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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
NLP 2024-05-10
11:20
香川 香川県社会福祉総合センター セルラーニューラルネットワークによるカラリゼーションを用いたカラー画像の可逆圧縮に関する一検討
才塚俊吾串 星哉黒田匡功中京大)・大竹 敢玉川大)・青森 久中京大
 [more]
MBE, NLP, MICT
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2024-01-24
10:00
徳島 鳴門教育大学 セルラーニューラルネットワークを予測器として用いた高階調画像の階層型可逆符号化
串 星哉中島和輝戸田英治中京大)・大竹 敢玉川大)・青森 久中京大NLP2023-85 MICT2023-40 MBE2023-31
我々はセルラーニューラルネットワーク(CNN)を画像の予測器として利用した階層型可逆符号化方式の研究を展開している.本方... [more] NLP2023-85 MICT2023-40 MBE2023-31
pp.12-15
NLP 2023-11-29
10:40
沖縄 名護市産業支援センター 結合セルを持つSD-CNNを用いた汎用データのパルス伝送方式に関する一検討
小阿瀬功記中京大)・柴田諒一アイホン)・戸田英治中京大)・入山太嗣埼玉大)・大竹 敢玉川大)・青森 久中京大NLP2023-71
シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN)は生体の網膜を模した人工視覚システムである.SD-CNNは,画... [more] NLP2023-71
pp.53-56
CAS, NLP
(共催)
2022-10-20
14:55
新潟 新潟大学駅南キャンパスときめいと
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
CNN予測器毎に算術符号化する階層型可逆符号化
中島和輝中澤 諒戸田英治青森 久中京大)・大竹 敢玉川大)・松田一朗伊東 晋東京理科大CAS2022-23 NLP2022-43
我々はセルラーニューラルネットワーク(CNN) を予測器として利用した解像度スケーラブルな可逆符号化方式について研究を展... [more] CAS2022-23 NLP2022-43
pp.20-24
CCS, NLP
(共催)
2022-06-09
16:25
大阪 大阪大学 豊中キャンパス シグマホール
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
セルラーニューラルネットワークによる色情報拡散型カラリゼーション
才塚俊吾尾関佑斗黒田匡功中京大)・大竹 敢玉川大)・青森 久中京大NLP2022-8 CCS2022-8
歴史的に魅力的で価値のある画像の多くはモノクロ画像である.
しかし,視覚表現において色彩は非常に重要な要素であることか... [more]
NLP2022-8 CCS2022-8
pp.36-39
NLP, CCS
(共催)
2021-06-11
11:50
ONLINE オンライン開催 シグマデルタセルラーニューラルネットワークによる減色に基づく画像圧縮手法の一検討
中嶋文俊伊藤有香水野愛唯中京大)・水谷涼平ヤマザキマザック)・藤田実沙中京大)・大竹 敢玉川大)・○青森 久中京大NLP2021-5 CCS2021-5
近年,Webサービスが広範に普及し,その利用が拡大している.Webサービスでは,PNG画像が基盤的に利用されているが,従... [more] NLP2021-5 CCS2021-5
pp.20-23
NLP 2018-08-08
15:00
香川 香川大学 幸町キャンパス 局所適応最近傍補間を用いた反復逆投影法による超解像再構成
鵜飼隆也水谷涼平河合悠輝内田照喜戸田英治中京大)・大竹 敢佐藤雅俊玉川大)・青森 久中京大NLP2018-58
表示デバイスの画素密度向上により,画質を決定づける指標として解像度の重要性が増している.近年,超解像の際に事前学習を必要... [more] NLP2018-58
pp.31-34
NLP 2018-08-08
15:25
香川 香川大学 幸町キャンパス CNN予測器を適応型差分進化法により最適化する階層型可逆符号化
河合悠輝長野裕樹戸田英治青森 久中京大)・大竹 敢玉川大)・松田一朗伊東 晋東京理科大NLP2018-59
我々はセルラーニューラルネットワーク(CNN)を予測器として利用した画像のスケーラブルな可逆符号化方式について研究を展開... [more] NLP2018-59
pp.35-38
NLP 2017-03-14
11:15
青森 ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) 符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計と予測器プロトタイプの継承を用いた階層型可逆符号化
戸田英治中京大)・大竹 敢玉川大)・松田一朗伊東 晋東京理科大)・青森 久中京大NLP2016-109
画像のスケーラブルな階層型可逆符合化手法として,輪郭の方向性に応じたセルラニューラルネットワーク(CNN)予測器から算出... [more] NLP2016-109
pp.19-24
NLP 2013-04-25
10:00
愛知 中京大学 名古屋キャンパス 重み付き特徴量と符号量見積もりに基づくCNN予測器の設計とその評価
瀧澤恵介東京理科大)・○青森 久中京大)・大竹 敢玉川大)・松田一朗伊東 晋東京理科大)・田中 衞上智大NLP2013-1
 [more] NLP2013-1
pp.1-6
NLP 2011-07-01
14:35
北海道 斜里町公民館ゆめホール知床 PSOによるロスレス画像符号化のためのCNN予測器の符号化レート最小化学習法
瀧澤恵介竹之内星矢青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・田中 衛上智大)・松田一朗伊東 晋東京理科大NLP2011-45
 [more] NLP2011-45
pp.119-124
NC, NLP, IPSJ-BIO
(連催)
(連催) [詳細]
2010-06-18
16:00
沖縄 琉球大学50周年記念館 セルラニューラルネットワークを用いた画像の階層的可逆符号化
竹之内星矢青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・田中 衞上智大)・松田一朗伊東 晋東京理科大NLP2010-11 NC2010-11
本論文では,画像毎の特徴に応じ適応的に処理を行うセルラニューラルネットワーク(CNN)を用いた階層的可逆符号化方式を提案... [more] NLP2010-11 NC2010-11
pp.69-73
NLP 2010-03-09
08:30
東京 上智大学 MASH構成を用いたオーバーサンプリング型シグマデルタCNN
平野雅丈上智大)・青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・田中 衞上智大NLP2009-157
シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN) はニューロダイナミクスによる空間領域シグマ
デルタ変調のフ... [more]
NLP2009-157
pp.1-4
NLP 2009-12-21
15:15
岩手 つなぎ温泉 清温荘 アニーリング法を用いたセルラーニューラルネットワーク
小西健文上智大)・青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・松田一郎伊東 晋東京理科大)・田中 衞上智大NLP2009-135
本論文では,カオス時系列を組み合わせたDT-CNNを用いたリフティング方式にもとづくウェーブレット変換によるロスレス画像... [more] NLP2009-135
pp.49-52
NLP 2009-11-14
15:05
鹿児島 屋久島環境文化村センター オーバーサンプリング型シグマデルタCNN
青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・松田一朗伊東 晋東京理科大)・田中 衞上智大NLP2009-125
 [more] NLP2009-125
pp.243-248
NLP 2009-08-04
09:50
高知 ヨンデンプラザ中村(高知県中村市) 画像の局所構造を考慮したシグマデルタCNN
青森 久東京理科大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・松田一朗伊東 晋東京理科大)・田中 衞上智大NLP2009-52
 [more] NLP2009-52
pp.43-47
NLP 2007-04-25
14:00
長野 上智大学軽井沢セミナーハウス 網膜モデルに基づくDT-CNNによる画像解像度圧縮
田中芳栄青森 久上智大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・○田中 衞上智大NLP2007-4
本論文では網膜モデルに基づく人工網膜回路であるDT-CNNを用いた画像解像度圧縮を提案する.
CNNによるシグマデルタ... [more]
NLP2007-4
pp.19-24
NLP 2007-04-25
17:30
長野 上智大学軽井沢セミナーハウス シグマデルタセルラーニューラルネットワークによる階調補間
内藤裕喜青森 久上智大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・田中 衞上智大NLP2007-10
画像の階調補間を行うには, 複数の2値化画像を加算していく手法が最適である.
離散時間型セルラニューラルネットワーク(... [more]
NLP2007-10
pp.55-60
NLP 2006-07-03
13:20
石川 金沢大学大学院自然科学研究科 離散時間型セルラニューラルネットワークによる空間領域ΣΔ変調器
青森 久上智大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・田中 衞上智大
本論文では離散時間セルラニューラルネットワークによる空間領域シグマデルタ変調器を提案する. 2飽和領域出力関数を持つCN... [more] NLP2006-24
pp.13-18
NLP 2005-05-17
14:55
山形 山形大学工学部 離散時間型セルラニューラルネットワークの非線形補間能力を用いたリフティング方式に基づくロスレスハイダイナミックレンジ画像符号化
青森 久川上航平上智大)・大竹 敢玉川大)・高橋伸彰日本IBM)・山内将行田中 衞上智大
リフティング方式は線形及び非線形ウェーブレット変換を構成する柔軟な方式の一つである. 本論文では離散時間型セルラニューラ... [more] NLP2005-5
pp.23-28
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