| 年度 | 2007 |
|---|---|
| 科目名 | パターン認識 |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 静止画像・動画像・会話音声・楽曲などはパターン(感性情報)の集合体であり、このようなパターンの集合体はインターネットなどのメディアなどの上に表現されている。メディア上のテキスト(文字列)を検索したり理解するための技術も今まで以上に必要であるが、マルチメディア社会が成熟するためには、メディア上のパターン集合体の内容を検索し、個々のパターンをカテゴリ(概念)に分類・認識・理解する技術(パターン認識技術)が必要とされる。本講義では、このようなパターン認識技術を支える基礎が解説される。 |
| 授業計画 | (1)パターン認識技術が世の中をどう変えるかの概要的説明と、パターン認識技術を知能化しなければならない必要性 (2)音声パターン、画像パターン、文字列パターンの、計算機内部での表現法、標本化法、量子化法 (3)処理の対象とする問題のパターンの集まりであるパターン集合をどう、表現するか？ (4)原パターンの代りとなるパターンモデルを作るモデル構成作用素と、その学習 (5)パターン間の類似性の程度を計量する類似度関数SMと、その学習 (6)パターンをおおまかに分類する機能を持つ大分類関数BSCと、その学習 (7)パターンの帰属するカテゴリの候補を絞る役目を持つカテゴリ選択関数no 構成 (8)現在までの各種認識法、ニューラルネットによる認識法、並びに、学習によって獲得した知識をパターン認識に役立てる方法 (9)入力パターンから連想されるパターン、並びに、入力パターンの帰属するカテゴリを同時に出力する連想的多段階認識法 (10)立体画像の処理、特に、画像の理解手法 (11)言語音声、会話音声の意味処理 (12)自動採譜、楽曲の意味処理 (13)パターンに対し認識システムが持つカテゴリ帰属知識を獲得する方法と、マルチモーダルインターフェースの設計法 |
| 評価方法 | 質疑応答，ペーパ・テスト、レポート、出席などを考慮し、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，パターン認識の技術は基本的に重要となってきている.画像内容の理解，楽曲の自動採譜，会話音声の理解，マルチモーダル情報処理など，ソフトウェア知能ロボットの基礎に，興味ある学生は受講するのがよい. |