| 研究課題/領域番号 |
22500122
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
渡辺 俊典 (渡邊 俊典) 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 教授 (10242348)
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| 研究分担者 |
古賀 久志 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 准教授 (40361836)
張 諾 電気通信大学, 大学院・情報システム学研究科, 助教 (20436736)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2012年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2011年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2010年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | パターン認識 / 機械知能 / マイニング / ウェブ分析 / 自律システム / 画像解析 |
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| 研究概要 |
認識対象オブジェクトの統計的モデルを人手で構築した後、モデルと未知対象との統計的類似度を計算してオブジェクトを認識する伝統的方式では、テキスト、音、画像など種々のデータ型や多様な内容オブジェクトへの対応は困難である。本研究では、多様なデータ型を圧縮率特徴ベクトルで汎用的に表現する方式と、認識された下位オブジェクトの共起性から上位オブジェクトを自動発見する方式の可能性、および両者を統合した高度に自律的な認識機構の可能性を探求した。画像を用いた実験でこれらについての肯定的な結果を得た。
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