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 205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
IMQ, IE, MVE
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2019-03-14
09:55
鹿児島 鹿児島大学 郡元キャンパス 電子透かし画像におけるコーナー特徴点を用いた切り抜き画像検索
池田亘希今村幸祐金沢大)・黒田英夫藤村 誠長崎大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
EA, SIP, SP
(共催)
2019-03-15
13:30
長崎 アイランド ナガサキ(長崎市) [ポスター講演]重畳音声分離向け聴覚音声特徴量抽出のためのラダー型デノイジングスパースオートエンコーダの実装設計と評価
関口 浩成末義哲森川博之東大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
SIS 2019-03-06
13:00
東京 東京理科大学葛飾キャンパス 高位合成によるMRCoHOG特徴量のFPGA実装に関する評価
長嶺佑哉吉弘憲大田向 権九工大
(ご登録済みです.開催日以降に掲載されます) [more]
MBE 2019-01-31
10:25
佐賀 佐賀大学 経時的ビデオ脳波モニタリングにおける発作波の特徴抽出
中島大弥杉 剛直松田吉隆後藤 聡佐賀大)・野平晴彦日本光電)・久保田有一TMGあさか医療センター/東京女子医科大
脳波記録は, てんかん等の臨床診断において重要な情報を有する. 特に, ビデオ脳波モニタリングは, 集中治療室 (Int... [more] MBE2018-58
pp.5-8
MoNA 2019-01-17
10:05
京都 キャンパスプラザ京都(京都駅前) リアルタイム予測情報配信のための特徴量選択アンサンブルによる重要データ抽出の検討
酒井拓海稲垣悠一新熊亮一大木英司佐藤丈博京大
近年,交通量等の実空間情報を用いたリアルタイム予測情報配信サービスに対する需要が高まっている.モバイルIoTデバイスはデ... [more] MoNA2018-67
pp.57-61
MoNA 2018-12-25
14:40
東京 芝浦工大豊洲キャンパス Detection of Predator Animals Features using Machine Learning
Fahad AlharbiEiji KamiokaSIT
In this paper, predator animals feature detection is discuss... [more] MoNA2018-49
pp.61-66
PRMU 2018-12-13
14:40
宮城 東北大学 畳み込みニューラルネットワークからのルール抽出
月本 洋佐藤優也東京電機大
畳み込みニューラルネットワークの内部構造の理解に関しては,可視化の手法があるが,特徴量を抽出する手法はほとんどない.本稿... [more] PRMU2018-79
pp.23-28
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択のバイオインフォマティクスへの応用
田口善弘中大
現在、深層学習を始めとする教師あり学習や、強化学習が大規模データの解析で広範に使用されて大きな成果を上げているが、バイオ... [more] IBISML2018-90
pp.345-352
SR, RCS
(併催)
(第二種研究会)
2018-10-31
10:25
海外 Mandarin Hotel, Bangkok, Thailand [ポスター講演]A Comparison of Machine Learning Algorithms for Motor Sound Fault Detection
Arpith PaidaAIT)・PrerapongAimaschana NiruntasukratKoonlachat MeesublakPanitaNECTEC
Automation plays important role in order to make human activ... [more]
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-20
09:50
福岡 福岡工業大学 線分端点検出及び二次曲線あてはめに基づく画像中の手書き文字認識に関する検討
鈴木雅人北越大輔東京高専
写真などの画像中に含まれる手書き文字の認識を行う手段として,一般物体認識で用いられる局所特徴量
を活用する方法を検討す... [more]
PRMU2018-44 IBISML2018-21
pp.55-60
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-21
09:50
福岡 福岡工業大学 多様な動作パターンを有する機器に対応した異常度推定手法の提案
小林一樹関根理敏伊加田恵志OKI
本稿では, 多様な動作パターンを持つ機器を対象に, 機器の動作異常度を効率的に推定する手法を提案する. 提案手法は (1... [more] PRMU2018-56 IBISML2018-33
pp.133-138
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2018-09-06
17:20
東京 成蹊大学 スパース構造学習に基づく語の潜在的共起グラフ抽出 ~ 転職サイト会員アンケートを題材としてトピックモデルと分散表現の比較 ~
窪野哲光日吉のぞみ明石大樹パーソルキャリア
人材サービス会社パーソルキャリアが運営する転職サイトDODAの会員アンケートから顧客インサイトを抽出するために,トピック... [more] NLC2018-19
pp.51-56
EMCJ, WPT
(併催)
2018-06-14
13:35
長崎 長崎県総合福祉センター 電力装置が発する150kHz以下の伝導妨害波波形モデルの妥当性検証
マハムド ファーハン奥川雄一郎加藤 潤NTT
150 kHz以下の伝導妨害波を模擬したイミュニティ試験波形は,IEC61000-4-16やIEC61000-4-19に... [more] EMCJ2018-11
pp.1-6
PRMU, MI, IE, SIP
(共催)
2018-05-18
16:15
岐阜 岐阜大学 加速度データからの行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた特徴抽出における時間窓の影響
須貝聡子武山 徹小暮 潔金沢工大
本研究では,行動識別のための雑音除去自己符号化器を用いた加速度データからの特徴抽出手法における時間窓の識別性能への影響を... [more] SIP2018-18 IE2018-18 PRMU2018-18 MI2018-18
pp.81-85
PRMU, BioX
(共催)
2018-03-18
13:55
東京 青山学院大学 青山キャンパス 畳み込みニューラルネットワークを用いた運動視差による物体形状特徴の抽出
邵 成駿村上 真東洋大
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は優れた特徴抽出能力を持っている.本研究では,空間的特徴抽出CNNと時空間的特徴... [more] BioX2017-41 PRMU2017-177
pp.31-36
PRMU, BioX
(共催)
2018-03-18
16:10
東京 青山学院大学 青山キャンパス マルチレベルの深層特徴を用いた歩行者検出
小平美沙季王 彧加藤ジェーン名大
本研究では,歩行者検出におけるCNN 特徴量の効果的な適用方法を解明することを目的とする.実験では,「入力画像サイズ」,... [more] BioX2017-52 PRMU2017-188
pp.97-102
MBE, NC
(併催)
2018-03-14
14:25
東京 機械振興会館 瞳孔対光反射波形の特徴量要因にアルツハイマー病が及ぼす影響の検討
Wioletta Nowakヴロツワフ工科大)・○中山 実東工大)・Krecicki Tomaszヴロツワフ医科大)・Andrzej Hacholヴロツワフ工科大
瞳孔対光反射(PLR)の応答波形特徴量からアルツハイマー病患者(AD群)を識別する
手法を検討した.光強度2段階で白... [more]
MBE2017-107
pp.131-136
MSS, NLP
(併催)
2018-03-14
10:05
大阪 大阪大学豊中キャンパス 作業スタッフの行動ログを用いた時空間状況認識の性能向上について
早貸 舜平石邦彦内平直志北陸先端大
近年,情報技術の発達により,生産,医療などの様々な分野において,ICTデバイスを用いた作業スタッフのアシスト技術の導入が... [more] MSS2017-90
pp.67-72
ITS, IE
(共催)
ITE-MMS, ITE-HI, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2018-02-16
11:30
北海道 北海道大学 画像の微小スケール空間を活用した特徴点抽出に基づく手書き文字認識法に関する検討
鈴木雅人北越大輔東京高専
局所画像特徴量を用いた認識手法は,画像中の一般物体認識に対する一つのアプローチである。画像中の手書き文字を物体と捉えてこ... [more] ITS2017-83 IE2017-115
pp.257-260
ITS, IE
(共催)
ITE-MMS, ITE-HI, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
(連催) [詳細]
2018-02-16
11:30
北海道 北海道大学 SFEM-GSによる特徴統合を利用した映像の評価値推定の高精度化
伊藤良起小川貴弘長谷山美紀北大
本稿では,正準相関分析手法として, supervised fractional-order embedding mult... [more]
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