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取得済み特許一覧

事象評価支援システム、事象評価支援装置、及び事象評価支援プログラム

これは映像・音・テキストよって、将来起こり得る事象の評価における精度を上げることができる。普段テレビやインターネットで目にする画像や映像で、私たちは日常的に音声を発した人の特徴や感情を推定している。そしてそのデータに基づき将来起こり得る出来事の評価に繋げている可能性がある。しかし日常的に画像や映像を見ているとはいっても、見る人の主観によって評価が変わる可能性がある。そうなると定量的な評価が出来なくなり、評価の精度が低くなってしまう。そこで、このシステムは過去の映像・音・テキストの複数のデータに基いてマルチモーダル学習を行い、将来起こり得る出来事の評価における精度の向上が可能になる。この過去のデータには人や動物の映像や音声のみならず、株式や為替、そして犯行現場における犯行前後の映像など、多くの種類のデータがある。

学習データ生成方法、学習方法、及び評価装置

これは学習データを容易に取得することができるシステムである。本来、音を評価する技術には機械学習を用いて生成されたデータベースを参照する。しかし機械学習を用いる場合、精度を向上させるために膨大な数のデータが必要になる。特に音の学習データは音波数や観測時間等のパラメータも多くなるため文字や画像に比べて、学習データのファイル数やメモリ占有量が必要になる。このため学習データを取得するには膨大な時間や費用が必要になり、容易に学習データを取得することが出来ない。しかしこのシステムは学習用の音データから抽出した参照画像や訓練画像に基づく疑似画像を生成し、疑似画像を疑似音データに変換する。すなわち、学習音データとして用いられる音データが少ない場合においても、疑似音データを学習データとして用いることが出来るため、機械学習に用いられる学習データを容易に取得することが出来る。これにより、学習データを取得するための時間や費用の削減を実現することが出来る。

推定システム、及び推定装置

これは仮想キーボードを用いて入力された文字列を推定する推定システムである。まず仮想キーボードとは画面上表示されていて、マウスや指などで文字を打つ疑似的なキーボードである。ゲーム機やスマートフォンの画面上で文字を打っているのも仮想キーボードである。従来の情報処理装置では、１台のカメラによる１方向からの撮影画像に基づき入力を想定するため、押下深度のばらつきを考慮できず、キー入力の精度を高めることか困難であった。しかしこのシステムでは、ＲＧＢカメラ、赤外線カメラ、及び距離計測カメラを用いることによって、仮想キーボードに対する手の詳細な位置関係を取得することができるようになった。これにより、キー入力を推定するために必要な情報を、高精度に取得することを可能にした。

評価装置、及び評価システム

これは評価対象物の表面状態に基づく３次元データを評価する評価装置、及び評価システムである。従来の３次元物体検出装置は３次元物体の実際の姿勢と、推定姿勢との間に誤差が生じても実際の姿勢を検出する技術がなく、表面状態の評価精度を向上させることが困難であった。しかしこのシステムは位置データや色データに加え、過去の３次元データや過去の３次元データに紐づく参照情報との間における連関性を有する学習モデルが記憶された参照データで評価結果を形成する。

撮影条件提案システム

これは撮像装置による撮影条件を提案する撮影条件提案システムである。撮像装置により撮影した画像を人工知能によって解析する技術が近年において進展している。特に人工知能を利用した画像解析は医療や監視等で頻繁に利用されており、今後も多岐にわたる活躍が期待される。この人工知能を利用した画像解析精度は撮像装置における画像の撮像条件（ズーム、撮影方向、絞り、フォーカス、照明等）により大きな影響を受ける。特に欠陥やほこり、シミ等、微細な判別対象の画像解析精度を高めるためには、その撮影環境に応じた最適な撮影条件を都度選択する必要がある。 従来では最適な撮影条件を人工知能を利用して制御する技術が提案されているが、特に欠陥やほこり、シミ等、微細な判別対象の画像解析精度を向上させることを焦点においた技術は提案されていなかった。したがってこのシステムは最適な撮影条件を人工知能を利用して探索することが可能な撮影条件提案をする。

学習方法、評価装置、データ構造、及び評価システム

従来ある快適な相互音声通話等を実現する技術としては音響信号処理装置等が提案されている。この装置を使用すると遠端側の受話信号から、その音響的特徴を分析して適切な制御信号を生成する音響信号分析部と、入力音響信号に混入している音響エコーをキャンセルするエコーキャンセラと、入力音響信号に混入している雑音をキャンセルするノイズキャンセラと、入力音響信号中に含まれる音声の特徴を強調する音声強調部とを備えたので、携帯電話や通信網の種別によらず、通話品質を維持することができ、高品質なハンズフリー音声通話ならびに高精度の音声認識が可能となる。しかしこれでは携帯電話に用いられるマイクにより得られた入力音響信号の処理のみを前提としている。このため、携帯電話のほか、様々な種類の収音装置に適した処理を行うことが難しい。したがって様々な種類の収音装置に適した処理を行うことができる学習方法、評価装置、データ構造、及び評価システムを提供する。