第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2022) において，次のポスター発表を行いました．
- 岡村大樹, 原川良介, 岩橋政宏, “クロスモーダル検索のためのノイジーラベルに頑健なネットワーク予測に基づくラベル修正,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)，pp. IS2-25:1-IS2-25:4, 2022.
- 大友一馬, 原川良介, 飯坂正樹, 岩橋政宏, “行動順序を考慮したマルチモーダル推薦手法に関する検討 ―LFMCDの導入による欠損モダリティに対する頑健性の向上―,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)，pp. IS3-71:1-IS3-71:4, 2022.
1は，深層学習の学習データにノイジーラベルが混入した場合においても，高精度なクロスモーダル検索を実現するための手法を提案しています．
2は，株式会社スプリックスとの共同研究で，ユーザの閲覧履歴とコンテンツのマルチモーダル特徴を用いた情報推薦の手法を提案しています．