学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
光の屈折を利用した空間の温度分布の計測手法を開発しました．航空機・自動車・流体機械・家電の周辺に生じる熱の移流などの流体現象の把握に役立ちます．現在，複雑な流れ場にも適用できる手法の開発にも取り組んでいます．
計測法の概要
本計測法は，下図のように光源，1対の放物面鏡およびカメラから構成されたシュリーレン可視化法を応用しています．
このシュリーレン法は，光の屈折を利用した光学可視化法でり，計測対象から発生した空気の密度や温度によって撮影画像に濃淡が現われます．
本計測法では，長焦点レンズを用いて，この画像の濃淡から温度や密度の情報を算出します．
研究シーズの特徴
物体周辺の温度を計測するために，熱電対や浮揚した粒子を必要としません．これにより，流れを乱すことなく温度計測が可能です．また，画像から温度を算出するため，広範囲の温度分布が容易に得られます．測定対象の大きさと形状に制約がございますので，ご気軽にご相談ください．
論文
「Temporal variation of the spatial density distribution above a nanosecond pulsed dielectric barrier discharge plasma actuator in quiescent air」『Physics of Fluids 』30p.116106.
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