研究課題/領域番号 |
23K11120
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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研究機関 | 神奈川工科大学 |
研究代表者 |
鷹野 孝典 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (40434419)
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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 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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キーワード | ニューラルネットワーク管理コンテキスト認識 / 現実空間情報 / コンテキスト認識 / グリーンAI / 省電力化 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では,多様かつ複合的な要素から構成される現実空間コンテキストを適切に認識するために,状況認識に適したDNNの組み合わせを選択するDNN抽出機能やDNNのパターン認識性能に関する信頼性算出機能をDNN管理システムに組み込んだ,動的かつ拡張性の高いDNN連携機構を考案する.これにより,視覚,聴覚,動作等のマルチモーダル情報から現実空間コンテキストを推定し,人の知的活動支援に必要な知識情報等を提供することが可能となる.実証実験では,動的に変化する現実空間コンテキストの高度な認識機能を必要とする自然環境調査やナビゲーション等の領域に焦点を当て,提案方式及び実現システムの有効性・有用性を検証する.
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