| 研究課題/領域番号 |
25K15231
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 教授 (50418498)
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| 研究分担者 |
大島 千佳 佐賀大学, 理工学部, 客員研究員 (10395147)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2026年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 画像分類 / 生成系AI / GPT / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
画像データが膨大になると，その中からユーザが望みの画像を探し出すことが困難になる．例えばユーザが特定の「犬」の画像を探す場合，ユーザとしては，「茶色」「秋田犬」「子犬」などの探す画像の階層的な概念とその組み合わせで探していく．しかし，現在の一般的な人工知能の深層学習では，必要とする画像に段階的に近づく検索ができない．本研究では，申請者らが提案した多段階画像分類手法に加えて，画像からキャプションを自動生成する人工知能（AI）と人（各ユーザ）によるスマートフォン・アプリ上での言語コマンドが互いに補完することで，個人に最適化された画像分類樹形図（デンドログラム）の構築アルゴリズムを実現する．
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