専門ゼミで使った発表用論文調査まとめスライド

1. 機械学習による物体検出
システムの研究
平成23年度プロジェクトデザインⅢ
指導教員：船川政博
4IC2-36 中村健太

2. 概要
• 文字を検出できるシステムの開発
• 検出対象とそうでないものを分類する分類器の生成（機械学習）
• 生成した分類器をつかって検出対象を検出する
• 結果と評価

3. 分類器の生成（機械学習）
• 正解画像と不正解画像を分類
できる分類器を生成する。
分類したいものとそうでないもの
を判別するよう機械に学習させる
→機械学習のポイント

4. 検出対象の検出
• 生成した分類器を使って
検出対象物を検出する
検出するときには
→特徴量
が重要な役割をしている

5. 全文字に対応した指文字
認識ソフトウェアの開発
平成23年度プロジェクトデザインⅢ
指導教員:船川政博
4IC3-12 梶田大樹
4IC3-13 角川晃太

6. 概要
• 指文字を認識するソフトウェアの開発
• 画像から特徴量を抽出をする
• 抽出した特徴量と予め用意した、
データベースで判別する
• 結果と評価
参照元：「皆の知識ちょっと便利帳」 http://www.benricho.org/yubimoji/50on.html

7. ポイント
• ざっくり言えば、やっていることは
文字検出システムと一緒
・画像から特徴量を抽出して、
予め作っておいたデータベース
と照合する。
二値化
特徴量抽出
・上向きに指らしきものがある
・下向きには指はなさそう
など
データベースと
照合

8. 算数の文章問題を対象とし
た自然言語処理システム
平成3年度
指導教員:水野舜
且井克易
高木忠信

9. 概要
• 算数（小学1~3年）の文章問題をとくことのできる
日本語解析システムの開発
• 形態素解析、構文解析、意味解析する
• 問題解析して、答えを算出する
• 結果と評価

10. ポイント
• 形態素解析
• 構文解析
• 意味解析
• →自然言語処理で重要