專利名稱：信號檢測方法、信號檢測系統(tǒng)、信號檢測處理程序及記錄該程序的記錄介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及從被存儲的信號序列中搜尋并檢測預(yù)定的信號或與其部分類似的信號的信號檢測方法，例如可適用于聲音信號檢測。
本專利申請，基于2004年7月15日申請的特愿2004-209088號，主張優(yōu)先權(quán)，并在此引用其內(nèi)容。
背景技術(shù)：
以往，關(guān)于信號檢測方法已知的是以在存儲信號中檢測與目標(biāo)信號類似的部分為目的的信號檢索方法(例如、參考專利文獻1的《高速信號搜尋方法、裝置及其記錄介質(zhì)》)。
但是，在該專利文獻1的方法中，因為只是使用了局部的去枝(對應(yīng)該進行核對部分的候選不是進行核對而是進行排除的方式稱為去枝)，所以在以龐大的存儲信號為處理對象時，有檢索所需時間長的缺點。
此外，關(guān)于其他的信號檢測方法已知的還有為了對特征向量間的類似度進行檢測，使用了L2距離作為歐幾里得距離的基于全局性去枝的信號檢測方法(例如、參考專利文獻2的《信號檢測方法、信號檢測裝置、記錄介質(zhì)及程序》)。
這里，L2距離d2通常通過如下所示的算式(1)等進行定義。在算式(1)中，特征向量設(shè)為X、Y時，則X＝(x1，…，xN)，Y＝(y1，…，yN)。
“算式1” 但是，在該專利文獻2的方法中，將L1距離基準(zhǔn)用于全局性去枝的方法并非顯而易見，因此有與L2距離相比較不能進行僅基于更多高精度場合的L1距離的搜尋的缺點。
這里，后續(xù)還將進行詳細說明，在本發(fā)明中所使用的L1距離d1是在上述特征向量中基于Xi與Yi的差的1次冪的距離，通過以下算式(2)進行定義。
“算式2” 專利文獻1特開2000-312343號公報專利文獻2專利第3574075號發(fā)明內(nèi)容發(fā)明所要解決的課題本發(fā)明是鑒于這樣的現(xiàn)狀，為了解決現(xiàn)有技術(shù)的缺點而做出的發(fā)明，并以提供保證與上述現(xiàn)有技術(shù)的專利文獻1的方法具有同等的搜索精度，并且與這些現(xiàn)有技術(shù)相比較是更加高速的信號檢測的處理方式為目的。
用于解決課題的方法為了達到上述目的，本發(fā)明的信號檢測系統(tǒng)從被存儲的存儲信號中檢測與目標(biāo)信號相類似的信號，其具備目標(biāo)信號特征量計算部，由目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列；存儲信號特征量計算部，由存儲信號導(dǎo)出特征量序列；目標(biāo)信號柱狀圖計算部，在由上述目標(biāo)信號特征量計算部導(dǎo)出的特征量序列中，設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖；存儲信號柱狀圖序列計算部，在由上述存儲信號特征量計算部導(dǎo)出的特征量序列中，對與該觀察窗對應(yīng)的大小的各部分順序設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并通過計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列；存儲信號柱狀圖分組化部，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算部得到的柱狀圖序列中，將以預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)計算的相互類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖序列彼此進行分組；存儲信號柱狀圖組選擇部，在由上述存儲信號柱狀圖分組化部得到的柱狀圖組中，對是否包含有應(yīng)該輸出的部分的可能性進行判定，選擇具有可能性的柱狀圖組；存儲信號核對部，對屬于由上述存儲信號柱狀圖組選擇部選擇的柱狀圖組的柱狀圖，進行基于上述預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)的核對，得到類似度值；核對結(jié)果輸出部，根據(jù)由上述存儲信號核對部得到的類似度值，對是否將該核對部分作為檢測結(jié)果進行判定，并當(dāng)判定為作為檢測結(jié)果時，輸出核對部分。
基于該結(jié)構(gòu)，本發(fā)明可以在保證與專利文獻1的方法具有相同檢索精度的同時，與專利文獻1相比縮短自施加目標(biāo)信號開始到得到檢索結(jié)果為止的時間(搜索時間)。
此外，本發(fā)明，在全局去枝操作的距離基準(zhǔn)上，沒有使用專利文獻2的L2標(biāo)準(zhǔn)，而是采用了使用新的L1距離的標(biāo)準(zhǔn)，可以保證與專利文獻1的方法具有相同的檢索精度。
進一步，在本發(fā)明的存儲信號柱狀圖分組化部中，作為分組化時的閾值，也可以使用事先設(shè)定的L1距離的臨界值。由此，可以保證與基于L1距離的全搜索具有相同的精度。
在本發(fā)命中，進一步可以具備存儲信號柱狀圖細化部。由此，不會有損精度，可以實現(xiàn)更高速的檢索。
發(fā)明效果如以上所做說明那樣，基于本發(fā)明，根據(jù)L1距離，進行全局性的分組化及局部的分組化，有效地縮小搜索空間，由此與已經(jīng)說明的先前技術(shù)(專利文獻1及專利文獻2)的方法相比較，具有可以在保持搜索精度的同時，實現(xiàn)高速有效的部分信號檢測的優(yōu)點。


圖1是表示基于本發(fā)明的第1(及第2實施示例)的信號檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示例的框圖。
圖2是表示基于本發(fā)明的第1、第2及第3實施示例的信號檢測方法的處理流程的概念圖。
圖3是表示基于本發(fā)明的第1、第2及第3實施示例的信號檢測方法的處理流程的概念圖。
圖4是表示基于本發(fā)明的第3實施示例的信號檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示例的框圖。
圖5是根據(jù)基于本發(fā)明的第1、第2及第3實施示例的信號檢測方法的處理得到的檢測結(jié)果與現(xiàn)有示例的系統(tǒng)的檢測結(jié)果的對比表。
符號說明1目標(biāo)信號特征量計算部2存儲信號特征量計算部3目標(biāo)信號柱狀圖計算部4存儲信號柱狀圖序列計算部5存儲信號柱狀圖分組化部6存儲信號柱狀圖組選擇部7存儲信號核對部8核對結(jié)果輸出部9存儲信號柱狀圖細化部具體實施方式
<第1實施示例>
下面，使用附圖對本發(fā)明的一實施示例進行說明。
圖1是表示適用了本發(fā)明方法的信號檢測系統(tǒng)的第1實施示例的框圖。
另外，雖然下面主要對以影像信號為對象的裝置進行了說明，但是在與下述相同的結(jié)構(gòu)中，在目標(biāo)信號特征量計算部1及存儲信號特征量計算部2，由作為目標(biāo)信號及存儲信號的音響信號進行特征抽出，由此也可以進行音響信號的搜索。
該第1實施示例的信號檢測系統(tǒng)由目標(biāo)信號特征量計算部1、存儲信號特征量計算部2、目標(biāo)信號柱狀圖計算部3、存儲信號柱狀圖序列計算部4、存儲信號柱狀圖分組化部5、存儲信號柱狀圖組選擇部6、存儲信號核對部7、核對結(jié)果輸出部8構(gòu)成。
即，基于上述結(jié)構(gòu)，本發(fā)明的信號檢測系統(tǒng)輸入目標(biāo)信號即包含表示樣品要檢索的信號作為其一部分的信號與存儲信號即被檢索的信號，并將與目標(biāo)信號的某個部分的類似度超過預(yù)先設(shè)定的值(將其稱為搜索閾值)θ的存儲信號的部分輸出。
目標(biāo)信號特征量計算部1由被輸入的目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列。
并且，存儲信號特征量計算部2由被輸入的存儲信號導(dǎo)出特征量序列。
接下來，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3在由上述目標(biāo)信號特征量計算部1導(dǎo)出的特征量序列中設(shè)定某個長度的觀察窗，并計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖。
此外，存儲信號柱狀圖序列計算部4在由上述存儲信號特征量計算部2導(dǎo)出的特征量序列中對與該觀察窗對應(yīng)的大小的各部分順序設(shè)定某個長度的觀察窗，并通過計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列。
接下來，存儲信號柱狀圖分組化部5在由上述存儲信號柱狀圖序列計算部4得到的柱狀圖序列中，將以預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)計算的相互類似度(例如后續(xù)將要說明的類似值)滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖彼此進行集中實現(xiàn)分組。
接下來，存儲信號柱狀圖組選擇部6在由上述存儲信號柱狀圖分組化部5得到的柱狀圖組中，對是否包含有應(yīng)該輸出的部分的可能性進行判定，選擇具有可能性的柱狀圖組。
存儲信號核對部7針對屬于在上述存儲信號柱狀圖組選擇過程中被選擇的柱狀圖組的柱狀圖，進行基于上述預(yù)定的距離基準(zhǔn)的核對，得到類似度值。
核對結(jié)果輸出部8根據(jù)在上述存儲信號核對過程中得到的類似度值，對是否應(yīng)將該核對部分作為檢測結(jié)果輸出進行判定，并在是應(yīng)該輸出的檢測結(jié)果時將其輸出。
下面參照圖1對基于第1實施示例的信號檢測系統(tǒng)的動作進行說明。
目標(biāo)信號特征量計算部1讀入提供的預(yù)定的目標(biāo)信號。
接下來目標(biāo)信號特征量計算部1對讀入的目標(biāo)信號進行特征抽出。
在該第1實施示例中，將作為目標(biāo)信號輸入的影像的影像特征用作抽出的特征。
作為該影像特征可以適用于基于離散余弦變換等各種各樣的方式，在該第1實施示例中為使用顏色特征。
即，將影像的1幀圖像按橫向4等分，縱向3等分共計12塊分割，將在各個分割塊中的RGB值設(shè)為共計36維特征向量作為特征。
如果用p表示幀序號，W表示分割數(shù)(這里是12)則影像特征x(p)用以下算式(3)表示。
“算式3” 在算式(3)中c表示r(紅)，g(綠)，b(藍)中的任一個，j表示1至分割數(shù)W為止的任一整數(shù)。此外，xjc是標(biāo)準(zhǔn)化后的RGB值，由以下算式(4)定義。
“算式4” 在該算式(4)中，Ii(p)是第i個分割畫像中所包含像素的集合，i表示1至分割數(shù)W為止的任一整數(shù)。此外，|·|表示集合中的元素數(shù)，|Ii(p)|是第i個分割畫像中所包含的像素數(shù)，yqc(p)表示像素q的顏色c的顏色值。
接下來，存儲信號特征量計算部2開始讀入存儲信號。
并且存儲信號特征量計算部2對讀入的存儲信號進行特征抽出。該存儲信號特征量計算部2的特征抽出由與已經(jīng)介紹過的目標(biāo)信號特征量計算部1的特征抽出同樣的處理來進行。
接下來，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3讀入由目標(biāo)信號特征量計算部1輸出的特征向量的序列。
并且，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3針對輸入的特征向量的序列設(shè)定觀察窗。
在該第1實施示例中上述觀察窗的長度為D。
接下來，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3根據(jù)觀察窗內(nèi)的特征向量做成特征向量的柱狀圖。
即，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3，如被輸入量子化對象的特征向量后(步驟1)，參考事先做成的編碼本，檢索與哪一個代表向量最接近(步驟2)，將檢索到的最接近的代表向量作為將被輸入的特征向量量子化后的結(jié)果輸出(步驟3)。
另外，上述編碼本的制作可以通過以下方式，準(zhǔn)備學(xué)習(xí)向量(步驟1)、根據(jù)眾所周知的分群算法(clustering algorithm)例如LBG(Linde-Buzo-Gray)算法將學(xué)習(xí)向量進行分類(步驟2)，在各個分類中將重心作為代表向量，并將該代表向量的集合作為編碼本。
并且，目標(biāo)信號柱狀圖計算部3，如圖2的S2所示那樣，針對通過上述處理被分類的特征向量，通過對各個分類的特征向量的個數(shù)進行計數(shù)，由此做成特征向量的柱狀圖。
在這里，在目標(biāo)信號柱狀圖計算部3關(guān)于目標(biāo)信號所得到的柱狀圖為H(R)。
但R是角標(biāo)，表示柱狀圖是由目標(biāo)信號的特征向量做成的。
接下來，存儲信號柱狀圖序列計算部4開始讀入由存儲信號特征量計算部2輸出的特征向量的序列。
并且，存儲信號柱狀圖序列計算部4，針對按時間序列讀入的特征向量的序列，與目標(biāo)信號柱狀圖計算部3相同，設(shè)定觀察窗。該觀察窗的長度與目標(biāo)信號柱狀圖計算部3針對目標(biāo)信號設(shè)定的觀察窗的長度相同(即為D)。
并且，存儲信號柱狀圖序列計算部4在存儲信號的特征向量的序列中，自序列的頭部開始，按每個特征向量逐個地將觀察窗錯開，同時順序地做成柱狀圖，得到圖2的S2的柱狀圖的序列。
這里，存儲信號柱狀圖序列計算部4進行的各柱狀圖的做成處理與上述目標(biāo)信號柱狀圖計算部3的柱狀圖的生成處理相同。
即，存儲信號柱狀圖序列計算部4將順次輸入的特征向量通過與目標(biāo)信號柱狀圖計算部3相同的向量量子化的方法進行分類，并通過對各個分類的特征向量的個數(shù)進行計數(shù)，由此做成特征向量的柱狀圖。
接下來，存儲信號柱狀圖分組化部5讀入由存儲信號柱狀圖序列計算部4輸出的存儲信號柱狀圖序列。
并且，存儲信號柱狀圖分組化部5對以預(yù)定的距離基準(zhǔn)(L1標(biāo)準(zhǔn))測量的存儲信號柱狀圖序列的各部分，將相互的類似度值為大于等于一定值的部分作為組進行集中。
這通過進行以下將要說明的局部的分組化(該實施示例即第1實施示例)及全局性的分組化(之后將要說明的第2實施示例)的2種種類當(dāng)中的任一種來實現(xiàn)。
首先，說明局部的分組化，局部的分組化著眼于如影像信號的同一場景內(nèi)的類似性那樣，在聲音及影像的信號中經(jīng)常見到的局部的類似性。
由存儲信號柱狀圖序列計算部4輸出，將存儲信號柱狀圖設(shè)為Hi(s)＝(I＝1，…，I)，局部的分組化的柱狀圖組設(shè)為Cj(L)(j＝1，2，…J)。
初期狀態(tài)為i＝1、j＝1、J＝1，C1(L)為僅有一個成員H1(s)的狀態(tài)。
通過以下所示的步驟，存儲信號柱狀圖分組化部5可以進行分組化。
(A1)使i增加1。
(A2)例如，根據(jù)以下所示的算式(5)，計算Sij(L)。這就是Hi(S)與Cj(L)的代表柱狀圖特征Hj(L)的類似度(距離小的情況與類似度值高的情況是等價的)。
“算式5” 上述算式(5)是例如，根據(jù)柱狀圖重疊率，求出柱狀圖Hi(S)與Hj(L)的距離。
在該算式中，柱狀圖序列Hi(S)及Hj(L)通過以下所示的算式(6)定義。
“算式6” (A3)如果Sij(L)＞θ(L)，則將Hi(S)加入Cj(L)的元素中。這里閾值θ(L)的L表示針對局部的分組化所使用的閾值。該閾值θ(L)是基于局部的分組化的L1距離的下限值(類似度的上限值)的值。
另一方面，如果Sij(L)≤θ(L)，則做成新的存儲信號柱狀圖特征組，將柱狀圖序列Hi(S)作為其代表柱狀圖特征，并使j及J增加1。
(A4)如i≠I，則返回上述(A1)的處理。
在該步驟中，Cj(L)的最初的元素Hm(j)(S)為Cj(L)的代表柱狀圖Hj(L)。即關(guān)于各Cj(L)中包含的所有的Hi(S)，有下列算式(7)成立。
“算式7” 接下來，存儲信號柱狀圖組選擇部6讀入由目標(biāo)信號柱狀圖計算部3輸出的目標(biāo)信號柱狀圖。
接下來，存儲信號柱狀圖組選擇部6讀入由存儲信號柱狀圖分組化部5輸出的存儲信號柱狀圖組，參考各個組的代表柱狀圖特征及預(yù)先設(shè)定的類似度閾值，僅選擇有必要進行核對的柱狀圖組。
即，存儲信號柱狀圖組選擇部6從輸入的柱狀圖組中選擇超過預(yù)先設(shè)定的類似閾值的柱狀圖組，判斷有包含應(yīng)該輸出部分的可能性后，進行輸出。
存儲信號核對部7僅對由存儲信號柱狀圖組選擇部6選擇的存儲信號柱狀圖組，計算屬于其組的存儲信號柱狀圖特征與目標(biāo)信號柱狀圖的類似度值。類似度值基準(zhǔn)在使用L1的情況下，通過以下所示算式(8)定義類似度S。
“算式8” 在上述算式(8)中，如圖3所示，H(R)和H(S)分別是目標(biāo)信號柱狀圖與存儲信號柱狀圖，D為觀察窗的長度。
并且，存儲信號核對部7如檢測到類似度S比設(shè)定的搜索閾值θ大的部分，則判定在存儲信號的該部分檢測到目標(biāo)信號。
接下來，核對結(jié)果輸出部8輸入與由存儲信號核對部7輸出的目標(biāo)信號的閾值為大于等于設(shè)定的閾值的部分的信息，并整理為與目的相應(yīng)的輸出形式之后作為實際的檢索結(jié)果輸出。
與上述目的相應(yīng)的輸出形式例如可以認(rèn)為是記錄了影像的日期時間及影像上附加的題目等附加信息。
并且，將上述附加信息與存儲信號相關(guān)聯(lián)后的信息預(yù)先存儲在核對結(jié)果輸出部8內(nèi)部的存儲部等中。
<第2實施示例>
下面，參考圖1進行第2實施示例的說明。此外，第2實施示例結(jié)構(gòu)上與第1實施示例相同。第2實施示例與第1實施示例不同之處是存儲信號柱狀圖分組化部5在進行圖2的S4所示的局部的分組后，對這些局部的組進一步進行分組，進行全局性的分組。
下面對在存儲信號柱狀圖分組化部5中進行的全局性的分組進行說明。
在全局性的分組中做成組，使組內(nèi)的所有元素與該組的代表柱狀圖特征的類似度比閾值θ(G)大。這里θ(G)的G表示對全局性的分組化所使用的閾值。該閾值θ(G)是基于全局性的分組化的L1距離下限值(類似度的上限值)的閾值。
這樣的組Ck(G)例如可以是通過下面的步驟由存儲信號柱狀圖分組化部5進行分組。
設(shè)在上述進行的局部的分組化中做成的局部的組為Cj(L)(j＝1，…，J)。此外設(shè)全局性的分組化的初期狀態(tài)j＝1，設(shè)J＝(在局部的分組化中所做成的局部的組的個數(shù))，設(shè)全局性的組的索引k＝0，設(shè)全局性的組的個數(shù)K＝0。
(B1)在還沒有發(fā)現(xiàn)Cj(L)的元素不屬于任何一個全局性的組之前使j增加1。
并且，如果存在那樣的Cj(L)，則使k增加1，做成新的全局性的組Ck(G)，并使K增加。
由此，將Cj(L)的所有元素加入到Ck(G)的元素中。
(B2)計算Ck(G)的代表柱狀圖特征Hk(G)與Cp(L)(p＝j(luò)+1，…J)的代表柱狀圖特征Hp(L)的距離Spk(G)＝S(Hp(L)，Hk(G))。另外Cp(L)滿足下面的算式(9)
“算式9” (B3)如果Spk(G)＞θ(G)則將Cp(L)的所有元素加入到Ck(G)中。
(B4)如果j≠J，則返回處理(B1)。
接下來，存儲信號柱狀圖分組化部5將得到的存儲柱狀圖組輸出到存儲信號柱狀圖組選擇部6。
之后的處理與第1實施示例相同。
<第3實施示例>
接下來，參考圖4對第3實施示例進行說明。另外，如本發(fā)明的圖4所示的第3實施示例結(jié)構(gòu)上與圖1所示的第1及第2實施示例相同，不同之處是在存儲信號柱狀圖序列計算部4與存儲信號柱狀圖分組化部5之間進一步設(shè)有存儲信號柱狀圖細化部9，并以此為特征。
即，第1及第2實施示例中所說明的那樣，沒有使用圖2的S2的所有特征向量，而是如圖2的S3所示，將特征向量錯開預(yù)定的數(shù)也就是進行細化，同時做成柱狀圖序列。
例如當(dāng)細化數(shù)為M＝50時，可以將在將柱狀圖進行分組化時所使用的柱狀圖數(shù)，由50個壓縮為1個。
如此，柱狀圖序列的存儲所需的存儲裝置的容量可以削減至1/M，此外還有提高檢索速度的效果。
存儲信號柱狀圖分組化部5讀入由存儲信號柱狀圖細化部9輸出的存儲信號柱狀圖序列。
此處，在存儲信號柱狀圖分組化部5的計算中，通過以下所示算式(10)設(shè)定比預(yù)先設(shè)定的搜索閾值θ稍低的第2搜索閾值θ”。
“算式10” 在上述算式(10)中，θ’通過以下的算式(11)定義。
“算式11”
()·()MD---(11)]]>在上述算式(11)中M為細化數(shù)。
如果使用該第2閾值，如對于局部的組Cj(L)，在目標(biāo)信號的柱狀圖H(R)與Cj(L)的代表柱狀圖Hj(L)的類似度SRj(L)＝S(H(R)，Hj(L))中，SRj(L)≤θ成立，則不會損失精度，并可以省略Cj(L)的剩余元素的核對計算。
接下來，存儲信號柱狀圖分組化部5將得到的存儲柱狀圖組輸出到存儲信號柱狀圖組選擇部6。
并且，如在第2實施示例中那樣，在進行全局性的分組化時，存儲信號柱狀圖分組化部5在進行柱狀圖序列的細化時導(dǎo)入如下所示的第3閾值。
此時，如導(dǎo)入通過如下所示的算式(12)定義的第3搜索閾值θ(T)，如對于全局性的組Ck(G)，在目標(biāo)信號的柱狀圖H(R)與Ck(G)的代表柱狀圖Hk(G)的類似度SRk(G)＝S(H(R)，Hk(G)中，SRk(G)≤θ(T)成立，則即使跳過Ck(G)的剩余元素的核對，也可保證不發(fā)生搜索遺漏。
“算式12” 其他的處理與第1及第2實施示例的處理相同。
如上述那樣，在設(shè)置了存儲信號柱狀圖細化部9的情況下也可以保證檢索結(jié)果與不進行存儲信號柱狀圖細化時為嚴(yán)格相同的結(jié)果，該點是本發(fā)明的第3實施示例的顯著特征。
并且，在本發(fā)明的第3實施示例中，在進行柱狀圖細化的情況下，雖然可以保證不發(fā)生由于細化導(dǎo)致的搜索遺漏，但這樣則有包含多余輸出的可能性。
這里，在細化寬度的范圍內(nèi)，在檢測出的部分的前后以對柱狀圖不進行細化的狀態(tài)再次進行核對。由此可以得到?jīng)]有搜索遺漏也沒有多余檢測的輸出。
<本發(fā)明的應(yīng)用例>
下面，圖5表示基于本發(fā)明的信號檢測系統(tǒng)的動作實驗示例。
為了確認(rèn)本發(fā)明的信號檢測系統(tǒng)的效果，將影像信號作為對象進行了信號檢測的實驗。
這里將作為影像信號的存儲信號的長度設(shè)為150小時，對將NTSC形式的影像信號通過29.97frames/s的幀頻以MPEG-2的壓縮形式壓縮的影像進行存儲，并將其作為存儲信號。
此外，上述影像信號的畫面尺寸為704×480像素。
并且，從上述存儲信號中隨機地選擇長度7.5秒的影像片斷，并將其作為目標(biāo)信號自上述存儲信號中檢索出來。
在實驗中，設(shè)目標(biāo)信號的搜索中所使用的各閾值為θ＝0.8、θL＝0.9、θG＝0.6、M/D＝0.1。
圖5的表表示的是關(guān)于10個目標(biāo)信號，這些搜索處理所需時間的平均CPU時間。
在上述表中，作為方法被記述為“TAS”(時間序列動態(tài)檢索法)的方法即為專利文獻1的“高速信號搜索方法、裝置及其記錄介質(zhì)”的信號檢測方法。
如此，既是可以得到與上述“TAS”相同的結(jié)果的方法，又可以實現(xiàn)比“TAS”快大于等于10倍的高速檢索。
另外，如果不引入柱狀圖細化部，1個柱狀圖的存儲容量設(shè)為512字節(jié)時，150分鐘長度的柱狀圖的存儲容量會達到大于等于8G，使在個人計算機等上實現(xiàn)變得困難，但通過M/D＝0.1的設(shè)定則大約可削減至380MB。
進一步，可以看到局部的分組化的效果較小，但將在全局性的分組化中必須考慮的柱狀圖特征的數(shù)量由在不進行局部的分組化的情況下的808821削減至348546，可知削減了全局性的分組化所需必要的計算量。
另外，也可以將用于實現(xiàn)圖1的信號檢測系統(tǒng)的功能的程序記錄在計算機可以讀取的記錄介質(zhì)中，并使計算機系統(tǒng)讀取該記錄介質(zhì)中所記錄的程序且執(zhí)行，由此進行信號檢測處理。此外，這里所說的“計算機系統(tǒng)”包含OS及周邊機器等硬件。另外，“計算機系統(tǒng)”還包含具備主頁提供環(huán)境(或顯示環(huán)境)的WWW系統(tǒng)。另外，所謂“計算機可以讀取的記錄介質(zhì)”是指軟盤、光磁盤、ROM、CD-ROM等可攜帶介質(zhì)及計算機系統(tǒng)中內(nèi)置的硬盤等存儲裝置。進一步，所謂“計算機可以讀取的記錄介質(zhì)”還包含如成為通過互聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)及電話線路等通信線路發(fā)送程序的情況下的服務(wù)器及客戶機的計算機系統(tǒng)內(nèi)部的易失性存儲器(RAM)那樣，在一定時間內(nèi)存儲有程序的設(shè)備。
此外，上述程序也可以由在存儲裝置等中保存該程序的計算機系統(tǒng)經(jīng)過傳送介質(zhì)或通過傳送介質(zhì)中的傳送波傳送到其他計算機系統(tǒng)中。這里，傳送程序的“傳送介質(zhì)”是指具有如互聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)(通信網(wǎng))及電話線路等通信線路(通信線)那樣傳送信息功能的介質(zhì)。此外，上述程序也可以是用于實現(xiàn)上述功能的一部分的程序。進一步，也可以是通過在計算機系統(tǒng)中已經(jīng)記錄的程序的組合實現(xiàn)上述功能，即所謂的差分文件(差分程序)。
工業(yè)適用性本發(fā)明可以應(yīng)用于，例如以對互聯(lián)網(wǎng)上的音樂的使用進行恰當(dāng)管理為目的，根據(jù)預(yù)先登錄的對象樂曲的聲音信號，檢測包含其一部分的互聯(lián)網(wǎng)上的聲音信號文件的技術(shù)。
此外，不僅是上述那樣的聲音信號，本發(fā)明還可應(yīng)用于以互聯(lián)網(wǎng)上的影像信息的管理等為目的的影像信號的檢測。
權(quán)利要求
1.一種信號檢測系統(tǒng)，從被存儲的存儲信號中檢測與目標(biāo)信號相類似的信號，其具備目標(biāo)信號特征量計算部，由目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列；存儲信號特征量計算部，由存儲信號導(dǎo)出特征量序列；目標(biāo)信號柱狀圖計算部，在由上述目標(biāo)信號特征量計算部導(dǎo)出的特征量序列中，設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖；存儲信號柱狀圖序列計算部，在由上述存儲信號特征量計算部導(dǎo)出的特征量序列中，對與該觀察窗對應(yīng)的大小的各部分順序設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并通過計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列；存儲信號柱狀圖分組化部，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算部得到的柱狀圖序列中，將以預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)計算的相互類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖序列彼此進行分組；存儲信號柱狀圖組選擇部，在由上述存儲信號柱狀圖分組化部得到的柱狀圖組中，對是否包含有應(yīng)該輸出的部分的可能性進行判定，選擇具有可能性的柱狀圖組；存儲信號核對部，對屬于由上述存儲信號柱狀圖組選擇部選擇的柱狀圖組的柱狀圖，進行基于上述預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)的核對，得到類似度值；核對結(jié)果輸出部，根據(jù)由上述存儲信號核對部得到的類似度值，對是否將該核對部分作為檢測結(jié)果進行判定，并當(dāng)判定為作為檢測結(jié)果時，輸出核對部分。
2.如權(quán)利要求1所述的信號檢測系統(tǒng)，上述存儲信號柱狀圖分組化部基于L1距離基準(zhǔn)的臨界值進行柱狀圖分組。
3.如權(quán)利要求1或權(quán)利要求2所述的信號檢測系統(tǒng)，其具備存儲信號柱狀圖細化部，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算部得到的柱狀圖序列中，對柱狀圖進行細化。
4.如權(quán)利要求1至權(quán)利要求3中的任一項所述的信號檢測系統(tǒng)，上述存儲信號柱狀圖分組化部具備存儲信號柱狀圖局部分組化部或存儲信號柱狀圖全局分組化部中的任一個，存儲信號柱狀圖局部分組化部，對上述柱狀圖序列的連續(xù)的柱狀圖，將相互的類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖彼此進行分組；存儲信號柱狀圖全局分組化部，對上述柱狀圖序列的所有的柱狀圖，將相互的類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖彼此進行分組。
5.如權(quán)利要求1至權(quán)利要求3中的任一項所述的信號檢測系統(tǒng)，上述存儲信號柱狀圖分組化部具備存儲信號柱狀圖局部分組化部及存儲信號柱狀圖全局分組化部，存儲信號柱狀圖局部分組化部，對上述柱狀圖序列的連續(xù)的柱狀圖，將相互的類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖彼此進行分組；存儲信號柱狀圖全局分組化部，對上述柱狀圖序列的所有的柱狀圖，將相互的類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖彼此進行分組。
6.一種信號檢測方法，從被存儲的存儲信號中檢測與目標(biāo)信號相類似的信號，其具有目標(biāo)信號特征量計算過程，由目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列；存儲信號特征量計算過程，由存儲信號導(dǎo)出特征量序列；目標(biāo)信號柱狀圖計算過程，在由上述目標(biāo)信號特征量計算過程導(dǎo)出的特征量序列中，設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖；存儲信號柱狀圖序列計算過程，在由上述存儲信號特征量計算過程導(dǎo)出的特征量序列中，對與該觀察窗對應(yīng)的大小的各部分順序設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并通過計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列；存儲信號柱狀圖分組化過程，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算過程得到的柱狀圖序列中，將以預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)計算的相互類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖序列彼此進行分組；存儲信號柱狀圖組選擇過程，在由上述存儲信號柱狀圖分組化過程得到的柱狀圖組中，對是否包含有應(yīng)該輸出的部分的可能性進行判定，選擇具有可能性的柱狀圖組；存儲信號核對過程，針對屬于由上述存儲信號柱狀圖組選擇過程選擇的柱狀圖組的柱狀圖，進行基于上述預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)的核對，得到類似度值；核對結(jié)果輸出過程，根據(jù)由上述存儲信號核對過程得到的類似度值，對是否將該核對部分作為檢測結(jié)果進行判定，并當(dāng)判定為作為檢測結(jié)果時，輸出核對部分。
7.如權(quán)利要求6所述的信號檢測方法，在上述存儲信號柱狀圖分組化過程中，基于L1距離基準(zhǔn)的上限值進行柱狀圖分組化。
8.如權(quán)利要求6或權(quán)利要求7所述的信號檢測方法，其具備存儲信號柱狀圖細化過程，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算過程得到的柱狀圖序列中，對柱狀圖進行細化。
9.一種程序，是執(zhí)行從被存儲的存儲信號中檢測與目標(biāo)信號相類似的信號的檢測處理的程序，使計算機執(zhí)行目標(biāo)信號特征量計算處理，由目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列；存儲信號特征量計算處理，由存儲信號導(dǎo)出特征量序列；目標(biāo)信號柱狀圖計算處理，在由上述目標(biāo)信號特征量計算處理導(dǎo)出的特征量序列中，設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖；存儲信號柱狀圖序列計算處理，在由上述存儲信號特征量計算過程處理導(dǎo)出的特征量序列中，對與該觀察窗對應(yīng)的大小的各部分順序設(shè)定預(yù)定的觀察窗，并通過計算該觀察窗內(nèi)的特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列；存儲信號柱狀圖分組化處理，在由上述存儲信號柱狀圖序列計算處理得到的柱狀圖序列中，將以預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)計算的相互類似度滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)的柱狀圖序列彼此進行分組；存儲信號柱狀圖組選擇處理，在由上述存儲信號柱狀圖分組化處理得到的柱狀圖組中，對是否包含有應(yīng)該輸出的部分的可能性進行判定，選擇具有可能性的柱狀圖組；存儲信號核對處理，針對屬于由上述存儲信號柱狀圖組選擇處理選擇的柱狀圖組的柱狀圖，進行基于上述預(yù)定的L1距離基準(zhǔn)的核對，得到類似度值；核對結(jié)果輸出處理，根據(jù)由上述存儲信號核對處理得到的類似度值，對是否將該核對部分作為檢測結(jié)果進行判定，并當(dāng)判定為作為檢測結(jié)果時，輸出核對部分。
10.一種計算機可讀取的記錄介質(zhì)，記錄了執(zhí)行權(quán)利要求9所述的信號檢測處理的程序。
全文摘要
本發(fā)明的信號檢測系統(tǒng)具備目標(biāo)信號特征量計算部，由目標(biāo)信號導(dǎo)出特征量序列；存儲信號特征量計算部，由存儲信號導(dǎo)出特征量序列；目標(biāo)信號柱狀圖計算部，在目標(biāo)信號的特征量序列中求出特征量的柱狀圖；存儲信號柱狀圖序列計算部，在存儲信號的特征量序列中，通過計算特征量的柱狀圖得到柱狀圖序列；存儲信號柱狀圖分組化部，將類似度滿足基準(zhǔn)的柱狀圖序列進行分組；存儲信號柱狀圖組選擇部，從柱狀圖組中選擇包含輸出部分的柱狀圖組；存儲信號核對部，針對柱狀圖組的柱狀圖進行核對，得到類似度值；核對結(jié)果輸出部，根據(jù)類似度值，輸出核對部分作為檢測結(jié)果。
文檔編號G06T7/00GK1910652SQ200580002839
公開日2007年2月7日 申請日期2005年7月13日 優(yōu)先權(quán)日2004年7月15日
發(fā)明者柏野邦夫, 木村昭悟, 黑住隆行 申請人:日本電信電話株式會社