| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 2F |
| セッション名 |
| パターン認識・最適化 |
| 講演日 |
| 2017/09/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館4階 242号講義室 |
| 講演番号 |
| CH-006 |
| タイトル |
| コミュニティデータを活用した大規模食事画像認識 |
| 著者名 |
| 安沢昌志, 天野宗佑, 相澤清晴, 小川 誠, |
| キーワード |
| 食事画像認識, コミュニティデータ |
| 抄録 |
|
食事画像認識はコンピュータビジョンにおいて困難な課題の一つである．実世界においてユーザのデータに対して食事認識を行う上では，個人のユーザごとにクラスの種類や定義は大きく異なるため個人傾向を考慮する必要がある．先行研究では，クラス数が固定された認識器に個人のデータを追加していくことで個人傾向の考慮を行っているが，未知クラスが多く存在するため，認識精度には限界がある． 本研究では個人のデータに加えてコミュニティのデータを活用することによって，未知のクラス数を減らし，認識精度の向上を行う． |
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