特徴チャネルに対する不変性を持つ空間基底に基づく畳み込みネットの注意機構
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- 松川 徹
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20K11890 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 20K11890
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分61010:知覚情報処理関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 4,290,000 円 (直接経費: 3,300,000 円 間接経費: 990,000 円)
研究概要
人物などの姿勢変動の大きい個体間の画像照合を高精度に行うためには，対象の姿勢や観測方向を把握し，同一の部位同士の見えを比較できることが望ましい. 本研究では，畳み込みネット(CNN）の特徴マップを特徴チャネルの断面で取り出した画像群に対して主成分分析を適用することで得られる空間基底は，特徴チャネルの違いに対して不変であり, なおかつ空間的情報に対して判別的な特徴量となることに着目する. これを服装の柄や色によらない人物の観測方向推定において評価し，基本的な構造のCNNにおける性能の解明と特徴量の高度化を図る. また，この特徴量を組み込んだ注意機構を開発し，カメラ間人物画像の照合で有効性を示す.
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040285300703214464
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN
