| 濱口 真太朗 | M, 1回目発表 | 光メディアインタフェース | 向川 康博 | 中村 哲 | 舩冨 卓哉 | 田中 賢一郎 | |
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title: Auto Colorization of Animation Using Graph Matching
abstract: In recent years, long working hours for animators have become a problem, and demand for automation of the animation production process is increasing. Therefore, in this research, we propose an automatic coloring method using graph matching in order to reduce the cost of the line drawing coloring process in animation production. As a conventional method of auto colorization of line drawing, auto colorization using deep learning can be mentioned, but there is a problem that it cannot be applied to a character whose appearance frequency is low and sufficient learning data cannot be prepared. On the other hand, in this method, various line drawing of the same anime character can be auto colorized by associating the line drawing areas using graph matching based on one colorize line drawing. It is expected that this research will enable automatic coloring regardless of the amount of anime character data. language of the presentation: Japanese 発表題目: グラフマッチングを用いたアニメーションの自動着色 発表概要: 近年、アニメーターの長時間労働が問題となっていおり、アニメ製作工程の自動化に対する需要が高まっている。そこで本研究では、アニメ制作における線画の着色工程のコストを下げるために、グラフマッチングを用いた自動着色手法を提案する。線画の自動着色の従来手法として、深層学習を用いた自動着色が挙げられるが、登場頻度が少なく十分な学習データを用意できないキャラクターには適用できない課題があった。一方で本手法では、1枚の着色済み線画をベースとしてグラフマッチングで線画領域を対応づけることで、同じキャラクターの様々な線画を自動着色する事が出来る。本研究によって、キャラクターのデータ量に依存せずに自動着色を行えることが期待される。 | |||||||
| 佐藤 佑磨 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一 | 中村 哲 | 諏訪 博彦 | 中村優吾 | |
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title: Data Visualization and Analysis for Daily Activity Annotation in IoT Smart Home
abstract:language of the presentation: In recent years, IoT has been applied to various appliances such as air conditioners, televisions and vacuum cleaners, as well as human wearable devices and even furniture such as mirrors and chairs. Smart homes, which are dwellings equipped with such IoT devices and sensors, are attracting a lot of attention. In this study, data from smart trailer homes were visualized and analyzed by machine learning. The results showed that there is a relationship between the behavior of the occupants and the response of the sensors. In this presentation, I will discuss the results of the analysis of the behavioral recognition data, a discussion of the data, the challenges that emerged from the experiment, and future perspectives. language of the presentation: Japanese 発表題目: IoTスマートホームにおける生活行動アノテーションのためのデータの可視化と分析 発表概要: 近年，エアコンやテレビ，掃除機など様々な電化製品をはじめ，人が身につけるウェラブルデバイス，さらには鏡や椅子などの家具もIoT化が進んでいる．そのようなIoT機器やセンサを搭載した住居であるスマートホームが注目を集めている．そこで今回，私はスマート化されたトレーラーハウス内のデータを可視化しクラスタリングによる分析を行った。その結果、住人の行動とセンサの反応には関連性があることがわかった。本発表では、行動認識のデータの分析結果と考察及び実験から分かった課題と今後の展望について述べる． | |||||||
| 田谷 瑛悟 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一 | 中村 哲 | 諏訪 博彦 | 松田 裕貴 | |
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title: Proposal of a route recommendation method based on reassurance index to avoid the three Cs in public transportation
abstract: When using public transportation, many passengers use route recommendation services to find the most preferred routes. Existing route recommendation methods are aimed to minimize fares and travel time. However, there is no route recommendation method to avoid the three Cs required for the situation of COVID-19 ravages. I propose a route recommendation method to avoid the three Cs while minimizing additional costs, such as delays and walking, by focusing on the mental state of public transportation. In this presentation, I discuss the elements for the implementation of the proposed method and mention the future research plan. language of the presentation: Japanese 発表題目: 公共交通機関における三密を回避するための安心・快適指数の提案と経路推薦手法の検討 発表概要: 公共交通機関を利用するとき，多くの乗客は経路推薦サービスを利用して移動経路を把握する．既存の経路推薦は料金や移動時間の最小化を目的としているが，現在のコロナ禍で求められる三密の回避を目的とする経路推薦は存在しない．本研究では，交通利用時における心理状態に着目し，遅延や徒歩移動などの追加コストを抑えつつ，他人との接触を回避するための経路推薦手法を提案する．本発表では，提案手法の実現に向けた要素を検討するとともに，今後の研究計画について言及する． | |||||||
| 川島 将渡 | M, 1回目発表 | 情報基盤システム学 | 藤川 和利 | 安本 慶一 | 新井 イスマイル | ||
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title: Consideration of New Automated Driving Method for Indoor Environments Using AGV
abstract: Japan's population is decreasing every year and there is a shift toward unmanned operations in all aspects. In this situation, AGV (Automated Guided Vehicle) in indoor environments has been attracting attention in recent years. There are three main automated driving methods for AGVs currently in use: magnetic tape, QR code, and reflective board methods, but these methods have problems with significant cost and time consuming when changing driving routes. In order to solve this problem, we surveyed related research on automated driving methods using WiFi. According to the research results, an accuracy of 5 cm position estimation is achieved, which could be applied as an automated method for AGVs in indoor environments. It is also expected to save significant cost and time compared to conventional methods. However, there are some concerns in the application of WiFi-based automated driving techniques to AGVs, and we discuss ways to improve them. language of the presentation: Japanese 発表題目: AGVを用いた屋内環境における新たな自動運転方法の検討 発表概要: 日本は年々人口が減少しており，あらゆる場面で作業の無人化が進んでいる．そのような現状において，近年，屋内環境におけるAGV（Automated Guided Vehicle）が注目されている． 現在使用されている主なAGVの自動運転方法として，磁気テープ方式，QRコード方式，反射板方式の3つが挙げられるが，これらの方式では，走行ルートを変更する際にコストや時間が大幅にかかるという問題があった． この問題を解決するために，WiFiを利用した自動運転方法について関連研究を調査した．研究結果によると，5cmの位置推定精度を実現しており，屋内環境でのAGVの自動運転手法として応用できると考えられる． また，従来手法と比較して，大幅なコストと時間の削減を期待できる．しかしながら，WiFiを利用した自動運転手法をAGVに適用する際，いくつかの懸念事項が考えられるため，その改善方法について議論を行う． | |||||||
| 佐賀 健志 | M, 1回目発表 | 知能コミュニケーション | 中村 哲 | 渡辺 太郎 | 作村 諭一 | 田中 宏季 | 品川 政太朗 |
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title: Objective Prediction of Social Skills Level for Automated Social Skills Training Using Multimodal Information
abstract: Although Social Skills Training is a well-known effective method to obtain appropriate social skills during daily communication, getting such training is difficult due to a shortage of therapists. Therefore, automatic training systems are required to ameliorate this situation. To fairly evaluate social skills, we need an objective evaluation method. In this research, we utilized the second edition of the Social Responsiveness Scale (SRS-2) as an objective evaluation metric and developed an automatic evaluation system using linear regression with multi-modal features. We newly adopted features including 28 audio features and BERT-based sequential similarity (seq-similarity), which indicates how well the meaning of users remains consistent within their utterances. We achieved a 0.52 Pearson correlation coefficient for the SRS-2 overall score prediction. This experiment shows that our system can objectively predict the levels of social skills. For future work, we plan to evaluate this model with mental difficulty suffers to find the further possibility of this approarch. language of the presentation: Japanese | |||||||
| 安西 崇 | M, 1回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治 | 中村 哲 | 若宮 翔子 | ||
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title: Naramachi Happy Map:
Building A City Atmosphere Estimation Model Using Crowdsourcing And Deep Learning
abstract: The conventional route search system generally proposes the shortest route with an emphasis on movement efficiency. However, in tourist destinations, users often focus more on enjoying the local atmosphere than moving between specific points in the shortest possible time. In this study, we propose an approach to reflect the atmosphere information of the target area in the route search result for the purpose of improving the user satisfaction in the tourist spot. In this paper, we mainly discuss the weighting method used for route search. In the experiment, an area called Naramachi in Nara City, Nara Prefecture was set as a model city, and three indicators of "beautiful," "lively," and "historical" were used for all streets covering a part of the area. The atmosphere was investigated. Using this survey result as correct answer data, we constructed a model that estimates the atmosphere for all streets in the entire area using deep learning. We will try to evaluate the model and examine the applied method. language of the presentation: Japanese 発表題目: ならまちハッピーマップ：クラウドソーシングと深層学習を用いた街の雰囲気推定モデルの構築 発表概要: 従来の経路探索システムは，一般に移動効率を重視した最短経路を提案する．しかし，観光地においては，ユーザは特定の地点間を最短で移動するよりも，より現地の雰囲気を楽しむことに重点を置く場合が多い．本研究では，観光地におけるユーザの満足度を向上させることを目的として，経路探索結果に対象エリアの雰囲気情報を反映するためのアプローチを提案する．本稿では主に経路探索に用いる重みづけの手法について議論する．実験では，奈良県奈良市の奈良町と呼ばれるエリアをモデル都市に設定し，エリアの一部を網羅する全ての通りに対して「美しさ」「にぎやかだ」「歴史を感じる」という3指標で雰囲気を調査した．この調査結果を正解データとして，深層学習を用いてエリア全域の全ての通りに対する雰囲気の推定を行うモデルの構築を行なった．そのモデルの評価と，応用手法の検討を試みる． | |||||||
| 雨宮 裕樹 | M, 1回目発表 | 知能システム制御 | 杉本 謙二 | 井上 美智子 | 花田 研太 | ||
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title: Lagrangian Decomposition Approach for Generalized Mutual Assignment Problem
abstract: An asynchronous gossip-based Lagrangian heuristic algorithm is proposed for Generalized Mutual Assignment Problem (GMAP) which is the a combinatorial maximization problem in distributed environments. Lagrangian decomposition based formulation is introduced for GMAP in order to apply the asynchronous gossip algorithm. This makes us obtaining a feasible solution with quality bounds. language of the presentation: Japanese | |||||||
| 田原 熙昻 | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 杉本 謙二 | 小笠原 司 | 松原 崇充 | ||
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title: Disturbance-injected Robust Imitation Learning with Task-achievement
abstract: An imitation learning method called DART injects the level-optimized noise to demonstrator's actions to learn robust policies. DART assumes the demonstrator can perfectly accomplish the given task; however, it may not always hold. In this study, we proposes a novel imitation learning method based on the degree of task achievement. We confirmed the proposed method could learn robust policies in simulation experiments. language of the presentation: Japanese 発表題目: タスク達成度を考慮した教示者に摂動を加えるロバスト模倣学習 発表概要: 模倣学習手法の1つであるDARTは，デモンストレータの行動に最適化した摂動を加えることで，ロバストな行動方策を学習する．DARTは，与えられた全てのタスクをデモンストレータが完璧に達成すると仮定しているが，実際には失敗する場合もある．本研究では，タスク達成度に基づいて，新しい模倣学習手法を提案する．シミュレーション実験を行い，提案法がロバストな行動方策を学習できることを確認した． | |||||||
| 赤塚 大地 | M, 1回目発表 | ロボティクス | 小笠原 司 | 清川 清 | 高松 淳 | 趙 崇貴 | |
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title: Development of a Support System for Teaching Robots Using Egocentric-view Videos
abstract: Service robots are expected to be used in many situations, such as homes and factories, instead of people. However, it takes a lot of effort to teach the robots how to perform behaviors which human have been doing. To expand the use of service robots more quickly, the development of a support system for teaching robots that can easily transfer the behaviors from human to robot is necessary. In our research, we try to extract hand-object interaction from egocentric view videos acquired by a camera attached to a human’s head to realize the support system. We consider how to extract the interaction and how to generate sequential robot behaviors from it. language of the presentation: Japanese | |||||||
| 馬場 建 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清 | 加藤 博一 | 酒田 信親 | 磯山 直也 | |
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title: Proposal of an Animacy Perception Inducing System by Adding Pseudo Motion for Real-Object
abstract: Attempts have been made to increase affinity and understanding for an observing object to reduce wasteful consumption and improve purchasing intent. This research aims to make a system that makes us feel living for an attention object (animacy perception) to induce users' attachment in a short time. In our proposal system, pseudo motions are added to a target object such as beating, moves, and emotions to induce animacy perception by using augmented reality (AR). At first, the system gets the three-dimensional model and rigging to create motions of the target, then pseudo motions are superimposed to the image in Head Mounted Display (HMD) in real-time. The system will be able to give smooth motions and natural sounds at a low cost by these functions. language of the presentation: Japanese 発表題目: 現実物体への擬似動作付加によるアニマシー知覚誘発システムの提案 発表概要: 物の無駄な消費削減や購買意欲向上のために，観察対象への親近感や理解度を高める試みが行なわれている．本研究では，ユーザの所有物に対する愛着を高めることを目的に，観察対象へ知覚する生き物感 (アニマシー知覚) に着目したシステムを提案する．提案システムでは，AR (Augmented Reality) を用いて拍動や移動，感情表現などの擬似動作を実物体に重畳し，アニマシー知覚の誘発を試みる．処理内容としては，事前に対象物の3Dモデルを取得して動作定義を行ない，HMD (Head Mounted Display) の映像にリアルタイムで擬似動作の付加を行なう．これらにより，低コストでありながら自然な音や動きを持つ誘発手法の実現を検討する． | |||||||
| 小池 凌 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 中村 哲 | 進藤 裕之 | ||
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title: Constituency Parsing in Japanese by Syntactic Distance
abstract: Recently, a newer parsing method, 'Syntactic Distance', was proposed. Using this method, we can expect to perform parsing rapidly better than previous methods. In my research I consider applying this method to constituency parsing in Japanese. In this presentation, I show details of the previous research and policies of the future research. language of the presentation:Japanese 発表題目: 構文距離を用いた日本語における句構造解析 発表概要: 近年，「構文距離」（Syntactic Distance)と呼ばれる構文解析手法が提案された．この手法を用いることで，従来の手法と比べて高速で構文解析を実行できることが期待できる．本研究は，この手法を用いた日本語における句構造解析の適用を検討するものである．本発表においては，先行研究の内容と，今後の研究の方針を示す． | |||||||
| 原田 慎太朗 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 中村 哲 | 進藤 裕之 | ||
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title: Neural Machine Translation with Unsupervised Syntactic Information
abstract: Globalization increases the demand for machine translation (MT) for a wide range of languages. Neural MT has been successfully applied for many language pairs, though, the performance is poorer for syntactically distant language pairs, such as Japanese and English. In this work, we introduce a method to automatically induce syntactic structures both in the source and target languages. The two structures are, then, constrained to agree with each other through an attention mechanism. Our method will improve the performance of MT for syntactically distant language pairs and the explainability of translation results through the learned structures. language of the presentation: Japanese 発表題目: 教師なしの構文情報を利用した機械翻訳 発表概要: グローバル化に伴い、幅広い言語に対する機械翻訳(MT)の需要が高まっている。ニューラルMTは多くの言語間で高い性能を達成しているが、日本語と英語のように構文的に離れた言語間では性能が低い。本研究では、原言語と目的言語の両方の構文構造を自動的に獲得する手法を紹介する。両構文構造は注意機構を介して一致するように制約される。これにより、構文的に離れた言語間に対するMTの性能を向上させるとともに、獲得した構造を用いて翻訳結果の説明性を向上させることが可能である。 slide: https://docs.google.com/presentation/d/1C_uLPtimAjDq0o8N6dNjOEWKmQalFCqYvn4ri_-vG6Y/edit?usp=sharing | |||||||