| 武原 光 | 1351064: M, 1回目発表 | 視覚情報メディア |
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title: Volume Constraints for Single View 3D Reconstruction [Paper Introduction]
abstract: Single view reconstruction (SVR) estimates the three dimension (3D) shape of objects or scenes from given only a single image. SVR needs to use prior knowledge as a constraint or an assumption on the 3D shape of objects or scenes. This paper proposes a new SVR method using “a weighted minimal surface assumption for a user-specified volume.” Given silhouette obtained by segmenting the target object, this method reconstructs its 3D shape with the minimal surface under the constraint that the volume formed by the surface and the silhouette equals to the constant specified by the user. A reconstructed shape obtained by this method is rounded. Introducing a new SVR method using “a weighted minimal surface assumption for a user-specified volume,” I explain my research direction. language of the presentation: Japanese 発表題目: 単一画像を用いた３次元復元のための体積制約［論文紹介］ 発表概要: Single View Reconstruction（SVR）とは，１枚の画像のみから物体やシーンの３次元形状を推定する技術である．SVRには，物体やシーンの３次元形状に関する事前知識を制約または仮定として用いる必要がある．本論文では，画像中の物体を対象として「体積一定‐重み付き表面積最小仮定」を用いた新たなSVR手法を提案する．本手法では，セグメンテーションによって得られた対象物体のシルエット領域に対して，体積が一定（ユーザが指定）の制約の下で，表面積が最小となる形状に復元する．本手法を用いて復元した結果は，全体的に丸みを帯びた形状となる．本発表では，「体積一定‐重み付き表面積最小仮定」を用いたSVR手法について紹介し，今後の研究方針について述べる． | ||
| 松元 裕哉 | 1351099: M, 1回目発表 | 視覚情報メディア |
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title: [Paper Introduction]OmniKinect:Real-Time Dense Volumetric Data Acquisition and Applications
abstract:Real-time three-dimensional acquisition of real-world scenes has many important applications in computer graphics. Inexpensive depth sensors such as the Microsoft Kinect allow to leverage the development of such applications. This paper addresses the question of what can be done with a larger number of Kinects used simultaneously. We describe an interference-reducing physical setup, a calibration procedure and an extension to the Kinect Fusion algorithm, which allows to produce high quality volumetric reconstructions from multiple Kinects. Finally, we present a number of practical applications of our system. language of the presentation: Japanese 発表題目: [論文紹介]OmniKinect:実時間での密なボリュームデータ計測とアプリケーションへの応用 発表概要: 近年コンピュータビジョンの分野において、現実世界をリアルタイムで3次元計測することが重要になっている。安価な距離センサであるMicrosoft社のKinectはこのようなアプリケーションの開発に効果を発揮している。本稿では複数のKinectを同時に使用する際に発生する問題への対処方法を示す。センサ間の干渉を低減するための物理的な設定や、キャリブレーションの手順についてKinect Fusionアルゴリズムの拡張案を示し、ハイクオリティな3次元再構成を行う方法を提案する。最後に、本手法を利用したいくつかのアプリケーションについて紹介する。 | ||
| �睫據〕� | 1351062: M, 1回目発表 | 自然言語処理学 |
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title: Neuroeconomics modeling and Decoded Neurofeedback for psychiatric disorders.
abstract: Can we predict one’s tendency of decision-making from his/her brain activities? Economists have introduced a lot of decision making models, and they have tried to verify their models using various experimental approaches. Recently, they are combined with neuroscience, called ‘Neuroeconomics’. Neuroeconomics is expected to apply to wide range of domains, such as marketing, medical treatment and so on. In my research, I will focus on abnormal behaviors of patients who have psychiatric disorders. I will formulate mechanism of their abnormal behaviors as an abnormal neural system of prediction and decision-making, and test the model using both experimental approach and neuroimaging. Next, I will explore neural biomarkers for deciding target regions of the Decoded Neurofeedback (DecNef), which is expected to be a new method of treament. Finally, for measuring impact of the DecNef, I will compare the results of behavioral experiments and neuroimaging between before and after DecNef. In this presentation, I will present on a progress of my research. language of the presentation: Japanese 発表題目: 精神疾患の神経経済学的モデル構築とDecoded Neurofeedbackの実施 発表概要: 個人の意志決定傾向を, その脳活動から解読することは出来るのだろうか. 古くから経済学等の分野では様々な意志決定モデルが提案され, 行動実験による検証が試みられてきた. 近年, それらの知見と神経科学が融合した”神経経済学”が急速に発展し, マーケティングや医療などへの応用が期待されている. 本研究では, 精神疾患患者の異常な行動を, 意志決定をつかさどる脳機能の異常として定式化し, 行動実験と脳画像解析によりそれを検証する. 次に, 精神疾患の新たな治療手法として期待されているDecoded Neurofeedback（DecNef）を実施するために, 患者と健常者を判別するために有効な脳領域を機械学習により同定する. 最終的に, DecNef前後の脳活動と行動実験の結果からDecNefの効果を検証する予定である. 本発表では, これまでの研究の進捗および今後の課題について報告する. | ||
| 俵 雄貴 | 1351067: M, 1回目発表 | 自然言語処理学 |
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title: Japanese Morphological Analysis using Global Information
abstract: In fields of Natural language processing, morphological analysis is a basic task of segmenting a sentence into words and assigning Part-of-Speech to them. So far, various methods for morphological analysis have been proposed. However, most of them utilize only local information, such as a few surrounding morphemes of the target morpheme, for identification of it. In this presentation, I wil propose a novel method for morphological analysis with global information. language of the presentation: Japanese 発表題目: 大域的情報を用いた日本語形態素解析 発表概要: 自然言語処理において，形態素解析は分かち書きされていない文を単語に分割し品詞を付与する基礎的なタスクである．これまでに様々な形態素解析の手法が提案されているが，その多くは形態素を同定するのに前後の形態素といった局所的な情報しか用いていない．本発表では，大域的な情報を用いた形態素解析の手法について提案を行う． | ||
| 橋本 光太郎 | 1351085: M, 1回目発表 | 知能コミュニケーション |
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title: Examination about the structured tool of the argument
abstract: It takes labor and time to read data starting writing output in a meeting again. Being structured about the argument structure does not structure the meaning contents of a certain thing for a study conventionally. Therefore seem to be able to catch contents easily; by meaning contents is structured, and suggest the system which added a logic relations and support degree to more. language of the presentation: Japanese 発表題目: 議論の構造化ツールに関する検討 発表概要: 会議で出力された書き起こしなどのデータを読み返すのは労力と時間がかかってしまう．従来研究には議論構造に関する構造化はあるものの意味内容は構造化していない．そこで容易に内容がつかめるよう，意味内容での構造化を行い，さらに論理関係や支持度を付加したシステムを提案する． | ||
| 徐 家興 | 1351125: M, 1回目発表 | ソフトウェア基礎学 |
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title: Consideration of a traffic signal control system aimed at improving
efficiency of the vehicle traveling
abstract: In this study, we propose a proposal of using the navigation and traffic signal control, to shorten the travel time of the vehicle. In recent years, serious traffic congestion has become a social problem in large cities. especially, the irrational traffic signal cycle is one of the reasons of congestion. As the technology of signal control , GreenWave have been experimented in several cities of China, but it was not to be satisfied with the results. GreenWave is a technique that vehicles traveling at a fixed speed can always pass several intersections in one main direction with the green light. However , since the GreenWave is generated singly only main road's one direction. It would cause the problem of interference across the road and the opposite lane, and congestion of the inlet and outlet. We propose a new signal control technology called GreenSwirl to solve the problems. It can spirally generate some GreenWave on GreenSwirl , then guide the vehicle to a way which contain the GreenSwirl roads by navigation to minimize the average travel time of the vehicles. In addition ,it is possible to alleviate the congestion by the proposal. The simulation was performed using the traffic simulator SUMO to evaluate the effectiveness of the proposed method. The simulation was performed using the traffic simulator SUMO to evaluate the effectiveness of the proposed method. As a result, as compared to the shortest time path's approach of GreenWave, It was confirmed that the proposed method to shorten the average travel time 15-30% on average. language of the presentation: Japanese 発表題目: GreenSwirl--車両走行効率の向上を目指した信号制御方式の検討 発表概要:本研究では，信号制御とナビゲーションを用い、車両の走行時間を短縮させる手法を提案する。近年，大都市で深刻な交通渋滞が社会的問題となっている。特に渋滞を引き起こす原因の一つとして非合理的な交通信号サイクルがある。信号制御の技術としてGreenWaveが中国の複数の都市で実験されてきたが，結果は満足されるものではなかった。GreenWaveとは一定速度で走行する車両は連続する交差点を常に青信号で通過できる技術である。しかし，GreenWaveは幹線道路のみに単発的に生成されるため，対向車線と横断道路の妨害、入口と出口の渋滞などの問題点を起こしてしまう。その問題点を解決するためにGreenSwirlという新しい信号制御技術を提案する。GreenSwirlでは複数のGreenWaveを渦巻き状に生成する。そして，ナビゲーションシステムによって車両にGreenSwirl上を優先的に案内し，車両の平均走行時間を最小化する。この提案によって交通渋滞を緩和させることができる。提案手法の有効性を評価するために交通流シミュレータSUMOを用いてシミュレーションを行った。その結果，GreenWave最短時間経路手法と比べ，提案手法が平均で15〜30％程度，平均走行時間を短縮させることを確認した。 | ||
| 槇原 絵里奈 | 1351097: M, 1回目発表 | ソフトウェア設計学 |
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title: Visualization tool of memory space for assisting college-level programming education
abstract: Most college-level programming courses for novice are composed of large group of students with very few instructors. The large instructors-to-student ratio leads to difficulties for deploying efficient education of programming. As a result, it is significantly inconvenient for instructors to keep track of current status regarding different problems that each student is encountering. In addition, instructors' lack of acknowledgment about students' understanding of practice problems may cause insufficient attention to students who do not have a good understandings of programming. C language, as a popular programming language used for novice courses, possess significant characteristics of memory operations, However, complexity of data structure always causes confusion to novices when they start to learn the programming language. To many of these novice programmers, it is difficult to understand how memory spaces are allowed by their written programs. Furthermore, immediate assistances for this situation is not always available because a great number of students have to be handled by only a few instructors. Therefore, a systematic approach is necessary for instructor to improve the efficiency of programming education in such large class for novices. With this purpose in mind, this research aims to provide students with an assist tool that can visualize how memory spaces are allocated by their written programs. Concurrently, the tool will also help instructors by providing status progress report of each student. As a student compiles, the tool will send the instructors visualizes data for identifying the student who has a problem concerning with access violation error in his/her program. language of the presentation: Japanese 発表題目: プログラミング演習の支援を目的としたメモリ空間可視化ツールの提案 発表概要: 大学のプログラミング演習は学生の人数に対し講師側の人数が極端に少ない． そのため演習中の1人1人の課題の進行具合や理解度を測ることが出来ず， 理解度が低い生徒へのフォローが出来なかった． C言語は最も普及している言語の1つでメモリ操作に適した特徴を持つが， 配列やポインタといったデータ構造を習った時に，挫折してしまう生徒が多い． その原因として初学者は自分の書いているソースコードが メモリ空間をどのように操作しているか理解できていないことや， 講師がすぐにアドバイスを与えることが出来ないことがあげられる． そのため，本研究ではメモリの可視化ツールを作成することで 学生に自分の書いているソースコードがメモリ空間をのどのように 操作しているか，どのような影響を与えるかを提示し， 初学者のデータ構造に対する理解度を高めることを目指す． またその結果を学生がコンパイルしたタイミングで教師に送信し， 学生の課題進捗状況を示すことで教師の支援も目標とする． | ||
| 赤池 勇磨 | 1351001: M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム |
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title:Correlation analysis between online-log and offline-log for guessing a unrecorded activity-log
abstract:In recent years, wearable gadgets for supporting a human health are spread and become popular. Consecutive tracking is necessary not only for keeping a user's motivation but also for providing a proper health suggestion based on it. However, a user sometimes forget wearing the tracker. In addition, the tracker sometimes becomes out of battery. In this study, we propose a method for estimating a human activity as accurately as possible even in above mentioned cases. At that time, it is preferable not to request an additional task for complementing the missing data. Therefore, we focus on a user's online activities such as Facebook or Gmail because these activities are implicitly recorded as an access-log. In this study, we clarify the existence of correlation between online activities (Facebook, Gmail, Twitter, LINE, etc.) and offline activities (Working, Running, etc.) and discuss about the possibility that online-log can be used for guessing the missing activity logs. In this experiment, two subjects put Fitbit Zip for collecting the users' offline activity. And LINE and Twitter are adopted as a representative online activities of both subjects. As a result, we confirm that a colocation between two logs exist and it is possible to estimate the user's offline activity by integrating several online activities. language of the presentation:Japanese 発表題目:行動ログの欠損値補完に向けたオンラインログとオフラインログの相関関係分析 発表概要:近年, 健康支援を目的としたウェアラブルデバイスの利用が活発化している. 継続的なデータロギングは，ユーザのモチベーション維持だけではなく，そのデータを用いた健康行動支援においても重要となってくる．しかしながら，ユーザが装置を装着し忘れたり，装置の電池が切れることもある．本研究の目的は, こうしたセンシングデバイスの利用において, 装着し忘れや電池切れによって欠損したデータを推定することである. そこで本研究は，そうした状況においても，出来る限り人間の活動を正確に推定する手法を提案する．その際, 出来る限りユーザに追加作業をさせずに, 欠損部分の補完を行うための情報の抽出が求められる. そこで，FacebookやGmailといったオンライン活動に着目する．その理由は，こうしたサービスでのアクティビティは，アクセスログとして暗黙的に記録されているからである. 本研究では，運動 (オフライン) とネット閲覧等の (オンライン) 活動に相関関係があるかどうかを明らかにし，オンライン活動のログが行動情報の欠損値補完に利用可能かどうか検討する. 実際に, 自動的に被験者2 名から複数のオンラインログ (LINE, Twitter の利用履歴) とオフラインログ (Fitbit Zip によって取得された歩数データ) を収集し, どういった相関関係や特徴が存在するかを分析した. 結果, オンラインログとオフラインログの間には様々な視点から逆相関関係が見られ, 双方のデータを組み合わせて用いることで, 行動推定がある程度実現可能であることが分かった. | ||
| 上田 健揮 | 1351010: M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム |
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title: A system for facilitating daily living activities recognition through visualization and labeling of multiple heterogeneous sensing data in a smart home.
abstract: language of the presentation: In recent years, with the spread of sensing devices, acquisition of a variety of sensor data have become easy. Accordingly, a lot studies of sensing/recognizing power consumptions and usage of individual devices as well as environmental information such as temperature and humidity in the home to understand the living activities have been conducted so far. In the existing methods/systems, however, it is difficult to analyze correlation between different sensors data or to label sensor data of a specific period with a specific action because those existing methods lack harmonized visualization of multiple heterogeneous sensing data. In this study, we propose a system to analyze and visualize a time series of heterogeneous sensor data acquired in smart home. The proposed system visualizes temporal and spatial change of multiple heterogeneous sensor data for arbitrary time interval, and integrates a function of synchronously displaying the corresponding video recorded as ground truth. In addition, to facilitate easy extraction of daily living activities, the proposed system provides a labeling function which links arbitrary time interval of sensor data to a specific action with easy user operation. language of the presentation: Japanese 発表題目: スマートホームにおける複数異種センシングデータの可視化および関連付けによる生活行動データ抽出支援システムの提案 発表概要: 近年，センシングデバイスの普及により，多様なセンサデータの取得が容易になった．これに伴い家庭内においても温度や湿度などの環境情報だけでなく，個々のデバイスの使用状況や消費電力などをセンシングの対象とし，人間の生活行動の理解を試みる研究が盛んに行われている．しかし，既存研究において提案されているシステムは単一のデータを可視化するものが多く，複数の異なるセンサデータの関連性を分析したり，ある期間のセンサデータを特定の行動に紐づけることは困難である．本研究では，スマートホーム内において取得した複数の時系列センサデータを横断的に可視化し，解析するシステムを提案する．提案システムは，過去の情報も含めた時系列データの時間的変化，空間的な変化を可視化し，グラウンドトゥルースとして撮影したビデオを同期して表示する機能を備えることで，蓄積されたセンサデータの解析を容易にする．また，生活行動の抽出を支援するために，ある期間のセンサデータを特定の行動でラベル付けし，アイコン表示する機能等を備える． | ||