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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】2024-01-09
(45)【発行日】2024-01-17
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
G06N 20/00 20190101AFI20240110BHJP
【ＦＩ】
G06N20/00
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2022547333
(86)(22)【出願日】2020-09-11
(86)【国際出願番号】 JP2020034545
(87)【国際公開番号】W WO2022054246
(87)【国際公開日】2022-03-17
【審査請求日】2023-02-09
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100104765
【弁理士】
【氏名又は名称】江上 達夫
(74)【代理人】
【識別番号】100107331
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 聡延
(74)【代理人】
【識別番号】100131015
【弁理士】
【氏名又は名称】三輪 浩誉
(72)【発明者】
【氏名】海老原 章記
(72)【発明者】
【氏名】宮川 大輝
【審査官】山田 辰美
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１８－９７７８１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００９－２４５３１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許第０５７７４３７９（ＵＳ，Ａ）
【文献】開作 直樹 Naoki Kaisaku，時系列構造変化点検出のためのＳＰＲＴにおける重回帰モデルの再学習方法，平成２６年電気学会全国大会講演論文集 ［３］ エレクトロニクス／情報工学システム／センサ・マイクロマシン THE 2014 ANNUAL MEETING RECORD I.E.E. JAPAN，日本，2014年03月05日，p.93－p.94
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｎ ２０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得手段と、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出する算出手段と、
所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行する処理手段と、
前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する判定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記判定手段は、前記分類指標が第１閾値を超えている場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間であると判定し、前記分類指標が前記第１閾値を超えた後、前記分類指標が第２閾値を下回った場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間でなくなったと判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。【請求項3】
前記所定条件は、前記分類指標がいずれかのクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。【請求項4】
前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラス以外のクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。【請求項5】
前記所定値は、前記分類指標の初期値であることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。【請求項6】
前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラスに対応する第４閾値を超えることであることを特徴とする請求項３から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。【請求項7】
前記所定値は、前記第４閾値であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。【請求項8】
前記所定条件は、前記分類指標の傾きが第５閾値を超えることであることを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。【請求項9】
前記所定条件は、所定数の要素が取得されることであることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。【請求項10】
前記算出手段は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を算出する第１算出手段と、
前記尤度比に基づいて、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を前記分類指標として算出する第２算出手段と
を有することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項11】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、
所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、
前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項12】
系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、
所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、
前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する
ようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この開示は、例えばクラス分類に用いる情報を処理する情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラムの技術分野に関する。
【背景技術】
【0002】
この種のシステムとして、系列データにおいて特定のデータが存在する区間を判定するものが知られている。例えば特許文献１では、同一のラベルが連続する区間を抽出して、各ラベルに対応するデータの区間をデータ列において特定する技術が開示されている。
【0003】
その他の関連する技術として、例えば特許文献２では、クラス尤度が時間的に連続して所定の閾値を超えた場合には各クラスフィルタで算出したクラス尤度を、それ以外の場合には所定の固定値を採用し出力することが開示されている。特許文献３では、検出対象であることを示すラベル＋１、もしくは検出対象でないことを示すラベル－１の２種類の離散値を出力する場合に、確率値の比の値（尤度比）もしくはその対数（対数尤度比）を出力してもよいことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１８－１３６５８９号公報
【文献】特開２００９－２０４４１８号公報
【文献】特開２００６－２６８８２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
この開示は、上述した関連する技術を改善する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
この開示の情報処理装置の一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得手段と、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出する算出手段と、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行する処理手段と、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する判定手段とを備える。
【0007】
この開示の情報処理方法の一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する。
【0008】
この開示のコンピュータプログラムの一の態様は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定するようにコンピュータを動作させる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図2】第１実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図3】第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その１）である。
【図4】第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その２）である。
【図5】第２実施形態に係る情報処理装置における区間判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図6】第１閾値と第２閾値とが等しい場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。
【図7】第１閾値が第２閾値より高い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。
【図8】第１閾値が第２閾値より低い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。
【図9】第３実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図10】第３実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図11】第３実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【図12】第４実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図13】第４実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図14】第４実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【図15】第５実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図16】第５実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【図17】第６実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図18】第６実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【図19】第７実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図20】第７実施形態に係る情報処理装置における指標算出処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照しながら、情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラムの実施形態について説明する。
【0011】
【0012】
【0013】
図１に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、プロセッサ１１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、記憶装置１４とを備えている。情報処理装置１０は更に、入力装置１５と、出力装置１６とを備えていてもよい。プロセッサ１１と、ＲＡＭ１２と、ＲＯＭ１３と、記憶装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６とは、データバス１７を介して接続されている。
【0014】
プロセッサ１１は、コンピュータプログラムを読み込む。例えば、プロセッサ１１は、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３及び記憶装置１４のうちの少なくとも一つが記憶しているコンピュータプログラムを読み込むように構成されている。或いは、プロセッサ１１は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体が記憶しているコンピュータプログラムを、図示しない記録媒体読み取り装置を用いて読み込んでもよい。プロセッサ１１は、ネットワークインタフェースを介して、情報処理装置１０の外部に配置される不図示の装置からコンピュータプログラムを取得してもよい（つまり、読み込んでもよい）。プロセッサ１１は、読み込んだコンピュータプログラムを実行することで、ＲＡＭ１２、記憶装置１４、入力装置１５及び出力装置１６を制御する。本実施形態では特に、プロセッサ１１が読み込んだコンピュータプログラムを実行すると、プロセッサ１１内には、特定のクラスに属するデータが存在する区間を判定するための機能ブロックが実現される。また、プロセッサ１１として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＤＳＰ（Ｄｅｍａｎｄ－Ｓｉｄｅ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）のうち一つを用いてもよいし、複数を並列で用いてもよい。
【0015】
ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、プロセッサ１１がコンピュータプログラムを実行している際にプロセッサ１１が一時的に使用するデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ１２は、例えば、Ｄ－ＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）であってもよい。
【0016】
ＲＯＭ１３は、プロセッサ１１が実行するコンピュータプログラムを記憶する。ＲＯＭ１３は、その他に固定的なデータを記憶していてもよい。ＲＯＭ１３は、例えば、Ｐ－ＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）であってもよい。
【0017】
記憶装置１４は、情報処理装置１０が長期的に保存するデータを記憶する。記憶装置１４は、プロセッサ１１の一時記憶装置として動作してもよい。記憶装置１４は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）及びディスクアレイ装置のうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。
【0018】
入力装置１５は、情報処理装置１０のユーザからの入力指示を受け取る装置である。入力装置１５は、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルのうちの少なくとも一つを含んでいてもよい。
【0019】
出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を外部に対して出力する装置である。例えば、出力装置１６は、情報処理装置１０に関する情報を表示可能な表示装置（例えば、ディスプレイ）であってもよい。
【0020】
【0021】
図２に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、その機能を実現するための処理ブロックとして、取得部５０と、指標算出部１００と、処理実行部２００と、区間判定部３００とを備えている。なお、取得部５０、指標算出部１００、処理実行部２００、及び区間判定部３００の各々は、上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現されてよい。
【0022】
取得部５０は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得可能に構成されている。取得部５０は、例えば複数の要素を１つずつ取得する。取得部５０は、任意のデータ取得装置（例えば、カメラ等）から直接データを取得するものであってもよいし、あらかじめデータ取得装置で取得されストレージ等に記憶されているデータを読み出すものであってもよい。取得部５０で取得された系列データの要素は、指標算出部１００に出力される構成となっている。
【0023】
指標算出部１００は、取得部５０で取得された複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、分類指標を算出可能に構成されている。指標算出部１００は、例えば取得部５０において連続して取得される２つの要素に基づいて、分類指標を算出する。なお、ここでの「分類指標」とは、系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す指標である。分類指標の具体例や具体的な算出方法については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。「クラス」は、物体についての事象の真偽に関するものであってもよいし、物体の特定の属性の有無に関するものであってもよい。クラスは、物体の状態の陽と陰に関するものであってもよい。例えば、クラスは、人物の顔が本物か（真）、あるいは、仮面等による変装（なりすまし）をしているか（偽）を示してもよい。他の例では、クラスは、人物が何らかのアクセサリを装着しているか（有）、していないか（無）を示してもよい。その他の例では、クラスは、人物の健康状態が良好か（陽）、あるいは、健康状態が悪いか（陰）に関するものであってもよい。しかしながら、クラスは上述した例には限定されない。
【0024】
処理実行部２００は、分類指標に関する処理である第１処理又は第２処理を実行可能に構成されている。第１処理は、所定の条件を満たした場合に、分類指標を所定値にリセットする（即ち、強制的に所定値に変更する）処理である。所定条件及び所定値の具体例や設定方法については、後述する実施形態で詳しく説明する。一方、第２処理は、取得部５０において分類指標を算出するスレッド（言い換えれば、計算プロセス）を新たに立ち上げる処理である。処理実行部２００は、第１処理又は第２処理のいずれか一方のみを実行可能に構成されてよい。或いは、処理実行部２００は、第１処理又は第２処理を選択的に切り替えて実行可能に構成されてよい。この場合、第１処理及び第２処理のいずれを実行するかは、システム管理者等によって適宜設定可能とされてよい。
【0025】
区間判定部３００は、指標算出部１００で算出された分類指標、或いは処理実行部２００による処理の結果として得られる分類指標に基づいて、系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定可能に構成されている。ここでの「検知対象クラス」とは、複数のクラスに含まれる１つ又は２つ以上のクラスであり、情報処理装置１０の検知対象として予め設定されるものである。検知対象クラスは、例えばシステム管理者等が設定すればよい。区間判定部３００は、例えば、算出された分類指標が検知対象クラスに対応する値であるか、それとも検知対象クラス以外のクラスに対応する値であるかを判定して、検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する。区間判定部３００は、検知対象クラスの要素が含まれる区間が開始された地点や、検知対象クラスの要素が含まれる区間が終了した地点を検出することで、検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定するようにしてもよい。区間判定部３００のより具体的な処理内容については、後述する他の実施形態において詳しく説明する。
【0026】
（第１処理を実行する場合の動作）
次に、図３を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作（特に、処理実行部２００が第１処理を実行する場合の動作）の流れについて説明する。図３は、第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その１）である。
次に、図３を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作（特に、処理実行部２００が第１処理を実行する場合の動作）の流れについて説明する。図３は、第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その１）である。
【0027】
図３に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0028】
続いて、処理実行部２００が、所定条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ１３）。所定条件を満たしていると判定した場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を所定値にリセットする処理（即ち、第１処理）を実行する（ステップＳ１４）。一方、所定条件を満たしていないと判定した場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0029】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。この際、区間判定部３００は、判定結果（例えば、検知対象クラスの要素が含まれる区間に関する情報）を出力するようにしてもよい。判定結果は、例えば上述した出力装置１６（図１参照）によって出力されてよい。判定結果は、例えばディスプレイに表示されてもよいし、音声として出力されてもよい。
【0030】
続いて、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。情報処理装置１０は、例えば系列データのすべての要素を取得した場合や、一連の処理のループ回数が所定回数に到達した場合等に、一連の処理を終了すると判定してよい。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0031】
（第２処理を実行する場合の動作）
次に、図４を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作（特に、処理実行部２００が第２処理を実行する場合の動作）の流れについて説明する。図４は、第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その２）である。なお、図４では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
次に、図４を参照しながら、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作（特に、処理実行部２００が第２処理を実行する場合の動作）の流れについて説明する。図４は、第１実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート（その２）である。なお、図４では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0032】
図４に示すように、第１実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。そして、処理実行部２００が、分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる処理（即ち、第２処理）を実行する（ステップＳ２２）。
【0033】
続いて、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0034】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。この際、区間判定部３００は、判定結果（例えば、検知対象クラスの要素が含まれる区間に関する情報）を出力するようにしてもよい。判定結果は、例えば上述した出力装置１６（図１参照）によって出力されてよい。判定結果は、例えばディスプレイに表示されてもよいし、音声として出力されてもよい。
【0035】
続いて、第１実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。情報処理装置１０は、例えば系列データのすべての要素を取得した場合や、一連の処理のループ回数が所定回数に到達した場合等に、一連の処理を終了すると判定してよい。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0036】
（技術的効果）
次に、第１実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第１実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0037】
図１から図４で説明したように、第１実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標に基づいて検知対象クラスの要素が含まれる区間が判定される。ここで特に、本実施形態に係る分類指標は、２つ以上の要素に基づいて算出されるが故に、特定の要素のみが取得されるような状況が続くと、その特定の要素側に大きく偏った値となってしまう。分類指標が特定の要素側に大きく偏った状態では、部分的に他の要素が取得されたとしても、他の要素の存在を検知できないおそれがある。即ち、特定の要素側に大きく偏った分類指標が、他の要素側に十分に動ききらず、他の要素が取得されていることを検知できないおそれがある。このような場合、分類指標で検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定できなくなってしまう。
【0038】
しかるに第１実施形態に係る情報処理装置１０では、上述したように、条件に応じて第１処理又は第２処理が実行される。第１処理が実行される場合、分類指標が所定値にリセットされるため、分類指標が特定の要素側に大きく偏ってしまうことを防止できる。一方、第２処理が実行される場合、新たなスレッドで計算が開始されるため、それまでの計算結果の影響を受けずに分類指標を算出できる（即ち、分類指標をリセットする第１処理と同様の効果が得られる）。以上の結果、第１実施形態に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能となる。
【0039】
＜第２実施形態＞
第２実施形態に係る情報処理装置１０について、図５から図８を参照して説明する。なお、第２実施形態は、区間判定部３００による処理の内容を具体的に説明するものであり、システム構成や全体的な動作の流れについては、上述した第１実施形態と同様であってよい（図１から図４参照）。このため、以下では、第１実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第２実施形態に係る情報処理装置１０について、図５から図８を参照して説明する。なお、第２実施形態は、区間判定部３００による処理の内容を具体的に説明するものであり、システム構成や全体的な動作の流れについては、上述した第１実施形態と同様であってよい（図１から図４参照）。このため、以下では、第１実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0040】
（区間判定処理の流れ）
まず、図５を参照しながら、第２実施形態に係る情報処理装置１０における区間判定処理（即ち、図３及び４のステップＳ１５の処理）の流れについて説明する。図５は、第２実施形態に係る情報処理装置における区間判定処理の流れを示すフローチャートである。
まず、図５を参照しながら、第２実施形態に係る情報処理装置１０における区間判定処理（即ち、図３及び４のステップＳ１５の処理）の流れについて説明する。図５は、第２実施形態に係る情報処理装置における区間判定処理の流れを示すフローチャートである。
【0041】
図５に示すように、区間判定部３００は、まず検知対象クラスの要素が含まれる区間であると既に判定中であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。区間判定部３００は、例えば、前回の判定結果を記憶しておき、すでに検知対象クラスの要素が含まれる区間と判定中であるか否かを判定すればよい。前回の判定結果は、例えばフラグのオン／オフ等で管理されてもよい。
【0042】
すでに検知対象クラスの要素が含まれる区間と判定中でない場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ここでの「第１閾値」は、検知対象クラスの要素が含まれる区間の開始地点を判定するための閾値であり、例えばシステム管理者等によって事前に設定されている。分類指標が第１閾値を超えている場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、区間判定部３００は、検知対象クラスの要素が含まれる区間が始まったと判定する（ステップＳ１０３）。即ち、それまでは検知対象クラスの要素が含まれる区間ではなかったが、検知対象クラスの要素が含まれる区間になったと判定する。一方、分類指標が第１閾値を超えていない場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、区間判定部３００は、まだ検知対象クラスの要素が含まれる区間ではないと判定する（ステップＳ１０４）。即ち、検知対象クラス以外のクラスの要素が含まれる区間が続いていると判定する。
【0043】
他方、すでに検知対象クラスの要素が含まれる区間と判定中である場合（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、区間判定部３００は、分類指標が第２閾値を下回っているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ここでの「第２閾値」は、検知対象クラスの要素が含まれる区間の終了地点を判定するための閾値であり、例えばシステム管理者等によって事前に設定されている。分類指標が第２閾値を下回っていない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、区間判定部３００は、まだ検知対象クラスの要素が含まれる区間であると判定する（ステップＳ１０６）。即ち、検知対象クラスの要素が含まれる区間が続いていると判定する。一方、分類指標が第２閾値を下回っている場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、区間判定部３００は、検知対象クラスの要素が含まれる区間が終了したと判定する（ステップＳ１０６）。即ち、それまでは検知対象クラスの要素が含まれる区間であったが、検知対象クラス以外のクラスの要素が含まれる区間になったと判定する。
【0044】
（区間判定処理の具体例）
次に、図６から図８を参照しながら、上述した区間判定処理における具体的な判定例について説明する。図６は、第１閾値と第２閾値とが等しい場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。図７は、閾値が第２閾値より高い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。図８は、閾値が第２閾値より低い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。
次に、図６から図８を参照しながら、上述した区間判定処理における具体的な判定例について説明する。図６は、第１閾値と第２閾値とが等しい場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。図７は、閾値が第２閾値より高い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。図８は、閾値が第２閾値より低い場合の区間判定処理の一例を示すグラフである。
【0045】
図６に示すように、第１閾値と第２閾値とは互いに等しい値として設定されてよい。この場合、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値を超えた地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の開始地点であると判定する。そして、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値と等しい第２閾値を下回った地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の終了地点であると判定する。
【0046】
図７に示すように、第１閾値が第２閾値よりも高い値として設定されてよい。この場合、区間判定部３００は、分類指標が第２閾値を超え、更に第１閾値を超えた地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の開始地点であると判定する。そして、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値を下回った後、第１閾値よりも低い第２閾値を下回った地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の終了地点であると判定する。
【0047】
図８に示すように、第１閾値が第２閾値よりも低い値として設定されてよい。この場合、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値を超えた地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の開始地点であると判定する。そして、区間判定部３００は、第１閾値よりも高い第２閾値を下回った地点を、検知対象クラスの要素が含まれる区間の終了地点であると判定する。即ち、区間判定部３００は、分類指標が第１閾値を下回る前に、検知対象クラスの要素が含まれる区間が終了したと判定する。
【0048】
（技術的効果）
次に、第２実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第２実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0049】
図５から図８で説明したように、第２実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標と第１閾値及び第２閾値とを比較することで、検知対象クラスの要素が含まれる区間が判定される。このように２つの異なる閾値を用いれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間の開始地点及び終了地点をそれぞれ適切に検出することができる（図７や図８を参照）。よって、検知対象クラスの要素が含まれる区間をより高い精度で検出することができる。なお、第１閾値及び第２閾値を同じ値とすれば（図６を参照）、区間判定処理を簡単化することができる。例えば、第１閾値と第２閾値とが互いに同じ値である場合、図５のフローチャートで示したステップＳ１０１の判定処理による場合分けは不要となる。
【0050】
＜第３実施形態＞
第３実施形態に係る情報処理装置１０について、図９から図１１を参照して説明する。なお、第３実施形態は、上述した第１及び第２実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１及び第２実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１及び第２実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第３実施形態に係る情報処理装置１０について、図９から図１１を参照して説明する。なお、第３実施形態は、上述した第１及び第２実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１及び第２実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１及び第２実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0051】
（動作の流れ）
まず、第３実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図９を参照して説明する。図９は、第３実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図９では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、第３実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図９を参照して説明する。図９は、第３実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図９では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0052】
図９に示すように、第３実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0053】
続いて、処理実行部２００が、指標算出部１００で算出された分類指標が第３閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３１）。即ち、第３実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標が第３閾値を超えることが所定条件として設定されている。なお、「第３閾値」は、分類指標が、検知対象クラス以外のクラス側に大きく偏っていることを判定する閾値である。例えば、第３閾値は、系列データを検知対象クラス以外のクラスに分類できる程に分類指標が偏っている状態を判定可能な値として設定されてよい。
【0054】
分類指標が第３閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を所定値にリセットする処理（即ち、第１処理）を実行する（ステップＳ１４）。一方、分類指標が第３閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0055】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第３実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0056】
（技術的効果）
次に、第３実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第３実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0057】
図９で説明したように、第３実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標が第３閾値を超えている場合に、第１処理（即ち、分類指標を所定値にリセットする処理）が実行される。このようにすれば、仮に分類指標が検知対象クラス以外のクラス側に大きく偏ってしまった場合であっても、第１処理によってその状態を解消することができる。このため、検知対象クラスの要素が含まれる区間が開始された場合に、分類指標がスムーズに検知対象クラス側の値へと変化することになる。従って、第３実施形態に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0058】
（第３実施形態の変形例）
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０について、図１０及び図１１を参照して説明する。なお、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した第３実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第３実施形態と同様であってよい。このため、以下では、既に説明した第３実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０について、図１０及び図１１を参照して説明する。なお、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した第３実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第３実施形態と同様であってよい。このため、以下では、既に説明した第３実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0059】
（動作の流れ）
まず、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１０を参照して説明する。図１０は、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１０では、図９で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１０を参照して説明する。図１０は、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１０では、図９で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0060】
図１０に示すように、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0061】
続いて、処理実行部２００が、指標算出部１００で算出された分類指標が第３閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ３１）。そして、分類指標が第３閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を初期値（例えば、ゼロ）にリセットする処理を実行する（ステップＳ３２）。即ち、第３実施形態の変形例では、所定値が分類指標の初期位置として設定されている。一方、分類指標が第３閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0062】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0063】
（分類指標の変動例）
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１１を参照して具体的に説明する。図１１は、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１１を参照して具体的に説明する。図１１は、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【0064】
図１１に示す例では、最初に検知対象クラス以外のクラスの要素が取得され（図中の白丸参照）、その後に検知対象クラスの要素が取得されている。このような場合、分類指標は、まず検知対象クラス以外のクラスに対応する第３閾値側（即ち、グラフの下側）に変化していくことになる。ただし、分類指標が第３閾値を超える（第３閾値より下側になる）と、第１処理が実行され、分類指標は初期値にリセットされる。このため、図１１に示す例では、検知対象クラス以外のクラスの要素が続く区間において、分類指標が２回初期値にリセットされている。
【0065】
その後、検知対象クラスの要素が取得され始めると、分類指標は検知対象クラスの閾値（例えば、第２実施形態の第１閾値や第２閾値）側に変化していくことになる。このような状況において、仮に分類指標が初期値にリセットされず、第３閾値側に大きく偏っているとすると、検知対象クラスの要素が取得されている状態でも、なかなか分類指標が検知対象クラスの閾値を超えない。また、検知対象クラスの要素が続く区間が比較的短いものであったとすると、分類指標は検知対象クラスの閾値を１度も超えない可能性もある。しかしながら、図１１に示す例では、分類指標が第３閾値を超える度に初期値にリセットされるため、比較的早い段階で分類指標が検知対象クラスの閾値を超えている。
【0066】
（技術的効果）
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0067】
図１０及び図１１で説明したように、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０では、分類指標が第３閾値を超えている場合に、分類指標を初期値にリセットする処理が実行される。このようにすれば、分類指標が検知対象クラス以外のクラス側に大きく偏ってしまった場合に、分類指標が初期値に戻されることになる。分類指標が初期値となれば、分類指標が検知対象クラス以外のクラス側に偏った状況は確実に解消される。従って、第３実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間（特に、区間の開始地点）を適切に判定することが可能である。
【0068】
＜第４実施形態＞
第４実施形態に係る情報処理装置１０について、図１２から図１４を参照して説明する。なお、第４実施形態は、上述した第１から第３実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第３実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第３実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第４実施形態に係る情報処理装置１０について、図１２から図１４を参照して説明する。なお、第４実施形態は、上述した第１から第３実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第３実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第３実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0069】
（動作の流れ）
まず、第４実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１２を参照して説明する。図１２は、第４実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１２では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、第４実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１２を参照して説明する。図１２は、第４実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１２では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0070】
図１２に示すように、第４実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0071】
続いて、処理実行部２００が、指標算出部１００で算出された分類指標が第４閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ４１）。即ち、第４実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標が第４閾値を超えることが所定条件として設定されている。なお、「第４閾値」は、分類指標が、検知対象クラス側に大きく偏っていることを判定する閾値である。例えば、第４閾値は、系列データを検知対象クラスに分類できる状態を更に超えて、分類指標が検知対象クラス側に偏っている状態を判定可能な値として設定されてよい。第４閾値は、第２実施形態の第１閾値又は第２閾値と同じ値として設定されてよい。
【0072】
分類指標が第４閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を所定値にリセットする処理（即ち、第１処理）を実行する（ステップＳ１４）。一方、分類指標が第４閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ４１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0073】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第４実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0074】
（技術的効果）
次に、第４実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第４実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0075】
図１２で説明したように、第４実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標が第４閾値を超えている場合に、第１処理（即ち、分類指標を所定値にリセットする処理）が実行される。このようにすれば、仮に分類指標が検知対象クラス側に大きく偏ってしまった場合であっても、第１処理によってその状態を解消することができる。このため、検知対象クラスの要素が含まれる区間が終了した場合に、分類指標がスムーズに検知対象クラス以外のクラス側の値へと変化することになる。従って、第４実施形態に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0076】
（第４実施形態の変形例）
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０について、図１３及び図１４を参照して説明する。なお、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した第４実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第４実施形態と同様であってよい。このため、以下では、既に説明した第４実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０について、図１３及び図１４を参照して説明する。なお、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した第４実施形態と一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第４実施形態と同様であってよい。このため、以下では、既に説明した第４実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0077】
（動作の流れ）
まず、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１３を参照して説明する。図１３は、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１３では、図１２で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１３を参照して説明する。図１３は、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１３では、図１２で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0078】
図１３に示すように、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0079】
続いて、処理実行部２００が、指標算出部１００で算出された分類指標が第４閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ４１）。そして、分類指標が第４閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ４１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を第４閾値にリセットする処理を実行する（ステップＳ４２）。即ち、第４実施形態の変形例では、所定値が第４閾値（即ち、検知対象クラス側の閾値）として設定されている。一方、分類指標が第４閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ３１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0080】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0081】
（分類指標の変動例）
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１４を参照して具体的に説明する。図１４は、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１４を参照して具体的に説明する。図１４は、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【0082】
図１４に示す例では、最初に検知対象クラスの要素が取得され、その後に検知対象クラス以外のクラスの要素が取得されている。このような場合、分類指標は、まず検知対象クラスに対応する第４閾値側（即ち、グラフの上側）に変化していくことになる。ただし、分類指標が第４閾値を超えると、第１処理が実行され、分類指標は第４閾値にリセットされる。このため、図１４に示す例では、検知対象クラスの要素が続く区間において、分類指標が２回第４閾値にリセットされている。なお、図１４に示す例では、分類指標が第４閾値を超えてしばらくしてからリセットされているが、第４閾値を超えてすぐにリセットするようにしてもよい。この場合、分類指標は第４閾値に張り付いたような状態となる。
【0083】
その後、検知対象クラス以外のクラスの要素が取得され始めると、分類指標は検知対象クラス以外のクラスに対応する第３閾値側（即ち、グラフの下側）に変化していくことになる。このような状況において、仮に分類指標が第４閾値にリセットされず、第４閾値側に大きく振り切れていたとすると、検知対象クラス以外のクラスの要素が取得されている状態でも、なかなか分類指標が第３閾値に到達しない。また、検知対象クラス以外のクラスの要素が続く区間が比較的短いものであったとすると、分類指標は第３閾値を１度も超えない可能性もある。しかしながら、図１４に示す例では、分類指標が第４閾値を超える度に、第４閾値までリセットされるため、比較的早い段階で分類指標が第３閾値に到達している。
【0084】
（技術的効果）
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0085】
図１３及び図１４で説明したように、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０では、分類指標が第４閾値を超えている場合に、分類指標を第４閾値にリセットする処理が実行される。このようにすれば、分類指標が検知対象クラス側に大きく偏ってしまった場合に、分類指標が第４閾値まで戻されることになる。分類指標が第４閾値となれば、分類指標が検知対象クラス側に大きく偏った状況（例えば、検知対象クラス側に振り切れてしまったような状況）は確実に解消される。従って、第４実施形態の変形例に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間（特に、区間の終了地点）を適切に判定することが可能である。
【0086】
＜第５実施形態＞
第５実施形態に係る情報処理装置１０について、図１５及び図１６を参照して説明する。なお、第５実施形態は、上述した第１から第４実施形態と比べて一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第４実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第４実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第５実施形態に係る情報処理装置１０について、図１５及び図１６を参照して説明する。なお、第５実施形態は、上述した第１から第４実施形態と比べて一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第４実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第４実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0087】
（動作の流れ）
まず、第５実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１５を参照して説明する。図１５は、第５実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１５では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、第５実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて、図１５を参照して説明する。図１５は、第５実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１５では、図３で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0088】
図１５に示すように、第５実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。取得部５０は、取得した系列データの要素を、指標算出部１００に出力する。そして、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。
【0089】
続いて、処理実行部２００が、指標算出部１００で算出された分類指標の傾き第５閾値を超えているか否かを判定する（ステップＳ５１）。即ち、第５実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標の傾き（言い換えれば、変化率）が第５閾値を超えることが所定条件として設定されている。なお、「第５閾値」は、分類指標が、急激に変化していることを判定する閾値である。例えば、第５閾値は、そのままの傾きで分類指標が変化すると、分類指標に大きな偏りが生じてしまうことを判定可能な値として設定されてよい。
【0090】
分類指標の傾きが第５閾値を超えていると判定した場合（ステップＳ５１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を所定値にリセットする処理（即ち、第１処理）を実行する（ステップＳ１４）。一方、分類指標の傾きが第５閾値を超えていないと判定した場合（ステップＳ５１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ１４の処理を省略する（即ち、第１処理は実行されない）。
【0091】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第５実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0092】
（分類指標の変動例）
次に、第５実施形態に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１６を参照して具体的に説明する。図１６は、第５実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
次に、第５実施形態に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１６を参照して具体的に説明する。図１６は、第５実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。
【0093】
図１６に示す例では、最初に検知対象クラス以外のクラスの要素が取得され、その後に検知対象クラスの要素が取得されている。このような場合、分類指標は、まず検知対象クラス以外のクラスに対応する第３閾値側（即ち、グラフの下側）に変化していくことになる。ただし、図１６に示す例では、最初の段階では分類指標の傾きが比較的小さいため、第１処理はしばらく実行されない。１回目の第１処理は、それまで比較的小さかった分類指標の傾きが旧に大きくなった段階で実行されている。なお、１回目の第１処理以降も、分類指標の傾きは大きい状態で維持されている。このため、２回目の第２処理は、１回目の第１処理と比べると比較的早い段階で実行されている。
【0094】
その後、検知対象クラスの要素が取得され始めると、分類指標は検知対象クラスの閾値（例えば、第２実施形態の第１閾値や第２閾値）側に変化していくことになる。このような状況において、仮に分類指標が初期値にリセットされず、第３閾値側に大きく偏っているとすると、検知対象クラスの要素が取得されている状態でも、なかなか分類指標が検知対象クラスの閾値を超えない。また、検知対象クラスの要素が続く区間が比較的短いものであったとすると、分類指標は検知対象クラスの閾値を１度も超えない可能性もある。しかしながら、図１６に示す例では、分類指標の傾きが第５閾値を超える度に所定値にリセットされるため、比較的早い段階で分類指標が検知対象クラスの閾値を超えている。
【0095】
また、処理実行部２００は、分類指標の傾きが第３閾値側から検知対象クラス側に変化した場合に、分類指標を初期値にリセットするようにしてもよい。具体的には、検知対象クラスの要素が取得され、その要素が分類指標の算出に反映されると、それまで第３閾値側に変動していた分類指標が、反転して検知対象クラス側に変動するようになる。処理実行部２００はこのような傾きの変化点（例えば、傾きの正負が判定する点、或いは傾きがゼロになる点）において、分類指標を初期値にリセットするようにしてもよい。
【0096】
なお、上述した例では、分類指標の第３閾値側（即ち、検知対象クラス以外のクラス側）の傾きが第５閾値を超えた場合に、処理実行部２００が、分類指標を所定値である初期値にリセットしている。即ち、上述した第３実施形態と同様の第１処理を行っている。第５実施形態に係る情報処理装置１０は、このような第１処理に加えて又は代えて、分類指標の第４閾値側（即ち、検知対象クラス側）の傾きが第５閾値を超えた場合に、処理実行部２００が、分類指標をリセットする処理を実行してもよい。即ち、上述した第４実施形態と同様の第１処理を行ってもよい。
【0097】
（技術的効果）
次に、第５実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第５実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0098】
図１５及び図１６で説明したように、第５実施形態に係る情報処理装置１０では、分類指標の傾きが第５閾値を超えている場合に、第１処理（即ち、分類指標を所定値にリセットする処理）が実行される。このようにすれば、仮に分類指標が特定のクラス側に大きく変化するような場合であっても、第１処理によって分類指標の偏りを解消することができる。即ち、分類指標の急激な変化に起因する偏りの発生を回避することができる。従って、第５実施形態に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0099】
＜第６実施形態＞
第６実施形態に係る情報処理装置１０について、図１７及び図１８を参照して説明する。なお、第６実施形態は、上述した第１から第５実施形態と比べて一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第５実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第５実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第６実施形態に係る情報処理装置１０について、図１７及び図１８を参照して説明する。なお、第６実施形態は、上述した第１から第５実施形態と比べて一部の動作が異なるのみであり、その他の動作やシステム構成については、第１から第５実施形態と同様であってよい。このため、以下では、第１から第５実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0100】
（動作の流れ）
まず、図１７を参照しながら、第６実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図１７は、第６実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１７では、図４で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
まず、図１７を参照しながら、第６実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図１７は、第６実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。なお、図１７では、図４で示した処理と同様の処理に同一の符号を付している。
【0101】
図１７に示すように、第６実施形態に係る情報処理装置１０の動作が開始されると、まず取得部５０が、系列データから１つの要素を取得する（ステップＳ１１）。続いて、処理実行部２００が、取得部５０で取得した要素の数が所定数に到達したか否かを判定する（ステップＳ２１）。取得した要素の数が所定数に到達していると判定した場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、処理実行部２００は、分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる処理（即ち、第２処理）を実行する（ステップＳ２２）。一方、取得した要素の数が所定数に到達していないと判定した場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、処理実行部２００は、ステップＳ２２の処理を省略する（即ち、第２処理は実行されない）。なお、処理実行部２００は、取得した要素の数が所定数に到達する度に、取得した要素の数のカウントを初期化する（例えば、ゼロにする）。この結果、取得部で所定数の要素が取得される度に、処理実行部２００が第２処理を実行することになる。
【0102】
なお、所定数を「１」に設定した場合、ステップＳ１１において１つの要素が取得された時点で、ステップＳ２１の条件が満たされることになる。よって、所定数が「１」の場合には、ステップＳ２１の判定処理を省略することもできる。この場合、実質的に所定数の要素が取得されるという条件が不要となる（即ち、毎回第２処理が実行される）ため、第１実施形態と同様の動作になる（図４参照）。
【0103】
続いて、指標算出部１００は、取得された２つ以上の要素に基づいて分類指標を算出する（ステップＳ１２）。指標算出部１００は、処理実行部２００において第２処理が実行された場合（言い換えれば、取得した要素が所定数に到達していた場合）、新しく立ち上げたスレッドで分類指標を算出する。一方、処理実行部２００において第２処理が実行されていない場合（言い換えれば、取得した要素が所定数に到達していない場合）、前回までと同じスレッドで分類指標を算出する。
【0104】
続いて、区間判定部３００が、分類指標に基づいて区間判定を行う（ステップＳ１５）。そして、第６実施形態に係る情報処理装置１０は、上述した一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１６）。処理を終了すると判定された場合（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、一連の処理は終了することになる。一方、処理を終了しないと判定された場合（ステップＳ１６：ＮＯ）、再びステップＳ１１から処理が開始されることになる。
【0105】
（分類指標の変動例）
次に、第６実施形態に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１８を参照して具体的に説明する。図１８は、第６実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。なお、以下では、所定数が「１」である場合を例に挙げている。
次に、第６実施形態に係る情報処理装置１０において分類指標がどのように変動するのか、図１８を参照して具体的に説明する。図１８は、第６実施形態に係る情報処理装置における分類指標の変化の一例を示すグラフである。なお、以下では、所定数が「１」である場合を例に挙げている。
【0106】
図１８に示す例では、最初に検知対象クラス以外のクラスの要素が取得され、その後に比較的短い区間だけ検知対象クラスの要素が取得されている。このような場合、分類指標は、まず検知対象クラス以外のクラスに対応する第３閾値側（即ち、グラフの下側）に変化していくことになる。ただし、図１８に示す例ではでは、１つの要素が取得される度に新たなスレッドが立ち上げられるため、分類指標は、１つの要素が取得される度に初期値から変化していく。
【0107】
その後、検知対象クラスの要素が取得され始めると、分類指標は検知対象クラスの閾値（例えば、第２実施形態の第１閾値や第２閾値）側に変化していくことになる。このような状況において、仮に新たなスレッドが立ち上げられておらず、分類指標が第３閾値側に大きく偏っているとすると、検知対象クラスの要素が取得されている状態でも、なかなか分類指標が検知対象クラスの閾値を超えない。また、検知対象クラスの要素が続く区間が短い場合には、分類指標は検知対象クラスの閾値を１度も超えない可能性もある。しかしながら、図１８に示す例では、１つの要素が取得される度に新しいスレッドが立ち上げられているため、比較的早い段階で分類指標が検知対象クラスの閾値を超えている。
【0108】
（技術的効果）
次に、第６実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第６実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0109】
図１７及び図１８で説明したように、第６実施形態に係る情報処理装置１０では、所定数の要素が取得される度に第２処理（即ち、新しいスレッドを立ち上げる処理）が実行される。このようにすれば、所定数の要素が取得される度に分類指標が最初から計算されることになるため、それ以前の算出結果に影響を受けて、分類指標に偏りが生じてしまうことを回避できる。従って、第６実施形態に係る情報処理装置１０によれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0110】
なお、図１８に示す例では、所定数が「１」に設定されている前提で説明を進めたが、例えば所定数を「２」にすると、２回に１回の頻度で新しいスレッドが立ち上げられる。このように新しいスレッドを立ち上げる頻度を少なくすれば、計算処理の負荷の増大を抑制しつつ、分類指標の偏りを防止する効果を相応に得ることもできる。
【0111】
＜第７実施形態＞
第７実施形態に係る情報処理装置１０について、図１９及び図２０を参照して説明する。なお、第７実施形態は、上述した第１から第６実施形態と比べて一部の構成及び動作が異なるものであり、例えばハードウェア構成や全体的な動作の流れについては、第１から第６実施形態と同様であってよい。このため、以下では、上述した第１から第６実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第７実施形態に係る情報処理装置１０について、図１９及び図２０を参照して説明する。なお、第７実施形態は、上述した第１から第６実施形態と比べて一部の構成及び動作が異なるものであり、例えばハードウェア構成や全体的な動作の流れについては、第１から第６実施形態と同様であってよい。このため、以下では、上述した第１から第６実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0112】
（機能的構成）
まず、図１９を参照しながら、第７実施形態に係る情報処理装置１０の機能的構成について説明する。図１９は、第７実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図１９では、図２で示した各構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。
まず、図１９を参照しながら、第７実施形態に係る情報処理装置１０の機能的構成について説明する。図１９は、第７実施形態に係る情報処理装置の機能的構成を示すブロック図である。なお、図１９では、図２で示した各構成要素と同様の要素に同一の符号を付している。
【0113】
図１９に示すように、第７実施形態に係る情報処理装置１０は、その機能を実現するための処理ブロックとして、取得部５０と、指標算出部１００と、処理実行部２００と、区間判定部３００とを備えている。そして第７実施形態では特に、指標算出部１００が、第１算出部１１０及び第２算出部１２０を備えている。第１算出部１１０は、尤度比算出部１１１と、第１記憶部１１２とを備えている。第２算出部１２０は、統合尤度比算出部１２１と、第２記憶部１２２とを備えている。なお、尤度比算出部１１１及び統合尤度比算出部１２１の各々は、上述したプロセッサ１１（図１参照）によって実現されてよい。また、第１記憶部１１２及び第２記憶部１２２の各々は、上述した記憶装置１４（図１参照）によって実現されてもよい。
【0114】
尤度比算出部１１１は、取得部５０で取得される要素の各々について、尤度比を算出可能に構成されている。尤度比は、各要素が複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す値である。尤度比算出部１１１は、取得した要素と、第１記憶部１１２に記憶された過去データに基づいて尤度比を算出する。第１記憶部１１２で記憶されている情報は、尤度比算出部１１１によって読み出し可能に構成されている。第１記憶部１１２が過去の尤度比を記憶している場合、尤度比算出部１１１は、記憶された過去の尤度比を読み出して、取得された要素に対する尤度比を算出すればよい。一方、第１記憶部１１２が過去に取得された要素を記憶している場合、尤度比算出部１１１は、記憶された過去の要素から過去の尤度比を算出して、取得された要素に対する尤度比を算出すればよい。以下では、尤度比の具体例を説明する。
【0115】
系列データを構成するＮ個の要素を、ｘ１，… ,ｘＮとし、複数のクラスをＲ，Ｆとする。すなわち、本例では、簡略化のため、クラスの数が２である２クラス分類であるものとする。ここで、要素ｘｉがクラスＲに属する確率について、過去データを考慮せずに算出した結果をｐ（Ｒ｜ｘｉ）と表記する。また、要素ｘｉがクラスＦに属する確率について、過去データを考慮せずに算出した結果をｐ（Ｆ｜ｘｉ）と表記する。このとき、これらの尤度比は、以下の式（１）で表される。
【0116】
【数1】
【0117】
上記式（１）の尤度比は、要素ｘｉがクラスＲに属する確率と、要素ｘｉがクラスＦに属する確率との尤もらしさの比を示している。例えば、尤度比が１を超えている場合には、ｐ（Ｒ｜ｘｉ）＞ｐ（Ｒ｜ｘｉ）であるため、要素ｘｉはクラスＦよりもクラスＲに分類すればよい。このように、式（１）の尤度比は、入力された要素がクラスＲとクラスＦのいずれに属するのかを示す指標として機能する。
【0118】
また、尤度比算出部１１１は、上述のように複数の要素（即ち、入力された要素と過去データとの関連性）を考慮して算出することができる。この場合、例えば、２つの要素ｘｉ，ｘｉ－１を考慮して算出された尤度比は、以下の式（２）のように表される。
【0119】
【数2】
【0120】
統合尤度比算出部１２１は、分類指標である統合尤度比を算出可能に構成されている。統合尤度比は、系列データが複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す値である。統合尤度比算出部１２１は、尤度比算出部１１１で算出された尤度比と、第２記憶部１２２に記憶された過去の統合尤度比とを用いて統合尤度比を算出する。第２記憶部１２２で記憶されている情報（即ち過去の統合尤度比）は、統合尤度比算出部１２１によって読み出し可能に構成されている。以下では、統合尤度比の具体例を説明する。なお、上述した尤度比の説明と同様に、クラスの数が２である２クラス分類の場合について説明する。
【0121】
統合尤度比の算出時点において、Ｎ個の要素が入力されている場合、このＮ個の要素は、ｘ１，…,ｘＮと表される。ここで、系列データの全体がクラスＲに属する確率をｐ（ｘ１，…,ｘＮ｜Ｒ）と表記する。また、系列データの全体がクラスＦに属する確率をｐ（ｘ１，…,ｘＮ｜Ｆ）と表記する。この場合、これらの尤度比は以下の式（３）で表される。式（３）を統合尤度比と呼ぶ。
【0122】
【数3】
【0123】
系列データの各要素が独立であることを仮定する場合には、統合尤度比は、以下の式（４）のように１要素ごとの項に分解して算出することができる。
【0124】
【数4】
【0125】
上記式（４）では、計算の簡略化のため尤度比の対数を用いることにより各要素を和に分解しているが、これは必須ではない。なお、以下では、このような対数尤度比に対しても尤度比又は統合尤度比という用語が用いられることがある。また、対数の底の表記は省略されているが、底の値は任意である。
【0126】
しかしながら、上述したように本実施形態では、２以上の要素を考慮して尤度比及び統合尤度比を算出するため、各要素が独立であるという仮定が成立しないことが多い。したがって、式（４）のように１要素ごとの項に分解することはできず、関係性を考慮する要素の数に応じて異なる計算式により統合尤度比の計算が行われる。
【0127】
例えば、ある要素とその１つ前の要素の２つの要素を考慮する場合には、以下の式（５）を用いて統合尤度比を算出することができる。
【0128】
【数5】
【0129】
（指標算出処理の流れ）
次に、図２０を参照しながら、第７実施形態に係る情報処理装置１０による指標算出処理（即ち、尤度比及び統合尤度比を算出する処理）の流れについて説明する。図２０は、第７実施形態に係る情報処理装置における指標算出処理の流れを示すフローチャートである。
次に、図２０を参照しながら、第７実施形態に係る情報処理装置１０による指標算出処理（即ち、尤度比及び統合尤度比を算出する処理）の流れについて説明する。図２０は、第７実施形態に係る情報処理装置における指標算出処理の流れを示すフローチャートである。
【0130】
図２０に示すように、第７実施形態に係る指標算出処理では、まず第１算出部１１０の尤度比算出部１１１が、第１記憶部１１２から過去データを読み出す（ステップＳ２０１）。過去データは、例えば取得部５０で今回取得された要素の１つ前に取得された要素の尤度比算出部１１１での処理結果（言い換えれば、１つ前の要素に対して算出された尤度比）であってよい。或いは、過去データは、取得で取得された要素の１つ前に取得された要素そのものであってもよい。
【0131】
続いて、尤度比算出部１１１は、取得部５０で取得された要素と、第１記憶部１１２から読みだした過去データに基づいて、新たな尤度比（即ち、取得部５０で今回取得された要素に対する尤度比）を算出する（ステップＳ２０２）。尤度比算出部１１１は、算出した尤度比を、第２算出部１２０に出力する。尤度比算出部１１１は、算出した尤度比を、第１記憶部１１２に記憶してもよい。
【0132】
続いて、第２算出部１２０における統合尤度比算出部１２１が、第２記憶部１２２から過去の統合尤度比を読み出す（ステップＳ２０３）。過去の統合尤度比は、例えば取得部５０で今回取得された要素の１つ前に取得された要素についての、統合尤度比算出部１２１での処理結果（言い換えれば、１つ前の要素に対して算出された統合尤度比）であってよい。
【0133】
続いて、統合尤度比算出部１２１は、尤度比算出部１１１で算出された尤度比と、第２記憶部１２２から読みだした過去の統合尤度比に基づいて、新たな統合尤度比（即ち、取得部５０で今回取得された要素に対する統合尤度比）を算出する（ステップＳ２０４）。統合尤度比算出部１２１は、算出した統合尤度比を、処理実行部２００や区間判定部３００に出力する。統合尤度比算出部１２１は、算出した統合尤度比を、第２記憶部１２２に記憶してもよい。
【0134】
（技術的効果）
次に、第７実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
次に、第７実施形態に係る情報処理装置１０によって得られる技術的効果について説明する。
【0135】
第７実施形態に係る情報処理装置１０では、系列データに含まれる要素から尤度比、及び統合尤度比が算出される。そして、算出された統合尤度比が分類指標として用いられる。尤度比は、すでに説明したように、複数の要素の各々が複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す値である。また、尤度比から算出される統合尤度比は、系列データが複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す値である。よって、統合尤度比を分類指標として用いれば、検知対象クラスの要素が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0136】
＜第８実施形態＞
第８実施形態に係る情報処理装置について説明する。なお、第８実施形態は、上述した第１から第７実施形態に係る情報処理装置の具体的な適用例を説明するものであり、システム構成や動作の流れについては、第１から第７実施形態と同様であってよい。このため、以下では、上述した第１から第７実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
第８実施形態に係る情報処理装置について説明する。なお、第８実施形態は、上述した第１から第７実施形態に係る情報処理装置の具体的な適用例を説明するものであり、システム構成や動作の流れについては、第１から第７実施形態と同様であってよい。このため、以下では、上述した第１から第７実施形態と異なる部分について詳しく説明し、他の重複する部分については適宜説明を省略するものとする。
【0137】
（がん細胞の検知）
本例では、クラスが細胞（物体）の状態の正常（陽）と異常（陰）に関するものである。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、正常な細胞の中に含まれるがん細胞を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、がん細胞を検知するように構成されればよい。このようにすれば、がん細胞が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
本例では、クラスが細胞（物体）の状態の正常（陽）と異常（陰）に関するものである。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、正常な細胞の中に含まれるがん細胞を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、がん細胞を検知するように構成されればよい。このようにすれば、がん細胞が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0138】
（エンジン音の検知）
本例では、クラスがエンジン音（物体）の特定のノイズ（属性）の有無に関するものである。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、複数種類のエンジン音に含まれる特定のエンジン音を抽出するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、特定のエンジン音を検知するように構成されればよい。このようにすれば、特定のエンジン音が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
本例では、クラスがエンジン音（物体）の特定のノイズ（属性）の有無に関するものである。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、複数種類のエンジン音に含まれる特定のエンジン音を抽出するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、特定のエンジン音を検知するように構成されればよい。このようにすれば、特定のエンジン音が含まれる区間を適切に判定することが可能である。
【0139】
（フェイク動画の検知）
本例では、クラスが人物の顔（物体）が本物か（真）、あるいは、フェイクか（偽）を示す。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、フェイク動画（例えば、合成処理等で生成された嘘の動画）を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、合成された領域（即ち、本来の動画に付け足された領域）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、動画がフェイク動画であるか否かを容易に判定することが可能である。
本例では、クラスが人物の顔（物体）が本物か（真）、あるいは、フェイクか（偽）を示す。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、フェイク動画（例えば、合成処理等で生成された嘘の動画）を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、合成された領域（即ち、本来の動画に付け足された領域）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、動画がフェイク動画であるか否かを容易に判定することが可能である。
【0140】
（笑顔の検知）
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、動画又は画像における笑顔を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、笑顔に特徴的な領域（例えば、目元や口元）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、動画又は画像に含まれる笑顔を容易に検出することが可能である。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、動画又は画像における笑顔を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、笑顔に特徴的な領域（例えば、目元や口元）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、動画又は画像に含まれる笑顔を容易に検出することが可能である。
【0141】
（感情の検知）
また、上述した笑顔の検出を応用して、第８実施形態に係る情報処理装置１０を、人物の感情を判定するシステムとして機能するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、喜びの表情、悲しみの感情、怒りの感情等の各々に特徴的な領域（例えば、目元や口元）を画像から検知するように構成されればよい。あるいは、情報処理装置１０は、検知対象クラスの他の要素として、人物の音声から感情を検知してもよい。このようにすれば、動画又は画像に含まれる人物の感情を判定することが可能である。
また、上述した笑顔の検出を応用して、第８実施形態に係る情報処理装置１０を、人物の感情を判定するシステムとして機能するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、喜びの表情、悲しみの感情、怒りの感情等の各々に特徴的な領域（例えば、目元や口元）を画像から検知するように構成されればよい。あるいは、情報処理装置１０は、検知対象クラスの他の要素として、人物の音声から感情を検知してもよい。このようにすれば、動画又は画像に含まれる人物の感情を判定することが可能である。
【0142】
（ボールインパクトの検知）
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、例えばテニス等を撮影した動画におけるボールインパクトの瞬間を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、ボールインパクト時に特徴的な領域（例えば、ボールの凹みやガットのたわみ具合等）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、ボールインパクトの瞬間を適切に検出することが可能である。
第８実施形態に係る情報処理装置１０は、例えばテニス等を撮影した動画におけるボールインパクトの瞬間を検知するシステムとして機能するよう構成されてよい。この場合、情報処理装置１０は、検知対象クラスの要素として、ボールインパクト時に特徴的な領域（例えば、ボールの凹みやガットのたわみ具合等）を検知するように構成されればよい。このようにすれば、ボールインパクトの瞬間を適切に検出することが可能である。
【0143】
＜付記＞
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【0144】
（付記１）
付記１に記載の情報処理装置は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得手段と、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出する算出手段と、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行する処理手段と前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する判定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置である。
付記１に記載の情報処理装置は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得する取得手段と、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出する算出手段と、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行する処理手段と前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定する判定手段とを備えることを特徴とする情報処理装置である。
【0145】
（付記２）
付記２に記載の情報処理装置は、前記判定手段は、前記分類指標が第１閾値を超えている場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間であると判定し、前記分類指標が前記第１閾値を超えた後、前記分類指標が第２閾値を下回った場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間でなくなったと判定することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置である。
付記２に記載の情報処理装置は、前記判定手段は、前記分類指標が第１閾値を超えている場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間であると判定し、前記分類指標が前記第１閾値を超えた後、前記分類指標が第２閾値を下回った場合に、前記検知対象クラスの要素が含まれる区間でなくなったと判定することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置である。
【0146】
（付記３）
付記３に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標がいずれかのクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置である。
付記３に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標がいずれかのクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置である。
【0147】
（付記４）
付記４に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラス以外のクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置である。
付記４に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラス以外のクラスに対応する閾値を超えることであることを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置である。
【0148】
（付記５）
付記５に記載の情報処理装置は、前記所定値は、前記分類指標の初期値であることを特徴とする付記４に記載の情報処理装置である。
付記５に記載の情報処理装置は、前記所定値は、前記分類指標の初期値であることを特徴とする付記４に記載の情報処理装置である。
【0149】
（付記６）
付記６に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラスに対応する第４閾値を超えることであることを特徴とする付記１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
付記６に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標が前記検知対象クラスに対応する第４閾値を超えることであることを特徴とする付記１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
【0150】
（付記７）
付記７に記載の情報処理装置は、前前記所定値は、前記第４閾値であることを特徴とする付記６に記載の情報処理装置である。
付記７に記載の情報処理装置は、前前記所定値は、前記第４閾値であることを特徴とする付記６に記載の情報処理装置である。
【0151】
（付記８）
付記８に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標の傾きが第５閾値を超えることであることを特徴とする付記１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
付記８に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、前記分類指標の傾きが第５閾値を超えることであることを特徴とする付記１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
【0152】
（付記９）
付記９に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、所定数の要素が取得されることであることを特徴とする付記１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
付記９に記載の情報処理装置は、前記所定条件は、所定数の要素が取得されることであることを特徴とする付記１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【0153】
（付記１０）
付記１０に記載の情報処理装置は、前記算出手段は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を算出する第１算出手段と、前記尤度比に基づいて、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を前記分類指標として算出する第２算出手段とを有することを特徴とする付記１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
付記１０に記載の情報処理装置は、前記算出手段は、前記複数の要素の各々が前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す尤度比を算出する第１算出手段と、前記尤度比に基づいて、前記系列データが前記複数のクラスのうちのあるクラスに属することの尤もらしさを示す統合尤度比を前記分類指標として算出する第２算出手段とを有することを特徴とする付記１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置である。
【0154】
（付記１１）
付記１１に記載の情報処理方法は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定することを特徴とする情報処理方法である。
付記１１に記載の情報処理方法は、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定することを特徴とする情報処理方法である。
【0155】
（付記１２）
付記１２に記載のコンピュータプログラムは、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定するようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
付記１２に記載のコンピュータプログラムは、系列データに含まれる複数の要素を逐次的に取得し、前記複数の要素のうち少なくとも２つの要素に基づいて、前記系列データが複数のクラスのいずれに属するかを示す分類指標を算出し、所定条件を満たした場合に前記分類指標を所定値にリセットする第１処理、又は前記分類指標を算出するスレッドを新たに立ち上げる第２処理のいずれかを実行し、前記分類指標に基づいて、前記系列データにおける検知対象クラスの要素が含まれる区間を判定するようにコンピュータを動作させることを特徴とするコンピュータプログラムである。
【0156】
（付記１３）
付記１３に記載の記録媒体は、付記１２に記載のコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体である。
付記１３に記載の記録媒体は、付記１２に記載のコンピュータプログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体である。
【0157】
この開示は、請求の範囲及び明細書全体から読み取ることのできる発明の要旨又は思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う情報処理装置、情報処理方法、及びコンピュータプログラムもまたこの開示の技術思想に含まれる。
【符号の説明】
【0158】
１０ 情報処理装置
１１ プロセッサ
１４ 記憶装置
５０ 取得部
１１０ 第１算出部
１１１ 尤度比算出部
１１２ 第１記憶部
１２０ 第２算出部
１２１ 統合尤度比算出部
１２２ 第２記憶部
２００ 処理実行部
３００ 区間判定部
１１ プロセッサ
１４ 記憶装置
５０ 取得部
１１０ 第１算出部
１１１ 尤度比算出部
１１２ 第１記憶部
１２０ 第２算出部
１２１ 統合尤度比算出部
１２２ 第２記憶部
２００ 処理実行部
３００ 区間判定部
【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】