Image Recognition by Deep Learning
Hironobu Fujiyoshi, Takayoshi Yamashita · Journal of the Robotics Society of Japan · 2017
機械学習手法を用いて画像認識を実現する手法が主流となっ た．機械学習は，クラスラベルを付与した大量の学習サン プルを必要とするが，ルールベースの手法のように研究者 がいくつかのルールを設計する必要がないため，汎用性の 高い画像認識を実現できる．2000 年代になると，画像局所 特徴量として Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) や Histogram of Oriented Gradients(HOG)のように研 究者の知見に基づいて設計した特徴量が盛んに研究されて いた．このように設計された特徴量は handcrafted feature と呼ばれる．そして，2010 年代では学習により特徴抽出過 程を自動獲得する深層学習(Deep learning)が脚光を浴び ている．handcrafted feature は，研究者の知見に基づいて