WEKO3
アイテム
GENERATION OF OBJECT CONCEPTS BASED ON SIMILARITY AND FEW-SHOT LEARNING USING AN IMAGE RECOGNIZER THAT IMITATES HUMANS
https://doi.org/10.32286/0002003811
https://doi.org/10.32286/00020038119231afb2-4678-434e-be1d-967d2a9f41ca
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KU-1100-20260316-04.pdf (1.5 MB)
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| アイテムタイプ | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||||||
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| 公開日 | 2026-03-12 | |||||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||||
| タイトル | GENERATION OF OBJECT CONCEPTS BASED ON SIMILARITY AND FEW-SHOT LEARNING USING AN IMAGE RECOGNIZER THAT IMITATES HUMANS | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||||||
| ID登録 | ||||||||||||||||||||||
| ID登録 | 10.32286/0002003811 | |||||||||||||||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||||||||||||||
| 著者 |
新谷, 知大
× 新谷, 知大
× 田中, 浩隆
× 鈴木, 昌人× 高橋, 智一× 都築, 和代
WEKO
54144
× 前, 泰志× 青柳, 誠司
WEKO
1775
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| 概要 | ||||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||||
| 内容記述 | While Convolutional Neural Networks (CNNs) excel at image recognition, they require extensive training data, in contrast to humans, who can learn from just a few examples. This study proposes a method that simulates human visual processing to enable few-shot learning. It generates "object concepts" by quantifying shape using P-type Fourier descriptors and color using average RGB values. A CNN is then trained using these object concepts as labels, effectively serving as a specialized encoder for low-level features such as shape and color. For classification, a fuzzy inference system functions as a robust decoder. This approach aims to reduce the amount of required training data while maintaining high recognition accuracy. We validated our method on a public dataset containing 222 objects across 37 categories, confirming its effectiveness compared with a conventionally trained CNN. | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : Science and technology reports of Kansai University = 関西大学理工学研究報告 巻 68, p. 27-40, 発行日 2026-03-16 |
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| ISSN | ||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 0453-2198 | |||||||||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA12314657 | |||||||||||||||||||||
| 著者版フラグ | ||||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||||||
| 出版者 | Kansai University | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 出版者（他言語） | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||
| 値 | 関西大学 | |||||||||||||||||||||
| 助成情報 | ||||||||||||||||||||||
| 助成機関名 | 関西大学 | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||
| 研究課題名 | 2023 Kansai University Fund for the Promotion and Enhancement of Education and Research : Human-Centered Life Support Technology Development to Create Rich Indoor/Outdoor Living Spaces. | |||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 研究課題名 | 2023年度関西大学教育研究高度化促進費 : 豊かな屋内外生活空間を創出する人間中心の生活支援技術開発 | |||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | 関西大学 | |||||||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||||||
| 主題 | Kansai University | |||||||||||||||||||||
