2015 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
26540081
|
|---|
| Research Institution | Nagoya University |
|---|
Principal Investigator |
加藤 ジェーン 名古屋大学, 情報科学研究科, 准教授 (70251882)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| Keywords | 適応学習 / イベント認識 / 近似スパースコーディング / パッチワイズ学習 / 行動認識 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は低コストで手軽に利用可能なイベント学習枠組みの開発を目標としている．その目標を達成するために，①データ収集の省力化・効率化を達成するためのワンストップ型データ収集，②ウェブノイズを許容できるガウシアンプロセス学習，及び③ウェブドメインで学習した識別モデルを目標ドメインに適応させるドメイン適応である．平成27年度では，上記すべての項目について研究を行い，一定の成果を収めた．
項目①に関して，我々は画像認識と自然言語処理を統合した画像・映像検索手法を開発し，学習データ収集の省力化・効率化を図った．また，ショット検出技術を用いて検索で得た学習データを精錬することにより，映像データの品質を向上させることができた．これらの研究成果で国際会議FCST2015 (The 9th Internal Conference on Frontier of Computer Science and Technology)で最優秀論文賞を受賞した．
項目②に関して，我々は少し計画を変更して，より効果的かつ効率的な近似的スパースコーディング手法を開発した．この手法に基づいたイベント認識法に関する論文は国際会議ICIP2015(IEEE International Conference on Image Processing)でベストテンパーセント論文賞を受賞し，内容を拡張した論文は電子情報通信学会論文誌に掲載された．
項目③に関して，我々は平成26年度に提案したドメイン適応手法について，実証実験をさらに重ね，手法の改善を行った．この手法により，ラベルなしデータデータのみからなる目標データセットのイベント識別器の学習に十分なラベル付きデータがある別のデータセット（元データセット）を利用することが可能になった．この研究成果は電気学会論文誌Cに掲載された．
|
