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技術士試験(情報工学部門)・情報技術者試験。ファーストマクロ。


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平成29年度 技術士第二次試験問題【必須科目】

T−5

パターン認識技術の説明として、最も不適切なものは次のうちどれか。

 @ SVM (Support Vector Machine:サポートベクターマシン) は、基本的に2つのクラス識別を行う識別器を構成する手法である。

 A CHLAC (Cubic Higher-Order Local Autocorrelation:立体高次局所自己相関) の特徴は、ステレオ画像を用いた3次元物体の認識に用いられる方式である。

 B KL (Karhunen-Loeve:カルーネンレーベ) 展開は、多変量解析における主成分分析と数学的にほとんど等価である。

 C HMM (Hidden Markov Model:隠れマルコフモデル) は、音声認識において広く用いられる方式である。

 D SIFT (Scale Invariant Feature Transform:スケール不変特徴変換) は、画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑強な特徴量を記述できる。


正解

A


解説

@ 正しい。SVMは、「教師あり学習」のパターン認識モデルの一つである。識別性能に優れ、高い汎用能力がある。
A 不適切である。CHLACは、動画像認識の方法の一つであり、画像を用いた認識ではない
B 正しい。主成分分析は対象データをより良く表す成分を抽出し、データを少ない次元で表現する。
 KL展開は元のデータを失わないように、少ない要素のベクトルで表現する手法。数学的にはほとんど等価である。
C 正しい。HMMは確率的なパターン認識の手法である。
D 正しい。SIFTは、モザイク画像のマッチングなどに利用される。

T−4 目次 T−6