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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-08 18:00 多次元時系列変数マルチチャネル変換画像分類における深層学習の適用 ○蛭田興明・高屋英知（慶大）・伊藤千輝・荒牧大樹（ネットワンシステムズ）・稲垣隆雄（トヨタ）・山岸典生（トヨタ自動車）・栗原 聡（慶大）  AI2019-55 |
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| 抄録 | （和） | Society5.0やサイバーフィジカルシステムの社会実装を進めるためには，現実世界の様々な情報をセンシングすることが必要であり，膨大な多次元データが得られることが想定される．この場合に次元間の関連性を抽出できる手法の確立が期待されている．本研究では，多次元データを色相空間上にマッピングして学習に利用することを考える．1つの色は赤、緑、青の合成であることより，ある環境下における3つのデータを1つの色として扱い，次元間の関係を捨てることなく学習に利用することができる．加えて，データを色で表現することで画像化が可能となり，画像認識で高い性能を発揮するConvolutional Neural Networks(CNN)を利用することができる．しかし，実際に計算機で処理する場合，RGB表現画像では，R，G，B個別に処理されてしまい，次元間の関連性を抽出できない．そこで，R，G，Bの関連性を考慮したXYZ系による色表現を利用する方法を提案する．縦横高の3次元データで表現される人の動きに関する加速度データにより評価を行ったところ，XYZ系を利用する提案手法が，F値において最も優れた結果となり，提案手法の基本的有効性を確認した． |
| （英） | (Available after conference date) | |
| キーワード | （和） | 多次元データ分析 / 色相変換 / Convolutional Neural Networks / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 469, AI2019-55, pp. 7-12, 2020年3月. | |
| 資料番号 | AI2019-55 | |
| 発行日 | 2020-03-01 (AI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2019-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI IPSJ-ICS JSAI-SAI JSAI-DOCMAS JSAI-KBS |
| 開催期間 | 2020-03-08 - 2020-03-09 |
| 開催地（和） | ルスツリゾートホテル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 社会システムと情報技術研究ウィーク2020 |
| テーマ（英） | Workshop of Social System and Information Technology (WSSIT20) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2020-03-AI-ICS-SAI-DOCMAS-KBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 多次元時系列変数マルチチャネル変換画像分類における深層学習の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposition from CNN based feature extraction of multi-channel data through data-colorization technique |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 多次元データ分析 / |
| キーワード(2)（和/英） | 色相変換 / |
| キーワード(3)（和/英） | Convolutional Neural Networks / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 蛭田 興明 / Komei Hiruta / ヒルタ コウメイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高屋 英知 / Eichi Takaya / タカヤ エイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 千輝 / Kazuki Ito / イトウ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | ネットワンシステムズ株式会社 (略称： ネットワンシステムズ) Net One Systems Co., Ltd. (略称： NetOne) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒牧 大樹 / Hiroki Aramaki / アラマキ ヒロキ |
| 第4著者 所属（和/英） | ネットワンシステムズ株式会社 (略称： ネットワンシステムズ) Net One Systems Co., Ltd. (略称： NetOne) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 稲垣 隆雄 / Takao Inagaki / イナガキ タカオ |
| 第5著者 所属（和/英） | トヨタプロダクションエンジニアリング株式会社 (略称： トヨタ) TOYOTA Production Engineering Co., Ltd. (略称： TOYOTA) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山岸 典生 / Norio Yamagishi / ヤマギシ ノリオ |
| 第6著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) TOYOTA Motor Co., Ltd. (略称： TOYOTA) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗原 聡 / Satoshi Kurihara / クリハラ サトシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 1 |
| 発表日時 | 2020-03-08 18:00:00 |
| 発表時間 | 20 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | IEICE-AI2019-55 |
| 巻番号（vol） | IEICE-119 |
| 号番号（no） | no.469 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | IEICE-6 |
| 発行日 | IEICE-AI-2020-03-01 |
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