| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 2g |
| セッション名 |
| コンピュータビジョンとパターン認識 |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-202A教室 |
| 講演番号 |
| CH-007 |
| タイトル |
| 深層学習を用いた共通特徴量抽出による蛍光指紋識別 |
| 著者名 |
| 林田純弥, 柿下容弓, 服部英春, |
| キーワード |
| Deep Leaning, 蛍光指紋, 分光蛍光光度計, スパース推定 |
| 抄録 |
| 蛍光指紋とは、試料が放出する蛍光を励起波長毎に測定したデータであり、試料の成分分析等に活用されている。蛍光指紋の解析には、Lasso回帰等の線形回帰手法が広く用いられている。深層学習技術の導入により、更なる識別精度の向上が期待できる一方で、学習に要する計算コストが課題となる。本研究では、深層学習を用いて、類似したタスクに共通利用可能な特徴量抽出モデルを作成することで、識別精度を向上しつつ、深層学習の計算コストを軽減した蛍光指紋識別手法を提案する。試料に含まれる化合物を識別するタスクにおいて、一部の化合物情報のみを用いて提案モデルを学習した結果、従来手法(Lasso回帰)以上の識別精度を得た。 |
| 本文pdf |
| PDF download (923.4KB) |