目的

大学の機能は，大きく研究・教育・人的ネットワークにあると考えています．
しかしながら，現状では，人的ネットワークが十分ではないと心配しております．
そこで，画像処理関係の若手の研究者に，発表をお願いし，その後，ネットワーキングを通して，人的ネットワークの形成に貢献できる場にしたいとの思いから，この会を始めました．
そのため，社会人，学生，大学関係者など関係なく，画像処理に興味のある方であれば，誰でも参加でき，何でも質問できる場にしたいと考えています．

メーリングリストを作成しました．Image Processing Tokyoの開催情報を配信いたします． ご希望の方は，http://groups.google.com/group/iptokyo/subscribeから，登録をお願いします．

第36回 Image Processing Tokyo (フェイスブックイベントページ)

日時 2018年12月17日(月) 19:00～20:00
場所 東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室
講師 澤田 あずさ (日本電気株式会社)
題目 データの系列性を利用したラベル修正によるアノテーターの判別能力に頑健な機械学習
概要 近年の機械学習技術の発展によりパターン認識の精度は大幅に向上してきましたが、学習で得られる性能は学習用データの正解付けの質に強く依存します。異常を正例として検知するための識別タスクでも、学習したモデルで検知できるのはアノテーターが識別できたレベルの異常のみに限定されてしまいます。本発表では、系列状に取得したデータに着目し、「アノテーターが見逃した正例データを探し、正例に対する感度がより高いモデルを得る」ための新たな枠組みについて紹介します。この方法により、正解付けのレベルが低い場合でも正例を正確に識別することが可能になり、さらに全く見逃しがないラベルを学習した場合に劣らない識別能力を獲得できることを示します。
どなたでも無料で参加頂けます． フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．

第35回 Image Processing Tokyo (フェイスブックイベントページ)

日時 2018年11月12日(月) 19:00～20:00
場所 東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室
講師 内田 和隆 (カディンチェ株式会社)
題目 ロバストな画像復元を実現する畳み込みニューラルネットワーク
概要 近年の深層学習の発展に伴い，ノイズ除去やボケ除去など，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた画像復元の手法が数多く提案されています．多くのネットワークは，劣化画像の入力に対して推定した元画像を出力するような，1対1マッピングのシンプルな構造をとります．一般的にこのようなネットワークには，学習時に用いた劣化モデルから少し外れた劣化画像が入力されると，途端に復元ができなくなる問題点があります．本発表では，劣化モデルからのずれに対して頑健な画像復元を行う手法についてご紹介します．
どなたでも無料で参加頂けます． フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．

第34回 Image Processing Tokyo (フェイスブックイベントページ)

日時 2018年10月15日(月) 19:00～20:00
場所 東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室
講師 石井 雅人(日本電気株式会社)
題目 データの価値を最大限に引き出すための深層学習技術
概要 深層学習は、データからいかに多くの知識を学ぶことができるかが性能向上の肝である。本セッションでは、データの価値を最大限に引き出すために開発した２つの深層学習技術について紹介する。１つは、層ごとに適切な正則化を自動的に行う技術、もう１つは、学習に効果的なデータを深層ネットワークの内部で自動生成して学習する技術である。これらの技術は、特に学習データの数が限定されている場合に有効であることを実験により示す。
どなたでも無料で参加頂けます． フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．

第33回 Image Processing Tokyo (フェイスブックイベントページ)

日時 2018年09月10日(月) 19:00～20:00
場所 東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室
講師 葭田 貴子(東京工業大学)
題目 AI時代の「主体の設計」（仮）
概要 　遠隔操作ロボットシステムやバーチャルリアリティ内の身体を一人称視点から操作する場合，ウェアラブルロボットのような人と機械がハイブリッドに一つの身体を操作し合う場合など，ヒトが自己の身体やそれを模した拡張機器を実時間で操作する場合において，自分自身が操作の主体であり(Sense of Agency)，操られている対象は自分自身の身体の一部である(Ownership)という感覚を戦略的に設計したり，計測したりするための「主体の設計」について述べる．操作対象の視野内におけるSaliencyに関する研究や，これらの研究と近年のロボット法との関係など周辺分野の知見にも言及しながら，AIやロボットのような自律機械と人間が協調し合う社会において，様々な社会的・技術的レイヤーで今後要求されうる「主体の設計」について考えたい．
どなたでも無料で参加頂けます． フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．

第32回 Image Processing Tokyo (フェイスブックイベントページ)

日時 2018年07月09日(月) 19:00～20:00
場所 東京工業大学 大岡山キャンパス 南5号館3階306B会議室
講師 安在 絵美(産業技術総合研究所)
題目 スマートインソールの開発と生活歩行計測への応用
概要 近年，生活中での生体情報モニタリング技術が急速に発展しています．特に「歩行」情報は人間の生活における基本行動であり，その活用が期待されています．我々の研究では地域高齢者の現場での歩行機能評価に焦点をあて，易転倒者の特定や疾患の早期発見を目的としたIoT型計測プラットフォームと予測モデルを提案してきました．実際の地域高齢者を対象に実証することで，現場に導入可能な計測技術を構築しています．今回は，１．開発した計測技術と地域での事例紹介，２．生活歩行データに基づいた行動認識技術への応用について紹介いたします．
どなたでも無料で参加頂けます． フェイスブックのイベントページより，参加登録をお願いします．

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