| 研究課題/領域番号 |
25330215
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
波部 斉 近畿大学, 理工学部, 講師 (80346072)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015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)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2013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 | 物体認識 / 性別推定 / Random Forests / 転移学習 / ランダムフォレスト / 環境適応 / 決定木 / Random Forest / 共通知識 / 個別知識 |
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| 研究成果の概要 |
画像・映像の中に含まれている物体の認識を行うためには，対象となる環境において大量のサンプルを取得して機械学習を行うアプローチが主流である．しかし，実際の応用場面では必ずしも常に大量の学習サンプルを獲得できる訳ではない．そこで，異なる環境で収集したデータを用いて学習した識別器を用いて新たな環境において精度の高い識別を行う手法を提案した．実環境において収集したデータを用いて検証を行ったところ提案手法が有効に動作することがわかった．
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