| 研究課題/領域番号 |
62420035
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
坂井 利之 龍谷大学, 理工学研究所, 教授 (70025790)
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| 研究分担者 |
岡田 至弘 龍谷大学, 理工学研究所, 講師 (30127063)
美濃 導彦 京都大学, 工学部, 助手 (70166099)
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| キーワード | 階層構造 / パターン理解 / マルチメディア / 人工知能 / モデル / 対話 / 学習 / 適応的 / データベース |
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| 研究概要 |
本研究では画像や音声のような実世界のパターン情報を対象として、その領域・背景・形式・項目等の意味内容を理解しょうとするパターン理解の研究と論理の世界における記号情報に立脚した人工知能研究に関して、知識利用の方法論の共通点と相違点を明らかにし、両者を融合することを目的としている。本来、パターン理解は、細かい観測単位(点、線、メッシュ)で分割した原始パターンを逐次的に併合し、構成要素(線、ブロック面、特徴点、対象物領域など)にまで階層を上げて統合化するボトムアップ手法が中心であり、誤りやあいまい性が不可避である。
これに対して人工知能では、誤りやあいまい性が少ない論理世界での研究であり、知識によりトップダウン的に推論する手法が可能である。ボトムアップを中心とする理解プロセスは、総当たりで調べるため処理に時間がかかり、また不明確な状況を推論するような高機能な処理は困難である。本研究は、パターンのあいまい性が不可避であり、ボトムアップ手法が中心であるパターン理解において、トップダウン的に推論を行ったり、ユーザーの人間が対話的に指示をして、学習をさせるメカニズムを理解プロセスの階層構造から解明し、効率的(高速・正確)で高機能なパターン理解系を構築することを目的としている。
具体的には、手書き図面、カラー画像などを対象として、トップダウンの知識、ユーザーからの指示により、対象領域や空間を適応的・学習的に特定してゆくことで、モデル、アルゴリズム、知識構造において多くの知見を見出した。また時系列パターン、論理的な命題をも対象としての研究も行った。方法論としても、コネクショニストモデルによる学習シミュレーション、実際のマルチメディアネットワークにおける文書画像の知的ファイリングなどで実施した。
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