テストサンプルの観点を用いた画像認識法の研究

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K00252
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知覚情報処理
• 研究機関: 名城大学
• 研究代表者: 堀田 一弘 名城大学, 理工学部, 教授 (40345426)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: ディープラーニング / 適応的

研究成果の概要

我々は複数のCNNを適応統合する方法を提案した．CNNは大きな見えの変動が含まれている場合，十分な性能が得られない．そこで，仕事を割り振るgating CNNと割り振られた見えを処理するexpert CNN群を用いる方法を提案した．実験により提案手法の有効性を示した．
動画像中の対象を追跡する課題では，対象が他の対象に隠れてしまう時に精度が低下してしまう．そこで，隠れが起きているかどうかを判定し，隠れの場合には学習係数を変えながら追跡をした結果，従来法よりも高い精度で追跡できるようになった．

自由記述の分野

画像認識