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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
EA, ASJ-H
(共催)
2018-08-23
15:10
宮城 東北学院大学 混合ガウス分布に基づく日常音の発生確率を元とした異常音検知に関する検討
安倍幸治原 萌子高根昭一西口正之渡邉貫治秋田県立大EA2018-34
異常音をあらかじめ定義することなく,監視場所の発生音を学習することで設置環境の日常音のモデルを作成し,そのモデルにそぐわ... [more] EA2018-34
pp.37-44
MBE, NC
(併催)
2017-12-16
13:25
愛知 名古屋大学 混合ガウス分布推定によるカラーグローブの色領域抽出
藤嶋教彰錦織 舜松江高専MBE2017-59
カラーグローブを用いるためには各色の領域を照明光や前腕回旋が変化しても安定して抽出する技術が必要である.しかし,色領域抽... [more] MBE2017-59
pp.35-38
PRMU, IE, MI, SIP
(共催)
2017-05-26
12:00
愛知 名古屋工業大学 空間特徴を用いた混合ガウス分布モデルによる背景モデルの構築
鄭 侃近藤利夫深澤祐樹佐々木敬泰三重大SIP2017-24 IE2017-24 PRMU2017-24 MI2017-24
背景モデルを用いて監視ビデオから移動物体を検出する手法が多数提案されている.一般に混合ガウス分布が背景モデルの構築に広く... [more] SIP2017-24 IE2017-24 PRMU2017-24 MI2017-24
pp.125-130
PRMU 2015-12-22
09:00
長野 信州大学 単語ベクトルによる語彙拡張を用いた映像のセマンティックインデクシング
井上中順篠田浩一東工大PRMU2015-105
映像から物体・動作・シーンを検出することを目的としたセマンティックインデクシングに対して,単語ベクトルを用いた語彙拡張方... [more] PRMU2015-105
pp.75-80
IE, CS
(共催)
IPSJ-AVM, ITE-BCT
(共催)
(連催) [詳細]
2015-12-04
10:35
兵庫 神戸大学 瀧川記念学術交流会館 高品質HDR動画生成のための多重時間解像度撮像・処理方式
田畑秀徳浜本隆之東京理科大CS2015-70 IE2015-95
本稿では,高品質な高ダイナミックレンジ(HDR)動画生成のための多重時間解像度撮像・処理方式を提案する.従来のHDR動画... [more] CS2015-70 IE2015-95
pp.93-97
PRMU 2014-03-13
16:00
東京 早稲田大学 高速な画像分類のためのNeighbor-to-Neighbor探索
井上中順篠田浩一東工大PRMU2013-184
高速な画像分類のためのNeighbor-to-Neighbor(NTN)探索を提案する.NTN探索は,ベクトル量子化およ... [more] PRMU2013-184
pp.97-102
PRMU 2013-02-22
14:00
大阪 大阪府立大 GMM Supervectorとビデオクリップスコアを用いた映像のセマンティックインデクシング
井上中順篠田浩一東工大PRMU2012-168
本研究では,ビデオクリップスコアとGaussian-mixture-model (GMM) supervectorを用い... [more] PRMU2012-168
pp.173-178
SP 2013-01-30
15:15
京都 同志社大学 母音のフォルマント特徴量を用いた話者識別の研究
浦上直進昌子悠太白石 淳山内寛紀福水洋平泉 知論立命館大SP2012-101
本報告では、有声音に現れるフォルマント特徴量に着目し、あらかじめ用意した単独発話母音のみの音声データベースを用いて話者を... [more] SP2012-101
pp.19-24
EA 2012-12-14
10:40
東京 国立情報学研究所 対数スペクトル事前分布を用いたMAPスペクトル推定に基づく劣決定音源分離
岩田康明名大)・中谷智広藤本雅清吉岡拓也NTT)・齋藤洋典名大EA2012-114
音声信号を非定常ガウス過程でモデル化し,最尤法に基づきスペクトル推定を行うアプローチは,多くの音声強調手法で用いられてい... [more] EA2012-114
pp.29-34
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2012-09-02
10:30
東京 東京農工大 映像のセマンティックインデクシングのためのq-混合ガウス分布
井上中順篠田浩一東工大PRMU2012-34 IBISML2012-17
近年,Bag-of-visual-words(BoW)法を確率的枠組みに発展させた混合ガウス分布(Gaussian mi... [more] PRMU2012-34 IBISML2012-17
pp.31-36
IBISML 2012-03-12
11:50
東京 統計数理研究所 WAICを用いた無限混合ガウスモデルのハイパーパラメタ選択
三木拓史幸島匡宏渡辺澄夫東工大IBISML2011-91
近年ノンパラメトリックベイズ法と呼ばれる手法が自然言語処理, 物体追尾, レコメンドシステム等多くの分野で盛んに応用され... [more] IBISML2011-91
pp.29-33
SP, NLC
(共催)
IPSJ-SLP
(連催) [詳細]
2011-12-19
15:45
東京 芝浦工業大学 豊洲キャンパス 発話内分散に基づき動的に生成された話者空間による話者クラスタリング
石川勇樹西田昌史山本誠一同志社大NLC2011-42 SP2011-87
音声データには音韻性と話者性が含まれており,音韻性を抑制することでより頑健な話者クラスタリングが可能になると考えられる.... [more] NLC2011-42 SP2011-87
pp.67-71
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-05
10:30
北海道 はこだて未来大学 ベイズ符号長による確率的コンプレキシティの評価とモデル選択への応用
武石啓成川喜田雅則竹内純一九大/九州先端科学技研PRMU2011-59 IBISML2011-18
混合ガウス分布に関する確率的コンプレキシティをベイズ符号の符号長により評価し,モデル選択の実験を行った.混合ガウス分布は... [more] PRMU2011-59 IBISML2011-18
pp.9-14
PRMU 2011-02-18
14:30
埼玉 埼玉大 物体検出のための確率的背景テクスチャモデリング
吉永諭史島田敬士長原 一谷口倫一郎九大PRMU2010-232
本稿では,背景テクスチャの形状を考慮した動的背景モデルの構築法について述べる.従来研究では,過去の観測に基づき画素単位で... [more] PRMU2010-232
pp.153-158
IBISML, PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2010-09-05
09:30
福岡 福岡大学 SIFT混合ガウス分布を用いた一般物体認識のためのマルチカーネル学習
井上中順上嶋勇祐篠田浩一古井貞熙東工大PRMU2010-58 IBISML2010-30
一般物体認識のための,SIFT 混合ガウス分布に適したマルチカーネル学習に関する検討結果を報告する.SIFT 混合ガウス... [more] PRMU2010-58 IBISML2010-30
pp.7-12
PRMU, HIP
(共催)
2010-03-15
15:35
鹿児島 鹿児島大 スナップ写真からの3次元顔モデル高速自動生成
前島謙宣森島繁生早大PRMU2009-258 HIP2009-143
本報告では, スナップ写真から写真中の人物らしい3次元顔モデルを高速自動生成する手法について述べる. 提案手法は3次元顔... [more] PRMU2009-258 HIP2009-143
pp.145-150
PRMU 2009-11-27
09:00
石川 石川県地場産業振興センター SIFT混合ガウス分布と音響特徴を用いた映像からの高次特徴検出
井上中順斉藤辰彦篠田浩一古井貞煕東工大PRMU2009-106
本研究では,映像の中から「飛行機」や「町並み」といった高次特徴を検出するタスクに対し,SIFT混合ガウス分布と音響特徴を... [more] PRMU2009-106
pp.97-102
PRMU 2009-02-20
11:15
東京 東大生研 統計的モデル選択によるシーン数の自動推定を用いた動画要約
山崎航史篠田浩一古井貞煕東工大PRMU2008-231
統計的なモデル選択手法を用いることでシーン数を自動推定する動画要約の作成手法を提案する.本手法では,動画全体を混合ガウス... [more] PRMU2008-231
pp.139-144
NC, MBE
(併催)
2008-03-12
17:10
東京 玉川大学 EMアルゴリズムの初期条件への依存性
盧 忻西山 清岩手大NC2007-128
EMアルゴリズムは不完全データの問題を完全データのフレームワークで逐次的に解決する方法論で,不完全データから最尤推定値を... [more] NC2007-128
pp.97-102
PRMU, IE
(共催)
2008-03-11
17:35
石川 北陸先端大 背景差分を用いた照明変化にロバストな侵入物体検出法
野田友輝成瀬 正愛知県立大IE2007-340 PRMU2007-324
本稿では,照度変化が起きる環境下で侵入物体を検出する手法について述べる.
本手法は,混合ガウス分布を使用して動的に背景... [more]
IE2007-340 PRMU2007-324
pp.513-518
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