研究課題
基盤研究(C)
互いに関連性をもつ複数のパターン認識タスクを逐次的に学習する環境において,特定タスクの知識を別のタスクに「知識移転」することで,少ない訓練データで効率よく学習できることが知られている.本研究では,パターン認識の問題において,有効な特徴量を抽出する特徴空間を知識として,その知識の一部を未知の認識タスクに移転して,追加学習する方式を開発した.また,学習方式を顔画像に基づく個人認証システムに実装し,その有効性を示した.
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