適応学習型ビジョンへのアプローチ(テーマ関連/オーガナイズドセッション)
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概要
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本稿(講演)では、これまで筆者が従事してきた適応学習型ビジョンへのアプローチと研究成果の概要について報告する。まず、パターン認識の一般的な枠組みに基づき、幾何学的な側面としての不変特徴抽出と統計的な側面としての判別特徴抽出の2段階の特徴抽出からなるアプローチを強調する。次に、その線に沿ってこれまで開発してきた、高次局所自己相関(HLAC)特徴抽出と多変量解析手法を組み合わせた汎用画像認識方式、およびその応用について紹介する。最後に、HLAC特徴抽出法を時空間へ拡張した立体高次局所自己相関(CHLAC)特徴抽出法に基づく汎用動画像認識の最近の成果について報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-03-16
著者
-
大津 展之
産業技術総合研究所
-
大津 展之
産業技術総合研究所:筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
大津 展之
電総研
-
大津 展之
産業技術総合研究所:東京大学
-
大津 展之
電子技術総合研究所知能情報部
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