2023年電子情報通信学会ソサイエティ大会

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[N-1] 非線形問題

2023年9月14日(木) 09:30 〜 11:45 全学教育棟 本館 中棟 2階C20講義室

座長:松浦隆文(日本工大),高橋規一(岡山大)

<1〜8>
非線形問題研専

[N-1-3] 多要素画像データの次元圧縮と再構築

石田遼河, 神野健哉 (東京都市大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード:Auto Encoder、潜在変数、特徴抽出、色情報、形状情報

人間は,色・形・テクスチャの3つの情報に基づいて物体を認識している.
これに対して,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて物体認識を行った場合,どのような情報に基づいて物体が認識されるのかを検証するため,CNNで構成されるオートエンコーダ(AE)を用いて,物体の特徴を抽出することを試みる.
AEの潜在空間において,物体のどのような特徴が抽出されるか,また得られた特徴による再構成画像の影響を検討する.

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