2015 Fiscal Year Research-status Report
確率的Slow Feature Analysisの構築と空間認識機能への応用
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25730147
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
大森 敏明 神戸大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10391898)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 情報認識 / 確率的情報処理 / 動画像認識 / 機械学習 / 多次元データ / データ駆動型アプローチ / 深層学習 / ダイナミクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
未知システムから観測される，多次元時系列データから緩やかな変動成分の抽出を実現するとともに，多次元データに隠れた潜在情報の抽出の実現や，情報認識の実現を行うことを目的として，本研究課題では，Slow Feature Analysisを用いた統計的アルゴリズムに関する理論研究・アルゴリズム開発を行った．
本研究課題の3年度目に当たる平成27年度には，多次元データに隠れた潜在情報の抽出を実現するための確率的時系列解析手法を進展させるとともに，動画像データに対してSlow Feature Analysisを適用することによって，行動認識を行うためのアルゴリズムの開発を中心に研究を行った．実際の動画像データを用いた検証により，提案アルゴリズムを用いることで，異なる動作を行う人物を含む動画像データからの行動認識が，高い精度で実現されることを示した．さらに，近年の神経回路網理論に関する進展に基づいて，構築したアルゴリズムを改良し，更なる情報認識性能の向上を実現するとともに，実データを用いてその有効性を示した．関連する多次元時系列データの解析技術や静止画像データや動画像データからの情報抽出技術・情報認識技術に関する研究開発の成果について，国内会議や国際会議にて発表を行うとともに，学術論文や学会誌の解説論文として公表した．加えて，これらの研究成果について，国内会議や国際会議における招待講演を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた時系列解析に関する成果のみならず，動画像認識に関する展開も得られつつあるため．
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| Strategy for Future Research Activity |
動画像認識に関する研究を進めるとともに，時系列解析に関する研究を深化させる．
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| Causes of Carryover |
本年度の研究遂行により，動画像認識に関する情報抽出アルゴリズムについて当初の予定を超えた進展が得られたが，その有効性を精緻に検証し，広く成果を公表する上で，次年度における追加の数値実験が必要となったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
追加の数値実験を行うための計算機購入や情報収集のための旅費として使用する．
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