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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
AI, IPSJ-ICS, JSAI-SAI, JSAI-DOCMAS, JSAI-KBS
(併催)
2020-03-09
15:20
北海道 ルスツリゾートホテル 定置網内音響画像からの魚種判別・漁獲量予測における汎化性能向上
森 雄斗鈴木恵二和田雅昭公立はこだて未来大AI2019-63
定置網漁業は様々な問題を抱えている.その一つに特定魚種に対する漁獲制限に対応することが困難という問題がある.現在の漁業で... [more] AI2019-63
pp.55-60
EA, US
(併催)
2017-01-26
09:25
京都 同志社大学 室町キャンパス 寒梅館 広帯域スプリットビームを用いたディープラーニングによる魚種識別システムの開発
金城篤史松尾行雄東北学院大)・今泉智人水研セ水工研US2016-108
遠隔的に魚種識別する方法として,エコーを用いた音響的魚種識別がある.自由遊泳中の魚群から個体ごとの魚種識別を行うには,個... [more] US2016-108
pp.173-178
SANE 2016-11-24
15:10
海外 国立台北科技大学 Modified Nearest Feature Space Approach for High Dimensional Data Sets
Yang Lang ChangYung-Hao LaiTzu-Wei TsengJyh-Perng FangNTUTSANE2016-65
With the progress of remote sensing technology, the high vol... [more] SANE2016-65
pp.71-73
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-01
15:50
茨城 筑波大学 サポートベクターマシンを用いた遠隔的魚種識別技術の開発
金城篤史伊藤雅紀松尾行雄東北学院大)・今泉智人赤松友成水産総研センターPRMU2014-45 IBISML2014-26
遠隔的に魚種識別する方法にエコーを用いた音響的魚種識別がある.自由遊泳中の魚群から個体ごとの魚種識別を行うには,個々の魚... [more] PRMU2014-45 IBISML2014-26
pp.57-62
PRMU 2013-03-14
10:00
東京 電気通信大学 正規分布に基づくFisher判別分析の補正項
横田達也東工大)・若原 徹法政大)・坂野 鋭NTT)・○山下幸彦東工大PRMU2012-185
Fisher線形判別分析は,パターン認識のための最も基本な特徴抽出手法である.しかしながら,パターンの分布が正規分布であ... [more] PRMU2012-185
pp.31-36
PRMU 2009-02-20
09:30
東京 東大生研 Document Classification by Local Fisher Discriminant Analysis
Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.PRMU2008-225
次元削減はパターン認識における最も重要な前処理過程の一つである.
半教師付き局所フィッシャー判別分析(SELF)は
... [more]
PRMU2008-225
pp.103-108
NC, MBE
(併催)
2008-03-13
15:40
東京 玉川大学 CombNET-IIIの詳細分類ネットワークにおける独立特徴選択に関する研究
宮谷俊行マウリシオ クグレ黒柳 奨岩田 彰名工大NC2007-173
大規模な分類問題を解くために開発されたCombNET-IIの改良版として
CombNET-IIIが開発された。Comb... [more]
NC2007-173
pp.361-366
IE, ITE-BCT, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
2007-11-30
09:55
佐賀 佐賀大学 樹木画像による樹木判別の検討
河本勝幸原 重臣佐賀大IE2007-100
本研究では、樹木画像から樹種を判別することを目標とする。カメラ付きの携帯電話などで樹木の写真を撮り、その種類を判別して説... [more] IE2007-100
pp.59-63
IN, RCS
(併催)
2006-05-19
11:15
東京 機械振興会館 ISPトポロジにおけるオーバレイルーティングの効果
福元良太荒川伸一村田正幸阪大IN2006-12
近年、インターネットにおいて、既存のIPネットワーク上にアプリケーション独自の論理的なネットワークを構築するオーバレイネ... [more] IN2006-12
pp.67-72
NC 2006-01-24
11:15
北海道 北海道大学 ラベル付きマルチモーダルデータの埋め込み
品田優貴杉山 将東工大
高次元パターンの認識精度を向上させるためには,データの次元数を適切に削減することが重要である.本論文では,教師付き学習に... [more] NC2005-102
pp.25-30
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