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活動紹介                                            
本研究グループのミッションは、信号処理理論に立脚して、人間と人間をとりまくさまざまな環境とのインタラクションを計測・分析・理解・モデル化し、新しい技術と価値を創造することです。   

最近のゼミ内容

  • Seita Noda, "Adaption of Ancillary Network for Class Weight Computation for NAM Recognition" 本稿では、Context Adaptive DNNのサブネットワークをRNNに置き換えたモデル(rCA-DNN)と、さらに話者依存線形変換層による話者適応学習を併用するモデル(rCA-SD-DNN)を提案した。静寂環境下におけるNAM認識実験を行い、その有効性を調査した。結果として、話者依存線形変換層を用いたSD-DNNに劣る性能だった。今後は話者オープン条件において実験を行う。
    投稿: 、Yuan Sheng
  • Naren Bao, "Subjective Risk Feeling Estimation Using Quantile Random Forest Regression" In this study, I first propose learn from demonstration framework for individual driving styles. and I investigated which features influence individual risk perception in lane change situations. A random forest ...
    投稿: 2018/04/25 2:19、Yuan Sheng
  • Taku Umeda, "Glance Matching and Comparison of Object Detection Results" 本稿では、運転手が前方の何を見ているかを推定するために、前方映像と視線データのマッチングを行った。また、オブジェクト検出として用いた2つのオブジェクト検出結果の比較も行った。今後は、現結果を踏まえてデータ収集を行う予定。
    投稿: 2018/04/25 2:12、Yuan Sheng
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