[发明专利]信息处理装置、信息处理方法和程序

权利要求书

1.一种信息处理装置，包括：

网络学习部分，通过约束第一权重、第二权重和第三权重并使用学习图像来执行对外观/位置认识网络的学习，

其中，所述外观/位置认识网络具有包括作为与图像的前景的位置相对应的神经元的位置节点的前景层、包括作为与图像的背景相对应的神经元的背景节点的背景层以及包括作为与所述前景被叠加在所述背景上的图像的像素相对应的神经元的像素节点的图像层，并且所述外观/位置认识网络是将所述位置节点、所述背景节点和所述像素节点彼此相连的神经网络，

其中，所述第一权重是所述位置节点与所述像素节点之间的连接权重，所述第二权重是所述位置节点与所述背景节点之间的连接权重，并且所述第三权重是所述背景节点与所述像素节点之间的连接权重，

其中，所述位置节点输出与如下位置信息相对应的值，所述位置信息作为输入值被输入并且指示所述前景的位置，

其中，所述背景节点输出通过计算获得的值，所述计算包括所述位置节点的输出的加权求和，以及

其中，所述像素节点输出通过计算获得的值，所述计算包括所述位置节点的输出的加权求和以及所述背景节点的输出的加权求和。

2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，关于任何两个位置节点，所述网络学习部分将所述第一权重约束为使得所述两个位置节点中的一个位置节点与位于与该一个位置节点所对应的位置具有预定位置关系的位置处的像素所对应的像素节点之间的第一权重、和所述两个位置节点中的另一个位置节点与位于与该另一个位置节点所对应的位置具有所述预定位置关系的位置处的像素所对应的像素节点之间的第一权重为相同值，并且

其中，关于每个位置节点，所述网络学习部分将所述位置节点与如下背景节点之间的第二权重约束为用于抑制所述背景节点的突显的固定值，并且执行对所述外观/位置认识网络的学习，所述背景节点与以所述位置节点所对应的位置为基准的预定范围中的背景相对应。

3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，关于每个背景节点，所述网络学习部分将所述背景节点与如下像素节点之间的第三权重约束为0并且执行对所述外观/位置认识网络的学习，所述像素节点与所述背景节点所对应的背景的像素之外的像素相对应。

4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，所述网络学习部分执行对所述外观/位置认识网络的学习以减小预测图像相对于所述学习图像的误差，所述预测图像是以从所述外观/位置认识网络的像素节点输出的值为像素值的图像。

5.根据权利要求4所述的信息处理装置，还包括：

多时标递归神经网络学习部分，通过使用用于减小所述预测图像相对于包括响应于用于移动作为前景的物体的移动命令而移动的物体的图像的序列的误差的、作为所述外观/位置认识网络的位置节点的输入值的所述位置信息的序列和所述移动命令的序列，来执行对多时标递归神经网络的学习；以及

识别单元，针对包括在识别数据中的移动命令的序列的输入，基于从所述多时标递归神经网络输出的位置信息的预测值的序列的误差，来识别包括在所述识别数据中的图像中的前景是否是响应于所述识别数据中的移动命令而移动的物体，所述识别数据包括所述移动命令的序列和所述图像的序列并且用来识别响应于移动命令而移动的物体。

6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，所述多时标递归神经网络学习部分校正输入值以使得具有位置节点的输入值中的最大输入值的一位置节点的周边位置节点的输入值与所述最大输入值具有预定关系，并且通过使用所述一位置节点的经校正输入值作为所述位置信息来执行对所述多时标递归神经网络的学习。

7.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，所述多时标递归神经网络具有：

位置输入和输出层，该位置输入和输出层包括向其输入并从其输出位置信息的神经元；

移动命令输入和输出层，该移动命令输入和输出层包括向其输入并从其输出移动命令的神经元；

第一上下文层，该第一上下文层包括被连接到所述位置输入和输出层以及所述移动命令输入和输出层并且存储值以预定的时间常数被更新的神经元；以及

第二上下文层，该第二上下文包括被连接到所述第一上下文并且存储值以大于所述预定时间常数的时间常数被更新的神经元。

8.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，所述外观/位置认识网络具有连接到所述背景节点和所述像素节点的每个的多个前景层。