深層学習による不完全情報の画像認識: 立体的に積まれた積み木の個数の推定問題への応用: 立体的に積まれた積み木の個数の推定問題への応用

摘要

人間は不完全な情報を知覚した場合にも、あらかじめ持っている知識を利用して情報を補うことで、正しい認識を獲得することができる。例えば、一部の積み木が隠れた立体的な積み木の構造を見た場合にも、力学的な知識（上部の積み木の存在は、それを支えている下部の積み木の存在を意味する）を用いて、積み木の総数を予測することが可能である。本研究では、深層学習を用いて、このように部分的に隠れた積み木の画像から全体の数を推定する問題に取り組む。11～20個の積み木の3次元構造の画像をコンピュータにより作成し、畳込みネットワークに提示して学習を繰り返した結果、約90という高い精度で個数を推定することに成功した。この結果は、深層学習ネットワークを人間の高度で柔軟な情報認識の数理モデルとして利用できる可能性を示唆している。