映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2025-10-22 13:30
深層学習を用いた分散シングルピクセルイメージングに基づくコンタクトレンズカメラの画像認識率の向上
田中華乃高木康博東京農工大
抄録 (和) われわれは,以前に,分散シングルピクセルイメージングに基づく低消費電力なコンタクトレンズカメラの実現法を提案した.これは,コンタクトレンズディスプレイと組み合わせてジェスチャー入力や視線追跡などに用いる.今回は,ニューラルネットワークを用いて,ジェスチャーの認識を試みた.ニューラルネットワークとしては,DNNとCNNを用いた.その結果,CNNを用いた場合に90%を超える正解率を得ることができた. 
(英) We have previously proposed a low-energy consumption contact lens camera based on the distributed single-pixel imaging, which will be combined with a contact lens display to enable gesture input and eye tracking. In this study, the distributed single-pixel imaging camera is connected to neural networks to perform gesture recognition. We used DNN and CNN as neural networks. We achieved a recognition accuracy of more than 90% when CNN was used.
キーワード (和) シングルピクセルイメージング / カメラ / コンタクトレンズディスプレイ / ニューラルネットワーク / / / /  
(英) Single-pixel imaging / Camera / Contact lens display / Neural network / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 49, no. 29, 3DMT2025-37, pp. 17-20, 2025年10月.
資料番号 3DMT2025-37 
発行日 2025-10-15 (3DMT) 
ISSN Online edition: ISSN 2424-1970
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 3DMT  
開催期間 2025-10-22 - 2025-10-23 
開催地(和) NHK放送技術研究所 
開催地(英)  
テーマ(和) AR/VR/メタバース/AI技術における立体映像、立体音響、立体メディア技術一般、及び人間工学的安全性 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 3DMT 
会議コード 2025-10-3DMT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた分散シングルピクセルイメージングに基づくコンタクトレンズカメラの画像認識率の向上 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of image recognition accuracy of contact lens camera based on distributed single-pixel imaging using deep learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) シングルピクセルイメージング / Single-pixel imaging  
キーワード(2)(和/英) カメラ / Camera  
キーワード(3)(和/英) コンタクトレンズディスプレイ / Contact lens display  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 華乃 / Hanano Tanaka / タナカ ハナノ
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TUAT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高木 康博 / Yasuhiro Takaki / タカキ ヤスヒロ
第2著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TUAT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第21著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第21著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第22著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第22著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第23著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第23著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第24著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第24著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第25著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第25著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第26著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第26著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第27著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第27著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第28著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第28著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第29著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第29著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第30著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第30著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第31著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第31著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第32著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第32著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第33著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第33著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第34著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第34著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第35著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第35著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第36著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第36著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2025-10-22 13:30:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 3DMT 
資料番号 3DMT2025-37 
巻番号(vol) vol.49 
号番号(no) no.29 
ページ範囲 pp.17-20 
ページ数
発行日 2025-10-15 (3DMT) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会