第6回IBISML研究会


テーマ:コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習

機械学習は,コンピュータビジョンとパターン認識の分野における重要な要素技術の一つであり,構造スパース性を活用した学習(マルチカーネル学習,行列因子化,マルチタスク・転移学習)や大規模データからの学習(半教師付き学習,高速近傍検索)など,様々な学習アルゴリズムが近年盛んに研究開発されています.こうした状況を踏まえ,IBISML研究会とPRMU研究会では,情報処理学会CVIM研究会と連催でテーマセッション「コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習」を企画し,ビジョンと機械学習の研究者の密な議論の場を提供することにしました.
本セッションでは,機械学習アルゴリズムを用いたビジョン応用から,ビジョンに役立つ機械学習のアルゴリズム開発,更には,画像を性能評価に用いた機械学習の理論研究まで,機械学習とパターン認識・コンピュータビジョンに関する研究発表を幅広く募集します.また,関連分野で活躍されている講師を招き,最先端の機械学習手法を用いた画像処理技術,及び,画像処理に役立つ最先端の機械学習技術を紹介して頂く予定です.ご期待ください.
なお,テーマセッションに加えて一般セッションも開催します.個別の研究会の枠を越えた活発な議論の場としてご活用頂けましたら幸いです.

その他の詳細

招待講演

次の先生にご講演をいただく予定です。

  • 竹内 一郎(名古屋工業大学)
    • タイトル:機械学習とパターン認識のための最適解パス追跡アルゴリズム
  • 岡部 誠(電気通信大学)
    • タイトル:大量の映像分析と抽出した知識に基づく映像合成

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