直感的に雰囲気を察知し、瞬時に知覚情報の記述・構造化を行う実世界知能ロボット
现实世界中的智能机器人,能够直观地感知气氛并即时描述和构造感知信息。
基本信息
- 批准号:08J10445
- 负责人:
- 金额:$ 1.15万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2008
- 资助国家:日本
- 起止时间:2008 至 2010
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
制約のない実世界の画像を計算機に認識させ,言語により記述させる技術を一般画像認識と呼ぶ.我々人間も外界の多くの情報を視覚から認識し行動決定を行っているように,本研究の研究課題である知能ロボットにおいても一般画像認識は必要不可欠な機能の一つであるといえる.一般画像認識は,扱う画像や認識対象が多種多様であるため,極めて難しいタスクであると認知されている.汎用性の高い一般画像認識を実現するためには,大量の事例データからの統計学習が鍵となる.しかしながら,従来の手法は学習サンプル数に対するスケーラビリティを欠いていたため,大規模な画像コーパスを用いて学習・認識を行うことは著しく困難であった.本年度は,これまでに開発した技術の統合を行い,大規模一般画像認識のための数理的枠組みを完成させた.さらに,実際に1200万枚の画像データベースを用いた評価実験により,その有効性を確認した.例えば,学習サンプル数を増やすほど認識可能な語彙数が増え,個々の画像に対するラベルづけの精度も向上する.特に,本研究で提案したGLCと呼ばれる画像特徴量や,CCDと呼ばれる距離計量学習手法が有効である。その他にも多くの重要な知見を得ており,これらを博士論文へまとめた.本研究で完成された数理的理論体系は,提案手法に限らない汎用的なものであるため,大規模一般画像認識技術の発展に大きく貢献することが期待される.対外発表においても,4件の査読付き論文誌に加え,画像認識における最高峰の国際会議であるCVPR, BMVCに採択されるなど高く評価されている.また,最先端の研究機関が参加する著名な画像認識コンペティションにおいて,世界第3位の認識性能を達成した.
Restrict の な い be の world portrait を computer に know さ せ, speech に よ り account さ せ る technology を portrait general perception と ぶ. I 々 more human も outside の く の intelligence を 覚 か ら know し action determine line を っ て い る よ う に, this study の research topic で あ る can know ロ ボ ッ ト に お い て も portrait general perception は need not owe な function の a つ で あ る と い え る. General portrait know は, Cha う portrait や realize how others like が variety of seaborne で あ る た め, extremely め て difficult し い タ ス ク で あ る と cognitive さ れ て い る. Universal cognition の high い general portrait を be presently す る た め に は, a lot of examples デ の ー タ か ら の statistical learning が key と な る. し か し な が ら, 従 to の gimmick は learning サ ン プ ル number に す seaborne る ス ケ ー ラ ビ リ テ ィ を owe い て い た た め, large-scale な portrait コ ー パ ス を with い て line learning, understanding を う こ と は the し く difficult で あ っ た. This year は こ れ ま で に open 発 し た technology integration の を line い, large-scale general portrait know の た め の mathematical 枠 group み を complete さ せ た. さ ら に, be interstate に 12 million portraits の デ ー タ ベ ー ス を with い た review 価 be 験 に よ り, そ の have sharper sex を confirm し た. Number of cases え ば, learning サ ン プ ル を raised や す ほ ど know な vocabulary for possible が raised え, a 々 の portrait に す seaborne る ラ ベ ル づ け の precision も upward す る. に, this study proposed で し た GLC と shout ば れ る portrait 徴 quantity や, CCD と shout ば れ る distance measuring learning technique が have sharper で あ る. Youdaoplaceholder0 そ he に く many く <s:1> important な insights を てお てお へまとめた, れらを れらを doctoral dissertation へまとめた. で completed this study さ れ た は mathematical theory system, and proposed technique に limit ら な い of universal な も の で あ る た め, large-scale general portrait known technology の 発 big exhibition に き く contribution す る こ と が expect さ れ る. Regarding the overseas publication list, there are にお て て て,4 items. Check 読 and pay 読 papers. Journal に and え. Profile. Recognize における the highest peak. <s:1> international conference であるCVPR. BMVC に mining 択 さ れ る な ど high く review 価 さ れ て い る. ま た, most apex の study machine masato が attend す る な famous portrait know コ ン ペ テ ィ シ ョ ン に お い て, third world の meet performance を reached し た.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
High-Performance Image Annotation and Retrieval for Weakly Labeled Images Using Latent Space Learning
使用潜在空间学习对弱标记图像进行高性能图像注释和检索
- DOI:
- 发表时间:2008
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hideki Nakayama;Tatsuya Harada;Yasuo Kuniyoshi
- 通讯作者:Yasuo Kuniyoshi
実世界指向画像認識・検索手法の開発とその応用
面向现实世界的图像识别/检索方法及其应用的发展
- DOI:
- 发表时间:2009
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hideki Nakayama;Tatsuya Harada;Yasuo Kuniyoshi;Hideki Nakayama;Hideki Nakayama;中山英樹;中山英樹
- 通讯作者:中山英樹
Dense sampling low-level statistics of local features
- DOI:10.1145/1646396.1646419
- 发表时间:2009-07
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hideki Nakayama;T. Harada;Y. Kuniyoshi
- 通讯作者:Hideki Nakayama;T. Harada;Y. Kuniyoshi
Canonical contextual distance for large-scale image annotation and retrieval
- DOI:10.1145/1631058.1631062
- 发表时间:2009-10
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Hideki Nakayama;T. Harada;Y. Kuniyoshi
- 通讯作者:Hideki Nakayama;T. Harada;Y. Kuniyoshi
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中山 英樹其他文献
ラベルノイズ付きオープンセット半教師あり画像生成
带有标签噪声的开放集半监督图像生成
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
勝又 海;Duc Minh Vo;原田 達也;中山 英樹 - 通讯作者:
中山 英樹
Extending Bayesian coherent point drift into function registration
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- DOI:
- 发表时间:
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- 影响因子:0
- 作者:
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Osamu Hirose
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- 批准号:
10770350 - 财政年份:1998
- 资助金额:
$ 1.15万 - 项目类别:
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