| 研究課題/領域番号 |
22500152
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松本 哲也 名古屋大学, 情報科学研究科, 助教 (40252275)
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| 研究分担者 |
大西 昇 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (70185338)
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| キーワード | 類似画像検索 / 部分教師付学習 |
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| 研究概要 |
今年度の研究では、少数教師に基づく適応的学習手法を開発した。これによって、多数のラベルなしデータと極少数のラベル付きデータを利用した部分教師付学習による、効率的なユーザモデルの学習が可能となった。この手法を昨年度の解析結果に応用し、利用者からの少数教師に基づき、画像関心空間モデルを構築するシステムを開発した。
国際会議 IVCNZ (International Conference Image and Vision Computing New Zealand) 2011, (2011/11/29-12/1, Auckland/New Zealand) で、研究成果の発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度までの研究によって、ユーザ毎に異なる画像データベースの傾向やユーザの嗜好を反映した「画像関心空間モデル」の適応的構築手法と、少数教師に基づく部分教師付学習手法の適用を実現した。これにより、比較的少数の教師データを利用者が与えることで、「画像関心空間モデル」を構築することが可能となったため、研究のほぼ 7 割程度が達成されたものと考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、現在の「画像関心空間モデル」の内容をユーザに適切に提示するための提示・視覚化手法の実現が必要である。これによって、ユーザからの relevance feedback を適切に行うことが可能となり、少数教師を利用して、モデルの適切な修正を行うマン・マシンサイクルが実現される。
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