Geometric feature learning とは

幾何学的特徴学習は、機械学習とコンピュータビジョンを組み合わせて視覚的タスクを解決する技術である。この方法の主な目的は、画像から幾何学的特徴を収集し、効率的な機械学習法を用いてそれらを学習することによって、物体を表す幾何学的形状の代表的な特徴の集合を見つけることである。人間は視覚的タスクを解決し、知覚情報を彼らが見ているものから抽出することによって、環境への迅速な応答を与えることができる。研究者は、人間のコンピュータビジョンの問題を解決するためにオブジェクトを認識する能力をシミュレートします。例えば、M。Mataら(2002)は、障害物を回避するために、移動ロボットのナビゲーションタスクに特徴的な学習技術を適用した。彼らは、特徴を学習し、物体(図)を認識するための遺伝的アルゴリズムを使用した。幾何学的特徴学習法は認識問題を解決するだけでなく、一連の連続した入力感覚画像(通常画像のいくつかの抽出特徴)を分析することによって後続の動作を予測することもできる。学習を通じて、次の行動の仮説が与えられ、各仮説が最も可能性の高い行動をとる確率に従って与えられる。この技法は人工知能の分野で広く使用されている。