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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
MI, MICT
(共催) [詳細]
2019-11-05
13:20
茨城 筑波大学 分離度膜に基づく3D-CT画像からの臓器抽出
北宮匠馬滝沢穂高福井和広筑波大MICT2019-29 MI2019-56
医療画像からの臓器輪郭抽出法として動的輪郭モデルが広く用いられている.
その一つの分離度スネークでは,輪郭モデルをBス... [more]
MICT2019-29 MI2019-56
pp.19-24
QIT
(第二種研究会)
2016-11-24
16:00
茨城 高エネルギー加速器研究機構 小林ホール 通常の量子力学による弱値/弱測定の理解
望月隆二東京歯科大
弱値/弱測定の物理的な意味は、通常の量子力学の範囲で完全に理解できるものであることを示す。あるオブザーバブル A &#7... [more]
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-06
09:00
富山 富山大学 手形状空間に基づく指形状識別の検討
谷高竜馬福井和広筑波大PRMU2016-75 IBISML2016-30
本研究では,指先や曲げた指の関節の頂点等の特徴点の3次元位置情報に着目して,指形状識別を行う手法を提案する.近年,3次元... [more] PRMU2016-75 IBISML2016-30
pp.167-172
PRMU, BioX
(共催)
2015-03-19
10:30
神奈川 慶応大学矢上キャンパス OCT画像からのステントの自動検出
津田嶺雪呉 海元和歌山大BioX2014-45 PRMU2014-165
近年,光干渉断層法(Optical Coherence Tomography: OCT)が医療分野において血管内の診断の... [more] BioX2014-45 PRMU2014-165
pp.35-40
VLD, DC, IPSJ-SLDM
(連催)
ICD, CPM
(共催)
CPSY, RECONF
(併催) [詳細]
2013-11-28
09:20
鹿児島 鹿児島県文化センター 分離度フィルタのFPGA実装におけるハードウェア量と検出精度のトレードオフ
濱村甚平土肥慶亮柴田裕一郎小栗 清長崎大RECONF2013-48
本稿では、FPGAによる分離度フィルタの実装に必要なハードウェア量を削減する方法を3つ提案し、それに伴う検出精度の変化を... [more] RECONF2013-48
pp.51-56
PRMU, SP
(共催)
2012-02-10
09:00
宮城 東北大学 青葉山キャンパス パーティクルフィルタを組み込んだ分離度Snakeによる微生物の輪郭追跡
高木雅武福井和広筑波大PRMU2011-224 SP2011-139
バイオテクノロジーの分野において,微生物の分離や同定を行う作業は人手に頼っているのが現状であり,顕微鏡等を用いて識別や輪... [more] PRMU2011-224 SP2011-139
pp.167-172
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 局所的な殻縁特徴の空間分布を用いた海底画像からのホタテ領域抽出
榎本洸一郎戸田真志公立はこだて未来大)・桑原康裕北海道網走水試PRMU2011-63 IBISML2011-22
本論文では,水産資源量調査のために撮影された海底画像群からホタテの自動計測システムの開発を目的とし,砂場環境に適したホタ... [more] PRMU2011-63 IBISML2011-22
pp.37-42
PRMU 2009-12-17
11:00
栃木 藤原総合文化会館(日光・鬼怒川) 眼球の位置と姿勢を考慮した顔向き変化に頑健な瞳追跡
大谷悠祐福井和広筑波大PRMU2009-136
本論文はパーティクルフィルタと3次元頭部モデルを用いた高精度かつ顔向きにロバストな瞳検出・追跡を提案する.
パーティク... [more]
PRMU2009-136
pp.13-18
PRMU, DE
(共催)
2008-06-19
11:00
北海道 小樽市民会館 僧帽弁処理を適用した動的輪郭モデルによる心内膜トレースに関する研究
堀江勝大鹿嶋雅之佐藤公則渡邊 睦鹿児島大)・隈 浩司豊永浩一鹿児島市立病院DE2008-7 PRMU2008-25
心内膜トレースは複数点の手動設定によるものが製品化されている.しかし,広く一般普及しておらず,十分な臨床例に対する有効性... [more] DE2008-7 PRMU2008-25
pp.35-40
NC 2006-01-24
11:15
北海道 北海道大学 ラベル付きマルチモーダルデータの埋め込み
品田優貴杉山 将東工大
高次元パターンの認識精度を向上させるためには,データの次元数を適切に削減することが重要である.本論文では,教師付き学習に... [more] NC2005-102
pp.25-30
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