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ディープラーニングによる画像認識と応用事例
ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークは、一般物体認識で人の認識精度に迫り注目されている。従来の画像認識のフレームワークが大きく変化し、さらに画像認識以外への応用も進んでいる。
本セッションでは、ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワークの関係とその仕組みについて説明し、画像認識の応用事例、我々の研究グループでの取り組みについても紹介する。
山下 隆義中部大学 工学部 情報工学科 講師
プロフィール
2002年 奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了
2002年 オムロン株式会社入社
2011年 中部大学大学院博士後期課程修了（社会人ドクター）
2014年 中部大学講師、人の理解に向けた動画像処理、パターン認識・機械学習、ディープラーニングの研究に従事。
画像センシングシンポジウム高木賞(2009年)、電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ論文賞(2013年)、電子情報通信学会PRMU研究会研究奨励賞(2013年)受賞。
