@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241172,
 author = {三谷, 勇人 and 原口, 大地 and 下田, 和 and 井上, 直人 and 山口, 光太 and 内田, 誠一},
 issue = {27},
 month = {Nov},
 note = {画像における Disentanglement は，入力画像をいくつかの独立した属性に分解する技術である．例えば顔画像の場合，性別や年齢，表情，そして個人性といった属性に分解される．ただし対象のすべての属性が事前に規定できるとは限らない．つまり事前に規定されていないそれ以外の属性（残差）が存在する場合がある．本研究では，複数の規定属性と残差に対応可能な敵対的学習構造を持つ弱教師 Disentanglement 手法を提案する．実験では，提案手法を用いて文字画像から分離された複数の規定属性と残差から任意の属性や残差を含む文字画像生成を行うことで，提案手法の有効性を検証した．},
 title = {残差制御による弱教師Disentanglementの提案とその文字画像解析への応用},
 year = {2024}
}