INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING METHOD, INFORMATION PROCESSING SYSTEM, AND PROGRAM

• Main Authors: YAMAMOTO Yuki, ELLIOTT-BOWMAN Bernadette, WALKER Nicholas, WRIGHT Christopher
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 02.12.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

The present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, an information processing system, and a program which make it possible to suitably evaluate an object recognition filter in a simpler process. A generation unit, which generates teaching data for a preprocessing filter provided in a front stage of the object recognition filter, is generated by a cyclic generative adversarial network (Cyclic GAN) for unsupervised learning. The teaching data generated by the generated generation unit is put into the object recognition filter, and thus, an evaluation image is generated from a difference between object recognition result images and an evaluation filter, which generates the evaluation image, is generated from the evaluation image and the teaching data. The evaluation filter is put with an input image and thus the evaluation image is generated, and the object recognition filter is evaluated by the generated evaluation image. The present disclosure can be applied to an object recognition device. La présente divulgation concerne un dispositif, un procédé, un système et un programme de traitement d'informations qui permettent d'évaluer judicieusement un filtre de reconnaissance d'objet selon un processus simple. En vue d'un apprentissage non supervisé, un réseau antagoniste génératif cyclique (GAN cyclique) génère une unité de génération qui génère des données d'enseignement destinées à un filtre de prétraitement situé dans un étage avant du filtre de reconnaissance d'objet. Les données d'enseignement générées par l'unité de génération générée sont placées dans le filtre de reconnaissance d'objet. Par conséquent, une image d'évaluation est générée à partir d'une différence entre des images de résultats de reconnaissance d'objet. De plus, un filtre d'évaluation qui génère l'image d'évaluation est généré à partir de l'image d'évaluation et des données d'enseignement. Le filtre d'évaluation reçoit une image d'entrée et, par conséquent, l'image d'évaluation est générée. Le filtre de reconnaissance d'objet est évalué au moyen de l'image d'évaluation générée. La présente divulgation peut être appliquée à un dispositif de reconnaissance d'objet. 本開示は、物体認識フィルタを、より簡易な処理で適切に評価できるようにする情報処理装置、および情報処理方法、情報処理システム、並びにプログラムに関する。 物体認識フィルタの前段に設けられる前処理フィルタの教師データを生成する生成部が、教師なし学習である循環型敵対的生成ネットワーク（Cylcic GAN）により生成される。生成された生成部により生成される教師データを物体認識フィルタに掛けて、物体認識結果画像間の差分から評価画像を生成し、評価画像と教師データから評価画像を生成する評価フィルタを生成する。入力画像に対して評価フィルタが掛けられることで評価画像を生成され、生成された評価画像により物体認識フィルタが評価される。本開示は、物体認識装置に適用することができる。