研究課題/領域番号 |
23K24893
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)
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研究分担者 |
飯塚 博幸 北海道大学, 人間知・脳・AI研究教育センター, 特任准教授 (30396832)
田村 康将 北海道大学, 情報科学研究院, 助教 (50773701)
野口 渉 北海道大学, 数理・データサイエンス教育研究センター, 特任助教 (60868082)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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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 |
1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 深層学習 / 半教師あり学習 / 行動分類 / 群行動解析 |
研究開始時の研究の概要 |
一般に,学習するデータに行動ラベルを付与しない教師なし学習では,収集されたデータをクラスタリングするなどして同様の性質をもつデータ群に分けることによって行う.しかし,動画の行動分類へ適用するためには,クラスタリングされたデータ群が分類したい行動と対応しているかの保証がないため望ましい分類にはならない.本研究では,この問題を解決するため,一連の動画データに対して,教師あり学習と教師なし学習の利点をうまく融合した半教師あり学習の開発を目指す.すなわち,「恒常的に撮影され,かつ,行動の区切りなどが明確でない動画データをリアルタイムに処理し,高速かつ高精度で行動分類を実現することは可能か」を追求する.
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