2011 Fiscal Year Research-status Report
物体領域の推定と物体認識・検出モデルの学習の同時最適化
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23650093
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
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| Project Period (FY) |
2011-04-28 – 2013-03-31
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| Keywords | 一般画像認識 / 物体領域検出 |
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| Research Abstract |
本研究では、写っているもののラベルが付いた大量の画像群から、対象物体の領域を自動抽出すると同時に、物体認識・検出器を学習する手法について検討する。学習用画像は、対象物体の外接矩形や物体領域を与える必要はなく、画像に対するラベルが与えられればよく、人手でも容易に付与可能であり、Flickrや文字字幕つき映像などからも大量に取得可能である。物体領域を自動抽出することにより、画像合成などにも利用できる上、より精密な認識・検出器の実現が可能となる。平成23年度は、物体領域の推定と画像の識別を同時に行うのに適していると知られているMultiple Instance Learning(MIL)技術を拡張し、領域間の近接性を考慮に入れた枠組みの構築に成功し、画像識別器の精度向上を実現した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
MIL技術の拡張による物体画像認識の精度向上という当初の予定を達成している。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成24年度は、開発した技術の大規模画像への適用について検討する。特に、100物体クラスの画像データベースを独自に開発し、これに基づく、注目物体自動検出技術について検討を行う。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
主として、デモ用のPCの購入、研究発表用の国内外旅費、並びに研究補助員への謝金として使用する予定である。
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