スパース・ハイパーグラフネットワークによる画像認識および検索と調剤過誤防止応用

稀疏超图网络图像识别与搜索及防分配错误应用

• 批准号: 21K11946
• 负责人: 鎌田 清一郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11946/
• 关键词: スパース・ハイパーグラフネットワーク; スパースグラフ表現; 視覚的質問応答; マルコフ確率場; 行動認識; 調剤過誤防止; ヒアリハット; スペクトルフィルタ; 顔画像認識; スパースハイパーグラフ; グラフニューラルネットワーク; 薬学リスクマネージメント

前年度に引き続き、グラフ構造そのものを一般化したハイパーグラフニューラルネットワーク（ＨＧＮＮ）を対象として、スパースグラフ表現によるＨＧＮＮ（ＳＨＧＮＮ）を検討している。これは、グラフ表現へ変換する際にハイパーエッジに基づくグラフ分割を行い、サブグラフのスパース構造化そして全体をスパース最適化することで、ＳＨＧＮＮの構築を図ったものである。今年度は、このモデルをさらに改善するため、マルコフ確率場(ＭＲＦ)を導入したＭＲＦハイパーグラフＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを構築した。条件としては、ノードやハイパーエッジ間でマルコフ性を導入し、すべてのハイパーエッジをクリークとして扱い、異なるハイパーエッジ間のノードはガウス分布に従うものとし、最適なハイパーグラフ構造に再構築する方法を検討した。視覚的質問応答応用としてデータセットＶＱＡーｖ２に対してＭＲＦハイパーグラフＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを適用した結果、ハイパーグラフに基づく従来手法を越える適合性能を得ることができた。次に、ＳＨＧＮＮの応用として人物の行動認識を取り上げ、人物スケルトンに対して、スパース・ハイパーグラフの構築を行った。各関節部位をノードに割り当て、スパース表現によりどの連結が重要かを抽出し、人物スケルトンのハイパーグラフをスパース化するものである。公開されている行動認識データセットNTU-RGB+D等を用いた評価実験を行い、従来手法のＨｙｐｅｒ－ＧＮＮやＤＨＧＣＮなどに比べて高い識別性能を達成した。さらに、これまで緊急の社会問題となっている薬学リスクマネジメントにおける調剤過誤防止に引き続き取り組んでいる。すなわち事故に繋がらないヒアリハットの2009年分から蓄積した約30万件の事例データセットを構築し、ヒアリハット検索を行うための用法用量などの情報抽出を継続して行っている。

Before the annual に lead き 続 き, グ ラ フ tectonic そ の も の を generalization し た ハ イ パ ー グ ラ フ ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (HGNN) を like と seaborne し て, ス パ ー ス グ ラ フ performance に よ る HGNN (SHGNN) を beg し 検 て い る. こ れ は, グ ラ へ フ performance variations in す る interstate に ハ イ パ ー エ ッ ジ に base づ く グ ラ フ dividing line を い, サ ブ グ ラ フ の ス パ ー ス structured そ し て all を ス パ ー ス optimization す る こ と で, SHGNN の build を 図 っ た も の で あ る. Our は, こ の モ デ ル を さ ら に improve す る た め, マ ル コ フ probabilistic field (MRF) を import し た MRF ハ イ パ ー グ ラ フ Transformer を build し た. Conditions と し て は, ノ ー ド や ハ イ パ ー エ ッ ジ between で マ ル コ フ を import し, す べ て の ハ イ パ ー エ ッ ジ を ク リ ー ク と し て Cha い, different な る ハ イ パ ー エ ッ ジ between の ノ ー ド は ガ ウ ス distribution に 従 う も の と し, optimum な ハ イ パ ー グ ラ に フ structure to construct す る method を beg し 検 た. See 覚 questioned 応 a 応 using と し て デ ー タ セ ッ ト the VQA ー v2 に し seaborne て MRF ハ イ パ ー グ ラ フ Transformer を applicable し た results, ハ イ パ ー グ ラ フ に base づ く 従 to technique を え る for performance を have る こ と が で き た. に, SHGNN の 応 with と し て characters の action understanding of を り げ, character ス ケ ル ト ン に し seaborne て, ス パ ー ス · ハ イ パ ー グ ラ フ の line build を っ た. The masato section parts を ノ ー ド に cut り when て, ス パ ー ス performance に よ り ど の link が important か を spare し, character ス ケ ル ト ン の ハ イ パ ー グ ラ フ を ス パ ー ス change す る も の で あ る. Public さ れ て い る action understanding デ ー タ セ ッ ト NTU - RGB + D を with い た review 価 be 験 を い, 従 to technique の the Hyper - geri weis-corbley や DHGCN な ど に than べ て い high recognition performance を reached し た. さ ら に, こ れ ま で emergency の social problems と な っ て い る 薬 learn リ ス ク マ ネ ジ メ ン ト に お け る adjustable tonic had mistakenly prevent に lead き 続 き group take り ん で い る. す な わ ち accident に 繋 が ら な い ヒ ア リ ハ ッ ト の 2009 points か ら accumulation し た about 300000 example の デ ー タ セ ッ ト を constructing し, ヒ ア リ ハ ッ ト 検 cable line を う た め の usage and dosage な ど の intelligence drew を 継 続 し て line っ て い る.

项目成果

Transformer And Node-Compressed Dnn Based Dual-Path System For Manipulated Face Detection

• DOI: 10.1109/icip42928.2021.9506222
• 发表时间: 2021-09
• 期刊: 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
• 作者: Zhengbo Luo;S. Kamata;Zitang Sun

Hyperspectral Image Classification Based on Multi-stage Vision Transformer with Stacked Samples

基于堆叠样本多级视觉变换器的高光谱图像分类

• 发表时间: 2021
• 作者: Wu Renjie;Kamata Sei-ichiro;Qiang Yu;Sicong Zhou;Wang Ziyu;Yawen Chen;Qihan Li;Xiaoyue Chen
• 通讯作者: Xiaoyue Chen

Near-Infrared Image Colorization with Weighted UNet++ and Auxiliary Color Enhancement GAN

• DOI: 10.1109/icivc55077.2022.9887040
• 发表时间: 2022-07
• 期刊: 2022 7th International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC)
• 作者: Sicong Zhou;S. Kamata

ADHD Classification With Low-Frequency Fluctuation Feature Map Based on 3D CBAMe

• DOI: 10.1145/3563737.3563749
• 发表时间: 2022-08
• 期刊: Proceedings of the 7th International Conference on Biomedical Signal and Image Processing
• 作者: Lihua Su;Sei-ichiro Kamata

Generic Sparse Graph Based Convolutional Networks for Face Recognition

• DOI: 10.1109/icip42928.2021.9506083
• 发表时间: 2021-09
• 期刊: 2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
• 作者: R. Wu;S. Kamata