| 研究概要 |
本研究では,1000種類以上の対象について認識可能な大規模一般画像認識システムの実現を目的として研究を実施した.最終年度は,当初の目標だった一般的な対象については,海外ですでに1000種類以上の大規模データセットImageNetがWebで公開されて誰もが容易に大規模画像認識システムを研究することが可能となったため,本研究では一般的な対象よりも,より実用に近い認識を目指して,特に食事画像にフォーカスして研究を行った.
100種類の食事画像データベースを独自に構築し,さらに認識システムを計算機クラスタシステム上に実装し高速に認識可能なシステムを実装した.さらに,Webやメール,Twitterなど様々な方法で食事画像を認識システムに送信可能とし,送信後1分以内には送った食事画像の推定食事名と概算のカロリー値を返送するインターフェースも実現した.特にTwitterによる画像認識システムは,@foodimg_botと食事画像をメッセージに付加して送信するだけで,出力結果が返信されるようになっており,誰もが利用できる形で広く一般に公開している.
一般的な対象の認識に関しては,さらに発展させて位置情報を用いて認識精度を向上させる試みを行った。また,位置情報付きのデータセットを構築して,同一カテゴリーの対象の位置による変化について分析することも行った.
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