深層生成モデルを活用した構成的なパターン認識・理解

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H00490
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Institute of Science Tokyo
• Principal Investigator: 篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 井上 中順 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397) ; 横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573) ; 川上 玲 東京工業大学, 工学院, 准教授 (90591305) ; 佐藤 育郎 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90895525)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、合成による識別のアプローチにより、構成的なパターン認識を実現する方法論の確立を目指す研究である。属性間の関係や各属性におけるクラスの分離が表現された潜在変数空間をデザインすることにより、認知タスク群全体の性能向上を目指す。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

本研究は、合成に基づいた識別のアプローチを提案する点が、独創的である。説明可能なAIにも貢献する研究であり、社会的意義も高い。また、本研究では、人の動作の認識、話者・感情認識、マルチモーダル認識の３つのタスクの横断研究が予定されており、社会への高いインパクトや波及効果が期待できる。