| 研究課題/領域番号 |
21500213
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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 |
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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
高橋 治久 電気通信大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (90135418)
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| 研究分担者 |
堀田 一弘 名城大学, 理工学部, 准教授 (40345426)
庄野 逸 電気通信大学, 大学院・情報理工学研究科, 准教授 (50263231)
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| 研究協力者 |
RAMESWER Debnathd Khulne University(Bangladesh), Computer Sc. & Engineering Discipline, Professor
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2011年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2010年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2009年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 機械学習 / 画像識別 / 識別モデル / 生成モデル / ランダムフィールド / カーネル / サポートベクトルマシン / ビデオ画像認識 / クラスタリング / 条件付き確率場 / 画像認識 / マルコフランダムフィールド / 二次平均場近似 / 多項式カーネル |
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| 研究概要 |
機械学習には,データの確率分布による生成モデルとそれを考慮しない識別モデルがある。本研究では,この二つのモデルを組み合わせることにより,識別性能を上げる事を目的とし二つの主な成果を得た。一つは,識別ランダムフィールドと呼ばれ,生成モデルに識別機能を直接設けたモデルである。ビデオ画像識別に応用した。もう一つは,生成モデルにカーネルを導入したカーネルランダムフィールドであり,画像分類に応用した。
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