Project/Area Number |
23K24893
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯塚 博幸 北海道大学, 人間知・脳・AI研究教育センター, 特任准教授 (30396832)
田村 康将 北海道大学, 情報科学研究院, 助教 (50773701)
野口 渉 北海道大学, 数理・データサイエンス教育研究センター, 特任助教 (60868082)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | 深層学習 / 半教師あり学習 / 行動分類 / 群行動解析 |
Outline of Research at the Start |
一般に,学習するデータに行動ラベルを付与しない教師なし学習では,収集されたデータをクラスタリングするなどして同様の性質をもつデータ群に分けることによって行う.しかし,動画の行動分類へ適用するためには,クラスタリングされたデータ群が分類したい行動と対応しているかの保証がないため望ましい分類にはならない.本研究では,この問題を解決するため,一連の動画データに対して,教師あり学習と教師なし学習の利点をうまく融合した半教師あり学習の開発を目指す.すなわち,「恒常的に撮影され,かつ,行動の区切りなどが明確でない動画データをリアルタイムに処理し,高速かつ高精度で行動分類を実現することは可能か」を追求する.
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