システム協調型適応学習に基づくパターン認識システムの全体最適化に関する研究
【研究分野】知覚情報処理
【研究キーワード】
パターン認識 / 性能予測 / 深層学習 / 全体最適化 / 行動モデリング
【研究成果の概要】
複数のパターン認識システムを協調的に最適化しながら,システム全体を効率的かつ自動で成長させる方式について検討を行った.特に,システムの使用者や使用環境の違いにより生じるデータの変動に対してシステムを適応的に改善するための要素技術として,データの性質の違いに頑健なクラスタリング技術および,複数システムを協調的に用いて認識を行うマルチストリームパターン認識フレームワークの開発を行った.
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【配分額】4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)