研究課題/領域番号 |
20K12115
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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研究機関 | 東京理科大学 |
研究代表者 |
谷口 行信 東京理科大学, 工学部情報工学科, 教授 (70759422)
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研究分担者 |
古田 諒佑 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20843535)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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キーワード | 人間参加型機械学習 / Human-in-the-loop / 弱教師あり学習 / 技能伝承 / 画像認識 |
研究成果の概要 |
本研究の目的は,未編集の作業映像を,画像認識により自動的に組織化(意味的なシーンに分割し,タグを付与)し,技能伝承・ノウハウ共有を促進することにある.画像認識モデル開発に伴うアノテーション負担を低減するため,次の二つのアプローチを検討した:(1) 弱教師あり学習・転移学習に基づく映像組織化:ユーザが付与する少量・不完全な注釈データを活用する,(2)人間参加型機械学習に基づく映像組織化:画像認識の結果をユーザに能動的に提示し,ユーザフィードバックを得ながら画像認識モデルを改良する.
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自由記述の分野 |
知覚情報処理
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
製造業・看護など様々な業界において,熟練者から初心者への技能伝承,組織内でのノウハウ共有が重要な課題となっている.技能伝承・ノウハウは,企業やコミュニティに閉じたドメイン固有の概念を扱うため,学習データの整備,汎用的な画像認識モデルの構築が難しいことが問題となっている.本研究成果は,この問題点の解決に向けたもので,技能伝承・ノウハウ共有の促進に資するものである.なお,ここで開発した手法は,学習データ整備の困難を軽減するもので,当初想定した分野以外への展開も可能であることを示した.
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