深層生成モデルを活用した構成的なパターン認識・理解

2023 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 23H00490
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
• 研究分担者: 井上 中順 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397) ; 横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573) ; 川上 玲 東京工業大学, 工学院, 准教授 (90591305) ; 佐藤 育郎 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90895525)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31

研究の概要

本研究は、合成による識別のアプローチにより、構成的なパターン認識を実現する方法論の確立を目指す研究である。属性間の関係や各属性におけるクラスの分離が表現された潜在変数空間をデザインすることにより、認知タスク群全体の性能向上を目指す。

学術的意義、期待される成果

本研究は、合成に基づいた識別のアプローチを提案する点が、独創的である。説明可能なAIにも貢献する研究であり、社会的意義も高い。また、本研究では、人の動作の認識、話者・感情認識、マルチモーダル認識の３つのタスクの横断研究が予定されており、社会への高いインパクトや波及効果が期待できる。