研究課題/領域番号 |
16700230
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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研究機関 | 秋田県産業技術総合研究センター (2005) 秋田県工業技術センター (2004) |
研究代表者 |
間所 洋和 秋田県産業技術総合研究センター, 工業技術センター, 研究員 (10373218)
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研究期間 (年度) |
2004 – 2005
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研究課題ステータス |
完了 (2005年度)
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配分額 *注記 |
3,700千円 (直接経費: 3,700千円)
2005年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2004年度: 2,900千円 (直接経費: 2,900千円)
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キーワード | 汎化能力 / 誤差逆伝搬ネットワーク / 対抗伝搬ネットワーク / FPGA / 肌領域抽出 |
研究概要 |
本研究では、対抗伝搬ネットワーク(Counter Propagation Network : CPN)のカテゴリマップを誤差逆伝搬ネットワーク(Back Propagation Network : BPN)の学習データとして用いることにより汎化能力を形成する手法を提案した。提案手法は、カテゴリマップのユニット数を変更することにより空間的な位相構造が保存された状態で学習データのサンプル数を自由に変更することができる。更に、矛盾する学習データの検出や寄与度の低い学習データの検出が可能となる。 汎化能力の定量的な評価方法として幅広く利用されているCone-torusデータセットに本主手法を適用した結果、学習データに対する正答率が86.80%、テストデータが82.50%という結果が得られた。更に、カテゴリマップの入れ替え操作を行うことにより、テストデータの正解率が87.50%まで向上した。具体的な応用展開として、一般的なシーン画像から人の肌領域を抽出する実験を行った結果、BPN単独の結果と比較して抽出精度が向上した。 ハードウェア実装に関しては、ハードウェア記述言語を用いて16ビット固定小数点モデルのBPNを設計し、FPGA(Field Programmable Gate Array)への実装を行った結果、108 MCUPS(Million Connection Updates Per Second)の学習速度を記録した。また、ハンガリー共和国ブタベスト経済工科大学のI.Lovanyi教授らの研究グループの協力を得て、提案手法をパイプライン化することにより、最大10倍程度の高速化が可能となる見通しを得た。
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