抄録
CH-006
コミュニティデータを活用した大規模食事画像認識
○安沢昌志・天野宗佑・相澤清晴（東大）・小川 誠（foo.log）
食事画像認識はコンピュータビジョンにおいて困難な課題の一つである．実世界においてユーザのデータに対して食事認識を行う上では，個人のユーザごとにクラスの種類や定義は大きく異なるため個人傾向を考慮する必要がある．先行研究では，クラス数が固定された認識器に個人のデータを追加していくことで個人傾向の考慮を行っているが，未知クラスが多く存在するため，認識精度には限界がある．
本研究では個人のデータに加えてコミュニティのデータを活用することによって，未知のクラス数を減らし，認識精度の向上を行う．
