@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209806,
 author = {川上, 蒼太 and 岡田, 渓 and 新田, 直子 and 中村, 和晃 and 馬場口, 登},
 issue = {8},
 month = {Feb},
 note = {遠隔地の状況を常に観測するためウェブカメラが利用されるが，その設置場所は限定的である．一方で，より多様な場所を観測できるが，入手できる画像が時間的に非常に疎なソーシャルネットワーキングサービス (SNS) や，視覚情報以外で各地を恒常的に観測する非視覚センサも存在する．本研究では，非視覚センサの観測データの時間の粒度はウェブカメラより低いが，1 日の変化を捉えるには十分なことに着目し，SNS から入手した多様な場所の画像と同地点の非視覚センサの信号値列を用いて，条件付き画像変換器により任意地点・時間の時間軸をもつ画像列 を生成する手法を提案する．提案手法では，同位置，同時刻を観測した画像と非視覚センサの信号値の信頼性の高い 対を用いて，画像から信号値を推定する推定器を学習し，この推定器を用いて画像変換器の学習を実現する．},
 title = {半教師あり学習による非視覚センサ値を用いた時間軸をもつ画像列生成},
 year = {2021}
}