• システムが、与えられた映像の中にある「もの」が何で、それが どこにあるかを知らなくても、自動的にその「もの」を検出し、その 「もの」に関する情報を、システムの知っている範囲で答えて くれます。
• これにより、システムがどの「もの」を見て、その「もの」について どの程度の情報を知っているかを把握できるため、ユーザが的確に システムの「知識」を補強・修正することができます。
• このように、人間の乳幼児と同様にして、映像を認識し理解する 能力を徐々に、しかし自然に身に付けることを可能にするシステムの 開発を行っています。

人間は、特に意識をしなくとも、見た映像を理解し言語化でき、与え られた映像群の中から自身の思い描く映像を的確に見つけ出すことが できる。しかし、これらのタスクを計算機に代行させる映像認識理解 問題は、パターン認識分野における早期からの最重要課題の1つであり ながら、未だ本質的な解決に至っていない。

ただ、人間も映像認識・理解・検索の能力を先天的に兼ね備えている とは考えにくく、その大部分が成長の過程で後天的に身に付けていく 性質のものであると考えられる。本研究では、この点に着目し、認知 発達的アプローチに基づく新しい映像認識理解、特にそのための知識 獲得戦略のあり方を提案する。

提案する枠組において、従来のアプローチと異なる特に重要な点は、 以下の2点である。

1. 映像の認識・理解に必要な知識の能動的かつ自律的な獲得
2. 自らの発達段階に応じた知識獲得戦略の動的遷移

このアプローチの初期的な試みとして、発達初期段階における乳幼児の 典型的な行動を参考にして作成した知識獲得システムのプロトタイプに ついて紹介すると共に、提案する枠組の具体的な方向性とその実現可能 性について議論する。