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本研究では，低コストで手軽に利用可能なイベント学習枠組みの開発を目標として，①データ収集の省力化・効率化を達成するためのウェブデータの収集，②ウェブノイズを許容できるイベント学習，および③ウェブドメインで学習した識別モデルを目標タスクに適応させるドメイン適応に関して研究開発を行った．我々は，画像認識と自然言語処理を統合した画像・映像検索手法，Approximate Sparse Coding(ASC)に基づいた独自のイベント学習法，及びイベント識別器の学習に十分なラベル付きデータがある別ドメインのデータを利用するドメイン適応技術をそれぞれ開発し，当初の目標を概ね達成した．
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