【序論】
近年、多くの業務や研究分野において、画像データの自動処理が求められています。その中でも、画像に含まれる図形の自動分類は、様々な場面で必要とされており、自動運転技術や医療技術にも応用されています。しかし、多義性のある図形の分類は、人間でも難しい場合が多く、機械による自動分類はより困難です。 本研究では、多義図形の自動分類に向けて、機械学習手法を検討します。具体的には、畳み込みニューラルネットワークの一種であるCNNを用いた分類手法について検討し、従来手法との比較も行います。また、CNNを用いた場合の精度向上のためのデータ処理方法についても検討します。本研究の成果を、多義性のある図形分類において、高い精度を達成するための手法の提案に役立てることを目的としています。 本論文の構成は、序論の後に、先行研究や関連技術について述べる章、提案手法について詳しく述べる章、そして実験結果および考察について述べる章が続きます。最後に、本研究の結論と今後の課題について述べます。本研究の成果が、多義性のある図形分類において、より高度な自動分類技術の実現に貢献することを期待します。
【本論】
本論文では、多義図形の自動分類に向けて、CNNを用いた分類手法を提案します。CNNは、画像認識において高い分類精度を示しており、多義性のある図形においてもその効果が期待されます。具体的には、本研究では、物体認識において広く使用されているデータセットであるMNISTデータセットを用いて、手書き数字の分類を行います。 また、従来手法として、特徴量抽出アルゴリズムであるSIFTを用いた分類手法を比較対象として用います。SIFTは、高い特徴抽出精度を持つことで知られていますが、多義性のある図形に対しては限界があるため、CNNとの比較を行うことで、CNNの優位性を明らかにします。 さらに、データ処理方法についても検討します。多義性のある図形の場合、分類精度を向上させるためには、画像データの前処理が必要とされます。本研究では、画像サイズの統一や、データの水増しによる精度向上の検証を行います。 実験では、CNNを用いた手法が、SIFTを用いた手法と比較して高い分類精度を示すことが確認され、また、データ処理方法による精度向上の効果も確認されました。これらの結果から、多義性のある図形の自動分類において、CNNを用いた手法が有効であることが示されました。 今後の課題としては、より多様なデータに対して分類精度を向上させるための検討や、画像データのより高速な処理方法の検討が挙げられます。本研究の成果が、自動運転技術や医療技術など、多くの分野での応用に貢献することを期待します。
【結論】
本研究では、多義性のある図形の自動分類に向けて畳み込みニューラルネットワークの一種であるCNNを用いた手法を検討し、従来手法と比較しました。また、CNNを用いた場合の精度向上のためのデータ処理方法についても検討しました。その結果、CNNを用いた手法は従来手法と比較して、高い精度を達成することができました。さらに、データ処理方法によっても精度が向上することがわかりました。これらの結果から、多義性のある図形の自動分類にはCNNを用いた手法が有効であり、精度向上のためには適切なデータ処理が必要であることが示されました。これらの結果は、多義性のある図形分類における自動分類技術の改善に役立てることができます。将来的には、本研究で検討した手法を更に発展させ、実社会での実用化が進むことが期待されます。
