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車両検出・追跡手法の研究においては、ペア特徴を用いた追跡手法に訓練サンプルセットの最適化を適用することで、位置精度が高く、かつ、対象の見えの変化に頑健な追跡手法を確立することが出来た。
訓練サンプルの最適化による汎化性能向上手法の研究においては、少数のサンプルによって訓練した識別器を統合することにより、学習時間が短く、かつ、汎化性能の高い識別器の構成手法を確立した。この手法では、訓練サンプルから抽出した少数のサンプルに対して訓練した複数の識別器を組み合わせることにより、大規模なサンプルで訓練した識別器よりも高い汎化性能を有する識別器を、より少ない学習時間で構成することが可能となった。
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