| 研究課題/領域番号 |
15K16029
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 横浜国立大学 (2016-2017)
筑波大学 (2015) |
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研究代表者 |
白川 真一 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 講師 (90633272)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 画像認識 / 画像特徴量 / 機械学習 / 進化計算 / 画像処理 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，画像処理フィルタなどの画像に対する基本処理ユニットの種類や適用順の組合せをブラックボックス最適化法によって最適化することで，画像認識に適した特徴抽出処理を自動構築する方式を開発した．さらに，この方式の考え方を画像認識問題に対して高い性能を示している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に展開・応用した．実際の画像認識実験から，開発方式が既存のCNNよりも高い性能を達成可能であることを確認した．
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