情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

画像や文字パターンの分類システムの開発が近年盛んに行われている。物体画像と文字パターンはそれぞれ別個に独立してカテゴリ分類器が提案されている。しかしながら、一般の周囲環境をコンピュータが理解するためには、物体画像と文字パターンに共通の分類法が重要となる。本研究の目的は物体画像と文字パターンが混在した対象のカテゴリを分類する共通分類器を提案することである。Caltech-256物体画像データセットおよびMNIST手書き数字データセットの各10カテゴリ、計20カテゴリ、500枚に対して分類成功率94.0%であった。今後の課題は、カテゴリ数および学習数を増やし信頼性の評価を行うことである。