| 研究課題/領域番号 |
15K00248
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
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| 研究協力者 |
杉本 憲治郎
張 ケツ石
柳 済群
郝 鹏翼
呉 仁傑
奥谷 遼
笑夕
頼 咏文
林 雪コウ
邱 帆
湯 凱華
ゴ 欣卉
倪 守誠
矢野 光一
田 黎
馬 利庄
ブレッコン トビー
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ / ディープラーニング / 圧縮可能性 / 基底関数分解 / 深層学習 / ハッシュ関数 / グラフニューラルネットワーク / 畳込みニューラルネットワーク / 高速画像検索 / 高速画像認識 / 定数時間フィルタ / 高速特徴記述 / 高速特徴点検出 |
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| 研究成果の概要 |
ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究領域を構築することができた。
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