1 0 0 0 OA アクティビティ解析に基づくKnowledge Logの構築とその応用
Knowledge Logとは,人が日々獲得している知識の記録である.従来から存在するライフログとの違いは,Knowledge Logが知識という高次記号情報をログの対象とするのに対して,ライフログは,信号情報あるいは記号であっても単純なもの(例えば人の座る,歩く,食べるなどの行動)を記述する点にある.人の知識の大半は,人の読むという行為によって獲得されていることに着目し,本研究では,読むことに関連した知識のログを中心に,その量や質について推定するための各種手法を構築した.また,その基礎となる特徴照合,文書画像検索,文字,顔,物体などの認識技術,大規模文字画像データベースについても開発した.
- 著者
- 外山 託海 黄瀬 浩一
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.110, no.26, pp.145-150, 2010-05-06
一般にパターン認識において,学習データセットの内容は識別性能に大きく影響することが知られている.これまで一般物体認識の分野において用いられてきた多くのデータセットでは,1カテゴリあたりのサンプル数が幾分か少ない場合が多いため,データセットを拡張して内容を充実させることができれば認識性能をさらに上げることができると考えられる.これまでそのようなサンプル数を増やすための手法はいくつか提案されてはいるが,それらの手法で用いられるデータの数は数万程度であり,さらにデータを増やすことで認識性能はより向上すると考えられる.そこで我々はインターネットから数十万枚の画像を集め,それらの画像をフィルタリングしてデータセットに加え,データセットのサイズを大きくした場合とそのままの大きさの場合とで認識1生能を比べる.その際識別器を変えた上でも実験を行い,それぞれどのような影響を及ぼすかを解析する.