顔面皮膚温度に基づく異常検知のためのフラクタル画像によるVAEの事前学習

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM23038,PI23058

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測/【C】電子・情報・システム部門 知覚情報合同研究会

発行日: 2023/12/04

タイトル(英語): Pre-Training VAE Using Fractal Images for Facial Skin Temperature-Based Anomaly Detection

著者名: 高野 聖仁(青山学院大学),南雲 健人(青山学院大学),野澤 昭雄(青山学院大学)

著者名(英語): Masahito Takano(Aoyama Gakuin University),Kent Nagumo(Aoyama Gakuin University),Nozawa Akio(Aoyama Gakuin University)

キーワード: 顔面皮膚温度|生理計測|Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ　ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ|フラクタル画像|事前学習|転移学習|Facial skin temperature|Physiological measurement|Variational autoencoder|Fractal Image|Pre-training|Transfer learning

要約(日本語): 我々はこれまで，Variational Autoencoder(VAE)を用いて顔面皮膚温度の異常検知モデルを構築してきたが，学習用データを十分収集できないことが課題であった。近年，自動生成した大量のフラクタル画像によってネットワークを事前学習することで，学習データの不足を補う方法が提案されている。本研究ではフラクタル画像によってVAEを事前学習し，顔面皮膚温度の異常検知モデルの性能向上を試みた。

要約(英語): An anomaly detection model for facial skin temperature has a problem with a lack of training data. Recently, a method to overcome the data lack by pre-training a network with fractal images was proposed. We attempted to improve the performance of the anomaly detection model by pre-training with fractal images.

本誌: 2023年12月7日-2023年12月8日計測/知覚情報合同研究会

本誌掲載ページ: 13-16 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,446 Kバイト