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本研究課題では，実世界をセンシングして得られる種々の情報から環境特有の情報を環境依存情報として抽出し，この情報を活用することで物体検出器・認識器の性能を実際に使用する環境に応じて最適化する画像認識技術の確立を目的としている．このような画像認識技術を実現するためには，(1)実世界センシングにより得られる情報から環境依存情報を特定する技術，および，(2)環境依存情報を用いて各環境で最適な検出器・認識器を自動的に再構築する技術，の2つの要素技術の解決が必要である．平成27年度は，(a)天候等の環境変化を含む車載カメラ映像データベースの構築，(b)天候・季節の違いを環境依存情報として捉えた環境適応型の物体検出・認識技術，(c)物体検出器・認識器の動的な更新技術，(d)ソフトウェアの公開，それぞれについて平成26年度の成果を発展させる形で取り組んだ．(a)については，平成26年度に実施したデータ収集を継続し，新たに模擬市街地を利用したデータ収集を行った．(b)と(c)については，環境依存情報を特定する技術として平成26年度に考案した，環境特有の誤りである誤検出の傾向を抽出して検出器・認識器を最適化する技術を発展させた．また，最新の歩行者検出手法と組み合わせた場合においても性能が向上することを確認し，国内外の会議にて発表を行った．(d)についてはソフトウェア公開の準備が概ね整っており，オープンソースとして公開できるよう準備を進めている．
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