Online edition: ISSN 2432-6380
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IE2022-58
Graph Collaborative Filtering for Video Recommendation
○Luwei Zhang(UTokyo)・Noboru Kanazawa(Softbank)・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)
pp. 1 - 4
IE2022-59
進化計算による広告バナーレイアウト生成
○寺坂壮一郎(東大)・勢〆弘幸(Septeni Japan)・山崎俊彦(東大)
pp. 5 - 10
IE2022-60
質感を考慮したテキスト-画像間のファッション検索
○鈴木大智(東大)・入江 豪(東京理科大)・相澤清晴(東大)
pp. 11 - 16
IE2022-61
Improving Fashion Compatibility Prediction with Color Distortion Prediction
○Ling Xiao・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)
pp. 17 - 18
IE2022-62
教師あり/教師なし学習を併用したイラスト画像の雰囲気による分類
○久保田慶介・奥田正浩(同志社大)
pp. 19 - 24
IE2022-63
[特別講演]事例探索と適応予測に基づく画像可逆符号化の確率モデリングに関する研究
○小島弘暉(KDDI)・喜多泰代・松田一朗(東京理科大)
p. 25
IE2022-64
[ショートペーパー]類似商標検索に向けた画像キャプション生成の検討
○上原有里・桂 康文(NTTデータ)
pp. 26 - 28
IE2022-65
ユーザ生成型レシピからの栄養価および環境影響の自動計算のための食材名分類モデルの構築
○山肩洋子・王 良羽(東大)・山末英嗣(立命館大)・駿藤晶子(神奈川県立保健福祉大)・相澤清晴(東大)
pp. 29 - 34
IE2022-66
Semi-automatic dataset construction from user-generated recipes for image recognition based dietary assessment
○Liangyu Wang・Yoko Yamakata(Utokyo)・Akiko Sunto(Kanagawa Univ. of Human Services)・Kiyoharu Aizawa(Utokyo)
pp. 35 - 40
IE2022-67
一人称視点の食事映像からの食行動レポートの自動生成
○佐藤賢志郎・山肩洋子・相澤清晴(東大)
pp. 41 - 46
IE2022-68
食事画像をもとにしたストレス予測
○中本 圭(東大)・天野宗佑(foo.log)・唐澤弘明(Hongo Software Development)・山肩洋子・相澤清晴(東大)
pp. 47 - 52
IE2022-69
高精細カメラ実装に適した低遅延ショットノイズ低減手法の検討
○菊地幸大・冨岡宏平・薄井武順・北村和也(NHK)・平川恵悟(デイトン大)
pp. 53 - 58
IE2022-70
Sliding DFTを用いた畳み込みフィルタの効率的な記述
○金高倭士(名工大)・前田慶博(東京理科大)・福嶋慶繁(名工大)
pp. 59 - 64
IE2022-71
方向性Cubic補間における高速化手法の性能評価
○野上遥貴・福嶋慶繁(名工大)
pp. 65 - 70
IE2022-72
MBConvを応用した軽量で効率的な深層画像圧縮法の検討
○稲津慶紀・木全英明(工学院大)
pp. 71 - 76
IE2022-73
汎用な深層画像圧縮のための適応手法の検討
○坪田亘記・相澤清晴(東大)
pp. 77 - 82
IE2022-74
データ内の難易度差と汎化性能への影響
○川口 碧(東大)・計良宥志(千葉大)・山崎俊彦(東大)
pp. 83 - 88
IE2022-75
画像認識におけるデータセット不均衡と疑似相関
○大井 元・山崎俊彦(東大)
pp. 89 - 94
IE2022-76
Probabilistic Approach towards Theoretical Understanding for Adversarial Training
○Soichiro Kumano(UTokyo)・Hiroshi Kera(Chiba Univ.)・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)
pp. 95 - 100
IE2022-77
Open-Set Domain Adaptation with Few Labeled Samples
○Qing Yu(UTokyo)・Go Irie(TUS)・Kiyoharu Aizawa(UTokyo)
pp. 101 - 106
IE2022-78
画像の標的クラスに対する勾配情報を利用した敵対的サンプルの生成手法
○熊谷 瞭・竹本 修・野崎佑典・吉川雅弥(名城大)
pp. 107 - 111
IE2022-79
身体装着型全天球カメラ画像と深層学習による人物全身像の3次元骨格推定手法の検討
○荒井雄太・大谷 淳(早大)・小方博之(成蹊大)・瀬尾燦振(早大)
pp. 112 - 117
IE2022-80
RoIに追従する360度動画表示の検討とユーザスタディ
○澤邉裕紀(東大)・池畑 諭(NII)・相澤清晴(東大)
pp. 118 - 123
IE2022-81
物体検出による可視・赤外画像融合の評価
○姜 志勲・堀田大地・相澤清晴(東大)
pp. 124 - 129
IE2022-82
超高精細画像センシング向け階層型物体検出手法の検討
○菅谷 真・堀川雄生・吉田錬平・松村哲哉(日大)
pp. 130 - 135
IE2022-83
画像処理に基づく活性汚泥の自動評価システムの開発
○三上佳亮・髙松友輔・卯子澤優斗・鈴木元樹・塩谷浩之(室蘭工大)
pp. 136 - 140
IE2022-84
Assessment System of Remote Structured Interview using Bimodal Neural Network
○Shengzhou Yi(UTokyo)・Toshiaki Yamasaki(Talent and Assessment)・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)
pp. 141 - 146
IE2022-85
Semantic-Consistent Style Transfer with Visual Transformers
○Jianbo Wang(UTokyo)・Huan Yang・Jianlong Fu(MSR)・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)・Baining Guo(MSR)
pp. 147 - 152
IE2022-86
Content-aware Personalized Image Enhancement
○Satoshi Kosugi・Toshihiko Yamasaki(Univ. of Tokyo)
pp. 153 - 158
IE2022-87
Parametric Weight Method for Scene Text Image Super-Resolution
○Supatta Viriyavisuthisakul(JAIST)・Parinya Sanguanset(PIM)・Teeradaj Racharak・Minh Le Nguyen(JAIST)・Toshihiko Yamasaki(UTokyo)
pp. 159 - 162
IE2022-88
5Gモバイルブロードバンド下での遠隔コラボレーションの実現可能性調査
○中川紘輔・中里 仁(東大)・ロマン フォンテュニュ(IIJラボ)・伊藤広記・塚田 学・江崎 浩(東大)
pp. 163 - 168
IE2022-89
可視光車々間通信・測距統合システムの開発を目的としたLED信号源の点滅を用いた領域抽出手法の検討
○川原守玲那(関東学院大)・高橋大介(文化学園大)・平野晃昭・水井 潔(関東学院大)
pp. 169 - 172
IE2022-90
COVID-19のパンデミックにおける交通社会現象のシミュレーション的検証 ~ 交通需要が時間的に変化する交通流を含めた総合検討 ~
○笠原 滉・長谷川孝明(埼玉大)
pp. 173 - 178
IE2022-91
自動運転車及び警告型安全運転支援システム搭載車の普及のシナリオに対する交通流の安全性について
○千葉雅弘・長谷川孝明(埼玉大)
pp. 179 - 185
IE2022-92
車載スマートフォンのセンサ情報を利用した鉄道位置特定 ~ 種々の環境での性能比較 ~
○西垣雅也・長谷川孝明(埼玉大)
pp. 186 - 191
IE2022-93
協調型自動運転のためのネットワーク状態分析・可視化
○神原滉一・Ehsan Javanmardi・中里 仁(東大)・山田峻也・高田広章・渡辺陽介(名大)・佐藤健哉(同志社大)・塚田 学(東大)
pp. 192 - 197
IE2022-94
AutowareV2X:自動運転におけるV2X通信と協調認知の実現
○浅部 佑・エフサン ジャワーンマーディ・中里 仁・塚田 学・江崎 浩(東大)
pp. 198 - 203
IE2022-95
スマートモビリティチャレンジにおけるモビリティサービスの取り組み紹介 ~ 2022年度スマートモビリティチャレンジ ~
○橋本尚久(産総研)
pp. 204 - 207
注: 本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.