2009 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習に基づく画像認識処理の進化的自動構築に関する研究
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21300050
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
長尾 智晴 Yokohama National University, 環境情報研究院, 教授 (10180457)
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| Keywords | 人工知能 / 知能ロボティクス / 機械学習 / 情報システム / 知能機械 |
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| Research Abstract |
本研究では構築に膨大な労力と時間を要する画像認識プロセスを,事例に対する機械学習を通して自動構築・最適化するための情報処理技術を研究をしている.平成21年度の成果を次に示す.
1.画像認識自動構築方式の開発
プロトタイプとして開発したGIN(Genetic Image Network)と称する,進化計算法を用いて画像認識回路を自動構築する方式に対して,弱認識回路を並列的に並べることで認識精度を高めるブースティングの考え方を導入することで,高い認識精度を達成する方式を開発した.また,認識に用いる画像特徴量を最適化することで,従来よりも高精度の認識を達成する方式を開発した.
2.自動構築されたアルゴリズムの検証
本研究では,開発した方法論の適用分野として,セキュリティ分野・ITS分野・医療分野を想定しており,特に全方向カメラによって撮影した画像中の歩行者の識別,人物(頭部)の検出,男女性別の認識などに適用して有効性を検証した.さらに,開発した方式を医用画像の正常/異常分類に適用した.それらの実験結果を通して,本方式によって自動構築された画像認識回路,並びに自動選択・生成された画像特徴量を用いた画像認識が,従来法よりも平均して10～20%程度高い認識精度を示すことを確認することができた.本方式では,さらに認識プロセスを自動構築することができる,という大きなメリットがある.これらより,本研究で開発した方式が,開発効率・認識精度の両面において従来法よりも優れていることを証明することができた.
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[Journal Article]2009
Author(s)
Jun Ando, Tomoharu Nagao
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Journal Title
Image Processing, chanter 22(Chen Yune-Shene(ed.))(IN-TECH)
Pages: 403-414
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