| 研究課題/領域番号 |
19500163
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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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 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
栗田 多喜夫 広島大学, 大学院・工学研究院, 教授 (10356941)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010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)
2010年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2009年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2008年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2007年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | パターン認識 / 最適化手法 / モデル選択 / 汎化性能 / 物体検出 / 画像認識 / トラッキング / Particle Swarm Optimization / サポートベクターマシン / 多クラス識別 / 遺伝的アルゴリズム / Particle Swarm Otimization / 対象検出 / RANSAC / Partcle Swarm Optimization / カーネルロジスティック回帰 |
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| 研究概要 |
最近の最適化手法に関する研究成果を取り入れて、(1)パターン認識器における最適なハイパーパラメータの決定法、(2)パターン認識のための有効な特徴の自動選択法、(3)画像中の対象の高速探索法、(4)汎化性能が高い識別器の自動設法、(5)動画像中の対象のトラッキングのための特徴探索法等について実用的なアルゴリズムを開発し、パターン認識のための探索的モデル選択のための最適化の有効性を明らかにした。
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