著者

栗原 一貴 笹尾 和宏 山本 光穂 田中 秀樹 奈良部 隆行 國吉 雅人 会田 寅次郎 岡田 裕子 高須 正和 関 治之 飯田 哲 山本 博之 生島 高裕

雑誌

エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2014論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, pp.223-224, 2014-09-12

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本論文では,月および火星の衛星画像からあたかも知的生命体によって構築されたかのような構造物(擬似不自然構造物,pseudo-artificial structures)を自動検出する試みについて報告する.NASA Jet Propulsion Laboratory から公開されている観測データを対象として近年発展の著しいパターン認識手法である deep learning を採用し,顔認識技術として Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection,およびオブジェクト検出技術として 1000 種類の物体を検出可能な DeCAF (A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition)を適用することで,興味深い結果を得た.

著者

笹尾 和宏 高須 正和 関 治之 奈良部 隆行 山本 光穂 飯田 哲 山本 博之 栗原 一貴

雑誌

エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.324-329, 2013-09-27

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本論文では,顔認識技術と集合知に基づき,主に月および火星表面から俗に「人面岩」とも言われる,人の顔の形をした構造物の探索について報告する.我々はBrightness Binary Feature をはじめとする複数の顔認識アルゴリズムを併用し,NASA が提供した膨大な月および火星表面の衛星画像から人面状構造物を検出した.さらに,検出した映像をユーザが鑑賞,レーティングし,質の良いものを抽出するアプリケーションを試作した.

著者

佃 洸摂 大島 裕明 山本 光穂 岩崎 弘利 田中 克己

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.7, no.1, pp.1-17, 2014-03-28

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本稿ではユーザが与えた1語のクエリに対して,そのクエリに関する意外な情報を発見する手法の提案を行う.提案手法では,クエリに対して意外度の高い関連語を発見し,クエリと意外度の高い関連語を基に意外な情報を発見する.その際,クエリの関連語の中でもクエリとの関係が非典型的であり,かつ認知度が高い関連語ほど意外度が高いという仮説に基づいて関連語の意外度を求める.たとえば提案手法により,“落合博満”というクエリに対して“ガンダム”という関連語の意外度が高いことが分かり,これを基に“落合博満はガンダムマニアである.”という意外な情報を発見できる.提案手法では,Wikipediaから得られる情報のみを用いてクエリに対する意外な情報の発見を行う.実験では75語のクエリを用いて評価を行い,クエリと関連語間の関係の非典型度,および関連語の認知度を考慮することの有効性を示した.