機械学習と大規模データによる画像認識

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2016/03/01

タイトル(英語): Machine Learning and Large-Scale Data for Visual Recognition

著者名: 原田　達也（東京大学大学院情報理工学系研究科）

著者名(英語): Tatsuya Harada (Information Science and Technology, the University of Tokyo)

キーワード: カテゴリ認識，物体検出，ディープラーニング，データセット，データ処理定理　　category recognition，object recognition，deep learning，dataset，data processing theorem

要約(英語): For the automatic visual recognition, the semantic gap is the long lasting problem. Recently, by using the internet and the crowd sourcing services, the high quality annotated image datasets have been developed. To maximally utilize the high quality datasets, the strong computational power, and the efficient machine learning methods, the visual recognition system is showing signs of overcoming the semantic gap. In this paper, we overview and explain the recent development of the machine learning and the datasets for the visual recognition.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.136 No.3 （2016） 特集：機械学習が拓くシステムイノベーション

本誌掲載ページ: 245-248 p

原稿種別: 解説／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/136/3/136_245/_article/-char/ja/