「堀尾道場」道場主 脳型情報処理機械講座高次推論機構 准教授 情報工学博士堀尾恵一
 
研究事例/高次のパターン識別で、ロボットの進化を支える。
自律的なロボットを実現するには、ロボットが周囲の環境を認識し、自ら意志決定して行動を起こすことが必要ですが、当研究室では、この外界の認識と行動決定を2本柱とするパターン識別の研究を進めています。たとえば、ロボットに何らかのジェスチャーで指令を与えるとなると、画像の位置がズレたり、同じジェスチャーでも動作のスピードが違ったりするだけで、なかなか動画像を適切に分類できないという問題があります。こうした時空間パターンのズレや伸縮に強い分類システムの開発などを行っています。将来的にはカスタムチップ化して、より簡単な指令でロボットが実行・学習してくれるマン・マシン・インターフェースを構築したいと考えています。

出稽古パッケージ/パターン識別の基礎と応用 応用範囲の広いパターン識別の手法を習得しよう。
工学分野では、いろんな場面でパターン識別の考え方が出てきます。たとえば今後インターフェースとして、生体から情報をとってパソコンやロボットに指令を送ろうとする際にもパターン識別の手法は大きな力になると思います。当パッケージでは、まず線形判別法などの様々な古典的手法を理解してもらい、さらに近年の著名な手法であるサポートベクターマシンや階層型ニューラルネットワークを利用したパターン識別手法などを取り上げます。また、演習として実際にプログラムを組んで、ベンチマーク用のデータベースを使って各手法を試してもらいます。実問題へ応用する際の適切なチューニング方法など、書物だけではわからないノウハウの習得が可能です。

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