研究概要

MathWorks社のMatlab（画像処理ツールとディープラーニングツール）とGoogleが提供しているTensorflowを用いて，複数の機械学習アプリケーションを研究開発し，各機械学習アプリケーションの性能評価を行います。さらにMatlabおよびTensorflowの性能や使い易さの性能比較を行います。
対象とする機械学習アプリケーションは，
　1）手書き文字画像からの性格・感情推定，
　2)　路面画像からの異常状況把握，
　3)　CT/MRIなどの3次元画像からの自動領域認識（自動セグメンテーション，図1），
　4）建築物等の点群データの自動物体認識
です。

図1　入力画像（2Dスライス画像）からの領域自動認識

各アプリケーションで扱う画像データ，計測データ，ラベル付きデータなどに対して，個別に推定や分類などのモデルを構築し，性能比較します．次に，双方の長所・短所を明確にしながら，より最適な機械学習モデルの構築を試みます。また，同時に効率的な機械学習モデル作成手法のテストデータやノウハウを研究グループ内に蓄積します。推定や分類などのモデルを構築し、性能を比較と評価する研究概要図を図2で示します。

図2　研究概要図