2012'SummerLog 9/06
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*名大ゼミの研究紹介 [#k0ca5e74] **人間と雑談を行うロボットの開発(岩田さん) [#i25f3217] -研究背景 --将来のロボット市場予想 --今後サービスロボットの必要性が上がる --人間社会に溶け込むには自然な会話が必要 -研究内容 --対話に関する研究 --人間と雑談するロボットの開発 --twitterKELDIC -対話によって何が変わるのか（例ルンバ） --今日はゴミがおおいですよ：タスク指向型 --最近長い髪がよく落ちてますね：非タスク指向型 -対話エージェントKELDIC --非タスク指向型対話エージェント --１：１のテキスト対話 --対話のプロの技法を応用 -発話生成と発話選択 --発話生成：Wikipediaや相手の情報から作成 --発話選択：手作業だけでは大変→大量の対話データで応用 --学習法：ランキング手法 -ゲームフィケーションを用いた対話エージェントのための学習データ収集 --ゲームフィケーション：ゲームデザイン手法や仕組みを用いて問題の解決等を行うこと --学習データの収集を楽にするため -データを獲得するために --不特定多数から収集する工夫 --大量に集める工夫 --優良なデータを抽出する工夫：自動生成よりも、手作業の法が現実的だが、膨大なコストと時間がかかる -クラウドソーシングの利用 --クラウドソーシング：不特定多数の人に仕事を依頼する雇用状態 --WEB上などで多くの人にルール作成をさせる：人ごとに信頼度を設定し、優良データを選定 --ゲーム性を取り入れリピータを増やす -賢くデータを収集するために --今持っているデータや状況などで質問等が変化 -まとめと今後の課題 --雑談出来る対話エージェントの研究 --多くの人に楽しんでもらいながら、データ収集を手伝ってもらいたい --どのようにゲームフィケー書んを活用するか --データ収集のための質問などはどうするか **顕著性マップを用いた多視点映像の視聴支援(佐藤さん) [#dd39ba3c] -多視点映像：視点を切り替えるときに映像がいっぱいある -映像を自動で切り替えてくれる -どの映像がいいか推薦してくれる -顕著性マップとは --映像において視聴者が注意を引くと思われる領域を可視化したもの --形や色を基準として生成する顕著性が高いものほど白い -これらを各映像ごとに生成 --各映像の顕著性マップからスコアを算出 --視点を自動で切り替える -サッカーの試合を撮影したものでやってみた --よく動くボールと選手の顕著性が高い --視点が頻繁に切り替わりすぎている -今後 --システムの評価 --ユーザの興味も反映させる --よりよいスコアの算出方法を考える **多視点映像におけるSURF特徴量を用いたMeanShift・・・(富安さん) [#r7a3ad69] -多視点映像を用いて人を三次元的に追跡する --多視点映像を視聴者に全て提示 --視聴者が自由に映像を選択 --自分が空間を移動しているような臨場感を感じられる -どうすれば --釘付け視聴方式 --チェックした対象をどの視点からでも中心に見られるようにする方式 --これで特定の人を追跡出来る -どうやるの --対象は画面の中で拡大・縮小したり上下左右に動いたりする --対象の次の動きが予測出来れば釘付け点を入れられる -計算で予測する：SURFという方式を採用 --予測した部分へ釘付け点を移動させる **多視点映像ストリーミングの効率的な伝送方法の検討(朝倉さん) [#va90a646] -問題点 --多視点映像の切り替え時にラグが発生する -原因 --帯域割当制御 -視聴者が選択するであろうクリップをいかに予測する --スムーズに切り替えられる -暫定的な解決案 --現在視聴しているクリップ周辺のクリップのバッファをあらかじめ取得している --視聴履歴から選択されやすいクリップのバッファを高く設定する **視線分布分析による指導者の解析(岩月さん) [#q6f19976] -目的 --熟達者が獲得した暗黙知を視線分析を用いて顕わにし、そうでないひとに伝える --視線から何を考えているかを引き出す -たとえば --サッカーの指導者 --試合状況に応じてどこを見ている：観察眼の正体は？＝暗黙知 -先行研究 --熟練指導者によるサッカーのコーチング時における視線配布の特徴分析 --サッカーの指導者が指導時にどこを見ているかというのを分析したもの --指導者と指導未経験者各１名が被験者 --それぞれどのような視点を持っていたかを算出 -結果 --どのような試合状況に置いても未経験者はボールをよく見ていて、経験者は他を見ていた -研究構想 --視線配分の時系列分析 --試合の状況に応じた視線分析：試合が大きくうごく時と、そうでないときの比較研究 -比較対象 --ボール・選手の動き・位置・移動速度 --被験者の視点・位置・移動速度 -課題 --フィールドの位置と画面上の座標が必ずしも一致しない **歩行時の転倒しやすさの通知(大橋さん) [#x8e17661] -対象：高齢者 -研究背景 --転倒時に受傷するのは50~70% --その後も体に不自由を残しやすい -通知方法 --音や振動を使い、転倒前に利用者に連絡 --高齢者向けなので、ケータイやスマフォなどではない物を利用 -通知情報 --転倒しそうになっていることを通知する --どれぐらいで転倒するというデータとかではなく、転倒しそうになっているという注意 -測定・データ --普段の歩行時の圧力を測定 --歩行時に足にかかる圧力を測定 --圧力がかかる位置の中心 -今後の課題 --環境の考慮 --すり足など他の歩き方の可能性 --転倒しやすさをどう計算するか --突然じゃ事後になる（こけそうになってからでは遅すぎる） **パスの成功率分析の推定(飯田さん) [#r806d7c9] -サッカーにおいて試合に勝つ為には戦術分析が必要である --戦術分析：DFの配置で悪かった点を見直す -戦術分析 --統計分析 --映像分析 --各シーンの選手の位置や動きを分析して、何が悪かったか、どうすればよかったかを分析する --しかし、映像分析には時間がかかる --だからそれを効率化する -パス正否と提案手法によるパス成功率の推定結果を比較 --失敗率はうまく出た --成功率は実際よりも低い -パスの成功しやすさを推定する指標としては有効 -課題 --推定精度の向上 --パスの成功確率ではなく、その次につながるパスの成功確率の方が良いのではないか --成功率が高いだけのパスには意味がない **多視点映像を用いた行動認識(鈴木さん) [#b0eb619b] -データベース上に色々な行動を蓄積しておく --実際に誰かに行動してもらう --その特徴量を算出しこれは○○をしているという風に出すこと -特徴量とは --ある行動とある行動を比べるときに出てくる行動の特徴 --走ると歩く --歩く速度の違い -行動認識って何に使われているの --人間の振る舞いを理解することでタイミングよく手助けすることが出来る --ユーザーの行動を認識して業務の効率化 --万引きとかの行動を認識して防犯システムに **ジャズダンスにおける音楽ビートと運動ビートの同期性に関する分析(杉本さん) [#a185232e] -What --ジャズダンス学習システムを開発したい --音楽と運動のタイミングを分析 -Background --行動においてタイミングって大事 --動作＋音ではあまりやられていない -Motivation --ダンス初心者向けの学習システムを作りたい -用語解説 --音楽ビート：拍子のこと --運動ビート：動作がAからBに切り替わるタイミングのこと -分析手法 --音楽ビートと運動ビートの時刻差分 --初級者１名と上級者１名 --基礎ダンスを数種類踊ってもらう -目的 --この間でタイミングに差は生まれるかを分析 -分析１：上級者の場合 --回転動作は音楽ビートとの同調性が低い --アップダウンは音楽ビートに合いやすい -分析２：上級者と初級者の比較 --アップダウンの場合 --上級者は運動ビートが音楽ビートよりも早い --初級者は運動ビートと音楽ビートのタイミングがほぼ一緒 -今後 --直交座標から極座標にしたい [[ゼミのログ]]~ [[2012'SummerLog]]
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*名大ゼミの研究紹介 [#k0ca5e74] **人間と雑談を行うロボットの開発(岩田さん) [#i25f3217] -研究背景 --将来のロボット市場予想 --今後サービスロボットの必要性が上がる --人間社会に溶け込むには自然な会話が必要 -研究内容 --対話に関する研究 --人間と雑談するロボットの開発 --twitterKELDIC -対話によって何が変わるのか（例ルンバ） --今日はゴミがおおいですよ：タスク指向型 --最近長い髪がよく落ちてますね：非タスク指向型 -対話エージェントKELDIC --非タスク指向型対話エージェント --１：１のテキスト対話 --対話のプロの技法を応用 -発話生成と発話選択 --発話生成：Wikipediaや相手の情報から作成 --発話選択：手作業だけでは大変→大量の対話データで応用 --学習法：ランキング手法 -ゲームフィケーションを用いた対話エージェントのための学習データ収集 --ゲームフィケーション：ゲームデザイン手法や仕組みを用いて問題の解決等を行うこと --学習データの収集を楽にするため -データを獲得するために --不特定多数から収集する工夫 --大量に集める工夫 --優良なデータを抽出する工夫：自動生成よりも、手作業の法が現実的だが、膨大なコストと時間がかかる -クラウドソーシングの利用 --クラウドソーシング：不特定多数の人に仕事を依頼する雇用状態 --WEB上などで多くの人にルール作成をさせる：人ごとに信頼度を設定し、優良データを選定 --ゲーム性を取り入れリピータを増やす -賢くデータを収集するために --今持っているデータや状況などで質問等が変化 -まとめと今後の課題 --雑談出来る対話エージェントの研究 --多くの人に楽しんでもらいながら、データ収集を手伝ってもらいたい --どのようにゲームフィケー書んを活用するか --データ収集のための質問などはどうするか **顕著性マップを用いた多視点映像の視聴支援(佐藤さん) [#dd39ba3c] -多視点映像：視点を切り替えるときに映像がいっぱいある -映像を自動で切り替えてくれる -どの映像がいいか推薦してくれる -顕著性マップとは --映像において視聴者が注意を引くと思われる領域を可視化したもの --形や色を基準として生成する顕著性が高いものほど白い -これらを各映像ごとに生成 --各映像の顕著性マップからスコアを算出 --視点を自動で切り替える -サッカーの試合を撮影したものでやってみた --よく動くボールと選手の顕著性が高い --視点が頻繁に切り替わりすぎている -今後 --システムの評価 --ユーザの興味も反映させる --よりよいスコアの算出方法を考える **多視点映像におけるSURF特徴量を用いたMeanShift・・・(富安さん) [#r7a3ad69] -多視点映像を用いて人を三次元的に追跡する --多視点映像を視聴者に全て提示 --視聴者が自由に映像を選択 --自分が空間を移動しているような臨場感を感じられる -どうすれば --釘付け視聴方式 --チェックした対象をどの視点からでも中心に見られるようにする方式 --これで特定の人を追跡出来る -どうやるの --対象は画面の中で拡大・縮小したり上下左右に動いたりする --対象の次の動きが予測出来れば釘付け点を入れられる -計算で予測する：SURFという方式を採用 --予測した部分へ釘付け点を移動させる **多視点映像ストリーミングの効率的な伝送方法の検討(朝倉さん) [#va90a646] -問題点 --多視点映像の切り替え時にラグが発生する -原因 --帯域割当制御 -視聴者が選択するであろうクリップをいかに予測する --スムーズに切り替えられる -暫定的な解決案 --現在視聴しているクリップ周辺のクリップのバッファをあらかじめ取得している --視聴履歴から選択されやすいクリップのバッファを高く設定する **視線分布分析による指導者の解析(岩月さん) [#q6f19976] -目的 --熟達者が獲得した暗黙知を視線分析を用いて顕わにし、そうでないひとに伝える --視線から何を考えているかを引き出す -たとえば --サッカーの指導者 --試合状況に応じてどこを見ている：観察眼の正体は？＝暗黙知 -先行研究 --熟練指導者によるサッカーのコーチング時における視線配布の特徴分析 --サッカーの指導者が指導時にどこを見ているかというのを分析したもの --指導者と指導未経験者各１名が被験者 --それぞれどのような視点を持っていたかを算出 -結果 --どのような試合状況に置いても未経験者はボールをよく見ていて、経験者は他を見ていた -研究構想 --視線配分の時系列分析 --試合の状況に応じた視線分析：試合が大きくうごく時と、そうでないときの比較研究 -比較対象 --ボール・選手の動き・位置・移動速度 --被験者の視点・位置・移動速度 -課題 --フィールドの位置と画面上の座標が必ずしも一致しない **歩行時の転倒しやすさの通知(大橋さん) [#x8e17661] -対象：高齢者 -研究背景 --転倒時に受傷するのは50~70% --その後も体に不自由を残しやすい -通知方法 --音や振動を使い、転倒前に利用者に連絡 --高齢者向けなので、ケータイやスマフォなどではない物を利用 -通知情報 --転倒しそうになっていることを通知する --どれぐらいで転倒するというデータとかではなく、転倒しそうになっているという注意 -測定・データ --普段の歩行時の圧力を測定 --歩行時に足にかかる圧力を測定 --圧力がかかる位置の中心 -今後の課題 --環境の考慮 --すり足など他の歩き方の可能性 --転倒しやすさをどう計算するか --突然じゃ事後になる（こけそうになってからでは遅すぎる） **パスの成功率分析の推定(飯田さん) [#r806d7c9] -サッカーにおいて試合に勝つ為には戦術分析が必要である --戦術分析：DFの配置で悪かった点を見直す -戦術分析 --統計分析 --映像分析 --各シーンの選手の位置や動きを分析して、何が悪かったか、どうすればよかったかを分析する --しかし、映像分析には時間がかかる --だからそれを効率化する -パス正否と提案手法によるパス成功率の推定結果を比較 --失敗率はうまく出た --成功率は実際よりも低い -パスの成功しやすさを推定する指標としては有効 -課題 --推定精度の向上 --パスの成功確率ではなく、その次につながるパスの成功確率の方が良いのではないか --成功率が高いだけのパスには意味がない **多視点映像を用いた行動認識(鈴木さん) [#b0eb619b] -データベース上に色々な行動を蓄積しておく --実際に誰かに行動してもらう --その特徴量を算出しこれは○○をしているという風に出すこと -特徴量とは --ある行動とある行動を比べるときに出てくる行動の特徴 --走ると歩く --歩く速度の違い -行動認識って何に使われているの --人間の振る舞いを理解することでタイミングよく手助けすることが出来る --ユーザーの行動を認識して業務の効率化 --万引きとかの行動を認識して防犯システムに **ジャズダンスにおける音楽ビートと運動ビートの同期性に関する分析(杉本さん) [#a185232e] -What --ジャズダンス学習システムを開発したい --音楽と運動のタイミングを分析 -Background --行動においてタイミングって大事 --動作＋音ではあまりやられていない -Motivation --ダンス初心者向けの学習システムを作りたい -用語解説 --音楽ビート：拍子のこと --運動ビート：動作がAからBに切り替わるタイミングのこと -分析手法 --音楽ビートと運動ビートの時刻差分 --初級者１名と上級者１名 --基礎ダンスを数種類踊ってもらう -目的 --この間でタイミングに差は生まれるかを分析 -分析１：上級者の場合 --回転動作は音楽ビートとの同調性が低い --アップダウンは音楽ビートに合いやすい -分析２：上級者と初級者の比較 --アップダウンの場合 --上級者は運動ビートが音楽ビートよりも早い --初級者は運動ビートと音楽ビートのタイミングがほぼ一緒 -今後 --直交座標から極座標にしたい [[ゼミのログ]]~ [[2012'SummerLog]]
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