| 年度 | 2010 |
|---|---|
| 科目名 | マルチメディア知能システム |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | テキスト(文字列)，パターン(静止画像，動画像，言語音声，会話音声)などを知能的，感性的に処理する必要性が益々，必要とされるSemantic Web時代になっている． 似ているか，異なっているかを判断することはパターン認識の素朴な働きである．似ているもの同士が集まると，1つのカテゴリ名(類概念名)が与えられる．処理の対象とする問題の入力パターンから役立つ特徴を抽出しながら，入力パターンのモデルを確保し，パターンのモデルを介し入力パターンを1つのカテゴリに分類する働きがパターン認識である．インターネットなどのメディア上の情報はテキスト，パターンなどであって，これらの内容を計算機に認識・理解させる技術がコンテンツ技術の確保にとって，急務となっている．このようなコンテンツ認識・理解技術の基礎，並びに，マルチメディア知能システムを感性的に構成する技術の基礎が解説される． |
| 授業計画 | マルチメディアパターン(文字列，静止画像，動画像，言語音声，会話音声，文字列)とその帰属するカテゴリ(類概念) 感覚，知覚，記憶，学習，連想，検索，知能，感性とは？ 情報システムを感性的知能化するとは？その必要性 処理の対象とする問題のパターンを表現する方法と，その種類 パターンの要約としてのパターンモデルの確保と，その種類 データ領域の満たさなければならない方程式と，処理の対象とする問題のパターンの集合を再帰的に表現する方法 パターン間の類似度を計量する関数を構成する方法 パターンを大まかに分類する大分類関数を学習するとは？ パターンが帰属する候補カテゴリを絞る役目を備えたカテゴリ選択関数を構成するには？ パターンモデルの列を生成・変換する連想を伴った多段階認識法と，その他の各種認識法 パターン情報処理とデータ構造論 学期授業予定回数と必ずしも一致すものではありません |
| 評価方法 | ペーパテスト，レポート，出席状況を総合的に評価する． |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | マルチメディア社会の進展に伴い，Semantic Web上の情報を計算機に感性的に認識・理解させる技術はコンテンツ技術の中でも，基本的に重要となっていると，いっておこう．． |