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J-GLOBAL ID：201302280829415426   整理番号：13A1033686

オブジェクト認識の50年:今後の方向

50 Years of object recognition: Directions forward

著者 (2件)： ANDREOPOULOS Alexander (IBM Res. - Almaden, 650 Harry Road, San Jose, CA 95120-6099, USA) ,  TSOTSOS John K. (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Centre for Vision Res., York Univ., Toronto, ON, Canada M3J 1P3)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 117  号： 8  ページ： 827-891  発行年： 2013年08月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト認識システムは最新の知的システムにおいて非常に定着し,どこにでもある構成要素となっている。オブジェクト認識アルゴリズムに関する研究は光学式文字認識システム,組立ライン工業検査システムだけでなく,集積回路の欠陥同定システムの生成を通じて工場やオフィスの自動化の進展につながってきた。また,医学画像,防衛,生体認証においても飛躍的な進歩を遂げてきた。本論文では,過去50年に渡るコンピュータに基づくオブジェクト認識システムの進化について論じ,その問題に対して提案された解法の成功と失敗を概説した。問題の解決を試みると同時に効率的な学習と推論アルゴリズムを導いた長年に渡って採用された手法の広さを概観し,提案された物体表現間の意味的ギャップを埋める任意の解法において,能動的手法や注視手法が演じなければならない重要な役割を強調した。文字認識問題を適切に処理する初期システムから,物体に対して意図的に部屋全体を探すことができる最新の視覚誘導エージェントまで,そうしたシステムの共通のテーマはそれらの脆弱性や,人間の視覚システムができるのと同じように一般化できないことであることを論じた。しかしながら,同時に完全に制御された環境でのそうしたシステムの性能は,しばしば人間の視覚システムの能力を遥かに上回ることを示した。オブジェクト認識アルゴリズムの進化における次のステップは物体表現だけでなく,利用される学習や推論アルゴリズムの観点で急進的に大きな前進が必要であるとの議論によって本サーベイを終えた。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *物体認識 ,  文献展望 ,  技術展望 ,  歴史 ,  *機械学習 ,  人工知能推論 ,  アルゴリズム ,  文字認識 ,  エージェント ,  性質 ,  視覚
準シソーラス用語： *オブジェクト認識 ,  サーベイ ,  脆弱性 ,  文献レビュー

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

タイトルに関連する用語 (1件)： オブジェクト認識