信息处理装置、信息处理方法和程序制造方法及图纸

本申请提供了一种信息处理装置、信息处理方法和程序，该信息处理装置包括：聚类重配置确定单元，在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于特征量空间中的距离而能够将该新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将该新数据分类到聚类时要对候选聚类进行重配置，其中，在数据组中每个数据均具有特征量空间中的位置信息并且基于特征量空间中的距离而被分类到聚类。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本申请提供了一种信息处理装置、信息处理方法和程序，该信息处理装置包括：聚类重配置确定单元，在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于特征量空间中的距离而能够将该新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将该新数据分类到聚类时要对候选聚类进行重配置，其中，在数据组中每个数据均具有特征量空间中的位置信息并且基于特征量空间中的距离而被分类到聚类。【专利说明】信息处理装置、信息处理方法和程序对相关申请的交叉引用该申请要求2012年11月8日提交的日本优先权专利申请JP2012-245980的权益，其全部内容通过引用合并于此。
本公开涉及一种信息处理装置、信息处理方法和程序。
技术介绍
用于将具有特征量的数据分类到聚类的技术用在各种情形下。例如，基于由各个数据的特征量表示的特征量空间中的数据段之间的距离来确定数据被分类到其中的聚类。这样的技术已频繁用在图像处理领域中。例如，JP2010-3021A公开了一种通过检测包括在视频流的每帧中的面部图像并将面部图像分类到聚类来获得已出现的人的数据的技术。
技术实现思路
近年来，将由装配在移动终端比如移动电话(智能电话)中的摄像装置拍摄的图像上传到服务器的技术已广泛扩散。例如，服务器提供用户可以存储大量图像的大容量存储装置或者提供使得可以与其他用户共享所存储的图像的服务。甚至对于如上所述存储的图像，出于用户浏览图像方便的目的，也需要用于将显示出同一人的图像或者在相似地点/时间拍摄的图像分类到同一聚类中的技术。在该情况下，用作聚类目标的图像是数量大并且被顺序添加的数据。因此，在每次添加新图像时对所有图像都执行聚类是不实际的。在这点上，对于添加的图像，例如，考虑如下技术:计算关于已形成的聚类的图像的特征量空间中的距离并且基于该距离来确定要分类的聚类。然而，当对如上所述添加的数据顺序执行聚类时，与包括所添加的数据来共同执行聚类时相比，作为结果所形成的聚类很可能被划分得更细。换言之，例如，通常将包括同一人的图像分类到不同的聚类。期望提供一种新颖的改进的并且能够将顺序添加的数据分类到适当聚类的信息处理装置、信息处理方法和程序。根据本公开的实施例，提供了一种信息处理装置，包括:聚类重配置确定单元，在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于特征量空间中的距离而能够将该新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将该新数据分类到聚类时要对候选聚类进行重配置，其中，在数据组中每个数据均具有特征量空间中的位置信息并且基于特征量空间中的距离而被分类到聚类。根据本公开的实施例，提供了一种信息处理方法，包括:在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于特征量空间中的距离而能够将该新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将该新数据分类到聚类时要对候选聚类进行重配置，其中，在数据组中每个数据均具有特征量空间中的位置信息并且基于特征量空间中的距离而被分类到聚类。根据本公开的实施例，提供了一种使得计算机执行如下功能的程序:在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于特征量空间中的距离而能够将该新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将该新数据分类到聚类时要对候选聚类进行重配置，其中，在数据组中每个数据均具有特征量空间中的位置信息并且基于特征量空间中的距离而被分类到聚类。根据本公开的实施例，可以将顺序添加的数据分类到适当的聚类。【专利附图】【附图说明】图1是示出根据本公开的第一实施例的服务器的示意性功能配置的框图；图2是示出在本公开的第一实施例中计算的图像间距离的示例的图；图3是示出在本公开的第一实施例中计算的相似度得分的示例的图；图4是用于描述本公开的第一实施例中的聚类重配置确定的图；图5是示出根据本公开的第一实施例的服务器的处理概况的流程图；图6是示出根据本公开的第二实施例的服务器的示意性功能配置的框图；图7是示出在本公开的第二实施例中生成的示例性距离矩阵的图；图8是示出在本公开的第二实施例中生成的示例性预测距离矩阵的图；图9是用于描述本公开的第二实施例中的示例性矩阵计算的图；图10是用于描述本公开的第二实施例中的矩阵的示例性重复重计算的图；图11是用于描述本公开的第二实施例中的附加配置的第一示例的图；图12是用于描述本公开的第二实施例中的附加配置的第二示例的图；图13是用于描述本公开的第二实施例中的附加配置的第三示例的图；图14是用于描述本公开的第二实施例中的附加配置的第三示例的图；图15是示出根据本公开的第二实施例的服务器的处理概况的流程图；以及图16是用于描述信息处理装置的硬件配置的框图。【具体实施方式】在下文中，将参照附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在该说明书和附图中，具有基本上相同的功能和结构的结构元件用相同的附图标记来表示，并且省略这些结构元件的重复说明。将按以下顺序进行描述。1.第一实施例1-1.功能配置1-2.处理流程2.第二实施例2-1.功能配置2-2.示例性矩阵计算2-3.附加示例性矩阵计算2-4.处理流程3.硬件配置4.补充(1.第一实施例)首先，将参照图1至图5描述本公开的第一实施例。本实施例涉及服务器，该服务器从用户接收图像的输入并且输出对图像进行聚类的结果。服务器可由单个信息处理装置来实现或者可由经由有线或无线网络连接的多个信息处理装置的组合来实现。稍后将描述用于实现每个信息处理装置的示例性硬件配置。(1-1.功能配置)图1是示出根据本公开的第一实施例的服务器的示意性功能配置的框图。如上所述，服务器100可由单个信息处理装置或多个信息处理装置的组合来实现。在后一情况下，以下将描述的服务器100的功能配置可由单个信息处理装置来实现或者可被实现为使得单个功能部件可分散在多个信息处理装置中。服务器100包括输入单元110、特征检测单元120、存储装置130、距离计算单元140、相似度得分计算单元150、重配置确定单元160、聚类单元170和输出单元180作为功能部件。以下将描述各个功能部件。输入单元110接收用户输入的图像。例如，输入图像可以是用户使用装配在移动终端中的摄像装置拍摄的图像在拍摄之后直接上传的图像。此外，例如，输入图像可以是用户在过去拍摄的并且用户通过诸如个人计算机(PC)的终端装置任意传送的图像。在任意情况下，输入单元110在时间上分散地并且顺序接收图像的输入。这里，“顺序”表示当已聚类的图像存储在服务器100的存储装置130中时添加和输入一个或更多个图像的输入状态。因此，存储在存储装置130中的所有图像可以不是顺序地输入(可以是顺序地输入)，并且输入图像的间隔可以不是恒定的。例如，输入单元110由与传送图像的终端装置进行通信的通信装置来实现。特征检测单元120提取由输入单元110接收的图像的特征量。这里，要提取的特征量是与图像有关的所有特征量并且可以使用任意维度的矢量在特征量空间中表示。因此，从其提取特征量的每个图像具有特征量空间中的位置信息。此外，特征量可以是整个图像的特征量或者可以是主体的面部区域的特征量。例如，特征量可使用各种公知的技术比如在JP2010-3021A和JP2008本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信息处理装置，包括：聚类重配置确定单元，在具有特征量空间中的位置信息的新数据被添加到数据组的情况下，如果在聚类中存在基于所述特征量空间中的距离而能够将所述新数据分类到其中的多个候选聚类，则确定当将所述新数据分类到所述聚类时要对所述候选聚类进行重配置，其中，在所述数据组中每个数据均具有所述特征量空间中的位置信息并且基于所述特征量空间中的距离而被分类到所述聚类。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：菅沼久浩，影山雄一，田中義己，竹原充，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：日本;JP