研究課題
基盤研究(C)
データをラベル化して無構造なビッグデータを構造化する機械学習理論を構築し、それにより可能となる応用システムを作成した。ここでいうラベルとは構造化に寄与しうる推定情報を意味し、多様な尤度を最適化する理論に基づいている。具体的には、生データから抽出した特長量を数値ベクトルとして表し、ベクトル間の位相すなわち近傍性を得ることを行った。この研究では、前例のない動画像同士の比較を可能にするために、以上のような数値ラベルを得る方法をとった.これにより、動画像そのものをクエリとしてデータベース中の類似動画像を検出するシステムを実現し、追加例として脳波信号中のP300波形に基づく個人認証システムを作成した。
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すべて 雑誌論文 (8件) (うち査読あり 8件、 謝辞記載あり 2件、 オープンアクセス 2件) 備考 (3件) 産業財産権 (2件)
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