著者

大崎 美穂

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.37, no.3, pp.376-381, 2022-05-01 (Released:2022-05-01)

著者

坂本 雄司 白井 良成 高田 敏弘 片桐 滋 大崎 美穂

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

vol.36, pp.1-4, 2012

参考文献数

3

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探索目標に関する映像中の位置情報を用いて録画データからインタラクティブに目標を探索する手法を提案する.手法の考え方は発掘作業になぞらえることができる.地層を掘り下げるように,利用者はスコップのような道具と目標位置に関する補助情報を用いて過去映像を掘り下げ,目標映像を探す.手法を実装したシステムの詳細とその評価実験の結果を紹介する.

著者

松廣 達也 橋本 哲也 北岡 見生代 ア デイビッド 落合 翼 渡辺 秀行 片桐 滋 大崎 美穂

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.59, no.4, pp.1295-1308, 2018-04-15

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最近,識別学習法の1つ,最小分類誤り(MCE: Minimum Classification Error)学習法が,大幾何マージン最小分類誤り(LGM-MCE: Large Geometric Margin Minimum Classification Error)学習法に拡張された.LGM-MCE法は,利用可能な学習用標本上の分類誤り数損失の最小化と,標本空間における幾何マージンの最大化とを同時に行うものである.学習用標本に対する過学習を抑制することで,この新しいLGM-MCE法は,理想的な最小分類誤り確率状態に対応する分類器状態を近似する.その有効性は,プロトタイプ型分類器用に実装され,様々な固定次元ベクトルパターンの分類課題において実証されている.本稿は,可変長パターンに対しても過学習が抑制された望ましい分類が実現されることを目指し,状態遷移モデル型分類器を用いて可変長パターンのための幾何マージンを新たに導出し,それを用いたLGM-MCE学習法を構築し,その有効性を3種の音声認識課題において評価した結果を報告するものである.実験では,LGM-MCE学習法と,その基盤となったMCE学習法とを比較する.実験の結果,いずれの課題においても,LGM-MCE学習法が,過学習を抑制し,未知の試験用標本上で高い分類精度を達成することが示される.比較実験に用いるLGM-MCE学習法の実装は,適応型損失最小化手段である確率的降下法を用いている.本稿では追加的に,高速な並列処理に適したRPROP法に基づく実装も行い,その動作確認結果も報告する.

著者

坂本 雄司 白井 良成 高田 敏弘 片桐 滋 大崎 美穂

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告

巻号頁・発行日

vol.36, pp.1-4, 2012

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探索目標に関する映像中の位置情報を用いて録画データからインタラクティブに目標を探索する手法を提案する.手法の考え方は発掘作業になぞらえることができる.地層を掘り下げるように,利用者はスコップのような道具と目標位置に関する補助情報を用いて過去映像を掘り下げ,目標映像を探す.手法を実装したシステムの詳細とその評価実験の結果を紹介する.

著者

大崎 美穂

出版者

同志社大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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多変量時系列である慢性病の医療データから,病状把握や治療に役立つ知識を自動的に発見する仕組みが望まれている.そこで,本研究課題ではC型慢性肝炎の検査治療履歴を題材とし,病状のモデル化・特徴量抽出・予測とそのシステムに基づく知識発見を目指した.具体的には,自己回帰モデルと自己回帰条件付き分散不均一モデルの階層的な適用による病状記述,これらのモデルに基づく特徴量抽出,モデルの次数から必要な検査回数に関する知識を導出した.カーネルロジスティック回帰を適用して肝臓の悪化度合いを予測するシステムを開発し,さらにカーネルロジスティック回帰に識別学習を導入した新しい分類器を提案した.

著者

荻野 裕也 杉本 直也 片桐 滋 大崎 美穂

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.13, pp.1-8, 2014-01-16

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遠隔地間の利用者同士に同室感を与え共同作業を支援することを目的とした 「t-Room」 では,Windows 特有のメディア処理遅延の大きさを軽減させるために新たに Linux を OS とするミドルウェアの開発が進められている.新ミドルウェアによって制御される Linux 版 t-Room では,先行研究により開発済みの映像伝送システムと音響サーバをカメラなどのデバイスを制御するデバイスサーバとして使用するが,現状ではそれぞれ独立しており t-Room として機能させることはできない.t-Room として動作させるために,これらのデバイスサーバを制御するデバイス制御システムが必要であり,本研究にてその設計と実装を行った.本稿では,デバイス制御システムの設計と実装,3 地点間通信などの実際に想定される状況における動作確認の結果について報告する.To alleviate the processing delay of a remote collaboration support system called "t-Room" on Windows, we develop a new middleware on the Linux operating system. In previous research, video transmission system and acoustic server are developed on Linux and these work as device servers for video and sound transmission within the new middleware framework. To control these device servers as t-Room, we develop a device control system. In this paper, report its design and implementation result, and show its validation in various environment, like 3 points connection.

著者

宮嶋 淳 山田 智哉 吉野 愛 大崎 美穂 片桐 滋

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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肝炎検査履歴に自己回帰モデルを当てはめ,パワースペクトルを特徴量としたk平均法で予後分類を試みた.少数の検査項目である程度の性能が得られ,項目追加とクロススペクトル導入で改善が期待できる結果となった.