H-025
CNNによる画像認識精度向上のための付加ノイズの検討

◎野田遼太郎・今井信太郎（岩手県大）・武田敦志（東北学院大）

近年、画像処理技術の向上に伴い、画像処理の手法の一つであるニューラルネットワー
クに注目が集まっており、研究が盛んにおこなわれている。中でも、畳み込みニューラル
ネットワーク（Convolutional Neural Network, 以下CNN）は、現在も精度の向上が続いてお
り、今後の画像処理技術の中心となるであろう手法である。そこで、我々の研究グループ
では、画像認識精度向上のため、CNNモデルの学習時に複数回ノイズを付加する手法を提
案している。しかし、どのような、そしてどのようにノイズを付加すると効果的であるか
は明らかでない。よって本研究では、本手法を適用するにあたり、より高い認識精度を実
現できる付加ノイズを検討する。