時空間特徴を用いた Web動画からの特定動作対応ショットの 自動抽出

Automatic Collection of Web Video Shots Corresponding to Specific Actions using Web Images

視覚特徴およびタグ共起を用いた 大規模 Web ビデオショットランキング 電気通信大学大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻 Do Hang Nga 柳井啓司 背景 Web 動画 : 無限に存在 無料で取得可能 - YouTube, Daily Motion etc. Web 動画による動作データ収集 ただし Web 上の動画はノイズが多い 関連動画 Play trumpet 非関連動画 非対応ショット

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A SURF-based Spatio-Temporal Feature for Feature-fusion-based Action Recognition 1. Background & Objective action recognition object/scene recognition Bag-of-features (BoF) of spatiotemporal features [Dollar

Microsoft PowerPoint - pr_12_template-bs.pptx

12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

TRECVID Semantic Indexing TaskとMultimedia Event Detection Taskへの取り組み

OS5-O2 TRECVID Semantic Indexing Taskと Multimedia Event Detection Taskへの取り組み 樋爪和也, 柳井啓司 ( 電気通信大学 ) 背景 コンテンツベースの映像検索手法が盛んに TRECVID: 国際的な評価ワークショップ 膨大なデータ処理の必要性 4000 時間の大規模データ 本発表について TRECVID の概要 SIN タスク

Microsoft Word - deim論文２.docx

DEIM Forum 2012 B11-4 静止画内オブジェクトへの指示による動画検索手法の提案 川手裕太,* 岡部誠 尾内理紀夫 平野廣美 三條正裕 電気通信大学 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1 楽天株式会社楽天技術研究所 140-0002 東京都品川区東品川 4-13-9 * 科学技術振興機構さきがけ E-mail: kawate@onailab.com, m.o@acm.org,

(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)

Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている

(MIRU2009) cuboid cuboid SURF 6 85% Web. Web Abstract Extracting Spatio-te

(MIRU2009) 2009 7 182 8585 1 5 1 E-mail: noguchi-a@mm.cs.uec.ac.jp, yanai@cs.uec.ac.jp cuboid cuboid SURF 6 85% Web. Web Abstract Extracting Spatio-temporal Local Features Considering Consecutiveness of

IPSJ SIG Technical Report Vol.2010-CVIM-171 No /3/19 1. Web 1 1 Web Web Web Multiple Kernel Learning(MKL) Web ( ) % MKL 68.8% Extractin

1. Web 1 1 Web Web Web Multiple Kernel Learning(MKL) Web ( ) 200 57.2% MKL 68.8% Extracting Spatio-Temporal Local Features for Classifying Web Video Shots Akitsugu Noguchi 1 and Keiji Yanai 1 Nowadays,

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Bag-of-Frames と時空間特徴量を用いた Semantic Indexing Task への取り組み アウトライン はじめに 関連研究 手法 時空間特徴抽出手法 Bag of Framesによる全フレーム認識 キーフレームの利用 実行環境 結果 反省点 おわりに はじめに 国際映像処理ワークショップ TRECVID 膨大な動画データを利用 課題の提示 結果の公表 Semantic Indexing

Google Goggles [1] Google Goggles Android iphone web Google Goggles Lee [2] Lee iphone () [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] :

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE.,, 182-8585 1-5-1 E-mail: {maruya-t,akiyama-m}@mm.inf.uec.ac.jp, yanai@cs.uec.ac.jp SURF Bag-of-Features

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CNN を用いた弱教師学習による画像領域分割 下田和, 柳井啓司 電気通信大学 大学院情報理工学 研究科 総合情報学専攻 c 2015 UEC Tokyo. Convolutional Neural Network CNN クラス分類タスクにおいてトップの精度 CNN の応用 ( 物体位置の認識 ) 物体検出 物体に BB を付与 領域分割 ピクセル単位の認識 CNN を用いた領域分割 CNN による完全教師ありのセグメンテーション

WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp

Query-by-Dancing: WISS 2018. Query-by-Dancing Query-by-Dancing 1 OpenPose [1] Copyright is held by the author(s). DJ DJ DJ WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias

SICE東北支部研究集会資料(2013年)

280 (2013.5.29) 280-4 SURF A Study of SURF Algorithm using Edge Image and Color Information Yoshihiro Sasaki, Syunichi Konno, Yoshitaka Tsunekawa * *Iwate University : SURF (Speeded Up Robust Features)

shono_DIA06.ppt

8.6. 研究背景 大容量記憶メディアの普及 動画圧縮 転送技術の発達 放送方式のシフト シーン自動検出と投球動作分析を用いた 野球中継映像のインデキシング手法の提 案Detection and Automatic Scene マルチメディアコンテンツの氾濫 芝浦工業大学大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻 メディア工学研究室 庄野 雄紀 青木 義満 効率よい検索 管理技術への要求 6/3/ 研究背景

IPSJ SIG Technical Report Vol.2011-CVIM-177 No /5/ TRECVID2010 SURF Bag-of-Features 1 TRECVID SVM 700% MKL-SVM 883% TRECVID2010 MKL-SVM A

1 1 TRECVID2010 SURF Bag-of-Features 1 TRECVID SVM 700% MKL-SVM 883% TRECVID2010 MKL-SVM Analysis of video data recognition using multi-frame Kazuya Hidume 1 and Keiji Yanai 1 In this study, we aim to

00-01-‡Í‡¶‡ß‡É

孫文について

1924 1 1 165 ( ) 3 1987 YouTube http://www.youtube.com/watch?v=mttee1lhbkg http://www.youtube.com/watch?v=ibyhsmir9fa&list=pl8fdacdbcb7a4b2a7 http://www.youtube.com/watch?v=cppajh6il5q&list=pl96acdb31e24545b7

電子情報通信学会ワードテンプレート (タイトル)

DEIM Forum 2014 F8-2 同一料理に対する多様なレシピ集合からの 効率的な選別を目的とした可視化手法 村瀬秀牛尼剛聡 九州大学芸術工学部 815-8540 福岡市南区塩原 4-9-1 九州大学大学院芸術工学研究院 815-8540 福岡市南区塩原 4-9-1 E-mail: fonewmjp@gmail.com, ushiama@design.kyushu-u.ac.jp あらまし近年,

色の類似性に基づいた形状特徴量CS-HOGの提案

IS3-04 第 18 回 画 像 センシングシンポジウム, 横 浜, 2012 年 6 月 CS-HOG CS-HOG : Color Similarity-based HOG feature Yuhi Goto, Yuji Yamauchi, Hironobu Fujiyoshi Chubu University E-mail: yuhi@vision.cs.chubu.ac.jp Abstract

研究成果報告書

様式 C-19 科学研究費助成事業 ( 科学研究費補助金 ) 研究成果報告書 平成 25 年 5 月 27 日現在 機関番号 :17401 研究種目 : 基盤研究 (C) 研究期間 :2010~2012 課題番号 :22500111 研究課題名 ( 和文 ) 映像想起とそのスケッチ表現メカニズムを利用した未整理映像の検索方式研究課題名 ( 英文 )Video Retrieval System Using

(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b

(MIRU202) 202 8 AdrianStoica 89 0395 744 89 0395 744 Jet Propulsion Laboratory 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 909, USA E-mail: uchino@irvs.ait.kyushu-u.ac.jp, {yumi,kurazume}@ait.kyushu-u.ac.jp 2 nearest

2 Fig D human model. 1 Fig. 1 The flow of proposed method )9)10) 2.2 3)4)7) 5)11)12)13)14) TOF 1 3 TOF 3 2 c 2011 Information

1 1 2 TOF 2 (D-HOG HOG) Recall D-HOG 0.07 HOG 0.16 Pose Estimation by Regression Analysis with Depth Information Yoshiki Agata 1 and Hironobu Fujiyoshi 1 A method for estimating the pose of a human from

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

[1] SBS [2] SBS Random Forests[3] Random Forests ii

Random Forests 2013 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Proposal of an efficient feature selection using the contribution rate of Random Forests Katsuya Shimazaki [1] SBS

Ｐ１〜１４／稲　〃

スライド 1

NTT Information Sharing Platform Laboratories NTT 情報流通プラットフォーム研究所 セマンティック Web 技術を用いた社内情報の連携 森田大翼 飯塚京士 ( 日本電信電話株式会社 NTT 情報流通プラットフォーム研究所 ) セマンティック Web コンファレンス 2012 2012 年 3 月 8 日 ( 木 ) 2012 NTT Information

3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)

(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost

1.`16

44 No. 44 2 3 4 5 6 7 SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT SPORT

DEIM Forum 2010 A Web Abstract Classification Method for Revie

DEIM Forum 2010 A2-2 305 8550 1 2 305 8550 1 2 E-mail: s0813158@u.tsukuba.ac.jp, satoh@slis.tsukuba.ac.jp Web Abstract Classification Method for Reviews using Degree of Mentioning each Viewpoint Tomoya

Basic descriptive statistics

データ 情報基盤の活用事例 Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例 ( その 1) 2013 年 7 月 1 日 科学技術 学術政策研究所 科学技術 学術基盤調査研究室 1 < はじめに > はじめに 本資料には Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブルの活用事例をまとめています 本資料と併せて Scopus-NISTEP 大学 公的機関名辞書対応テーブル説明書

コンテンツSEO / クラウドツール パスカル About Pascal パスカルについて 競合サイトの分析をわずか1分に短縮 コンテンツマーケティングやSEOを行う際は まず最初に競合サイトのリサーチが必 要です パスカルは わずか1分で検索上位30位までの競合サイトの状況をリアルタ イムに分析 コンテンツSEOで重要な項目を比較分析します また キーワード分析は 検索ボリューム 予測値 競合サイト流入キーワード分

IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-UBI-47 No.23 Vol.2015-ASD-2 No /7/ , HOG Parameter Estimation from Videos in Monocular Camera for Eva

1 2 1, HOG Parameter Estimation from Videos in Monocular Camera for Evaluation System of the Bowing Action Abstract: Bowing is a symbol of greeting culture in Japan, and it is an important action for smooth

1307migitaDicomo.pptx

九州工業大学右田尚人服部祐一田中翔太井上創造 1 背景 目的 関連研究 HASC Challenge 大規模行動情報収集システム ALKAN 行動類似度評価システム MimicMotion システム評価 まとめ 背景 目的 2 人間の行動が客観的に計測 認識できるようになれば 様々な分野への応用が期待できる 医療分野 農業分野 スポーツ分野など 背景 目的 3 客観的な行動の計測は難しかったが 3

TOP

u u u 1 1

BDH Cao BDH BDH Cao Cao Cao BDH ()*$ +,-+.)*$!%&'$!"#$ 2. 1 Weng [4] Metric Learning Weng DB DB Yang [5] John [6] Sparse Coding sparse coding DB [7] K

Bucket Distance Hashing Metric Learning 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) (DB) [1] DB Cao [2] Cao Metric Learning Cao Cao Cao Cao Cao 100 DB 10% 1. m DB DB DB 1 599 8531 1 1 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture

図1 ネイルレシピ検索システム概要 ントを取得することによって ユーザの持っている服に似合う コーディネートを検索するシステムを構築することを目的とし ている [7] 本研究では ネイルレシピを対象としており 場 所に対応しているかだけでなく ユーザの好みや腕も考慮して いる 津田らは 爪の反射率の

DEIM Forum 2017 P8-6 603 8555 651 2188 3-1 E-mail: {g1444206,g1245108,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, Mayumi Ueda@red.umds.ac.jp Web Web 1. 2015 2,223 [1] 2015 24,450 Web Web 2. Cookpad [2] [3] [4] rednails

nlp1-12.key

自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

03337-010-001.PDF

Netcommunity SYSTEM X7000　IPコードレス電話機　取扱説明書

4 5 6 7 8 9 . 4 DS 0 4 5 4 4 4 5 5 6 7 8 9 0 4 5 6 7 8 9 4 5 6 4 0 4 4 4 4 5 6 7 8 9 40 4 4 4 4 44 45 4 6 7 5 46 47 4 5 6 48 49 50 5 4 5 4 5 6 5 5 6 4 54 4 5 6 7 55 5 6 4 56 4 5 6 57 4 5 6 7 58 4

.A. D.S

1999-1- .A. D.S 1996 2001 1999-2- -3- 1 p.16 17 18 19 2-4- 1-5- 1~2 1~2 2 5 1 34 2 10 3 2.6 2.85 3.05 2.9 2.9 3.16 4 7 9 9 17 9 25 10 3 10 8 10 17 10 18 10 22 11 29-6- 1 p.1-7- p.5-8- p.9 10 12 13-9- 2

Microsoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx

シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数 情報システム開発のイメージソースコード検索機能 他人が作ったプログラムを保守する必要がある 実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計

多摩のかけはしNo98 表1表4色

DEIM Forum 2009 A2-4 ランキング情報を利用した楽曲推薦システムの構築 樫山裕史 手塚太郎 木村文則 前田亮 立命館大学大学院理工学研究科 滋賀県草津市野路東 1-1-1, 立命館大学情報理工学部 滋賀県草津市野路東 1-1-1,

DEIM oru 2009 A2-4 ランキング情報を利用した楽曲推薦システムの構築 E-ail: 樫山裕史 手塚太郎 木村文則 前田亮 立命館大学大学院理工学研究科 525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1, 立命館大学情報理工学部 525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1, {c003046, fkiura}@is.ritsuei.ac.jp, {tezuka, aaeda}@edia.ritsuei.ac.jp

PowerPoint Presentation

ディープラーニングの 実践的な適用ワークフロー MathWorks Japan テクニカルコンサルティング部縣亮 2015 The MathWorks, Inc. 1 アジェンダ ディープラーニングとは?( おさらい ) ディープラーニングの適用ワークフロー ワークフローの全体像 MATLAB によるニューラルネットワークの構築 学習 検証 配布 MATLAB ではじめるメリット 試行錯誤のやりやすさ

1

画像処理工学

画像処理工学 画像の空間周波数解析とテクスチャ特徴 フーリエ変換の基本概念 信号波形のフーリエ変換 信号波形を周波数の異なる三角関数 ( 正弦波など ) に分解する 逆に, 周波数の異なる三角関数を重ねあわせることにより, 任意の信号波形を合成できる 正弦波の重ね合わせによる矩形波の表現 フーリエ変換の基本概念 フーリエ変換 次元信号 f (t) のフーリエ変換 変換 ( ω) ( ) ωt F f

次元圧縮法を導入したクエリに基づくバイクラスタリング 情報推薦への応用 武内充三浦功輝岡田吉史 ( 室蘭工業大学 ) 概要以前, 我々はクエリに基づくバイクラスタリングを用いた情報推薦手法を提案した. 本研究では, 新たに推薦スコアが非常に良く似たユーザまたはアイテムを融合する次元圧縮法を導入した. 実験として, 縮減前と縮減後のデータセットのサイズとバイクラスタ計算時間の比較を行う. キーワード

-2-

-1- -2- -3- -4- -5- -6- -7- -8- 10-9- -10-1 2 -11-1 1-12- -13- -14- Plan Do Check Action Check Action 1 -15- -16- -17- -18- -19- -20- -21- -22- 10 2 9 3 9 2 1 10 2 9 3 6 4 1 6 6 10 2 10 2 11 1 8 1 8 4

平成20年度内部評価実施結果報告書《本編》

10 11 12 13 14 15 16 17 Plan Do Check Action 1 2 3 4 146 13 20 43 44 45 62 104 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

untitled

1 1 2 3 2 1 ( 0) 2000 00 3 4 Check Action Do Plan 5 6 14001 5000 5000 1000 1000 7 8 9 10 2004 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 15.3 483.5 0.4 11 12 13 14 http://kankyou.pref.shizuoka.jp/seikan/seikanindex.htm 15 16

PowerPoint プレゼンテーション

M0 鈴木宏彰 1 IDN( 国際化ドメイン名 ) とは 通常のドメイン名はアルファベット 数字 ハイフンなどの ASCII 文字の集合からなり 単一の言語でしか表現できない ( 例 :waseda.jp) Unicode を使用することにより多言語にも対応したドメイン名が IDN( 例 : 早稲田.jp) IDN はブラウザ側で Punycode と呼ばれる Unicode から ASCII 文字への変換アルゴリズムを適応してから名前解決が行われる

Microsoft PowerPoint _3a-SEO.pptx

3.Web の使いやすさ 検索エンジン最適化 Web アクセシビリティ 1 検索エンジンのシェア 2018 年 5 月現在の世界シェア (%) モバイル にはタブレット端末も含む デスクトップ モバイル Google 70.0 81.3 Baidu ( 百度 ) 17.2 12.7 Bing ( マイクロソフト ) 7.6 0.8 Yahoo! 3.6 0.8 その他 1.6 4.4 出典: http://netmarketshare.com/

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2

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Web Web 1 3 1 21 11 22 23 24 3 2 3 4 5 1 1 11 22 9 2 3 15 11 22 2 11 21 4 5 ( ) 102 ( ) 1 ( 1 2001 Web 1 5 4 1 1 - 7 - [] - 7 10 11 12 12 1 10 1 12 - [] 1 1 2 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 3 1 47

1

夏目小兵衛直克

39(1906)1222 14(1817) 3(1832)1514(1843) 2628 6 (1853) (1854)3727 3(1856) 1 / 13 5(1858)6(1859) 5(1853) () () () () () () 3(1867)29 504111( 2 / 13 )98 23 18 2(1869)310283 100 50() 58 226 3313200982 5033

nenkin.PDF

1 31 1 WEB 10 3,544 429 13 10 22 11 7 WEB 1 2 41.0 15 80.0 20 46.7% 1000 55.8 1000 34.4 21 18.2 1000 23 25 41.0 49.2 29 90.6 42.7 33 56.4% 79.2% 67.4 51.7 37 39 83.7 1 91.0 93.6 9 2 3 1000 96.3 300 1000

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-1- -2- -3-1 8 6% 2 4 6 8 1 48 63 43 6 55 38 78 58 2 88 67 11 22 78 1 56 22 89 47 34 36 32 38 4 34 26 7 -4- 18-5- 3 25 28 (6.%) (6.%) (.9%) 2 15 18 158 1 (3.8%) (56.4%) 5 2 137 27 8 1 68 119 26 71 28 65

2 1 Liang [2] Liang Zhai [3] Zhai [4] MPEG 1 [5] [6] Goromi-TV Goromi-TV [1] Kelm [7] Kelm Wikipedia GeoNames Crandall [8] Quack [9] Quack Qua

DEIM Forum 2012 B5-1 テレビ番組からの位置情報付き旅行映像データベースの自動構築 向井 康貴 柳井 啓司 電気通信大学 電気通信学部 情報工学科 182 8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1 E-mail: mukai-y@mmcsuecacjp, yanai@csuecacjp あらまし 本研究では 録画したテレビ番組の内容に関連した場所を推定し 地図上に配置することにより録画した

(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)

(MIRU2008) 2008 7 HOG - - E-mail: katsu0920@me.cs.scitec.kobe-u.ac.jp, {takigu,ariki}@kobe-u.ac.jp Histograms of Oriented Gradients (HOG) HOG Shape Contexts HOG 5.5 Histograms of Oriented Gradients D Human

言語間比較によるWikipediaの補完情報抽出手法の提案

言語間比較による Wikipedia の 補完情報抽出手法の提案 藤原裕也 ( 甲南大学 ) 鈴木優 ( 名古屋大学 ) 小西幸男 ( 甲南大学 ) 灘本明代 ( 甲南大学 ) 背景 Wikipedia 特徴 284 以上の多言語版が存在 誰でも記事を編集することが可能 問題 ある話題に対しての情報が不足している記事が多く存在情報補完 他のWebから情報補完する 他の言語版から情報補完する etc

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [

,a),b),,,,,,,, (DNN),,,, (CNN),,.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [], [6], [7], [], [3]., [8], [0], [7],,,, Tohoku University a) omokawa@vision.is.tohoku.ac.jp b) okatani@vision.is.tohoku.ac.jp, [3],, (DNN), DNN, [3],

5_motif 公開版.ppt

配列モチーフ 機能ドメイン 機能部位 機能的 構造的に重要な部位 は進化の過程で保存 される傾向がある 進化的に保存された ドメイン 配列モチーフ 機能ドメイン中の特徴的な 保存配列パターン マルチプルアライメント から抽出 配列モチーフの表現方法 パターン プロファイル 2 n n n n n n n n ENCODE n PROSITE パターンの例 n C-x(2,4)-C-x(3)-[LIVMFYWC]-x(8)-H-x(3,5)-H.

2. Apple iphoto 1 Google Picasa 2 Calendar for Everything [1] PLUM [2] LifelogViewer 3 1 Apple iphoto, 2 Goo

DEIM Forum 2012 D9-4 606 8501 E-mail: {sasage,tsukuda,nakamura,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp,,,, 1. 2000 1 20 10 GPS A A A A A A A 2. Apple iphoto 1 Google Picasa 2 Calendar for Everything [1] Email PLUM

2. 30 Visual Words TF-IDF Lowe [4] Scale-Invarient Feature Transform (SIFT) Bay [1] Speeded Up Robust Features (SURF) SIFT 128 SURF 64 Visual Words Ni

DEIM Forum 2012 B5-3 606 8510 E-mail: {zhao,ohshima,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp Web, 1. Web Web TinEye 1 Google 1 http://www.tineye.com/ 1 2. 3. 4. 5. 6. 2. 30 Visual Words TF-IDF Lowe [4] Scale-Invarient

Microsoft Word - 06.doc

ダム施設維持管理のためのアセットマネジメントシステム の開発 長崎大学工学部社会開発工学科 岡林 隆敏 ダム施設維持管理のためのアセットマネジメントシステムの開発 1 はじめに 岡林隆敏 国内には これまでに数多くのダムが建設され 治水 利水に大いに貢献してきている 一方で 社会基盤施設への公共予算の投資が制約される中 既存の施設が有する機能を将来にわたって持続させ続けるための管理方策の構築が必要とされる

24 Region-Based Image Retrieval using Fuzzy Clustering

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画像工学入門

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9 WEB監視

2018/10/31 02:15 1/8 9 WEB 監視 9 WEB 監視 9.1 目標 Zabbix ウェブ監視は以下を目標に開発されています : ウェブアプリケーションのパフォーマンスの監視 ウェブアプリケーションの可用性の監視 HTTPとHTTPSのサポート 複数ステップで構成される複雑なシナリオ (HTTP 要求 ) のサポート 2010/08/08 08:16 Kumi 9.2 概要 Zabbix

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Exemplar-Based Super-Resolution of Human Body Image in Surveillance Video 1 1,2 1 1 1 Kento Nishibori 1, Tomokazu TAKAHASHI 1,2, Daisuke DEGUCHI 1, Ichiro IDE 1 and Hiroshi MURASE 1 1 2 nishiborik@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp

研究の背景 Twitter では 実況書き込み が行われている実況書き込みは野球中継などでも行われている

プロ野球の実況ツイートを対象としたマルチラベル分類 日本大学文理学部情報システム解析学科尾崎研究室山田慎也 研究の背景 Twitter では 実況書き込み が行われている実況書き込みは野球中継などでも行われている これらをまとめるサイトが欲しい Twitter の実況書き込みを利用したスポーツ映像の要約 ( 小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋 /2011) ツイートを用いたいた野球野球の

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