研究内容

柔軟なマルチメディア情報処理システムの構築

■研究の概要■
統計的学習手法・ニューラルネット等を用いて、画像等のマルチメディアデータの認識・理解を行う情報システムに関する研究を行っている。システムの利用者はそれぞれ異なった嗜好・目的を有し、各自の流儀で情報システムを利用しようとする。これら利用者側の多様性を、システムの学習能力で如何にして吸収し、個々の目的に対応していくか？ 人間であるユーザの多様性に対応可能な、柔軟な学習システムを構築することが目的である。
■研究テーマ■
(1) 任意画像を対象とした類似画像検索システムの構築
記憶媒体の大容量化、情報の電子化・オンライン化に伴い、マルチメディアデータをコンピュータ内に多量に蓄積・操作することが一般化している。しかし、適切な構造化を施しておかないと、必要なデータが存在するにも関わらず、それらを見つける事が出来ないと言う皮肉な事態が発生する。本研究では、任意画像から成る画像集合に対し、事前知識を利用せずに、画像集合を適切に構造化する変換空間（特徴空間）を自動生成する手法を開発するものである。
画像から得られた特徴ベクトルを基に画像集合に構造を与える場合、主成分分析等の線形手法や、自己組織化マップ等の学習による情報圧縮手法が一般に利用されている。これらは、与えられた特徴ベクトル全体から、より低次元の本質的次元で表現された構造を与えるものであるが、利用者の目的にとっては、必ずしも画像集合全体を均等に表現する必要はなく、むしろ有る特定の領域に興味が集中し、この部分を詳細に表現したい場合が大部分であろう。本研究は、教師なしサンプルによる自己組織的特徴空間の獲得と利用者からの教示による教師付き学習とを組み合わせ、各個人の目的・嗜好に合致したデータ表現方法（特徴空間獲得）を実現する。
(2) E-Learning環境における学習者モデルの統計的構築
近年、パーソナルコンピュータとブロードバンドの爆発的普及に伴い、WEB型E-learningが急速に広まりつつある。更に近い将来、ユビキタス情報処理環境の実現に伴って、WEB型E-learningが教育の一形態として重要な役割を演じることは確実であると思われる。
現在、E-learningの持つ効率性・学習における自由度等に主要な関心が向けられているが、その画一性は将来大きな問題となるであろう。通常の教育においては、個々の学習者の個別性に対して、教育者が細かく対応する事により教育が成り立っており、それが同時に教育者への大きな負担となっている。WEB型E-learningによる教育は、膨大な人数を対象とした教育を可能にする反面、各学習者への細かな対応を不可能にしてしまう。
本研究では、個々の学習者（単位学習者）の固有性に対応するために、各学習者個別の学習者モデルを構築し、学習状態の推定を行う。さらに、これに基づく教育支援を実現することにより、より教育効果の高いWEB型E-learningシステムを構築する事を目的としている。
■今後の展開■