情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

画像認識を行うにあたって使用すべき特徴抽出アルゴリズムや
次元削減などの事後処理は、
認識対象となる画像に応じて最適なものが異なってくる。
そのため問題設定として新たな認識対象を扱う際に、
使用すべきアルゴリズムを決定することは一般に簡単な問題ではない。

本発表ではPipes and Filtersのアーキテクチャを
画像認識の分野に採用することで、機械的にアルゴリズムを組み替えて
評価することが容易となることを説明する。

また、認識性能はアルゴリズムの組合せのみならず、そのパラメータの決定、
学習の際に用いるデータのサンプリングなど、さまざまな要因に依存するが、
評価の組合せや順番を工夫することで、現実的な時間でそれらを考慮して認識性能を評価する方法についても説明する。