| 研究課題/領域番号 |
16300036
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
メディア情報学・データベース
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
松井 知子 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (10370090)
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| 研究分担者 |
田邉 國士 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (50000203)
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| 研究期間 (年度) |
2004 – 2007
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| 研究課題ステータス |
完了 (2007年度)
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| 配分額 *注記 |
12,360千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 960千円)
2007年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2006年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2005年度: 2,800千円 (直接経費: 2,800千円)
2004年度: 3,300千円 (直接経費: 3,300千円)
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| キーワード | マルチメディア / 判別予測 / モデル選択 / 確率モデル / 帰納学習 / カーネルマシン / 音声認識 / 話者認識 / 画像認識 |
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| 研究概要 |
本研究では、研究分担者(田邉)によって開発された新しい確率的予測推論機械dPLRM(dual Penalized Logistic Regression Machines)を用いて、マルチメディアにおける音声・画像・テキストなどの異種混合データを判別予測する方式を、個々の実用問題に即して開発することを目的とする。具体的に1)dPLRMを用いた判別の実用方式の検討、2)異種混合・可変長・大規模データを扱うためのモデルおよび技法の開発、3)未知クラスのデータを扱うためのモデルおよび技法の開発、4)汎用ソフトウェアパッケージの開発の四つの課題に取り組んだ。その結果、1)については音声データ、および聴覚系の神経発火パターンのデータを対象として、dPLRMの判別力、帰納力に関する調査を行い、dPLRMは優れた判別力、帰納力を持つことを実証して、実用方式の確立をはかった。2)ではdPLRMのマルチカーネル化、時定数を異にするデータのためのコーディング、異なる長さの時系列データを扱えるカーネル関数の設計を行った。3)では未知クラスのデータに対処するために、ガーベージクラスとして新しいクラスを一つ追加する方法を考案した。4)ではdPLRMに関する汎用ソフトウェアパッケージの開発を行い、利用目的が研究である場合に限って公開する。以上の1)〜4)の研究成果により、dPLRMによる異種混合データの判別方式の基本的な枠組みを確立した。
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