ディープラーニングによる画像認識と応用事例

ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークは，一般物体認識で人の認識精度に迫っており大変注目されている。畳み込みニューラルネットワークにより、従来の画像認識のフレームワークが大きく変化し、さらに画像認識以外への応用も進んでいる。
本セッションでは、ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワークの関係とその仕組みについて説明する。また、畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識の応用事例、我々の研究グループでの取り組みについても紹介する。

山下 隆義中部大学 工学部 情報工学科 講師

プロフィール 2002年奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了後、同年にオムロン株式会社入社。2011年中部大学大学院博士後期課程修了(社会人ドクター)。2014年中部大学講師、人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習、ディープラーニングの研究に従事。2009年画像センシングシンポジウム高木賞、2013年電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞、電子情報通信学会PRMU研究会研究奨励賞受賞。