モデル構造の逐次最適化機能を有するオンライン適応型パターン認識に関する研究
【研究分野】知覚情報処理・知能ロボティクス
【研究キーワード】
パターン認識 / 話者認識 / 顔認識 / ベイズ学習 / 教師なし学習 / 最適化 / 人物認識
【研究成果の概要】
パターン認識システムの精度とシステムを使用する環境の変動に対する頑健性を効率的に向上させるために,データの性質に応じて,認識システムに用いる確率モデルの構造と分布パラメータを適応的に最適化する方式を開発した.さらにこの枠組みを,音声情報を用いた話者認識や画像情報を用いた顔認識システムに適用することを試みた.
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2009 - 2010
【配分額】3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)