| 研究課題/領域番号 |
16K00311
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
渡部 広一 同志社大学, 理工学部, 教授 (90201251)
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| 研究分担者 |
芋野 美紗子 大同大学, 情報学部, 講師 (20735138)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | イラスト化画像 / CNN / 概念ベース / 常識知識 / 画像認識 / 擬似拡張データ / SVM / 脳波処理 / 物体認識 / イラスト画像 / 関連度 / 画像概念 / 画像関連度 / 進化的計算法 / 言葉の連想技術 / 常識的判断 |
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| 研究成果の概要 |
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた実物体画像およびイラスト画像の認識手法を提案した．CNNの問題点としては，大量の適切な画像を準備する必要があることであるが，本研究では，十分な量のイラスト画像を準備する代わりに，実画像に輪郭処理・減色処理等を行うことで大量のイラスト画像を自動生成する手法を提案した．また未学習物体についても出力結果に閾値を設けることで未学習物体であると出力することが可能となった．つまり，人間と同様に知らない物体は，「知らない」と答えるのである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現代は至るところにカメラが存在し画像が存在する．その画像に写っているモノを人間と同様に認識できれば，現在主に人が自分の目で行っている作業を大幅に減らすことができる．また，ロボットの目にこの画像認識機能を搭載することで，ロボットが自分の周りをより正確に認識・理解することが出来，人と自然なコミュニケーションが可能となり，より人にフレンドリーで使いやすいロボット，すなわち，人に優しいインタフェースを持つ機械や製品の開発に貢献できる．そして学術面では，ニューラルネットや機械学習などに加えて，言語処理の分野の連想技術を拡張・応用することで，人工知能研究のさらなる進展が期待できる．
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