多波長ワンショット干渉計測技術の開発と実用化
スポンサーリンク
概要
著者
-
小川 英光
東京福祉大学教育学部
-
杉山 将
東京工業大学
-
小川 英光
東京福祉大学教育学部教育学科
-
北川 克一
東レエンジニアリング
-
坪井 辰彦
東レエンジニアリング (株)
-
杉原 洋樹
東レ (株) エンジニアリング開発センター
-
坪井 辰彦
東レエンジニアリング (株) エレクトロニクス事業本部開発センター
-
北川 克一
東レエンジニアリング (株) エレクトロニクス事業本部開発センター
関連論文
- LG-6 サポートベクター回帰のモデル選択(G. 人工知能)
- スパース正則化およびマルチカーネル学習のための最適化アルゴリズムとCV・PRへの応用(CV・パターン認識のための学習・最適化)
- Density Ratio Estimation : A Comprehensive Review (Statistical Experiment and Its Related Topics)
- Density ratio estimation: a comprehensive review (Statistical experiment and its related topics--RIMS共同研究報告集)
- スパース正則化およびマルチカーネル学習のための最適化アルゴリズムと画像認識への応用
- 局所フィッシャー判別分析による文書分類(一般セッション2,複合現実感のためのパターン認識・理解)
- 異種ネットワーク統合によるタンパク質機能予測
- 標本化定理の奥に潜むもの(画像,ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- 標本化定理の奥に潜むもの(画像,ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- 標本化定理の奥に潜むもの(画像,ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- モデル選択付き能動学習の方法
- 教師付き学習のためのモデル選択と能動学習の理論(機械学習)(人工知能分野における博士論文)
- 二次錘計画法による多タスク学習算法
- 複数生物種ネットワークの同時予測:半教師つき学習によるアプローチ
- 単色光干渉法による透明膜に覆われた物体の膜厚と表面形状の同時測定
- 2波長ワンショット干渉計測(ViEW推薦論文)
- 透明膜で覆われた物体のワンショット干渉計測法
- 表面形状精密測定のための2波長ワンショット干渉法
- 白色光干渉法による透明膜に覆われた物体の膜厚と表面形状の同時測定
- 共変量シフト下での教師付き学習
- ラベル付きマルチモーダルデータの埋め込み(一般, 進化・発進の現象とモデル, 一般)
- 訓練入力とテスト入力が異なる確率分布に従う場合の汎化誤差推定
- 訓練入力とテスト入力が異なる確率分布に従う場合の汎化誤差推定
- Active Learning for Maximal Generalization Capability (Applications of the theory of reproducing kernels)
- 正則化による汎化誤差不偏推定量の改良
- 二値回帰問題のための新しいカーネルの提案
- D-11-97 劣化した印刷画像の画質改善
- D-2-6 訓練入力に雑音が含まれる場合の汎化誤差の推定
- 2波長ワンショット干渉計測
- 2波長ワンショット干渉計測 (特集 優れた画像処理研究に触れる--ViEW2007より)
- D-2-2 モデル選択基準Corrected Subspace Information Criterionの理論的性能評価
- FA 信号処理に一般標本化定理を応用した光干渉式高速表面形状測定装置
- 信号処理に帯域通過型標本化定理を応用した光干渉式高速表面形状測定装置
- Subspace Information Criterionによる画像復元フィルタのパラメータ最適化
- 標本点とモデルの同時最適化
- NLP2000-32 / NC2000-26 標本点とモデルの同時最適化
- 画像基礎アルゴリズムの新展開(実世界における画像技術の応用)
- 表面形状と膜厚分布計測の最近の話題
- 白色干渉による微細3D計測とその応用
- 帯域通過型標本化定理を用いた白色光干渉による表面凹凸形状の高速測定
- パターン認識における都市伝説(テーマセッション,パターン認識とメディア理解のフロンティアとグランドチャレンジ)
- 統計的機械学習の新展開 : 確率密度比に基づくアプローチ(特別セッション,機械学習とその応用)
- 超高速確率的分類器(一般セッション,クロスモーダル)
- 超高速確率的分類器(一般セッション,クロスモーダル)
- 超高速確率的分類器(一般セッション,クロスモーダル)
- 超高速確率的分類器(一般セッション,クロスモーダル)
- 変分ベイズ行列分解の大域解析解とモデル起因正則化(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
- 動的計画法によるリターン分布推定(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
- 無限次元仮説空間における正則化パラメータの決定法
- 2.良い問題を作るために(パターン認識・メディア理解のグランドチャレンジ)
- AP-6-4 標本化定理の産業応用 : 光干渉計測における新しい信号処理アルゴリズム(AP-6.信号・画像の離散化、特に量子化法についての討論-OK量子化理論とその展望-,パネル討論,ソサイエティ企画)
- 半導体、液晶プロセスにおける検査技術の動向
- 透明膜で覆われた物体のワンショット干渉計測法
- Fast convergence rate of multiple Kernel learning with elastic-net regularization (情報論的学習理論と機械学習)
- バイアスの推定とモデル選択
- D-2-24 最良線形不偏推定の拡張としての射影学習
- SD-1-10 気象レーダ情報に基づく降水量の推定
- 射影学習による手書き数字認識
- 最適汎化のための逐次型能動学習
- モデル選択規準SICのスパース回帰分析への適用(情報論的学習理論論文小特集)
- バイアスを考慮した逐次型能動学習
- 最適汎化のための射影学習族の追加学習
- D-2-26 三角多項式ニューラルネットワークの能動学習
- 射影汎化ニューラルネットワークの追加学習
- バイアスを考慮した逐次型能動学習
- 最適汎化のための射影学習族の追加学習
- 三角多項式モデルを用いた訓練データの最適設計
- 雑音抑制のための能動学習
- 雑音抑制のための能動学習
- 最適汎化のための射影追加学習
- 雑音が存在する場合の射影追加学習
- 2010年度長尾真記念特別賞紹介 : 確率密度比に基づく新たな機械学習パラダイム
- 行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解
- 半導体・液晶プロセスにおける光干渉計測の応用
- 光干渉法による三次元計測
- 密度比推定による画像中の注目領域検出手法
- 確率的主成分分析における自動次元選択について(主成分分析,テキスト・Webマイニング,一般)
- エラスティックネット型正則化を用いたマルチプルカーネル学習の速い収束レート(主成分分析,テキスト・Webマイニング,一般)
- 半教師付き正準密度推定法に基づく音響信号の自動タグ付けと検索(一般セッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
- 標本化定理と科学の原理(ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- 標本化定理と科学の原理(ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- 標本化定理と科学の原理(ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
- 行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
- 行列因子間独立制約における変分ベイズ行列分解の解析解(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習)
- ロバスト主成分分析のための行例分解の一般化(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
- 機械学習入門(活躍する機械学習)
- 画像処理技術の開発と事業化 : 目視検査自動化の30年を振り返って
- ロバスト主成分分析のための行列分解の一般化
- 機械学習入門
- 機械学習によるデータの自動クラスタリング(最先端研究)
- 多波長ワンショット干渉計測技術の開発と実用化
- 機械学習における非凸最適化問題に対するパラメトリック計画法を用いたアプローチ (最適化手法の理論と応用の繋がり)
- 密度比推定による画像中の注目領域検出手法
- パラメトリック計画法を用いたS^3VMの最適化手法に関する一考察(機械学習一般とその応用)
- 変分ベイズ学習理論の最新動向(サーベイ,機械学習研究部会)
- 確率分布間の距離推定 : 機械学習分野における最新動向(サーベイ,機械学習研究部会)
- 変分ベイズ主成分分析の次元推定性能保証について(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
- ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)
- 機械学習によるデータの自動クラスタリング
- ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法(一般セッション,機械学習と視覚情報処理の接点,及び,社会テーマ:ハイリスク作業支援)