情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

画像解析技術の進歩に伴い物体検出や認識における強力な手法が次々と提案されてきた.特に,近年ではディープラーニングというアプローチが提案され,更に良い結果が示されている.我々は畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）と呼ばれる認識手法を用いて,乗客認識をしている.畳み込みニューラルネットワークにおいては,絶対値もしくは二乗による整流及びマックスプーリングが施される.そして,これらの処理が実際の認識に対して,どの様な影響を与えるか明確でない.本稿では人認識のための畳み込みニューラルネットワークにおいて,整流とマックスプーリングの影響を解明する。