2024年9月10日～13日、日本工業大学 埼玉キャンパスで開催された「2024年電子情報通信学会 ソサイエティ大会」一般セッションの非線形問題部門において、横断型先端分野学修プログラム AIコース所属の李 洪企さん（工学部 情報工学科4年）と秋山 優さん（工学部 電気電子工学科3年）が研究成果を発表しました。
同大会は、電子情報通信学会の基礎・境界ソサイエティ、NOLTAソサイエティ、通信ソサイエティ、エレクトロニクスソサイエティの4つのソサイエティが合同で毎年秋に開催する全国大会です。
今回、発表した学生以外にも、横断型先端分野学修プログラム AIコース所属の2年次生2人、3年次生2人と大学院生1人が聴講者として参加しました。
同大会は、電子情報通信学会の基礎・境界ソサイエティ、NOLTAソサイエティ、通信ソサイエティ、エレクトロニクスソサイエティの4つのソサイエティが合同で毎年秋に開催する全国大会です。
今回、発表した学生以外にも、横断型先端分野学修プログラム AIコース所属の2年次生2人、3年次生2人と大学院生1人が聴講者として参加しました。
【発表者】工学部 情報工学科4年／横断型先端分野学修プログラム AIコース 李 洪企さん
【テーマ】N-1-21 ディープメトリックラーニングを用いた生成画像の識別に関する研究
李 洪企、山富 龍、マハブービ シェヘラザード、二宮 洋（湘南工科大学）
【内 容】従来の生成画像判別手法は、学習に使用した生成AIが生成した画像を高精度に分類できるが、学習に使用していない生成AIが生成した画像に対する分類精度が低下する問題がありました。本研究では、この問題の解消を目的とし、距離学習を用いた生成画像判別手法を提案しました。
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/society2024/presentation/N-1-21
【テーマ】N-1-21 ディープメトリックラーニングを用いた生成画像の識別に関する研究
李 洪企、山富 龍、マハブービ シェヘラザード、二宮 洋（湘南工科大学）
【内 容】従来の生成画像判別手法は、学習に使用した生成AIが生成した画像を高精度に分類できるが、学習に使用していない生成AIが生成した画像に対する分類精度が低下する問題がありました。本研究では、この問題の解消を目的とし、距離学習を用いた生成画像判別手法を提案しました。
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/society2024/presentation/N-1-21
【発表者】工学部 電気電子工学科3年／横断型先端分野学修プログラム AIコース 秋山 優さん
【テーマ】N-1-18 AutoEncoderによる非可逆圧縮のためのバイナライズ損失に関する研究
秋山 優、山富 龍、マハブービ シェヘラザード、二宮 洋（湘南工科大学）
【内 容】従来のAutoEncoderによる画像の非可逆圧縮手法では、特徴量を離散化する前後に乖離が発生する問題がありました。本研究では、この問題の解消を目的とし、損失関数に制約を加えた新たなAutoEncoderによる画像の非可逆圧縮手法を提案しました。
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/society2024/presentation/N-1-18
【テーマ】N-1-18 AutoEncoderによる非可逆圧縮のためのバイナライズ損失に関する研究
秋山 優、山富 龍、マハブービ シェヘラザード、二宮 洋（湘南工科大学）
【内 容】従来のAutoEncoderによる画像の非可逆圧縮手法では、特徴量を離散化する前後に乖離が発生する問題がありました。本研究では、この問題の解消を目的とし、損失関数に制約を加えた新たなAutoEncoderによる画像の非可逆圧縮手法を提案しました。
https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/society2024/presentation/N-1-18
