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 注目対象の動きと状態を計測する汎用アルゴリズムの開発 - 定量科学研究に深層学習を用いる方法の検討報告 -
  新谷, 正嶺, 2018.03. -- (中部大学生命健康科学研究所紀要 ; Vol. 14 (2017)). w.  <XC18000007>
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書誌
タイトル
注目対象の動きと状態を計測する汎用アルゴリズムの開発 - 定量科学研究に深層学習を用いる方法の検討報告 -
タイトル(その他)
チュウモク タイショウ ノ ウゴキ ト ジョウタイ オ ケイソクスル ハンヨウ アルゴリズム ノ カイハツ テイリョウ カガク ケンキュウ ニ シンソウ ガクシュウ オ モチイル ホウホウ ノ ケントウ ホウコク
タイトル(その他)
Development of a general-purpose algorithm to measure motion and state of attention object - Study report on method of using deep learning for quantitative science research -
作成者
新谷, 正嶺||シンタニ, セイネ||Shintani, Seine
公開者
中部大学生命健康科学研究所
書誌構造リンク
ISSN
18803040
雑誌名
生命健康科学研究所紀要
巻次等
14
開始終了ページ
45-49
発行日
2018.03
主題
Deep learning, Object tracking, SPOC, Convolution neural network
内容記述
本報告文は、深層学習がなぜ高い表現力を持つのかの説明をした後、畳み込み層1相のシンプルな深層学習アルゴリズムを用いて、深層学習はどのように基礎研究に応用できるのかの具体例を示す。その例とは、動画データの中で、注目したい観察対象の位置推定を行い、その推定位置の近傍の画像を用いて観察対象の状態分類の学習を行なえば、高い精度の状態識別が行なえるというものである。具体的に、収縮ユニットであるサルコメアが振動のパターンを作り出している筋原線維に対して、注目するサルコメアの位置を捉えつつ、その注目しているサルコメアが収縮しているか伸展しているかを識別する解析と、手ぶれで揺れる動画の中で電線にとまっている鳥の挙動を識別する解析を、同じ解析アルゴリズムで行なった。どちらの解析でも、数十枚以下の画像による2,30回の学習(CPUノートPCで数秒で完了)で識別率100%の状態認識に至った。すなわち、位置推定などの精密解析を行う際に、その推定位置近傍の微小画像を状態識別に用いることで、手動だと大変でかつ再現性を疑われる、対象の状態に関する情報を容易に取得できることが分かった。
登録日
2018.04.18
資源タイプ
研究報告
資料種別(NIIタイプ)
Departmental Bulletin Paper
フォーマット
PDFファイル
著者版フラグ
publisher
機関名
中部大学
外部リンク
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