樹根にインスパイアされたテンプレート制約付き積層印刷による高耐久性コンフォーマル電子デバイスの製造 学術的背景 スマートロボティクス、スマートスキン、統合センシングシステムなどの新興アプリケーションシーンの急速な発展に伴い、自由曲面におけるコンフォーマル電子デバイスの応用が重要となっています。しかし、既存のコンフォーマル電子デバイスは、機械的または熱的影響下で容易に破断、断裂、またはクラックが発生し、その応用信頼性が制限されています。この問題を解決するため、研究者は樹根系の力学メカニズムからインスピレーションを得て、高耐久性のコンフォーマル電子デバイスを製造するためのテンプレート制約付き積層印刷（Template-Confined Additive, TCA）技術を提案しました。 論文の出典...
低ノイズ発振読み出し回路を備えた14 μHz/√Hz分解能および32 μHzバイアス不安定性を有するMEMS水晶共振加速度計の研究 学術的背景 マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）加速度計は、慣性航法、地震検出、ウェアラブルデバイス、インテリジェントロボットなどの分野で広く使用されています。特に、衛星制御や無人水中ビークルなどのアプリケーションでは、高分解能で低ドリフトの加速度測定が最も重要な性能指標の一つです。MEMS共振加速度計は、入力加速度信号をキャリア周波数に変調し、センシティブ要素の共振周波数を測定値として出力することで、振幅出力型加速度計（例えばMEMS容量型加速度計）よりも低いノイズレベルを実現します。さらに、共振加速度計は高分解能、広い測定範囲、大きなダイナミック...
電熱駆動型Al-SiO₂バイモルフを用いたマイクログリッパーの研究 学術的背景 マイクログリッパー（microgripper）は、マイクロおよびナノスケールでの組立や操作において重要な役割を果たし、マイクロエレクトロニクス、MEMS（マイクロ電気機械システム）、バイオメディカルエンジニアリングなどの分野で広く利用されています。脆弱な材料や微小な物体を安全に操作するためには、マイクログリッパーは高い精度、迅速な応答、使いやすさ、強力な信頼性、低消費電力などの特性を備える必要があります。これまでに、静電駆動、電磁駆動、光駆動など、さまざまな駆動メカニズムを用いたマイクログリッパーが開発されてきましたが、これらの技術にはいくつかの限界があります。例えば、光駆動マイクログリッパーは特定の光源と光学パ...
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...
学術論文報告 研究ハイライト：低照度活動認識のための擬似教師あり学習と適応型音声-映像統合 学術的背景 本研究では、低照度環境での活動認識の課題を中心に取り組んでいます。既存の活動認識技術は、十分な照明条件下では優れた性能を発揮しますが、暗所環境で記録された映像に対してはほとんど機能しません。この制約は主に以下の2つの理由に起因します：1) 訓練用の低照度映像の不足、2) テスト時の視覚情報の損失を引き起こす低照度でのコントラスト低下。また、従来の映像強調に基づく解法では、映像品質が一定程度向上するものの、色歪みや映像フレーム間の不連続性を引き起こし、活動認識タスクに対して逆効果をもたらすことが多いです。 低照度活動認識は、スマートホーム、自動運転、セキュリティ監視、野生動物観察など、多くの...
高効率画像除雨手法：RainMix増強を活用した高効率深層除雨ネットワーク 背景紹介 降雨は、コンピュータビジョンシステムによってキャプチャされた画像や動画の品質に大きな影響を与えます。雨滴や雨筋は画像の鮮明さを低下させ、歩行者検出、物体追跡、セマンティックセグメンテーションなどのタスクに悪影響を及ぼします。全天候対応の視覚システムを実現するためには、画像除雨が重要な要件となります。 しかしながら、従来の除雨手法は雨モデルの経験的仮定に基づいており、複雑な最適化または反復解法を必要とするため、計算コストが高く、リアルタイム性に欠けます。また、これらの仮定は実際の雨景の複雑な多様性を十分にカバーできず、除雨品質を制約します。 この問題を解決するために、本研究では、除雨問題を予測フィルタリング問...
可視光と赤外線を用いたクロスモダリティ学習に基づくAdaptive Middle-Modality Alignment Learning手法の研究 研究背景と課題 スマート監視システムの需要に伴い、可視光と赤外線を利用した人物再識別（Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID）は注目を集める研究分野となっています。本課題は、異なるスペクトルモダリティ（可視光と赤外線）に基づいた人物画像をマッチングさせ、24時間対応の人物識別を実現することを目的としています。可視光画像と赤外線画像は異なる光スペクトルから生成されるため、照明、テクスチャ、色などに大きなモダリティ差が存在し、このクロスモダリティマッチングが大きな課題となっています。 従来の...
弱教師あり協調手順整列フレームワーク：手順動画の相関学習への応用と評価 近年、動画分析分野の急速な発展に伴い、指示動画はその目的指向の特性と人間の学習プロセスとの内在的な関連性により、研究者の関心を集めています。一般動画と比較して、指示動画には複数の細かな手順が含まれ、これらの手順は異なる期間と時間的配置を持ち、より複雑な手順構造を形成します。本研究では、手順動画における手順認識型の相関学習を実現するために、弱教師あり協調手順整列（Collaborative Procedure Alignment, CPA）というフレームワークを提案しました。このフレームワークの主な特長は、高価な手順レベルのアノテーションに依存せず、動画間の内部相関性を利用して手順情報を協調的に抽出し、その手順一致性を定量...