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本研究課題の目的は，環境に応じて認識性能を変化させることのできる環境適応型の画像認識技術の実現である．本研究課題では環境適応型の画像認識技術を，(i)カメラ映像から動的に学習サンプルを収集する仕組み，(ii)物体検出器・認識器を適応的に更新する仕組み，の2つの枠組みで捉え，これらを解決する要素技術の開発を行った．
平成24年度は，平成22年度および平成23年度に開発した車載カメラ映像を用いた道路環境認識技術を発展させ，剛体物体である標識，および非剛体物体である歩行者，それぞれに対して環境適応可能な技術開発を行った．具体的には，(a)多様な場所・時刻で撮影した車載カメラ映像データベース（道路標識，歩行者）の拡充，(b)非剛体物体検出器を環境に合わせて動的に更新する技術，に注力して研究を行った．(a)に関しては，平成23年度までに構築した標識および歩行者を撮影した車載カメラ映像の規模を拡大し，さまざまな場所および時刻に撮影した車載カメラ映像データベースを構築した．また，これらに対して歩行者・道路標識の位置を数千フレームにわたって入力した．(b)に関しては，走行場所と非剛体物体検出器を紐付けることで各環境における最適な物体検出器を構築・選択する技術を実現した．また，協調型学習の枠組みを用いることにより低コストで高精度な検出器が構築可能なことを実験により確認した．
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