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J-GLOBAL ID：201002232168176954   整理番号：10A0768754

一般物体認識における機械学習の利用

Machine Learning in Object Recognition

著者 (1件)： 柳井啓司 (電通大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 110  号： 76(IBISML2010 1-28)  ページ： 103-112  発行年： 2010年06月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,画像認識研究において「一般物体認識」が注目を集めている。一般物体認識とは,制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することで,画像認識研究の究極の研究課題の一つである。2000年以前はその困難性のため,ほとんど研究が行われていなかったが,(1)新しい画像表現の提案,(2)機械学習手法の進歩,(3)Webの普及によるデータセット構築の容易化,(4)計算機の高速化・大容量化,によって,近年研究が大きく発展し,一般物体認識の実用化が現実のものとなってきている。本稿では,まず,一般物体認識が可能となった最も大きな要因である(1)の新しい画像表現について解説し,さらに(2)の機械学習との関係について焦点を当て,近年の機械学習手法の進歩が一般物体認識の発展に大きく貢献していることを解説する。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *機械学習 ,  画像認識 ,  Web【情報システム】 ,  高速化 ,  技術展望 ,  実用化 ,  大規模系 ,  表現 ,  制約条件 ,  *一般物体認識
準シソーラス用語： 画像表現

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (47件)：

• 柳井啓司. 一般物体認識の現状と今後. 情報処理学会論文誌 : コンピュータビジョン・イメージメディア. 2007, 48, SIG16(CVIM19, 1-24
• TURK, M. Eigenfaces for Recognition. Cognitive Neuroscience. 1991, 3, 1, 71-96
• MURASE, H. Visual Learning and Recognition of 3-D Objects from Appearance. International Journal of Computer Vision. 1995, 14, 9, 5-24
• SCHMID, C. Local Grayvalue Invariants for Image Retrieval. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1997, 19, 5, 530-535
• LOWE, D. G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision. 2004, 60, 2, 91-110

タイトルに関連する用語 (2件)： 一般物体認識 ,  機械学習