信号-言語アーキテクチャに基づく心電図診断基盤モデルの研究 学術的背景 心血管疾患（CVD）は、世界的に見ても死亡の主要な原因であり、高リスク集団の早期識別が重要です。心電図（ECG）は、非侵襲的で低コストかつ広く利用されている診断ツールとして、毎年3億回以上記録されており、心血管疾患の早期診断において重要な役割を果たしています。しかし、経験豊富な心臓専門医であっても、複雑な心電図の解読は時間がかかり、誤りが生じやすい作業です。特に、遠隔地や医療資源が不足している地域では、正確な診断を提供することが非常に困難です。 近年、人工知能（AI）を心電図解読に応用する研究が進んでおり、特定の疾患の診断においては、AIベースの心電図診断が一般の心臓専門医を凌駕する成果を上げています。しかし、既存の主流...

グラフベースのアクティブラーニングを用いた最適な疾病監視に向けて 学術的背景 グローバル化の加速に伴い、感染症の伝播速度と範囲が著しく増加しており、感染症の伝播を効果的に監視・制御することが公衆衛生分野の重要な課題となっています。従来の疾病監視方法は、大規模な検査と隔離措置に依存することが一般的ですが、資源が限られている状況下では、情報を最大化するために検査資源を最適に配分することが政策立案者にとっての課題となっています。特に資源が乏しい地域では、検査資源の不均等な配分が感染症の持続的な蔓延を引き起こす可能性があります。そのため、限られた資源の下で監視効果を最大化する戦略を開発することが重要です。 本研究では、グラフ構造（graph-based）とアクティブラーニング（active lear...

並列機械計算：マルチタスクが可能なメタマテリアル 学術的背景 デジタル計算プラットフォームがアナログ計算を置き換えてから数十年が経ち、メタマテリアルと複雑な製造技術の発展に伴い、アナログ計算が再び注目を集めています。特に、波に基づくアナログコンピュータは、入射波面に空間変換を施すことで所望の数学的操作を実現し、未処理の形式で入力信号を直接エンコードできるため、アナログからデジタルへの変換を回避できる点で高く評価されています。しかし、これらのシステムは本質的に単一タスク構成に限定されており、複数のタスクを同時に実行したり並列計算を行ったりすることができないため、より広範な計算能力を持つ機械計算デバイスの開発を妨げる主要な障害となっています。本論文では、同じ構造内で独立した計算タスクを同時に処理...

未登録サーフェスの空間における基底制限された弾性形状分析に関する学術論文の報告 背景紹介 3次元表面分析は、近年コンピュータビジョン分野で注目を集めている研究テーマの一つです。この需要の高まりは、高精度3Dスキャンデバイスの普及に起因しており、人間の健康分析、顔面アニメーション、コンピュータグラフィックス、合成人体データ生成、計算解剖学などの分野で豊富な研究データが得られるようになりました。しかし、従来の表面形状分析方法は、一貫したメッシュ構造と点対応関係に依存しており、実際の応用ではこれらが欠如していることが多いため、課題となっています。これらの課題を解決するために、研究者たちはリーマン幾何学に基づく弾性形状分析（Elastic Shape Analysis, ESA）を提案し、形状空間上...

FingerNeRFを用いた3D指生体認証に関する研究レビュー 背景と研究の意義 バイオメトリクス技術の発展に伴い、三次元（3D）バイオメトリクスはその高い精度、優れた偽装防止能力、撮影角度の変化に対するロバスト性から、主流な研究分野の一つとなっています。中でも、指紋、静脈、指関節といった生体特徴の取得が容易で広く利用されているため、3D指バイオメトリクスは学術界や産業界で注目されています。しかし、現行の3Dバイオメトリクス手法は主に明示的な3D再構築技術に依存しており、以下の課題に直面しています。 情報の欠落: 明示的な再構築プロセスでは、一部の詳細情報が失われるため、認証タスクのパフォーマンスに直接的な影響を及ぼします。 ハードウェアとアルゴリズムの密結合: 再構築アルゴリズムは特定のハ...

研究背景と研究意義 近年、ビデオ理解分野における弱教師ありオンライン活動検出（Weakly Supervised Online Activity Detection, WS-OAD）は、高度なビデオ理解の重要な課題として広く注目されています。この課題の主な目標は、安価なビデオレベルのアノテーションのみを利用して、ストリーミングビデオ内で進行中の活動をフレーム単位で検出することです。このタスクは、自動運転、公共安全監視、ロボットナビゲーション、拡張現実など、多くの実用的な応用分野で重要な価値を持っています。 完全教師あり手法（Fully Supervised Methods）はオンライン活動検出（OAD）で顕著な進展を遂げましたが、フレームレベルの密なアノテーション（Frame-level A...

動的注意機構を持つ視覚言語Transformerネットワークを用いた歩行者再識別に関する研究報告 近年、マルチモーダルベースの歩行者再識別（Person Re-Identification、以下ReID）はコンピュータビジョンの分野で注目を集めています。ReIDは、異なるカメラの視点間で特定の歩行者を識別することを目的としており、行方不明者の捜索や犯罪者の追跡といったセキュリティ・監視アプリケーションにおいて重要な役割を果たします。しかし、マルチモーダルReID技術では、視覚情報とテキスト情報を統合する際に大きな課題が存在し、特に特徴統合の偏りや、モデル性能に影響を与えるドメインギャップ（分布の違い）が問題となっています。 本研究は、江西財経大学コンピュータと人工知能学院およびニューカッスル...

StyleAdapter: 統一的なスタイル化画像生成モデル 近年、テキストから画像生成（Text-to-Image, T2I）技術および深層学習モデルの急速な発展により、人工知能による画像生成分野での研究が大きく進展しました。しかし、参照画像の特定のスタイルをテキスト生成された高品質画像に統合することは、いまだに大きな課題です。この課題に対応するため、Zhouxia Wangらは「StyleAdapter」と呼ばれる統一的なスタイル化画像生成モデルを提案しました。本論文は、International Journal of Computer Vision に発表され、香港大学、Tencent ARC Lab、マカオ大学、および上海人工知能研究所の研究者たちによって共同執筆されました。 研究背...

深層顔認識におけるモデル盗用検出と保護：サンプル相関に基づく革新研究 背景と研究課題 近年、深層学習技術の急速な発展により、顔認識分野は飛躍的な進歩を遂げています。しかし、同時に商用顔認識モデルは知的財産権の侵害リスクに直面しています。モデル盗用攻撃は、モデルのブラックボックスまたはホワイトボックスアクセスを通じて、同等の機能を持つモデルを複製することを可能にし、モデル所有者の検出を回避します。このような攻撃は、知的財産権の侵害だけでなく、商業利益やプライバシーの安全性にも深刻な脅威をもたらします。 この課題に対応するために、モデル指紋法が重要な盗用検出手段として注目されています。従来の方法は主に可搬性のある対抗サンプルを利用してモデル指紋を生成しますが、これらの方法は対抗学習や転移学習に対...

低フレームレート多目標追跡研究に関する学術報告 序論と研究背景 近年、多目標追跡（MOT：Multi-Object Tracking）技術は、スマートビデオ監視、自動運転、ロボットビジョン分野で広く利用されています。しかし、従来のMOT手法は主に高フレームレートビデオを対象に設計されており、低フレームレートのビデオシナリオでは顕著な課題に直面しています。低フレームレートでは、隣接フレーム間での物体の移動量が増加し、物体の外観や可視性の変化がより激しくなり、検出結果の関連付けやトラックの維持に対してより高い要求が求められます。エッジデバイスは通常、計算、記憶、および伝送帯域幅に制約があるため、低フレームレートビデオは効率的なソリューションとして重要ですが、その技術的課題を解決することが急務です...