| 大会名称 |
|---|
| 2018年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018G |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| TK-1 |
| セッション名 |
| センサとAIの協調が拓くスマート社会 |
| 講演日 |
| 2018/3/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| ２号館 7Ｆ 2702教室 |
| 講演番号 |
| TK-1-6 |
| タイトル |
| 深層学習を活用した画像認識 |
| 著者名 |
| 山下隆義, |
| キーワード |
| 画像認識, 深層学習 |
| 抄録 |
| 画像認識分野では，1990 年代後半の汎用コンピュータの進化とインターネットの普及により，大量のデータを高速に処理する手法が確立され，画像から画像局所特徴量と呼ばれる特徴量ベクトルを抽出し，機械学習手法を用いて画像認識を実現する手法が主流となった．2000年代になると，研究者の知見に基づいて設計した特徴量が盛んに研究されていた．このように設計された特徴量はhandcrafted featureと呼ばれている．そして，2010年代後半から学習により特徴抽出過程を自動獲得する深層学習 (Deep learning) が脚光を浴びている．深層学習は，認識に有効な特徴量の抽出処理を自動化する新しいアプローチである．深層学習による画像認識は，一般物体認識のコンテストで圧倒的な成績を収めており，様々な分野での利用が進んでいる．本講演では，画像認識分野で深層学習がどのように適用され，どのように解かれているのか，また深層学習の最新動向について紹介する． |
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