| 研究課題/領域番号 |
22500122
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
渡邊 俊典 電気通信大学, 大学院情報システム学研究科, 教授 (10242348)
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| 研究分担者 |
張 諾 電気通信大学, 大学院情報システム学研究科, 助教 (20436736)
古賀 久志 電気通信大学, 大学院情報システム学研究科, 准教授 (40361836)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| キーワード | パターン認識 / 機械知能 / マイニング / 画像解析 / 自律システム |
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| 研究概要 |
本研究の3年間の実施事項を要約する。
（１）H22年度：形状オブジェクト認識用スキームの自律形成方式の研究
与えられた複数のカラー画像に含まれる要素部品（類似色領域や阿フィン変換不変特徴点など）の集合で、種々の画像に繰り返し出現する（共起する）ものを効率的に探索する確率アルゴリズムをベースとした方式を実現した。関連技術領域での世界トップレベルの性能を持つことを確認した。
（２）H23年度：テキストデータ分類用多段決定スキームの自律形成方式：複数のテキストを自動（人手介入も可能）クラスタリングして得られる2分木（Dendrogram）の各ノードにテキスト圧縮辞書を持たせ、木のルートに入力する未知テキストを左右の子ノードに振り分ける方式を開発した。振り分け能力を向上させるための辞書の構築方式を提案した。Googleearthが提供する地表面画像をテキスト化したものを自動分類する問題に適用し、多様な内容を含む画像群をうまく分類できること、撮影高度の異なる画像の分類にも適用できること、人が指示する恣意的分類を忠実にまねる分類能力を実現できることなどを確かめた。
（３）H24年度：開発技術の応用研究、成果まとめおよび発表：画像群を与えるのみでオブジェクト認識能力を自動形成する方式PRDC-CSORの開発、原理実証、発表を実施した。テキスト化した画像の部分語を認識する多次元の圧縮率特徴空間を自律形成する自律伸長辞書パイプライン、部分語の自動ラベリング、画像内共起ラベル抽出による複合オブジェクト発見機能などがその特徴である。さらに、上記（２）の期間に着想した、地表面画像の意味的分割と通信ネットワークでのトラフィック状態監視問題への圧縮性特徴量の応用に取り組んだ。国際会議４件（内1件は招待講演）、国際ジャーナル論文1件の発表を実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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