| 研究課題/領域番号 |
24700170
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
杜 偉薇 京都工芸繊維大学, 工芸科学研究科, 助教 (00512790)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2013年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 半教師付き学習 / パターン認識 / 医用画像 / 動的輪郭モデル / 特徴ベクトルノイズ / クラスラベルノイズ / 動的輪郭モデル初期値 / 動的輪郭モデルパラメータ |
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| 研究概要 |
ラベル情報の少ない学習データを利用して、大量のデータを分類することはパターン認識や機械学習における大きな課題である。実際の利用場面では学習データにノイズデータが混入するため、問題は更に難しくなる。本研究が上記の問題点に基づき、画像処理の分野の一つ手法である動的輪郭モデルで2回微分によってノーズを効果的に削除できる特性を用いて、グラフベース半教師付き学習と組み合わせることによって、データに含まれるノイズを削除し、少ないラベル情報を元にラベルなしデータにラベルを付けることのできる手法を開発した。この手法を人工データと医用画像に応用し、その有効性について示す。
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