| 喜多 岳人 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 向川 康博, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: Analytic Feature Adaptation for Point Cloud FSCIL via Closed-Form Alignment
abstract: Abstract. Few-shot class-incremental learning (FSCIL) in 3D point cloud recognition requires incorporating novel classes from only a few support samples while preserving the recognition performance of existing classes. However, gradient-based adaptation in incremental tasks can exacerbate overfitting to few-shot novel samples, forgetting of existing classes, and computational overhead. In this paper, we propose an analytic point-to-text adaptation framework for 3D FSCIL. The proposed method constructs class-level point cloud prototypes from a frozen point cloud encoder and aligns them with text anchors from a frozen text encoder via closed-form ridge regression. Novel classes are incorporated by updating class-level prototype memory and recomputing the closed-form alignment in a few seconds per incremental task, without gradient-based incremental training or test-time cache updates. On ModelNet40 → ScanObjectNN, this analytic update attains a final Harmonic Mean of 81.3%, exceeding the strongest recent baseline by 3.8 points, while reaching a competitive final Overall Accuracy of 86.6%. It also shows a smaller relative OA drop of 4.3% as a secondary stability diagnostic. Across the evaluated cross-domain benchmarks, the results suggest that compact class-level prototypes provide stable targets for BP-free 3D FSCIL, while closed-form point-to-text alignment supplies lightweight complementary semantic evidence. However, ShapeNet → CO3D remains challenging due to low novel-class accuracy under long-term real-scan class insertion. language of the presentation: Japanese 発表題目: 閉形式アラインメントによる点群少数ショットクラス増分学習のための解析的特徴適応 発表概要: 3次元点群認識における少数ショットクラス増分学習（Few-Shot Class-Incremental Learning: FSCIL）では、既存クラスの認識性能を維持しながら、少数のサポートサンプルのみから新規クラスを追加することが求められる。しかし、増分タスクにおける勾配ベースの適応は、少数の新規クラスサンプルへの過適合、既存クラスの忘却、および計算コストの増大を助長する可能性がある。 本論文では、3D FSCILのための解析的な点群‐テキスト適応フレームワークを提案する。提案手法は、凍結された点群エンコーダからクラスレベルの点群プロトタイプを構築し、閉形式リッジ回帰を用いて、それらを凍結されたテキストエンコーダから得られるテキストアンカーと整合させる。新規クラスは、クラスレベルのプロトタイプメモリを更新し、閉形式アラインメントを再計算することで追加される。この処理は各増分タスクあたり数秒で完了し、勾配ベースの増分学習やテスト時のキャッシュ更新を必要としない。 ModelNet40からScanObjectNNへの設定では、この解析的更新により、最終調和平均81.3%を達成し、近年の最も強力なベースラインを3.8ポイント上回った。また、最終総合精度についても86.6%という競争力のある性能を達成した。さらに、補助的な安定性指標として、相対的な総合精度低下率は4.3%に抑えられた。 評価したクロスドメインベンチマーク全体の結果から、コンパクトなクラスレベルプロトタイプは、誤差逆伝播を用いない3D FSCILに対して安定した目標表現を提供し、閉形式の点群‐テキストアラインメントは、軽量な補完的意味情報を与えることが示唆される。一方で、ShapeNetからCO3Dへの設定では、実スキャン由来のクラスを長期的に追加する状況において新規クラス精度が低く、依然として困難な課題が残る。 | |||||||
| 中村 勇斗 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 向川 康博, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: Identifying hands by estimating heart rate from images
abstract: This study proposes a method to correctly recognize only the wearer's hands when the hands of multiple people appear in the view of a Head-Mounted Display (HMD) camera within VR and AR environments. Conventional hand-tracking systems suffer from issues where they mistakenly respond to the hands of others, leading to reduced usability and reliability. The proposed method identifies the wearer's hands by comparing heart rate data derived from rPPG (remote photoplethysmography) captured by the HMD camera against reference heart rate data obtained via contact-based PPG sensors. By evaluating similarity using metrics such as correlation coefficients, Dynamic Time Warping (DTW), and frequency features—and designating only the hand with the highest match as the target for interaction—the method aims to prevent erroneous responses to other people's hands. We are currently planning experiments to evaluate factors such as subject density, hand movement, projection angle, camera distance, and re-recognition time after a hand leaves the frame, while simultaneously developing comparison algorithms and systems for the simultaneous measurement of rPPG and PPG. Initial experiments have confirmed a tendency for high correlations between data from the same individual; future work will focus on improving algorithm accuracy and validating the method's effectiveness through further experiments with human subjects. language of the presentation: Japanese 発表題目: 画像からの心拍推定による手の同定 発表概要: 本研究では、VR・AR環境において、HMD（ヘッドマウントディスプレイ）のカメラに複数人の手が映り込んだ際に、装着者本人の手のみを正しく認識する手法を提案する。従来のハンドトラッキングでは他人の手に誤反応する問題があり、ユーザビリティや信頼性の低下が課題となっている。提案手法では、ウェアラブルセンサで取得した接触型PPGの心拍情報を基準データとし、HMDカメラから取得したrPPGによる手の心拍情報と照合することで、本人の手を識別する。相関係数やDTW、周波数特徴などを用いて類似度を評価し、最も一致度の高い手のみを操作対象とすることで、他者の手への誤反応を防ぐことを目指す。現在は、被験者密度、手の動き、投影角度、カメラ距離、フレームアウト後の再認識時間などを評価する実験を計画しており、rPPGとPPGの同時計測や比較アルゴリズムの開発を進めている。初期実験では、同一人物のデータ同士で高い相関が得られる傾向が確認されており、今後はアルゴリズムの精度向上と被験者実験を通じて有効性を検証する予定である。 | |||||||
| 松本 敬 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 向川 康博, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: A Study on the 3D Extension of the Reverse-Phi Illusion and Its Perceptual Effects
abstract: Traditional pseudo-haptics rely on manipulating the Control-Display (C/D) ratio, which targets higher-level cognitive interpretations and often suffers from visual-spatial discrepancies. By utilizing the Reverse-Phi illusion—which operates at lower-level visual processing—we can eliminate these offsets while enabling synergistic effects with existing methods. We propose a novel 3D rendering approach for this illusion and investigate its properties to establish a new form of pseudo-haptic feedback. language of the presentation: Japanese 発表題目: Reverse-Phi錯視効果の3次元拡張と知覚的影響の調査 発表概要: 従来のPseudo Haptics(擬似触覚)は、C/D比の操作など物理現象の解釈に作用する手法が用いられてきた。より低次な視覚野に作用するReverse-Phi錯視は従来手法の課題であった描画位置ずれのない感覚提示が可能であるほか、既存手法との相乗効果も期待できる。本研究ではこれを3次元空間で利用できる描画手法を提案し、性質の調査を通して新たな擬似触覚提示の確立を目指す。 | |||||||
| 北村 悠人 | M, 2回目発表 | ロボットラーニング | 松原 崇充, | 安本 慶一, | 柴田 一騎, | 佐々木 光 |
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title: Instruction-Priority-Conditioned Coordinator for Language-Guided Multi-Robot Control
abstract: This study addresses multi-robot control under language instructions that specify the priorities of multiple tasks. In language-conditioned multi-agent reinforcement learning, if each robot independently adjusts task priorities based only on its local observations, the consistency of cooperative behavior may deteriorate. To address this issue, we propose a multi-agent reinforcement learning framework equipped with a coordinator that generates and distributes consistent cooperative strategies based on global environmental information and task priorities. This enables cooperative behavior that reflects the priorities expressed in language instructions. language of the presentation: Japanese 発表題目: 言語誘導型群ロボット制御のための指示優先度条件付きコーディネータの学習 発表概要: 本研究では，複数タスクの優先度を含む言語指示下での群ロボット制御に取り組む．言語条件付きマルチエージェント強化学習では，各ロボットが局所観測を基に優先度を個別に調整すると，協調行動の一貫性が低下する．本研究では，環境の大域情報と優先度を基に一貫した協調戦略を生成・配布するコーディネータを備えたマルチエージェント強化学習を提案する．これにより，言語指示に含まれる優先度に応じた協調行動を実現する． | ||||||
| 的場 悠希 | D, 中間発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一, | 安本 慶一, | 澤邊 太志, | Isidro Butaslac |
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title: Designing Support for Feasible Dietary Behaviors under Everyday Constraints during Pregnancy
abstract: In Japan, several nutrition-related challenges persist, including underweight among young women, insufficient gestational weight gain, low birth weight, and poor diet quality from the preconception period through pregnancy. Although existing dietary management applications provide functions such as dietary self-monitoring, nutritional analysis, and food or recipe recommendations, the process through which the advice provided is actually taken up by users and translated into dietary behavior in everyday life remains insufficiently understood. During pregnancy in particular, the feasibility of dietary behaviors is affected by changing constraints, including nausea, fatigue, changes in food preferences, time and financial limitations, food availability, the burden of meal preparation, and meals shared with family members. This research therefore focuses on pregnant women who are motivated to improve their diets and investigates advice interactions that translate nutritionally appropriate improvement goals into specific and adaptable action plans aligned with their current everyday constraints. Using a mobile application as an experimental platform, the research incrementally examines the relationships among everyday barriers, methods for presenting and adjusting advice, action planning and coping planning, advice uptake, and subsequent food choices. The ultimate aim is to identify design principles for dietary behavior support that go beyond merely presenting nutritional information and enable pregnant women to select and implement nutritionally appropriate dietary improvements in their everyday lives. language of the presentation: Japanese | ||||||