| 研究課題/領域番号 |
24500338
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
堀田 政二 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90346932)
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| キーワード | パターン認識 |
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| 研究概要 |
平成25年度では，陰陽ガウス分布を複合決定問題へ適用することで，連続して観測された複数のサンプルに対するクラスラベルを，統計的独立性を仮定しないで決定するアルゴリズムの開発に関する研究を行う．複合決定問題とは，複数のサンプルを観測した後，それぞれのクラスラベルを同時に決定する問題である．このような問題は，ビデオを構成する複数のショットのクラスラベル推定等に応用可能であり，大規模データ解析には必要な要素技術である．平成25年度では，この問題に対して確率密度関数として陰陽ガウス分布を用いることにより，圧縮を伴った複数サンプルの同時クラス分類を実現するためのアルゴリズムを開発した．具体的には，統計的独立性を仮定し，さらに確率密度関数として陰陽ガウス分布を用いることで，少ない記憶容量と計算量で同じクラスに由来する複数の未知サンプルを分類したり，異なる複数の特徴量に基づいて未知サンプルを分類したりするための認識アルゴリズムを導き，TRECVIDや位置推定問題のような公開ベンチマークデータセットに対して分類実験を行い，従来手法よりも高い識別性能を達成できることをしめした．
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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
当初の予定通りに進捗があり，実験結果も良好なことから，おおむね順調に進展していると判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
平成26年度では，これまで通りの研究ペースを保ちつつ，本研究で開発したアルゴリズムを大規模データに適用して，その有効性を検証することを目的とする．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
残額が少額なため，無理に使用しないこととしたため
次年度の消耗品購入の際に利用する
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