機械学習 意味情報抽出 セミナー

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機械学習 意味情報抽出 セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

画像認識、物体認識、シーン認識、動作認識など……
意味情報の抽出技術を学ぶ!


機械学習を用いたマルチメディア理解:

動画像、センサデータからの

意味情報抽出とその応用

講師

近畿大学 理工学部 情報学科 博士(工学) 白浜 公章 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

2011年3月 神戸大学大学院工学研究科より博士(工学)を取得
2012〜2014年 室蘭工業大学 しくみ情報系領域 情報システム学コース 助教
同所属在籍中に、日本学術振興会 海外特別研究員に採用され、2013〜2015年までドイツ ジーゲン大学 パターン認識グループ(マルチン グジェゴジェック教授)においてポスドク研究員
その後も2018年3月まで、同グループに所属し、ドイツ連邦教育研究省(BMBF)の研究プロジェクトにおける開発リーダー
2018年4月から近畿大学 理工学部 情報学科 准教授
マルチメディア情報処理、機械学習、データマイニング、センサからの行動認識に関する研究に従事

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年1月24日(木) 12:30-16:30
●会場 [神奈川・川崎]川崎市産業振興会館10階第4会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講師より/本セミナーのポイント
データは、計算機に格納されているだけでは、単なる数値列である。つまり、人間にとって有益なサービスを提供するためには、データから意味のある情報(意味情報)を抽出しなければならない。本講義では、マルチメディアデータ(特に、動画像とセンサデータ)を対象として、データに内在する規則性、関係性、異常性等を解析して意味情報を抽出する機械学習技術に関する講義を行う。

■受講対象者は?
・機械学習およびその関連技術を学習中、調査中の方
・画像認識、物体認識、シーン認識、動作認識について研究中、調査中の方
・人工知能、ディープラーニング、自動運転、カメラ、センサ、画像、映像等に関わる研究者・技術者・戦略担当者の方 など

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・機械学習の基礎知識、一般的な知見
・機械学習を用いた意味情報抽出技術(特に、画像認識、物体認識、シーン認識、動作認識など)の手法・実情
・本技術に関する現状の課題、研究の動向・方向性と今後の可能性・展望 など

セミナー内容

1 マルチメディア理解とは
 1.1 セマンティックギャップ
 1.2 マルチメディア理解の枠組み

2 動画像からの意味情報抽出
 2.1 概念に基づく動画像検索
  2.1.1 枠組み:概念認識 + 検索
 2.2 概念認識
  2.2.1 概念認識の問題点
  2.2.2 Hand-crafted特徴に基づく概念認識
  2.2.3 深層学習に基づく概念認識
  2.2.3 世界的な映像解析コンテストTRECVID
  2.2.4 TRECVIDにおける概念認識の性能評価
 2.3 概念認識に基づく映像検索
  2.3.1 概念選択
  2.3.2 選択された概念の認識結果のフュージョン
  2.3.3 確率モデルを用いた認識結果のフュージョン
  2.3.4 TRECVIDにおける映像検索の性能評価
 2.4 その他の応用例
  2.4.1 単眼カメラからの物体の3次元位置推定
  2.4.2 監視カメラにおける人物のグループ抽出
  2.4.3 環境保全のための微生物認識

3 センサデータからの行動認識
 3.1 研究背景
  3.1.1 ドイツでのプロジェクト
(ドイツ連邦教育研究省(BMBF)後援の研究プロジェクト「Cognitive Village」で、様々なセンサを用いて、高齢者の行動を認識・監視し,自立生活や健康管理をサポートするシステムを開発)

  3.1.2 日常生活動作(ADLs: Activities of Daily Living)
 3.2 階層的な日常生活動作認識
  3.2.1 枠組み:低次動作認識 + 高次動作認識
 3.3 低次動作認識
  3.3.1 時系列分類としての低次動作認識
  3.3.2 特徴学習の必要性
  3.3.3 様々な特徴学習手法の性能比較
(Hand-crafted特徴、コードブックアプローチ、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク CNN、長短期記憶(LSTM)、ハイブリッド、オートエンコーダ)

  3.3.4 個人適応のための転移学習
  3.3.5 低次動作認識のデモ
 3.4 高次動作認識
  3.4.1 低次動作認識結果のプーリングに基づくアプローチ
  3.4.2 平均/最大値プーリング
  3.4.3 ランクプーリング
  3.4.4 ランクプーリングの改良
  3.4.5 高次動作認識のデモ
 3.5 その他の行動認識
  3.5.1 軌跡データを用いた歩容解析と日常習慣抽出

4 今後のマルチメディア理解
 4.1 更なる高次の意味情報の抽出のために
  4.1.1 マルチモーダル解析
  4.1.2 マルチタスク学習
 4.2 具体的な応用・シチュエーションの可能性
  4.2.1 防犯カメラ
  4.2.2 画像や映像の検索
  4.2.3 高齢者の見守りカメラ
  4.2.4 人間センサ:物体認識を群衆に適用し、人間をセンサにする発想

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC190114

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