2011 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 横浜国立大学, 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23年度の成果を次に示す.
1.画像認識自動構築法である進化的条件判断ネットワークEDENの改良
平成22年度に開発した進化計算法を用いて画像認識回路を自動構築する方式である進化的条件判断ネットワークEDEN(Evolutionary Decision Network,特願2010-2217177)を改良した.これまで,EDENでは入力画像の特徴量毎の大小判定ノードを組み合わせて画像認識回路の自動構築を行なってきたが,固定しきい値による判別のため,特徴空間中に異なるクラスのデータが一部混在するようなデータに対する認識性能に問題があった.そこで判定ノードにファジイロジックを導入することでそれを改善した.
2.進化的条件判断ネットワークEDENの応用
開発したEDENを医用画像処理(カプセル内視鏡画像)の正常/異常判定,水道原水中の微生物の分類処理,動的に変化する3次元環境中の人物の検出処理に適用したところ,従来法より優れた分類性能をもつことを確認した.またEDENによって,人にとって直感的に理解し易い分類処理を構築することができることを確認した.
平成23年度で本研究は終了となるが,3年間を通して,画像を認識・分類する処理回路を,人手をあまりかけずに自動生成するとともに,人にとって分かり易い認識回路を作るという本研究の当初の目標を達成し,多くの研究成果を残すことができたと考えられる.
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