researchmap

配分額：47190000円 （ 直接経費：36300000円 、 間接経費：10890000円 ）

本研究課題では，識別の対象（インスタンス）を属性の集合（束）とみなし，特徴量空間においてその特徴を属性ごとに分解する．そして，これらの属性特徴からインスタンスを再合成する過程で属性特徴を最適化することで，各属性を高精度で識別し，かつ，外れ値に対し頑健な識別手法を実現することを目的としている。このために深層生成モデルと高密度な属性アノテーションに基づく学習手法を開発する．従来研究の多くが対象とその属性が一対一に対応する平坦な意味構造を仮定していたのに対し，本研究は多くの属性が複雑に絡み合う対象における複数の属性を同時に識別することを可能にする．新しい属性やクラスの創発も視野に入れる．より具体的には、深層学習を用いた「合成による識別」のアプローチにより，構成的なパターン認識・理解を行う方法論を確立する．人の動作認識，話者・感情認識，マルチモーダル認識の3つのタスクで横断的に評価し，従来に比べ高い識別性能を目指す．初年度である本年度は、人の動作認識、話者・感情認識、マルチモーダル認識の各々の課題において、評価データベースの構築と、ベースライン方式の開発を行った。これらと並行して、比較的小規模なタスクで、拡散モデルなどの生成モデルを用いて識別を行う方式の開発を行った。また、ニューラル構造探索などを用いて生成モデルの効率的な学習を行う方式も開発した。特に、センサーと映像のマルチモーダル認識における基本方式の構築、およびデータベース構築、人間の歩容認識の基本方式の開発、マルチモーダル感情認識の基本方式の開発を行った。

researchmap

配分額：17420000円 （ 直接経費：13400000円 、 間接経費：4020000円 ）

researchmap

配分額：17420000円 （ 直接経費：13400000円 、 間接経費：4020000円 ）

シナプティック記憶テーマについて，従来法の課題を解決できる理論的枠組みを構築した．巡回型のモダンホップフィールドネットワークは，入力クエリに対し，モデルの内部に持つ記憶データの関連付けが行えるが，クエリが分布外データに相当するときに誤った関連付けを行ってしまう．この課題に対し，我々は分布の内外判定機能を持たせることによって原理的に課題を解決できる方法を定式化した．現在論文を執筆中である．
人物行動の生成的予測テーマについて，異なる人体モデルに基づくデータを統括的に学習に用いることのできるアルゴリズムを開発し，国際会議ECCVに論文を投稿した（査読中）．この手法により，人体モデルの定義が異なるデータセットを学習でき，より自然な行動生成が行えることを確認した．
視点変化の下での三次元理解テーマについて，生成器と回帰器の協調的推論という新規な提案を行い，回帰器のみを用いる従来法に対する性能改善効果を確認した．国際会議ICIPに論文を投稿した（査読中）．機能分化されたモデル群（異なる目的関数によって最適化された複数のネットワーク）が協調的に働くことで下流タスクの性能が改善できることを示すことが出来た．
時系列整合判定テーマについて，既存の自動運転用の認識器の特徴に整合を壊す成分が含まれる課題を確認した．
目標値伝播法テーマについては，従来法の性能改善として，順・逆ネットワークのヤコビアンの整合性を取る方法を提案した（Y. Baoら，AAAI 2024）．

researchmap

配分額：4420000円 （ 直接経費：3400000円 、 間接経費：1020000円 ）

申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列データを処理するネットワークの設計に取り組み，従来手法からの性能改善を達成した．

researchmap

配分額：3900000円 （ 直接経費：3000000円 、 間接経費：900000円 ）

本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する手法の開発につながり，これが静止画のみに基づくベースラインから25.2％ポイントの性能向上を得た．これらの成果は多くの論文として発表されたほか，風車による野鳥の生態系への影響の軽減につながる．

researchmap