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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
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
13:45
富山 富山大学 全天球画像の初期視点の自動生成
原 崇之柿沼明宏田中伶実上条直裕リコーPRMU2016-62 IBISML2016-17
全天球画像を閲覧する際の初期視点を画像の内容に応じて適応的に生成する方法を提案する.従来のクロッピング技術は一般的な画角... [more] PRMU2016-62 IBISML2016-17
pp.83-88
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-06
09:30
富山 富山大学 センターバイアスの影響を考慮した顕著性マップの評価指標
山中高夫上智大PRMU2016-76 IBISML2016-31
人が画像を見た時に視線を向けやすい場所を推定した顕著性マップを評価する際に,評価指標として様々な指標が利用されている。そ... [more] PRMU2016-76 IBISML2016-31
pp.173-178
MBE, NC
(併催)
2016-05-21
09:55
富山 富山大学 快・不快情動を喚起する画像呈示時の顕著領域に対する視線特徴解析
寺井敬祐高野博史中村清実富山県立大MBE2016-2
本研究では,画像呈示時の被験者の視線情報に,呈示画像から出力された顕著性マップの情報を組み合わせることで,快・不快情動を... [more] MBE2016-2
pp.7-11
PRMU, BioX
(共催)
2016-03-24
09:30
東京 産業技術総合研究所 臨海副都心センター 別館 画像内領域の顕著性を考慮する画像の説明文自動生成
吉井和輝豊橋技科大)・エリック ニコルズ船越孝太郎中野幹生ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)・青野雅樹豊橋技科大BioX2015-41 PRMU2015-164
近年、深層学習によって画像や言語の表現力が向上したことにより、画像説明文の自動生成などマルチモーダルなタスクが実現可能と... [more] BioX2015-41 PRMU2015-164
pp.1-6
HCGSYMPO
(第二種研究会)
2015-12-16
- 2015-12-18
富山 富山国際会議場 視覚的顕著性に基づいたアイトラッカーの自動校正法
沖野祐介中澤篤志西田豊明京大
近年,注視点情報は様々な分野の分析に広く利用されている.注視点情報の取得はアイトラッカーによって行われるが,一般的なアイ... [more]
HIP 2015-09-29
14:20
京都 京都テルサ 顕著性とアンサンブル情報の視覚探索における効果の比較
熊切俊祐齋木 潤京大HIP2015-84
ヒトの眼球運動のメカニズムに関して,視野上の顕著性の高い箇所に視覚的注意を誘引するという顕著性マップに基づいた説明が実験... [more] HIP2015-84
pp.61-65
IMQ 2015-07-10
15:50
静岡 静岡大学 顕著性マップによる主観的画質評価における注視領域の推定
橋本真一鎮目隆矢大橋剛介下平美文静岡大IMQ2015-11
計算モデルを用いて画質評価値を算出することができれば有用である.また,画質の主観評価において,人間は画像の一部を注視して... [more] IMQ2015-11
pp.21-24
IMQ 2015-05-22
14:25
富山 富山大学 動画像中の品質変化に伴う視線運動変化の分析
宮山雄太稲積泰宏柴田啓司堀田裕弘富山大IMQ2015-2
近年の動画像に於ける情報量の膨大化が進む中,新たな動画像符号化手法として顕著性を用いるものが提案されている.しかし,動画... [more] IMQ2015-2
pp.5-9
HIP, ITE-CE, ITE-HI
(連催) ※学会内は併催
2014-12-02
14:30
宮城 東北大学電気通信研究所 視線位置予測における頭部位置情報の寄与
羽鳥康裕東北大/JST)・方 イク東北大)・江本正喜NHK)・松宮一道栗木一郎東北大)・塩入 諭東北大/JSTHIP2014-78
誘目性(視覚的顕著性)から視線位置を予測する計算論モデルが多数提案されているが,視線予測の精度は十分に高いとは言えない.... [more] HIP2014-78
pp.55-58
MI 2014-09-02
10:45
東京 統計数理研究所 臓器領域セグメンテーションのための前処理に関する一検討 ~ SuperpixelとSaliency検出 ~
出浦祐視河村直輝山田光統本谷秀堅名工大MI2014-36
本稿では,医用画像からの臓器領域セグメンテーションのための前処理について
検討する.
臓器領域セグメンテーション... [more]
MI2014-36
pp.7-11
HCS, HIP
(共催)
HI-SIGCOASTER
(連催) [詳細]
2014-05-29
17:35
沖縄 沖縄産業支援センター 顕著性マップを用いた画質劣化の評価法に関する一検討
寺中駿人中山 実東工大HCS2014-20 HIP2014-20
表示デバイスの性能評価や画像変換による劣化を調べる画質評価において,代表的な物理評価であるPSNRやSSIMは,画像の特... [more] HCS2014-20 HIP2014-20
pp.145-150
MVE, IE, IMQ, CEA
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2014-03-07
11:20
大分 別府国際コンベンションセンタ 調理状態認識に基づく調理中の注意行動評価
大井 翔杉谷正成宮本崇弘佐野睦夫宮脇健三郎阪工大IMQ2013-61 IE2013-170 MVE2013-99
我々は,認知症患者や高次脳機能障がい者に対して,自立に向け,調理リハビリという生活密着型認知リハビリテーションを推進して... [more] IMQ2013-61 IE2013-170 MVE2013-99
pp.179-183
PRMU, CNR
(共催)
2014-02-13
16:10
福岡 福岡大学 [ポスター講演]コンテクストに基づくChannel特徴を用いた歩行者検出
高柳陽平榎並直子有木康雄神戸大PRMU2013-144 CNR2013-52
本稿では,歩行者と背景とのコンテクストモデルに基づく識別器学習による歩行者検出手法を提案する.
既存の歩行者検出手法で... [more]
PRMU2013-144 CNR2013-52
pp.103-104
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-01-24
09:10
大阪 大阪大学豊中キャンパス 基礎工学部国際棟 顕著特徴領域を利用したBoVWベース類似画像検索の改善方式の検討
鄒 子君古賀久志電通大PRMU2013-110 MVE2013-51
類似画像検索でよく使われているBag of Visual Words(BoVW)では全ての特徴点を均等に取り扱うため,画... [more] PRMU2013-110 MVE2013-51
pp.183-188
SIS 2013-12-13
11:10
鳥取 とりぎん文化会館(鳥取) 色覚特性の違いによる誘目度の定量的評価
和田凌平目黒光彦日大SIS2013-48
人が無意識のうちに視線を向ける仕組みをモデル化した研究として、顕著性マップがある.視線を送る度合いの高さを誘目度として算... [more] SIS2013-48
pp.115-120
HIP 2013-09-12
15:30
京都 NICTけいはんな [招待講演]多人数の視線分布による番組コンテンツの分析
小峯一晃NHKHIP2013-52
番組の視聴者が映像のどのような領域に注目しているかを知ることは,視聴者の興味度推定やより効率的に情報を伝える番組の制作に... [more] HIP2013-52
p.17
SIS 2013-03-07
16:00
静岡 クリエート浜松 深度情報を用いたエッジ保存平滑化の画像リサイジングへの応用
古賀崇了徳山高専)・末竹規哲山口大SIS2012-58
近年,スマートフォンなどの携帯電話端末やタブレット型の情報端末などの小型のディスプレイ上で,画像中の主体となる物体を適切... [more] SIS2012-58
pp.71-74
PRMU 2013-02-21
11:00
大阪 大阪府立大 SNSを利用したトピックモデルによる画像へのユーザ嗜好性の解析
片岡香織木村昭悟村崎和彦数藤恭子谷口行信NTTPRMU2012-133
現在の画像検索サービスでは、同じクエリを用いて検索を行った場合、ユーザによらず同じ結果が表示される。これはWeb上などの... [more] PRMU2012-133
pp.19-24
PRMU 2013-02-21
15:00
大阪 大阪府立大 誘目性を活用した画像加工による注視誘導
萩原愛子千葉大)・杉本晃宏NII)・川本一彦千葉大PRMU2012-145
誘目性を測る指標として視覚的顕著性が注目されている.そして,画像中の指定領域の視覚的顕著性を高めることで,人の注視を自然... [more] PRMU2012-145
pp.91-96
ITS, IE
(共催)
ITE-AIT, ITE-HI, ITE-ME
(共催)
(連催) [詳細]
2013-02-18
16:00
北海道 北海道大学 注視モデルに基づく画像内の主要な物体の自動検出
石飛次郎コー ユエンシュアン前田純治室蘭工大ITS2012-33 IE2012-113
本研究は,静止画像内の主要な物体を自動的に検出することを目的とする.画像内から主要な物体を自動
検出する技術は,物体認... [more]
ITS2012-33 IE2012-113
pp.83-88
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