| 研究課題/領域番号 |
23H00490
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
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| 研究分担者 |
井上 中順 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)
横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573)
川上 玲 東京工業大学, 工学院, 准教授 (90591305)
佐藤 育郎 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90895525)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)
2024年度: 15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)
2023年度: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
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| キーワード | 深層学習 / 画像認識 / 音声認識 / マルチモーダル認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
識別の対象（インスタンス）を属性の集合（束）とみなし，特徴量空間においてその特徴を属性ごとに分解する．そして，これらの属性特徴からインスタンスを再合成する過程で属性特徴を最適化することで，各属性を高精度で識別し，かつ，外れ値に対し頑健な識別手法を実現する．このために深層生成モデルと高密度な属性アノテーションに基づく学習手法を開発する．従来研究の多くが対象とその属性が一対一に対応する平坦な意味構造を仮定していたのに対し，本研究は多くの属性が複雑に絡み合う対象における複数の属性を同時に識別することを可能にする．新しい属性やクラスの創発も視野に入れる．
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