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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-24 10:20 Echo State Networkと次元削減による声帯振動動画の生成 ○野口十夢・塩澤航太・徳田 功（立命館大）  NLP2022-56 |
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| 抄録 | （和） | 動画データは，物体のダイナミクスを捉えるための有効な手段の一つである．しかし，実際にダイナミクスを支配する次元は，動画データの次元よりも小さい場合がある．そこで本研究では，いくつかの手法で次元削減した動画データをEcho State Networkで学習し，その予測結果から動画の再構成が可能であることを示す． |
| （英） | Video data provides an effective means for capturing the dynamics of experimental object. The dimensionality that actually governs the dynamics could be smaller than that of the raw video data. In this paper, we show that the video data, the dimensionality of which is reduced by principal component analysis, can be trained on an Echo State Network. The Echo State Network can reconstruct the original video with a good accuracy. | |
| キーワード | （和） | 次元削減 / リザバーコンピューティング / オートエンコーダー / 動画解析 / / / / |
| （英） | Dimensionality Reduction / Reservoir Computing / Auto Encoder / Video Analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-56, pp. 1-4, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NLP2022-56 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2022-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Echo State Networkと次元削減による声帯振動動画の生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reconstructing of Vocal Fold Vibration Video by Echo State Network and Dimensionality Reduction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次元削減 / Dimensionality Reduction |
| キーワード(2)（和/英） | リザバーコンピューティング / Reservoir Computing |
| キーワード(3)（和/英） | オートエンコーダー / Auto Encoder |
| キーワード(4)（和/英） | 動画解析 / Video Analysis |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野口 十夢 / Tomu Noguchi / ノグチ トム |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塩澤 航太 / Kota Shiozawa / シオザワ コウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳田 功 / Isao Tokuda / トクダ イサオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-24 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-56 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
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