| 笠井 理恵 M2 | 西谷 紘一 | 木戸出 正継 | 野田 賢 |
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発表題目：プラントアラーム評価支援システムの開発
発表概要：近年，工業過程の複雑化に伴い，プラントの自動化が進んでいる．そのためプラント運転では，普段は多くの作業を機械が行い，オペレータはそれを監視するという形態である．しかし異常発生時は高度な判断が必要ため，その判断は依然，アラームシステムの警報を助けに人間のオペレータが行っている．そこで，プラントのアラームシステムが適切なアラーム設定が必要であり，それを評価することが必要となる．本研究ではプラントアラームの定量的評価支援するシステムの構築を行う．先行研究にて作成された異常診断探索戦略と異なる探索戦略を作成，比較した．また，探索戦略を利用したシミュレーションをGUIにて設定・実行できるアラームシステム評価ツールを作成した．本発表では，作成した探索戦略とソフトウェアの考察の結果を報告し，今後の研究予定を述べる． | |||
| コオ司 恭大 M2 | 西谷 紘一 | 木戸出 正継 | 小坂 洋明 |
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発表題目：高齢ドライバーの交差点通過行動改善のための運転行動解析
発表概要：交通事故負傷者数の年齢層別の件数に注目すると，高齢者層のみが一貫して増加傾向にある．これは免許を保有している高齢者自体が増えたことを考慮しても高齢ドライバが抱える大きな問題であり，高齢者の運転特性を解析してこの問題を改善すべきである．本研究では，事故原因の多くを占める出会い頭事故減少を念頭に，最も基本的な運転行動場面である交差点通過行動を取扱った．高齢ドライバと学生ドライバの運転行動を記録する実験を公道上で行った．実験車両には計4台のビデオカメラを設置して運転行動を観察した．収集したデータから車速，車両位置，ドライバの視線(左右確認行動)などの項目に関する情報を抽出し，各ドライバの運転行動の解析を行った． | |||
| 伊達 虎三 M2 | 石井 信 | 木戸出 正継 | 柴田 智広 |
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発表題目：適応的固有画像とその遷移モデルを導入した確率的視覚追跡
発表概要：視覚追跡課題に対して、見え方に基づいたモデルを利用する手法が盛 んに研究されている。中でも固有画像表現とパーティクルフィルタを組み合わせ た手法がしばしば利用される。しかし、(1)単純な固有画像表現では表現能力が 高すぎ、実画像に対して識別能力が脆弱である、(2)多様な物体の可能な見え方 を予め全て保持しておくことは非現実的である、という問題があった。この問題 に対して、本研究では、(A) 対象の代表的な少数の見え方とその間の遷移モデ ルを用意する、(B) 代表的な見え方を第1主成分として用い、第2主成分はオンラ インで学習することによって、各見え方に適応性を持たせる、というアプローチ を提案する。本発表では、確率的視覚追跡のモデル、シミューレーション実験の 結果を説明し、今後の展望を述べる。 | |||
| 吉井 悠喜 M2 | 横矢 直和 | 川端 猛 | 箱嶋 敏雄 | |
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発表題目：変異部位の溶媒露出度、ポケット度、アミノ酸の出現頻度等に基づいた、nsSNPの表現型に与える影響の予測
発表概要：生物はそれぞれ固有のゲノムを保有しており、ゲノムにより、その生物の姿形が決まる。ゲノムには遺伝情報が蓄えられているが、遺伝情報には個体差(遺伝子多型)がある。遺伝子多型の一つであるSNP(Single Nucleotide Polymorphism)は遺伝子発現に影響を及ぼす事があり、蛋白質の供給についての様々な問題を生じる可能性がある。よって、生命活動の維持に必要不可欠な様々な物質にアンバランスが生じ、病気を引き起こす事につながると考えられる。私はSNPの中でも、アミノ酸置換を引き起こす、nsSNP(non-synonymous Single Nucleotide Polymorphism)に着目した。nsSNPは、ヒトの遺伝性の病気に関わっていると知られている遺伝子多型のほぼ半分の遺伝子多型に関連するという報告があり、かなり重要であると考えられる。しかし、nsSNPは全てが病気と関連しているとは限らず、無害のものも含まれている。私はnsSNPと病気との関係について調べるために、相同性配列から分かる進化的情報に加えて、構造情報を取り入れる事により、nsSNPのどれが疾患関連nsSNPかを正確に予測し、大量のnsSNPを病気に関連しているものと病気に全く関連しないものに分類する事ができるかどうかを多くの特徴量を用いて確認する事を目的とした。 用いた特徴量には、あるアミノ酸の蛋白質中での埋もれ具合を考慮した溶媒露出度と、プロフィールによる部位毎の各アミノ酸の出現頻度、ポケット度等を用いて、それぞれの特徴量毎に予測精度を算出し、どの特徴量がnsSNPの分類に一番優れているかを調べた。 | ||||
| 松本 将宜 D2 | 湊 小太郎 | 箱嶋 敏雄 | 杉浦 忠男 | |
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発表題目：高速撮像蛍光画像を用いた分子動態解析
発表概要：細胞中の分子はしばしば分布の局所性や拡散の異方性を持つ。これらの分子動態を計測するために、 高速に撮像した蛍光画像に蛍光相関分光法（FCS:Fluorescence Correlation Spectroscopy）を適応することを提案する。 FCSは溶液中の蛍光分子の拡散によって引き起こされる蛍光強度の揺らぎから分子の濃度、拡散係数、相互作用などを非侵襲的に計測する手法として広く使用されている。 カメラとして高速かつ高感度なEMCCD（Electron Multiplying CCD)を用いることで、連続撮像画像からFCSの計測が行えることを確認した。 また、本手法と組み合わせて使用する新しい照明方法である、臨界角照明法について述べる。 | ||||
| 山内 智博 M2 | 湊 小太郎 | 箱嶋 敏雄 | 飯田 秀博 | 杉浦 忠男 |
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発表題目：MRIでのSWI(Susceptibillity weighted imaging)における磁化率勾配の角度依存性の検討
発表概要：SWIは、組織の磁化率勾配に対して鋭敏である為、臨床応用として静脈奇形、微小出血の検出に有用と報告されている。 血管走行が、静磁場やスライス断面に対する角度を持つ際、血管内外に磁化率 勾配が生じる。 本研究では、微小血管を模擬したファントムを作成し、静磁場やスライス断面 に対する磁化率勾配の角度依存性を調べ、 その際の位相情報がSWIへ及ぼす影響を検討した。 | ||||
| 酒井 啓行 M2 | 鹿野 清宏 | 小笠原 司 | 猿渡 洋 | 川波 弘道 |
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発表題目：音響モデルと言語モデルに基づく音声区間検出および認識アルゴリズム
と実環境ハンズフリー対話システムの構築
発表概要：実環境におけるハンズフリー音声認識では様々な背景雑音やその他の要 因により入力される音声のSNRが低下してしまう．そしてSNRの低下は音声認識 において重要な前処理となる音声区間検出が従来の手法では困難となっている． そこで本研究では実環境ハンズフリー音声認識においても頑健に音声区間検出 を行うアルゴリズムを提案する．実際に提案手法を認識エンジンに組み込み性 能評価する実験を行う．また，対話システムへの導入と今後の予定について述 べる． | ||||
| 三井 康平 M2 | 松本 健一 | 小笠原 司 | 門田 暁人 | 中村 匡秀（神戸大学） |
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発表題目：ホームネットワークシステムにおけるサービス駆動のためのユーザの注視情報の利用 発表概要：ネットワーク家電を家庭内ネットワークに接続するホームネットワークシステム(HNS)環境では 制御対象となる機器の増減が発生するが，既存のHNSユーザインタフェース(UI)は特定の機器やサービスの 制御を前提に設計されているため，新たな機器やサービスを制御対象とすることは容易ではない，即ちUI改変コストが高い． また，変更した場合はユーザにUIの再学習を強いることになる，即ちユーザの再学習コストが高い． 本研究ではUI改変コスト，ユーザの再学習コストが低いUIの実現を目的に， 1)「ユーザが何を見ているか」を表す注視情報， 2)ユーザのコンテキスト(状況)， をHNSに導入することで，ユーザが見るだけでサービスを駆動できるUIを提案する． | ||||
| 粟津 優作 M2 | 横矢 直和 | 小笠原 司 | 山澤 一誠 | 佐藤 智和 |
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発表題目：奥行き画像を用いた動画像からの超解像画像の生成
発表概要：異なる地点から撮影した複数の画像を合成することで，より高解像度な画像を生成する超解像手法が近年盛んに 研究されている．従来，動画像を入力として用いる超解像では，一般に入力フレーム間の各画素の対応付けをサブピクセル精度で 行い，対象フレームに関する評価関数を最適化することで超解像画像を生成していた． しかし，サブピクセル精度の対応付けには平面仮定などの制約条件が必要となり，対象シーンによっては良好な結果を得ることが難しい． そこで本発表では，対象の形状に関する仮定を用いずに，画素の奥行き値を用いて，複数の入力フレームに対する サブピクセル精度での対応付けを行うことで，超解像処理を実現する手法を提案する． | ||||
| 西海 嘉志 M2 | 横矢 直和 | 小笠原 司 | 山澤 一誠 | 佐藤 智和 |
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発表題目：画像特徴点の特異度を用いたランドマーク照合による静止画像からのカメラ位置・姿勢推定の高速化とロバスト性の向上
発表概要：三次元復元手法によって自動構築されるランドマークデータベースを用いた静止画像からのカメラ位置・姿勢推定手法において，データベースに登録されるランドマークに特異度という新たな指標を設けることで，推定の高速化とロバスト性の向上を図る．特異度は誤対応の発生率が低いとされるランドマークほど値を高くなる指標であり，特異度が高いランドマークを優先的に入力画像との対応探索に用いる．また，ランドマーク間の空間距離および入力画像内の自然特徴点間の空間距離をそれぞれ考慮して用いることで対応探索に用いるランドマークを制限し，対応点候補を絞り込むことでさらなる高速化を図った．本発表ではこれらの手法を従来手法に適用し，屋外環境において実験を行った結果を報告する． | ||||