4 0 0 0 音楽における感性情報抽出の試み
- 著者
- 片寄 晴弘 今井 正和 井口 征士
- 出版者
- 社団法人人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会誌 (ISSN:09128085)
- 巻号頁・発行日
- vol.3, no.6, pp.748-754, 1988-11-20
- 被引用文献数
- 17
The target in computer has been changing from the numerical forms to the symbolic forms, which we human-being are more familiar with. Recently A. I. is studied as the central technique of computer science. In the near future Artificial Sense is thought to be studied as what follows A. I. This paper describes "Listening to the music", as an approach to Artificial Sense. When we have an end to simulate human-like process, signal processing and knowledge processing have to be concatenated. In this paper, the process "Listening to the music" is considered from three major stages ; transcription, analyzing music and understanding music. In the stage of transcription, the notes are extracted as symbol from acoustic signal. In the stage of analyzing music, the structures as melody, rhythm, chord progression are analyzed from the extracted symbol of the notes. In the stage of understanding music, the sentiments are extracted by the rules which describe the relation between the sentiment and the structure extracted in analyzing stage. This paper presents how machine gets the sentiments listening to the music performance.
1 0 0 0 全方位ビジョンによる能動的環境理解
自律的に環境を観測し、そのモデルを作成する知能ロボットを実現するために全方位ビジョンを開発し、その能動的利用方式の確立を研究の目的とする。[1]全方位画像理解の研究 カメラを回転させながら連続的に撮像した画像列から作成する全方位画像は、広い視野を持つが、物体までの距離が得られない欠点があった。本研究では、カメラを円弧上で移動しながら連続撮像し、2本のスリットからサンプルする2枚の全方位画像間の視差から距離情報を算定する方式を考案し、実験で有効性を検証した。[2]全方位画像から環境地図の作成 全方位ステレオの距離情報から粗い環境地図を構成し、それに基づいて次の観測点を計画し、移動して観測を繰り返す。それぞれの場所で得られた全方位ステレオデータを融合して、より信頼性のある地図を作成する方式を提案し、実験で検証した。[3]能動ビジョンによる環境地図の作成 全方位ステレオは、基準線が短く精度の高い計測は難しい。そこで、離れた2点での2枚の全方位画像を用いて計測する両眼全方位ステレオが有効と考えられる。しかし、ロボットが移動するために2点間の距離と、移動前後の回転成分を決定する必要がある。環境内の2個の特徴点を360度の視差に保ちながら移動するアクティブビジョンの方式を利用することにより、回転成分を0とし容易に高精度で環境地図を作成する考えを提案し、実験で有効性を示した。[4]定性的室内地図の作成 ロボットの移動のためには、環境の構造を示す定性的地図が有用である。ロボットが、自律的に環境観測の計画を作り、それに従って全方位パノラマ画像、経路パノラマ画像を撮像し、それらを融合して地図を作成するシステムを試作し、実環境で検証した。
1 0 0 0 OA 音楽における感性情報抽出の試み
- 著者
- 片寄 晴弘 今井 正和 井口 征士
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能 (ISSN:21882266)
- 巻号頁・発行日
- vol.3, no.6, pp.748-754, 1988-11-20 (Released:2020-09-29)
The target in computer has been changing from the numerical forms to the symbolic forms, which we human-being are more familiar with. Recently A. I. is studied as the central technique of computer science. In the near future Artificial Sense is thought to be studied as what follows A. I. This paper describes "Listening to the music", as an approach to Artificial Sense. When we have an end to simulate human-like process, signal processing and knowledge processing have to be concatenated. In this paper, the process "Listening to the music" is considered from three major stages ; transcription, analyzing music and understanding music. In the stage of transcription, the notes are extracted as symbol from acoustic signal. In the stage of analyzing music, the structures as melody, rhythm, chord progression are analyzed from the extracted symbol of the notes. In the stage of understanding music, the sentiments are extracted by the rules which describe the relation between the sentiment and the structure extracted in analyzing stage. This paper presents how machine gets the sentiments listening to the music performance.
1 0 0 0 サッカー映像の自動ゲーム分析
- 著者
- 中川靖士 羽田 久一 今井 正和 砂原 秀樹
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告 (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2002, no.12, pp.193-198, 2002
- 被引用文献数
- 3
インターネットのブロードバンド化により映像配信が盛んに行われるようなりつつある。しかし、限られた人手や予算の中で映像内容を理解し、整理や編集することが難しいため、視聴者にとって理解しにくい内容となっている。本研究では、解説者が手作業で行っているサッカー映像のゲーム分析を自動化する。映像に対して2値化、円形度、ハフ変換、アフィン変換、オプティカルフローを用いて画像解析を行い、選手、ボール、ラインを認識し、視点移動、カメラワーク認識、プレー認識を行う。その結果を時間、場所、チーム、プレーについて数値化したスコアブックで管理する。さらにスコアブックからボールキープ時間やボールの移動軌跡に展開する。実際の映像に対して実験を行い、手作業との比較において本手法の有効性を確認した。
1 0 0 0 OA 音響信号処理手法を用いたスピーカの自動検査
- 著者
- 今井 正和 井口 征士
- 出版者
- The Society of Instrument and Control Engineers
- 雑誌
- 計測自動制御学会論文集 (ISSN:04534654)
- 巻号頁・発行日
- vol.20, no.5, pp.435-441, 1984-05-30 (Released:2009-03-27)
- 参考文献数
- 5
- 被引用文献数
- 1 1
In recent years, over one million loudspeakers are manufactured a month for TV sets, radio sets, etc.. The purpose of the loudspeaker is to produce high-fidelity sound. As abnormal sound is not permissible, all of them must be inspected at the end of production line. It is painful for human inspectors to listen to the fullpower sound.In this paper, a method to inspect the loudspeaker by acoustic signal processing techniques. The spectral map shows that it is not necessary to sweep the frequency of the driving signal but sufficient to fix it to the free air resonance frequency (f0). In this system, f0 is measured by a loudspeaker tester and a sine wave of frequency f0 is generated by a micro-computer and a DA converter. Every loudspeaker is driven by this sinusoidal wave of its full power. Its sound, acquired synchronously to the driving frequency, is emphasized with a high frequency band-pass filter and digitized into 12 bits. Its power spectral distribution, obtained by Fast Fourier Transform through an array processor, is inspected by a linear classification method. In the classification process, we use the distance from the average power spectrum of normal loudspeakers. The number of abnormal loudspeakers tested is 38, which has been extracted during two days in a production line.The result showed that the learning rate was 100% and the recognition rate was 89.5%. Misrecognized sounds were so critical that some human inspectors gave an undecisive classification. The automatic loudspeaker inspection method provides a better environment for human inspectors and is effective to quality control of the products.
1 0 0 0 時空間画像を利用した弾性輪郭モデルとその収束方法
- 著者
- 古川 亮 今井 正和 烏野 武
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)
- 巻号頁・発行日
- vol.79, no.6, pp.1054-1063, 1996-06-25
- 参考文献数
- 13
- 被引用文献数
- 20
連続画像から物体の運動を解析することは, 重要でかつ困難な問題であり, これに対して多くの研究がなされてきた. 本論文で提案するActive Tubesは, 非剛体物体の運動を解析するためのモデルの一つである. このモデルは, Kassらの提案したSnakesを時間軸に沿って重ねたものとみなすことができ, Snakesと同様のエネルギー最小化の手法を用いて時空間画像中の物体を抽出する. 当初, Active Tubesの収束アルゴリズムとして, Greedy Algorithmを用いていた. しかし, Greedy Algorithmはノイズなどの影響を受けやすいため, 新しいアルゴリズムとしてRandomized Greedy Algorithmを提案する. 提案されたアルゴリズムはGreedy Algorithmと同程度に高速である上に, ノイズに対してより頑健である.