SIGNAL EMULATOR, MACHINE LEARNING METHOD OF LEARNING MODEL FOR IMAGE RECOGNITION, MACHINE LEARNING METHOD OF LEARNING MODEL FOR SIGNAL EMULATOR, AND MACHINE LEARNING SYSTEM OF LEARNING MODEL FOR IMAGE RECOGNITION

To provide a signal emulator, a machine learning method of a learning model for image recognition, a machine learning method of a learning model for the signal emulator, and a machine learning system of the learning model for image recognition, by using an operation determination system which easily determines a user's operation from an image.SOLUTION: A signal emulator 1 for emulating a second module 120 which receives an instruction signal from a first module 110 which receives an operation instruction by a user and outputs the instruction signal according to the operation instruction and outputs a response signal to the first module 110, outputs a response information by inputting the operation information and the instruction signal which are obtained by inputting a photographed image of an area including a touch panel display 112 to a learning model 43 for image recognition to a learning model for the signal emulator, and outputs the response signal on the basis of the response information.SELECTED DRAWING: Figure 4 【課題】ユーザの操作を画像から判別することが容易な操作判別システムを用いた信号エミュレータ、画像認識用学習モデルの機械学習方法、信号エミュレータ用学習モデルの機械学習方法、及び画像認識用学習モデルの機械学習システムを提供する。【解決手段】ユーザによる操作指示を受け付けて当該操作指示に応じた指示信号を出力する第一モジュール１１０から、その指示信号を受け付けて第一モジュール１１０へ応答信号を出力する第二モジュール１２０をエミュレートする信号エミュレータ１であって、タッチパネルディスプレイ１１２を含む領域の撮像画像を画像認識用学習モデル４３に入力することによって得られた操作情報と指示信号とを信号エミュレータ用学習モデルに入力することによって応答情報を出力させ、その応答情報に基づき応答信号を出力するようにした。【選択図】図４