パターン情報処理   
   (Pattern Information Processing)   

我々人間は外界からの刺激を通して物事を認知している。特に、目には物体からの反射光が入り、耳には音が入る。これらの二つで大半の情報を入手していると言って良い。きたる21世紀にはテキスト、音声、画像の混在したマルチメディア処理技術が必須となる。1970年代までにほぼ完成したパターン認識理論は1980年代にはニューラルネットワーク研究と統合され、識別学習理論が発展した。現在、文字認識と音声認識が最も積極的に研究されている。本研究室では統計的、構文的パターン認識論と音声、文字認識論を中心としたパターン情報処理研究を行っています


[ パターン情報処理とは何か ]

自然界に存在するパターンは人工的なパターンよりも複雑に変形を有するもの である。パターンは何らかの制約的な規則、原理から生成されていると言って 良い。音声は発声器官の物理的制約から生じるので、任意の音を含むわけでは ない。制約のきついパターンほど規則化しやすいため、記号処理や論理処理が 扱える。逆に制約がゆるいパターンほどモデル化は困難であり、統計的アプロー チが必要である。これらあらゆる状況を想定したパターンを分析、表現、認識、 理解、合成、生成する研究をパターン情報処理という。

  • 計測・表示:パターンの計測や表示
  • 分析・圧縮:パターンを分析しデータを圧縮する
  • 前処理:パターンを強調、補正、正規化、変換し、特徴を抽出する
  • 分類:パターンを類似した部分集合に分類する
  • 認識:パターンを既知のクラスに分類する
  • 理解:パターンが表現している意味を理解する
  • 合成・生成:パターンを再生、復元したり、創出したりする

  • [ 関連学会等 ]

    WWW-admin: sslab-www@jaist.ac.jp