| 研究課題/領域番号 |
16K12490
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
小野 智司 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (90363605)
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| 研究分担者 |
細田 滋毅 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球環境観測研究開発センター, グループリーダー代理 (60399582)
川崎 洋 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80361393)
福井 健一 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (80418772)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 表現学習 / 構造データ / 系列データ / 深層ニューラルネットワーク / 決定木 / 海洋観測データ / コンピュータビジョン / 2次元コード / 3次元畳込みニューラルネットワーク / 2次元コード復号 / 幾何歪み / 変化点検知 / 教師有り学習 / 訓練データ生成 / シミュレーション / 機械学習 / ソフトコンピューティング / 海洋科学 / 画像 |
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| 研究成果の概要 |
1次元系列データにおける微小なパターンの変化する検知をはじめ，構造データにおける特徴量を学習する技術を，深層ニューラルネットワークをはじめとする技術を中心として，実現した．また，1次元の構造を持つ実問題として海洋観測データの品質管理に，2次元の構造を持つ実問題として歪んだ2次元コードの復号に着目し，それらにおける表現学習技術として既存の解法（条件付き確率場，マルコフ確率場）に組み込むことで，実用レベルの性能を実現できることを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
時間と共に変化するなどの構造を持つデータにおいて，従来は各分野の専門家が設計していた特徴量を，問題のデータから自動的に設計する技術を実現した．また，開発した技術を，海洋観測データにおける観測エラーの発見問題に応用し，専門家が目視で行うレベルの精度で観測エラーを発見できることを確認した．さらに，紙などに印刷されたQRコード等の2次元コードが複雑に歪んだ際にも，読取りを行える技術を実現した．
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