研究テーマ

説明可能AI 相互作用値を用いた重要な画素グループの特定 画像分類器の振る舞いをよりよく理解するためには、個々のピクセルがモデル予測に与える寄与を視覚化することが有効です。本研...

ロバスト画像認識 ロバストな画像分類器のための敵対的振幅交換 一般的な破損や敵対的な摂動などの画像摂動に対する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の脆弱性が，最近，周波...

制御のためのロバスト強化学習 歩行ロボットの体型への敵対的攻撃 本研究では，脚式ロボットの部品の長さや太さに対する敵対的攻撃に対して，深層強化学習による進化的計算手法を提案...

ゼロショット行動認識 スケルトンデータを用いた３ストリームグラフ畳み込みニューラルネットワーク 行動認識の精度を向上させるために，大規模なデータセットがよく利用される．しか...

ドメイン適応 敵対的訓練を用いた教師なしドメイン適応 深層学習を用いた物体検出では，ソースドメインとターゲットドメインの間に背景やスタイルなどに大きな乖離があるとき，ターゲ...

骨格ベース行動認識のロバスト性解析 骨格ベース行動認識への敵対的攻撃 スケルトンに基づく行動認識モデルは，最近，敵対的な攻撃に対して脆弱であることが示されている．画像に対す...

生成AI ビデオデータの解きほぐし 本論文では、ビデオの分離に使用できる表現学習方法である、ビデオのための逐次的変分オートエンコーダーを提案します。これは、静的および動的特...

深層モデルを用いた時空間予測 二値メンテナンス介入記録を用いた劣化回復プロセス予測 我々は、予後および健康管理のための土木構造物の劣化回復プロセスを予測する問題を考えました...

ビデオを用いた人物移動予測 確率的セルオートマトンを用いた人物移動予測 本研究では，人物軌跡データを用いて人物移動を模擬する確率的セルオートマトンを学習する方法を提案し，動画像...

一人称行動認識 ドメイン適応を用いた一人称行動認識 様々な環境下で一人称行動認識の正解率を向上させるために，ドメイン適応を用いた一人称行動認識を提案する．提案手法は，2 ストリ...