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

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

Web 動画 画像を用いた 特定動作ショットの自動収集 DO HANG NGA 樋爪和也柳井啓司 電気通信大学情報工学科 背景 既存の動画学習手法制限のある動画像 (e.g. KTH, Caltech) 教師なし学習手法 Web 上の動画 教師信号あり 動画量が少ない 研究の目的 特定動作についての Web データを使用して その動作の対応ショットを自動抽出 大量の Web 動画 ランキング 学習の必要なし

スライド 1

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

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

- 4 -

(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

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

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,

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

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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2010-CVIM-170 No /1/ Visual Recognition of Wire Harnesses for Automated Wiring Masaki Yoneda, 1 Ta

1 1 1 1 2 1. Visual Recognition of Wire Harnesses for Automated Wiring Masaki Yoneda, 1 Takayuki Okatani 1 and Koichiro Deguchi 1 This paper presents a method for recognizing the pose of a wire harness

bag-of-words bag-of-keypoints Web bagof-keypoints Nearest Neighbor SVM Nearest Neighbor SIFT Nearest Neighbor bag-of-keypoints Nearest Neighbor SVM 84

Bag-of-Keypoints Web G.Csurka bag-of-keypoints Web Bag-of-keypoints SVM 5.% Web Image Classification with Bag-of-Keypoints Taichi joutou and Keiji yanai Recently, need for generic image recognition is

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

(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

24 Region-Based Image Retrieval using Fuzzy Clustering

24 Region-Based Image Retrieval using Fuzzy Clustering 1130323 2013 3 9 Visual-key Image Retrieval(VKIR) k-means Fuzzy C-means 2 200 2 2 20 VKIR 5 18% 54% 7 30 Fuzzy C-means i Abstract Region-Based Image

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

2

from One 1 2 24 2 3 4 30 4 5 47 13 6 7 34 2 13 8 34.................................. 9 15-1-5 15-1-4 10 11 12 12 13 14 15 A ( 1) A A 2 B B 16 2 2 17 3 C C 18 3 19 ( ) 15 2 5 ( 56 2 16 20 2 5 ) (1) (2)

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

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,

スライド 1

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

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

人生90年時代のライフキャリアデザイン― 自立への準備とクオリティー･オブ･ライフ ―

ε

２００７年０８月号　０２２４１６／０８１２　会告

1 1

1

Microsoft PowerPoint - 201409_秀英体の取組み素材（予稿集）.ppt

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 No Image No Image 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 No Image No Image No Image No Image 24 No Image No Image No Image No Image 25 No Image No Image No Image No Image 26 27 28

4 ソーシャルネットワークが変える画像の認識 理解 JPEG EXIF GPS EXIF Flickr EXIF 2 Wi Fi PlaceEngine GPS Foursquare SNS Twitter Facebook SNS Web SNS Panoramio 画像 付加情報 ユーザ相互の関

小特集 画像認識革命 4 ソーシャルネットワークが変える画像の認識 理解 基応専般 木村昭悟 ( 日本電信電話 ( 株 )) ソーシャルネットワークと画像 SNS SNS 1 SNS Twitter Facebook LINE SNS SNS Flickr YouTube SNS SNS SNS 1 広義には, 個人による情報発信やコミュニケーション, 人の結びつきを利用した情報流通など, 社会的な要素を含んだメディアを指すが,

IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-MUS-106 No.10 Vol.2015-EC-35 No /3/2 BGM 1,4,a) ,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 201

BGM 1,4,a) 1 2 2 3,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 2015 1 100.. Web.. BGM.BGM [1]. BGM BGM 1 Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan 2 3 4 JST CREST a) ha-ru-ki@asagi.waseda.jp.

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

-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

Microsoft PowerPoint - SSII_harada pptx

The state of the world The gathered data The processed data w d r I( W; D) I( W; R) The data processing theorem states that data processing can only destroy information. David J.C. MacKay. Information

日本内科学会雑誌第102巻第4号

[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

1 (PCA) 3 2 P.Viola 2) Viola AdaBoost 1 Viola OpenCV 3) Web OpenCV T.L.Berg PCA kpca LDA k-means 4) Berg 95% Berg Web k-means k-means

Web, Web k-means 62% Associating Faces and Names in Web Photo News Akio Kitahara and Keiji Yanai We propose a system which extracts faces and person names from news articles with photographs on the Web

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-EC-23 No /3/ Video Retrieval System of Handwriting Sketch using Relevance Feedback Akihiro Aita 1 and M

1 2 Video Retrieval System of Handwriting Sketch using Relevance Feedback Akihiro Aita 1 and Masashi Toda 2 It is difficult to represent video scenes using keywords. Therefore, in video retrieval, it is

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)

untitled

i

23 20 20115093 i 1 1 2 3 2.1.......................... 3 2.1.1.................. 3 2.1.2.................................. 4 2.1.3........................... 5 2.1.4.............................. 5 2.2.......

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS IEICE Technical Report IN ( ),

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS IEICE Technical Report IN215-96 (216-1), 5 8585 27 1 E-mail: 122422@mmm.muroran-it.ac.jp, hattori@csse.muroran-it.ac.jp Web Web Web

web用_A4

平成20年5月 協会創立50年の歩み　海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘

ａｐｈｐ３７－１１＿プロ１／ｋｙ８６９５４３５４０４１０００５５９０

Œ{Ł¶/1ŒÊ −ªfiª„¾ [ 1…y†[…W ]

本文／扉１

プログラム

Program

日本内科学会雑誌第96巻第11号

03337-010-001.PDF

バイノーラルマイクを用いたライフログ映像のショット識別 Life-log Video Shot Discrimination using Binaural Microphone 山野貴一郎 伊藤克亘 法政大学大学院情報科学研究科 法政大学情報科学部 Kiichiro YAMANO Katunobu

バイノーラルマイクを用いたライフログ映像のショット識別 Life-log Video Shot Discrimination using Binaural Microphone 山野貴一郎 伊藤克亘 法政大学大学院情報科学研究科 法政大学情報科学部 Kiichiro YAMANO Katunobu ITOU Graduate School of Computer and Information Sciences,

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

IS2-06 第21回画像センシングシンポジウム 横浜 2015年6月 画像をスーパーピクセルに変換する手法として SLIC[5] を用いる Achanta らによって提案された SLIC 2.2 グラフマッチング は K-means をベースにした手法で 単純な K-means に いる SPIN

Cosegmentation E-mail: {tamanaha, nakayama}@nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp Abstract Cosegmentation Cosegmentation Cosegmentation 1 Never Ending Image Learner[1] Google Cosegmentation Cosegmentation Rother [2]

(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

1., 1 COOKPAD 2, Web.,,,,,,.,, [1]., 5.,, [2].,,.,.,, 5, [3].,,,.,, [4], 33,.,,.,,.. 2.,, 3.., 4., 5., ,. 1.,,., 2.,. 1,,

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE.,, 464 8601 470 0393 101 464 8601 E-mail: matsunagah@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp, {ide,murase,hirayama}@is.nagoya-u.ac.jp,

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. TRECVID2012 Instance Search {sak

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. TRECVID2012 Instance Search 599 8531 1 1 E-mail: {sakata,matozaki}@m.cs.osakafu-u.ac.jp, {kise,masa}@cs.osakafu-u.ac.jp

2014 年電子情報通信学会総合大会ネットワークシステム B DNS ラウンドロビンと OpenFlow スイッチを用いた省電力法 Electric Power Reduc8on by DNS round- robin with OpenFlow switches 池田賢斗, 後藤滋樹

ネットワークシステム B- 6-164 DNS ラウンドロビンと OpenFlow スイッチを用いた省電力法 Electric Power Reduc8on by DNS round- robin with OpenFlow switches 池田賢斗, 後藤滋樹 早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻 1 研究の背景 n インターネットトラフィックが増大 世界の IP トラフィックは 2012

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

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CG-149 No.13 Vol.2012-CVIM-184 No /12/4 3 1,a) ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransa

3,a) 3 3 ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransac. DB [] [2] 3 DB Web Web DB Web NTT NTT Media Intelligence Laboratories, - Hikarinooka Yokosuka-Shi, Kanagawa 239-0847 Japan a) yabushita.hiroko@lab.ntt.co.jp

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

人芯経営論 ･･･リーダーシップ考②

2009/12/15 2009/11/17 2009/11/16 2009/10/19 2009/10/15 2009/10/1 2009/9/17 2009/9/1 2009/8/17 2009/8/17 2009/8/14 2009/8/12 2009/7/28 2009/7/17 2009/7/15 2009/6/24 2009/6/18 2009/6/15 2009/5/20 2009/5/15

平成１３年度 地域工業活性化支援事業報告書（多摩全域）

はたらく若者ハンドブック

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

untitled

<4D6963726F736F667420576F7264202D2081A193B98BE257656290EA97708CFB8DC08B4B92E88179918D8D878CFB8DC0817A816990568B4B816A81798A6D92E894C5817A2E646F63>

untitled

橡okamura-ppt.PDF

2

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

-1-

-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

( )

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

a n a n ( ) (1) a m a n = a m+n (2) (a m ) n = a mn (3) (ab) n = a n b n (4) a m a n = a m n ( m > n ) m n 4 ( ) 552

3 3.0 a n a n ( ) () a m a n = a m+n () (a m ) n = a mn (3) (ab) n = a n b n (4) a m a n = a m n ( m > n ) m n 4 ( ) 55 3. (n ) a n n a n a n 3 4 = 8 8 3 ( 3) 4 = 8 3 8 ( ) ( ) 3 = 8 8 ( ) 3 n n 4 n n

Duplicate Near Duplicate Intact Partial Copy Original Image Near Partial Copy Near Partial Copy with a background (a) (b) 2 1 [6] SIFT SIFT SIF

Partial Copy Detection of Line Drawings from a Large-Scale Database Weihan Sun, Koichi Kise Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University E-mail: sunweihan@m.cs.osakafu-u.ac.jp, kise@cs.osakafu-u.ac.jp

中期経営計画 「NEXTAGE‐05」説明会

1

1 5% 4% 11% 8% 13% 12% 10% 6% 17% 6% 8% 4% 6% 6% 2% 17% 17% 12% 14% 16% 6% 37% 11% 17% 35% 2 (N=6,239) 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 1,585 1,126 950 494 345 296 242 263 191 150 131 116

Microsoft PowerPoint CRCフォーラム「動的背景差分（中島)」Web公開用.ppt

第 5 回 ( 平成 26 年度第 2 回 )CRCフォーラム( 平成 26 年 9 月 19 日 ( 金 ) 開催 ) 安全 安心のための画像 映像技術 動的背景差分による移動物体の検出 中島克人教授未来科学部情報メディア学科 平成 26 年度東京電機大学第 2 回 CRC フォーラム 安全 安心のための画像 映像技術 動的背景差分法による 移動物体の検出 2014.9.19 東京電機大学未来科学部情報メディア学科中島克人

Webコンテンツを用いた人物紹介映像の自動編集に向けて

一般社団法人電子情報通信学会 HCGシンポジウム2016 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, HUMAN COMMUNICATION GROUP SYMPOSI INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS HCG2016-D-8-2 Web, 464 8601 1098 XH 904 464 8601 E-mail: kunishirok@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp,

磐田市水道事業ビジョン

20162025 I w a t a C i t y W a t e r w o r k s V i s i o n C o n t e n t s 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2049 (H21) (H22) (H23) (H24) (H25) (H26)

理工ジャーナル　２３‐１☆／１．外村

Yoshinobu TONOMURA Professor, Department of Media Informatics 1 10 YouTube 2 1900 100 1 3 2 3 3 3 1 2 3 4 90 1 90 MIT Project Athena 1983 1991 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 90 11 12 7 13 14 15 16 17 18 19 390 5

01-11_20-22.indd

2.2 6).,.,.,. Yang, 7).,,.,,. 2.3 SIFT SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 8).,. SIFT,,. SIFT, Mean-Shift 9)., SIFT,., SIFT,. 3.,.,,,,,.,,,., 1,

1 1 2,,.,.,,, SIFT.,,. Pitching Motion Analysis Using Image Processing Shinya Kasahara, 1 Issei Fujishiro 1 and Yoshio Ohno 2 At present, analysis of pitching motion from baseball videos is timeconsuming

CONTENTS

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