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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| EMM | 2021-03-04 14:45 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ポスター講演］敵対的生成ネットワークによる映像改ざん検出法の改良 ○大迫勇太郎（阪大）・河野和宏（関西大）・馬場口 登（阪大）  EMM2020-72 |
近年，映像の利用機会の増加とともに映像編集技術も進歩しているが，この技術が映像改ざんに悪用されるおそれがある．改ざんを防... [more] | EMM2020-72 pp.28-33 |
| IE | 2021-01-21 14:45 |
ONLINE | オンライン開催 | ［招待講演］主観画質最大化を目指すGANベース画像符号化 ○工藤 忍（NTT） IE2020-37 |
画像の高解像度化やIoT デバイスの普及によりこれまで以上に効率的な映像蓄積・伝送システムが求められている．画質の評価基... [more] | IE2020-37 pp.9-13 |
| MBE, NC (併催) |
2020-12-18 14:50 |
ONLINE | オンライン開催 | CNNとGANを用いた海面温度データの超解像化の検討 ○泉 那樹・尼崎太樹・石田 桂・木山真人（熊本大） NC2020-28 |
本論文では，海面温度データの超解像にディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた単一画像超解像(SISR)法を用いる... [more] | NC2020-28 pp.1-6 |
| PRMU | 2020-09-02 15:45 |
ONLINE | オンライン開催 | Generative Adversarial Networksの共同学習 ○塚原拓也・平川 翼・山下隆義・藤吉弘亘（中部大） PRMU2020-14 |
Generative Adversarial Networks（GANs）は生成モデルおよび識別モデルを敵対的に学習させ... [more] | PRMU2020-14 pp.41-46 |
| PRMU, IPSJ-CVIM (連催) |
2020-05-14 13:00 |
ONLINE | オンライン開催 | Generative Adversarial Networksのための分別器 ○大庭武志・六井 淳（静岡県立大） PRMU2020-1 |
データの自動生成能力を持つ手法の一種である Generative Adversarial Networks(GAN)は高... [more] | PRMU2020-1 pp.1-6 |
| CCS | 2020-03-26 11:00 |
東京 | 法政大学（市ケ谷キャンパス） （開催中止，技報発行あり） |
複数の分布間距離を扱うGenerative Adversarial Networks ○比田井真也・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） CCS2019-39 |
Generative Adversarial Networks (GAN)は2つのネットワークを交互に訓練することで学習... [more] | CCS2019-39 pp.21-24 |
| EMM | 2020-03-05 16:45 |
沖縄 | 大濱信泉記念館（石垣島） （開催中止，技報発行あり） |
［ポスター講演］敵対的生成ネットワークを用いた映像改ざん領域検出 ○大城将健（阪大）・河野和宏（関西大）・馬場口 登（阪大） EMM2019-122 |
昨今のYouTube等の映像利用機会増加に伴って映像編集技術が向上しており，映像の正真性を保証するような改ざん検出システ... [more] | EMM2019-122 pp.107-112 |
| NC, MBE (併催) |
2020-03-05 10:45 |
東京 | 電気通信大学 （開催中止，技報発行あり） |
ゆるGAN：ゆるキャラを生成する敵対的生成ネットワーク ○萩原祐希・田中聡久（東京農工大） NC2019-93 |
ゆるキャラとは，自治体や企業などが地域や商品などの情報PR を目的として作るマスコットキャラクターである．1 体のゆるキ... [more] | NC2019-93 pp.101-106 |
| ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT (共催) IE, ITS (共催) (連催) [詳細] |
2020-02-28 15:10 |
北海道 | 北海道大学 （開催中止，技報発行あり） |
Unpaired Learning for Noise-free, Scale Invariant, and Interpretable Image Enhancement ○Satoshi Kosugi・Toshihiko Yamasaki（Univ. of Tokyo） ITS2019-52 IE2019-90 |
本稿では, 入力画像の画質を向上させる変換を入出力ペアを用いずに学習する問題に取り組む. 提案手法は敵対的生成モデルに基... [more] | ITS2019-52 IE2019-90 pp.311-316 |
| MI | 2020-01-29 13:50 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 | Cramer Generative Adversarial Networksを用いて生成した硬性白斑画像についての検討 ○藤田真穂・畑中裕司・砂山 渡（滋賀県立大）・村松千左子（滋賀大）・藤田広志（岐阜大） MI2019-85 |
糖尿病網膜症による失明予防のためには，早期発見と治療が必要である．眼底画像の初期病変検出の研究では畳み込みニューラルネッ... [more] | MI2019-85 pp.85-89 |
| IMQ, HIP (共催) |
2019-07-19 16:20 |
北海道 | 札幌市立大学 サテライトキャンパス | 敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討 ○柳 凜太郎・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大） IMQ2019-5 HIP2019-33 |
入力文を表現する画像を生成する研究において，生成 された画像の質を評価することは，その手法の有効性を示すために重要であ... [more] |
IMQ2019-5 HIP2019-33 pp.21-24 |
| CQ | 2019-07-18 13:00 |
新潟 | 新潟大学 | ［ポスター講演］敵対的生成ネットワークを利用した疑似トラヒック生成に関する一考察 ○山際哲哉・渡部康平・中川健治（長岡技科大） CQ2019-38 |
ネットワークを構築する際には，実際にトラヒックを生成するトラヒックジェネレータを使用し，サーバーなどのネットワーク機器の... [more] | CQ2019-38 pp.27-29 |
| RCS | 2019-06-19 10:30 |
沖縄 | 宮古島 平良港ターミナルビル | 深層学習を用いたチャネル推定に関する基礎的研究 ○中島亮太・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・萩原淳一郎（北大） RCS2019-43 |
無線通信において，受信信号から送信信号を推定するには，チャネル推定が不可欠である.現状では Zadoff-Chu 系列な... [more] | RCS2019-43 pp.37-42 |
| SIP, MI, IE (共催) |
2019-05-24 14:25 |
愛知 | 名古屋工業大学 | MR画像と病理画像の統合による膵癌腫瘍の多重解像度モデルの構築 ○下村智茂・クグレ マウリシオ・横田達也（名工大）・岩本千佳・大内田研宙・橋爪 誠（九大）・本谷秀堅（名工大） SIP2019-13 IE2019-13 MI2019-13 |
本研究では膵癌腫瘍の多重解像度モデルを構築する．多重解像度モデルは膵癌腫瘍のMRI画像のボクセルと対応した顕微鏡病理画像... [more] | SIP2019-13 IE2019-13 MI2019-13 pp.59-60 |
| PRMU, BioX (共催) |
2019-03-18 10:15 |
東京 | 電気通信大学 | 音素・口形素の特徴表現と敵対的生成ネットワークによる発話顔生成 ○安井崇朗・中島悠太・馬場口 登（阪大） BioX2018-53 PRMU2018-157 |
本稿では，入力音声に基づいて対象人物の発話顔を生成する手法を提案する．従来手法では，大量の発話データ（音声信号と映像）を... [more] | BioX2018-53 PRMU2018-157 pp.143-148 |
| NC, MBE (併催) |
2019-03-05 16:15 |
東京 | 電気通信大学 | 敵対的生成ネットワークを用いたfNIRS-BCIの性能改善 ○永澤知幸（長岡技科大）・佐藤貴紀（秋田高専）・南部功夫・和田安弘（長岡技科大） NC2018-72 |
長時間にわたる機能的近赤外分光法(functional Near-Infrared Spectroscopy: fNIR... [more] | NC2018-72 pp.151-156 |
| MI | 2019-01-22 14:50 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 | ［ショートペーパー］Towards Annotating Less Medical Images:
-- PGGAN-based MR Image Augmentation for Brain Tumor Detection -- ○Changhee Han（UTokyo）・Hideaki Hayashi（Kyushu Univ.）・Leonardo Rundo（Univ. Cambridge）・Ryosuke Araki（Chubu Univ.）・Yudai Nagano（UTokyo）・Yujiro Furukawa（Kanto Rosai Hosp.）・Giancarlo Mauri（Univ. Milano-Bicocca）・Hideki Nakayama（UTokyo） MI2018-82 |
How can we tackle the lack of available annotated medical im... [more] | MI2018-82 pp.93-94 |
| PN, EMT, OPE, EST, MWP, LQE (共催) IEE-EMT (連催) [詳細] |
2019-01-18 14:45 |
大阪 | 大阪大学中之島センター | 敵対的生成ネットワークを用いた深層学習による地中レーダ画像の超解像化 ○園田 潤（仙台高専）・木本智幸（大分高専） PN2018-75 EMT2018-109 OPE2018-184 LQE2018-194 EST2018-122 MWP2018-93 |
地中レーダでは地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり，近年劣化が社会問題化している... [more] | PN2018-75 EMT2018-109 OPE2018-184 LQE2018-194 EST2018-122 MWP2018-93 pp.237-242 |
| PRMU, MVE (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2019-01-18 15:55 |
京都 | 京都テルサ | 360度画像の一領域から全体を生成するGANs ○秋本直郁・林 昌希・笠井誠斗・青木義満（慶大） PRMU2018-111 MVE2018-53 |
本稿では，360度画像のうち一方向分の領域から，Generative Adversarial Networksを用いて残... [more] | PRMU2018-111 MVE2018-53 pp.149-153 |
| ICSS | 2018-11-21 15:15 |
鹿児島 | 宝山ホール(鹿児島) | ラベル情報を利用する敵対的生成モデルによるマルウェア解析手法の検討 ○古本啓祐・伊沢亮一・高橋健志・井上大介（NICT） ICSS2018-57 |
マルウェアを画像化する手法と深層学習を組み合わせた方式が数多く提案されている．これらの手法は，従来の人手による解析作業と... [more] | ICSS2018-57 pp.25-30 |
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