2015 Fiscal Year Research-status Report
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26330194
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
渡辺 顕司 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 研究員 (50571064)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 俊和 和歌山大学, システム工学部, 教授 (00231035)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 多変量解析 / 半教師あり機械学習 / 特徴量変換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度は、本研究の目的である「ユーザーが数理・情報幾何的な知見を持たなくても、好適な特徴抽出・識別（類別）結果の直感的解釈を可能とした画像解析手法の提案」を実現し、かつ上述の識別問題における識別性能を向上させるために、「見え」の変化にも対応可能な特徴量変換手法を検討・提案し、国際会議における発表を行った。
当該年度に発表した特徴量変換手法は、基礎的な多変量解析手法へと立ち返り、主成分分析、および線形判別分析をレイリー商の形式で定式化した後、半教師あり機械学習手法の枠組みで統合することで、学習データに関するサンプル分布の分散を最大化し、かつ、（ガン・非ガン等の）クラスラベルを付与された教示ラベル付きデータに関するサンプル分布を判別基準の意味で最適に変換できる手法とした。また、提案手法は、入力サンプル間の類似度を任意に設定する必要が無く、たとえば、数量化IV類のように類似度の選択が解析性能に大きく影響する可能性を抑えることができた。
本提案手法は、「見え」の変化にも対応できることを検証する為に、個人同定手法を検討するためのベンチマークデータセットを用いて、複数の一般的な多変量解析手法と同定性能の比較実験を行った。この比較実験において、提案手法を用いて特徴量変換を行った場合、他の既存手法を用いた場合よりも、個人同定性能が向上することを示せた。この研究成果は、査読付き国際会議である、2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cyberneticsにて発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成27年度は所属機関変更に伴い、当初予定していたエフォートを研究に割り当てる事が出来ず、研究の進捗にやや遅れが出ている。しかし、このような状況の中でも、本年度の実施研究では、特徴量変換手法の提案し、国際会議における発表を行った。発表を行った際の評価実験では、入力画像に対して、直接、提案した特徴量変換手法を適用し、良好な個人同定性能を達成することができた。この結果より、広義における特徴抽出手法の提案が出来たと考えられる。
また、本提案手法は、判別分析などと同様に１層のニューラルネットワークであるとみなすこともできる。これは、当初の研究計画である「新たな特徴抽出手法を用いたディープラーニングの提案」において、本提案手法が容易に拡張可能であることを示すものである。さらに、本年度では、提案した特徴量変換手法の改良も実施しており、マウスの組織画像を用いた識別実験への適用と、査読付き学術論文誌への投稿準備を行った。
以上から、平成27年度の研究において、「生物学系研究者の負担軽減・解析精度向上の実現に資する、新たな画像解析手法を確立する」ための特徴抽出（特徴量変換）手法が提案できたと考えており、平成28年度の研究は、本年度の進捗遅れを取り戻すとともに、着実に進展する事が見込める。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度までに得られた知見・研究成果を活かし、識別結果の“確からしさ”を推定することが可能な、半教師あり確信度推定手法を提案する。また、前年度までに提案した特徴抽出手法を統合して、画像解析手法も提案する予定である。提案する確信度推定手法は、最終的なユーザーがコンピュータビジョンおよびパターン認識などの学術分野に不案内な場合を想定し、類似度などを別途定義・設定する必要が無いものとする。この研究成果は、平成28年度中に査読付き国際会議への投稿を目指す。
その他、学術論文誌に投稿する特徴量変換手法に関する研究成果が不採録となった場合は、不採録理由に対応した後、別の査読付き学術論文誌に投稿する予定である。
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| Causes of Carryover |
平成27年度では、所属機関変更に伴い、当初予定していたエフォートを研究に割り当てる事が出来ず、論文投稿料などの経費支出が無かったため、629,076円の次年度使用額が発生した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成28年度では、国際会議への参加費、および論文投稿料が発生する予定である。使用予定額の内訳としては、国際会議参加費として約８０万円、論文投稿料として約２０万円、および消耗品等の物品購入費として約３５万円を予定している。この額は、平成27年度未使用額、および平成28年度の支払い請求額の直接経費合算額である約１３３万円と同額である。
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[Presentation] Semi-supervised Component Analysis2015
Author(s)
Kenji Watanabe, Toshikazu Wada
Organizer
2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
Place of Presentation
Kowloon (Hong Kong)
Year and Date
2015-10-09 – 2015-10-12
Int'l Joint Research
