して認識処理を行うことで認識結果を出力し、重要特徴マップ生成部３５０は、重要特徴マップを生成する。また、集計部３６０は、ブロック単位で影響度を集計する。
【0257】
ステップＳ３００４において、有効領域判定部２８１０は、現在の有効領域及び無効領域について、境界位置内側のブロックと外側のブロックとの間で集計値の差分を算出し、算出した集計値の差分が所定の閾値以上であるか否かを判定する。
【0258】
ステップＳ３００４において、所定の閾値未満であると判定した場合には（ステップＳ３００４においてＮｏの場合には）、ステップＳ３００６に進む。
【0259】
一方、ステップＳ３００４において、所定の閾値以上であると判定した場合には（ステップＳ３００４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ３００５に進む。
【0260】
ステップＳ３００５において、有効領域判定部２８１０は、境界位置外側のブロックを有効領域に含める。
【0261】
ステップＳ３００６において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベル（量子化値）を上げ、ステップＳ３００７に進む。
【0262】
ステップＳ３００７において、量子化値設定部３３０は、圧縮レベル（量子化値）が上限を超えたか否かを判定し、上限を超えていないと判定した場合には（ステップＳ３００７においてＮｏの場合には）、ステップＳ３００２に戻る。
【0263】
一方、ステップＳ３００７において、上限を超えたと判定した場合には（ステップＳ３００７においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ３００８に進む。
【0264】
ステップＳ３００８において、無効化画像生成部２８３０は、現在の有効領域に基づいて、無効化画像データを生成する。
【0265】
ステップＳ３００９において、画像圧縮装置１３０は、無効化画像データに対して圧縮処理を行い、圧縮データを格納する。なお、画像圧縮装置１３０では、例えば、有効領域を拡張した際の量子化値を用いて、無効化画像データに対して圧縮処理を行う。
【0266】
以上の説明から明らかなように、第９の実施形態に係る解析装置は、はじめに最小限の有効領域を設定しておき、量子化値を上げた際の、境界位置の隣接ブロック間の集計値の差分に応じて、徐々に有効領域を拡張していく。
【0267】
これにより、第９の実施形態に係る解析装置によれば、量子化値を上げたことによる認識精度の低下を、有効領域の拡張によりカバーすることが可能となり、より大きな量子化値を最適な量子化値として圧縮処理を行うことが可能となる。
【0268】
この結果、第９の実施形態によれば、上記第１の実施形態と同様の効果を奏するとともに、上記第１の実施形態よりも、圧縮データのデータサイズをより削減することができる。
【0269】
［その他の実施形態］
上記第１の実施形態では、最小の量子化値から最大の量子化値まで全てを用いて圧縮処理を行うものとして説明した。しかしながら、圧縮処理に用いる量子化値は、これに限られず、最小の量子化値から最大の量子化値までの間に含まれる所定数の量子化値を用いて圧縮処理を行ってもよい。所定数の量子化値とは、最適な量子化値を決定しうる数の量子化値を指し、少なくとも２以上の量子化値を指す。
上記第１の実施形態では、最小の量子化値から最大の量子化値まで全てを用いて圧縮処理を行うものとして説明した。しかしながら、圧縮処理に用いる量子化値は、これに限られず、最小の量子化値から最大の量子化値までの間に含まれる所定数の量子化値を用いて圧縮処理を行ってもよい。所定数の量子化値とは、最適な量子化値を決定しうる数の量子化値を指し、少なくとも２以上の量子化値を指す。
【0270】
また、上記第１の実施形態では、画像データに１のオブジェクトが含まれるものとして説明した。しかしながら、画像データには複数のオブジェクトが含まれていてもよい。この場合、画像データ内の複数のオブジェクトについて、同時に、ＣＮＮ部構造情報を取得し、複数のオブジェクトについて同時に圧縮レベルを決定してもよい。あるいは、画像データ内の複数のオブジェクトについて、個別に、ＣＮＮ部構造情報を取得し、オブジェクトごとに圧縮レベルを決定した後に、各オブジェクトの圧縮レベルをマージすることで、画像データ全体の圧縮レベルを決定してもよい。
【0271】
また、上記第３の実施形態では、疑似圧縮データを生成する際の画像処理として、ローパスフィルタを用いたフィルタリング処理を例に挙げて説明した。しかしながら、疑似圧縮データを生成する際の画像処理は、これに限定されない。
【0272】
例えば、画像データ全体をフーリエ変換し、高周波成分をカットしたうえで、逆フーリエ変換してもよい。あるいは、画像データをブロック単位でフーリエ変換し、高周波成分をカットしたうえで、逆フーリエ変換してもよい。
【0273】
あるいは、画像データ全体をＤＣＴ変換し、量子化したうえで、逆ＤＣＴ変換してもよい。あるいは、画像データをブロック単位でＤＣＴ変換し、量子化したうえで、逆ＤＣＴ変換してもよい。
【0274】
また、上記第７～第９のいずれかの実施形態、あるいは、上記第７～第９のいずれかの実施形態を組み合わせた実施形態において、認識結果への影響度が大きい領域と小さい領域とに分離し、
・認識結果への影響度が大きい領域に対しては、上記第１～第６のいずれかの実施形態、あるいは、上記第１～第６のいずれかの実施形態を組み合わせた実施形態を適用し、
・認識結果への影響度が小さい領域に対しては、高圧縮の量子化値を適用してもよい（あるいは、無効領域としてもよい）。
・認識結果への影響度が大きい領域に対しては、上記第１～第６のいずれかの実施形態、あるいは、上記第１～第６のいずれかの実施形態を組み合わせた実施形態を適用し、
・認識結果への影響度が小さい領域に対しては、高圧縮の量子化値を適用してもよい（あるいは、無効領域としてもよい）。
【0275】
なお、上記各実施形態において算出される圧縮レベルや、有効領域または無効領域を示す情報は、圧縮処理が行われることでデータサイズの削減が期待できる画像データに対する前処理の処理内容を決定するための情報として用いてもよい。ここでいう前処理には、例えば、画像データから色情報を削減する処理や、画像データから高周波成分を削減する処理等が含まれる。
【0276】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【0277】
１００ ：圧縮処理システム
１２０ ：解析装置
１３０ ：画像圧縮装置
３１０ ：入力部
３２０ ：ＣＮＮ部
３３０ ：量子化値設定部
３４０ ：出力部
３５０ ：重要特徴マップ生成部
３６０ ：集計部
３７０ ：量子化値決定部
４２０ ：集計結果
８１０ ：最大量子化値設定部
８２０ ：量子化値決定部
９１０ ：グループ情報
１１１０ ：画像処理部
１４１０ ：位置判定部
１４２０ ：量子化値設定部
１４３０ ：出力部
２１１０ ：無効領域判定部
２１２０ ：無効化画像生成部
２３００ ：無効化画像データ
２５１０ ：初期無効化画像生成部
２５２０ ：有効領域判定部
２５３０ ：無効化画像生成部
２８１０ ：有効領域判定部
２８２０ ：初期有効領域設定部
２８３０ ：無効化画像生成部
１２０ ：解析装置
１３０ ：画像圧縮装置
３１０ ：入力部
３２０ ：ＣＮＮ部
３３０ ：量子化値設定部
３４０ ：出力部
３５０ ：重要特徴マップ生成部
３６０ ：集計部
３７０ ：量子化値決定部
４２０ ：集計結果
８１０ ：最大量子化値設定部
８２０ ：量子化値決定部
９１０ ：グループ情報
１１１０ ：画像処理部
１４１０ ：位置判定部
１４２０ ：量子化値設定部
１４３０ ：出力部
２１１０ ：無効領域判定部
２１２０ ：無効化画像生成部
２３００ ：無効化画像データ
２５１０ ：初期無効化画像生成部
２５２０ ：有効領域判定部
２５３０ ：無効化画像生成部
２８１０ ：有効領域判定部
２８２０ ：初期有効領域設定部
２８３０ ：無効化画像生成部
【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】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】