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講演検索結果
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 128件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
HIP 2019-12-19
17:30
宮城 東北大学電気通信研究所 読書行動識別のためのSelf-supervised Learningの実験的検討
坂本周司山田良博岩村雅一岩田 基黄瀬浩一阪府大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
IE, EMM, LOIS
(共催)
IEE-CMN, ITE-ME, IPSJ-AVM
(共催)
(連催) [詳細]
2019-09-19
15:35
新潟 新潟大学 駅南キャンパス 位置検出に深層学習を利用した印刷物用電子透かし法
今川寛之岩田 基黄瀬浩一阪府大LOIS2019-12 IE2019-25 EMM2019-69
本稿では深層学習によるセマンティックセグメンテーションを利用した位置検出法を用いた,印刷物用電子透かし法を提案する.
... [more]
LOIS2019-12 IE2019-25 EMM2019-69
pp.31-36
PRMU, IPSJ-CVIM
(連催)
2019-05-31
09:55
東京 オリンピック記念青少年センタ Pretext taskを用いた植物画像からの分げつ数の推定
内海ゆづ子中村浩一朗岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2019-8
農学や生物学において,植物の生育状態の把握や植物の特徴を知るため,植物の形態形質(形状やサイズ
などの見た目の特徴)の... [more]
PRMU2019-8
pp.265-270
PRMU, BioX
(共催)
2019-03-18
10:30
東京 電気通信大学 Convolutional Neural Networkを用いた樹木画の画型分類の改善
薗田統輔岩田 基阪府大)・稲富宏之京大)・黄瀬浩一阪府大BioX2018-54 PRMU2018-158
バウムテストとは,被験者に樹木の絵を描いてもらい,その絵を分析することで被験者の心理状態を読み取る心理検査である.
こ... [more]
BioX2018-54 PRMU2018-158
pp.149-154
PRMU, BioX
(共催)
2019-03-18
10:45
東京 電気通信大学 画像分類精度を向上させる追加タスクの検討
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大BioX2018-55 PRMU2018-159
画像中に含まれる物体を分類する画像分類技術において,Convolutional Neural Network (CNN)... [more] BioX2018-55 PRMU2018-159
pp.155-160
HCGSYMPO
(第二種研究会)

三重 シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢(伊勢市) 漫画の立体表示を目標としたコマ画像の奥行推定
前田裕介岩田 基黄瀬浩一阪府大
現在漫画は電子端末を用いて電子書籍として読まれている。これに伴い紙媒体では行えなかった表現や利用が可能になるが漫画を読む... [more]
PRMU, BioX
(共催)
2018-03-19
10:00
東京 青山学院大学 青山キャンパス キーロガを用いた英単語タイピングの確信判定
丸市賢功坂本周司Olivier Augereau黄瀬浩一阪府大BioX2017-61 PRMU2017-197
英単語の学習において,復習は重要なプロセスである.一般的に復習は間違えた英単語に対して行われる.しかし,正解はしたものの... [more] BioX2017-61 PRMU2017-197
pp.151-156
PRMU, CNR
(共催)
2018-02-19
10:00
和歌山 和歌山大学 文書への依存性を考慮したTOEICスコア推定法の実験的評価
星加健介Olivier Augereau黄瀬浩一阪府大PRMU2017-146 CNR2017-24
英語能力を測定する方法にTOEICがある.しかし,TOEICは試験時間と結果発表まで時間がかかり,直ぐに結果を知ることが... [more] PRMU2017-146 CNR2017-24
pp.7-12
PRMU, CNR
(共催)
2018-02-19
10:30
和歌山 和歌山大学 視点特徴とテキスト特徴の分析による日本語テキストの難易度推定
楽 卓登Olivier AugereauCharles Lima Sanches黄瀬浩一阪府大PRMU2017-147 CNR2017-25
 [more] PRMU2017-147 CNR2017-25
pp.13-18
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-01-18
13:30
大阪 大阪府立大学 [フェロー記念講演]人との出会いが可能にした大規模・複雑パターン認識
黄瀬浩一阪府大PRMU2017-126 MVE2017-47
様々なパターンと巡り会って,
それを認識することにチャレンジできたのは,
一重に人との出会いがあったためである.
... [more]
PRMU2017-126 MVE2017-47
pp.117-122
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-01-19
11:50
大阪 大阪府立大学 [ショートペーパー]Structure from motionを用いた植物根系の形態解析の検討
古谷 舞内海ゆづ子松村 篤黄瀬浩一阪府大PRMU2017-137 MVE2017-58
植物の根は植物の生育に重要な器官であり,栄養分の吸収や地上部の支持などの機能をもつ.特に根の広がりや深さなどの三次元的な... [more] PRMU2017-137 MVE2017-58
pp.235-236
RCS, NS
(併催)
2017-12-14
17:05
広島 広島アステールプラザ [招待講演]経験サプリメント実現のための定量化された学習
黄瀬浩一阪府大NS2017-133 RCS2017-259
JST CRESTの研究領域「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」において,2018年12月か... [more] NS2017-133 RCS2017-259
pp.41-42(NS), pp.53-54(RCS)
PRMU 2017-10-12
13:30
熊本 熊本大学 PyramidNetに対する新たな確率的正則化手法ShakeDropの提案
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2017-72
高精度な一般物体認識を実現するために,
確率的に学習を乱すことで認識精度を向上する,確率的な正則化手法が注目を集めてい... [more]
PRMU2017-72
pp.55-60
PRMU, IE, MI, SIP
(共催)
2017-05-26
11:30
愛知 名古屋工業大学 LLAHをノイズおよび距離変化に頑健にする手法の提案 ~ 文字とノイズの高速な推定と画像の正規化 ~
宮本康平岩村雅一黄瀬浩一阪府大SIP2017-23 IE2017-23 PRMU2017-23 MI2017-23
スマートフォンの普及により,カメラは誰しもが持つデバイスとなった.同時に,そのカメラで撮影された画像上にリアルタイムに情... [more] SIP2017-23 IE2017-23 PRMU2017-23 MI2017-23
pp.119-124
PRMU, BioX
(共催)
2017-03-20
11:15
愛知 名城大 次元数の異なる部分空間同士の近似最近傍部分空間探索
山本大貴岩村雅一黄瀬浩一阪府大BioX2016-36 PRMU2016-199
ある部分空間から最も近い部分空間を高速に探索する手法に我々が提案した小西らの手法がある。
これは、グラスマン多様体は部... [more]
BioX2016-36 PRMU2016-199
pp.17-22
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-18
09:55
北海道 北海道大学 問題解答時の視点情報を用いた文書非依存な英語能力推定法
藤好宏樹Olivier Augereau黄瀬浩一阪府大PRMU2016-153 CNR2016-20
 [more] PRMU2016-153 CNR2016-20
pp.7-12
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-18
10:55
北海道 北海道大学 PyramidNetにおける確率的な正則化の効果の検証
山田良博岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2016-158 CNR2016-25
画像を『山』『椅子』『ラーメン』といったカテゴリで分類する問題を一般物体認識と呼ぶ.
しかし高精度な一般物体認識は膨大... [more]
PRMU2016-158 CNR2016-25
pp.35-40
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-19
13:45
北海道 北海道大学 視点情報と単語の出現頻度を用いた主観的高難易度単語の推定
大社綾乃オリビエ オージュロー黄瀬浩一阪府大PRMU2016-190 CNR2016-57
本稿では,視点情報と単語の出現頻度情報を組み合わせた,
文書上の主観的高難易度単語の推定手法を提案する.「主観的高難... [more]
PRMU2016-190 CNR2016-57
pp.187-192
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-19
14:35
北海道 北海道大学 英語多肢選択問題解答時の視線に基づく確信度推定
山田健斗大社綾乃藤好宏樹星加健介Olivier Augereau黄瀬浩一阪府大PRMU2016-192 CNR2016-59
英語学習において,復習は重要な学習プロセスである.
十分な復習を行うためには,間違えた問題だけでなく,解答が正解である... [more]
PRMU2016-192 CNR2016-59
pp.199-204
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
09:30
富山 富山大学 Downtown Osaka Scene Text Datasetの難易度の検証
森本直之岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2016-55 IBISML2016-10
情景内文字認識において,学習やテストに用いるデータセットは重要である.これまでに公開された情景内文字画像のデータセットの... [more] PRMU2016-55 IBISML2016-10
pp.7-12
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