著者

西山 昴志 當間 愛晃 赤嶺 有平 山田 孝治 遠藤 聡

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:21888701)

巻号頁・発行日

vol.2020-CVIM-220, no.4, pp.1-3, 2020-01-16

---

日本においてアニメの歴史は長くそれに伴い様々な変化を経ている.例えば 1980 年代はセルアニメーションの作品が多かったが,現在ではコンピュータの発展に伴い,ほとんどがコンピュータアニメーションとなっている.製作方法の変化や技術の発展に伴い,アニメ作品の画風 (絵タッチ,背景,色合い等) も同様に変化していると考えられる.画風を変換する研究分野においては,芸術絵画や写真の画風を別の画風に変換する方法が提案されている.そこで,対象画像をアニメの静止画像とし,セルアニメーションが主流であった年代のアニメ画像を,現代のデジタル作画のアニメの画風に変換するタスクを考えた.本研究では,Image-to-image の手法の 1 つである CycleGAN をベースにアニメ画像の画風変換結果を報告する.

著者

西銘 大喜 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.5, pp.F-H34_1-8, 2017-09-01 (Released:2017-09-01)

参考文献数

20

被引用文献数

6

---

Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are “happiness”, “sadness”, “surprise”, “anger”, “disgust”, “fear” and “neutral”. As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order “happiness”, “surprise”, “neutral”, “anger”, “disgust”, “sadness” and “fear”. From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.

著者

伊集 竜之 遠藤 聡志 山田 孝治 當間 愛晃 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.1M45, 2015

---

<p>Twitterを利用するユーザの年齢層を推定する場合、ライフスタイルによってツイートの投稿時間帯が異なるため、投稿時間帯が推定に有効な情報の一つと考えられる。この情報を活用する場合、同年齢層内で複数のライフスタイルが存在することを考慮すべきである。そこで、本研究では各年齢層内で期間毎の投稿率を素性としたユーザクラスタを作成し、作成したクラスタを基礎とする推定手法の提案を行う。</p>

著者

玉城翔 當間愛晃 赤嶺有平 山田孝治 遠藤聡志

雑誌

第77回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, no.1, pp.47-49, 2015-03-17

---

入力データからの特徴抽出器としての機能を持つニューラルネットにおいて、深い階層構造の構築は、より抽象度の高い特徴表現の獲得を可能にしている。更に、この特徴の汎化能力の向上にDropoutという技術が大きく貢献している。このDropoutにおいて経験的観点でのパラメータ設定が通例だが、その理由や妥当性については十分な検証がされていない。パラメータ設定によっては学習コストが高くなることも想定されるが、問題の複雑さ、用意したニューロン数、接続前後のニューロン状況等に応じて適切なDropout率があると考えられる。そこで、我々はニューラルネットにおける評価関数の値を使い、最適なDropout率の設定が可能かどうかの検証をする。

著者

大島 真 山田 孝治 遠藤 聡志

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2011論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.6, pp.84-87, 2011-10-28

---

本研究では囲碁のヒューリスティックとして碁石をポテンシャルと見なした静的解析手法の実験を行っている.囲碁の解法に物理モデルを用いた研究は幾つか成されているが、従来研究では群や領域や石の影響度といった局所を構成する要素の評価を目的としているのに対し,本研究では対局序盤での勝敗に関わる碁盤の重要な領域の直接的な抽出を目標としている.実験では計算機同士の対局に提案手法を適用した場合の勝率の変化傾向や,モンテカルロ碁による評価と提案手法が抽出する領域との一致率などを求め,碁盤上の石の配置と勝敗に関わる重要な領域との間に幾何学的な規則性がある事を例証した.

著者

澤崎 夏希 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.32, no.2, pp.668-677, 2020

---

<p>深層学習によって様々な分類問題が解決されているが,分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合,多くの課題がある.不均衡データへの対策として,少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある.これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である.最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある.一方で,自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず,人手によるかさ増しが行われている.人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく,機械的なかさ増し手法が必要となる.しかし,文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である.これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる.そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する.CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する.提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した.</p>

著者

澤崎 夏希 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.32, no.2, pp.668-677, 2020-04-15 (Released:2020-04-15)

参考文献数

23

---

深層学習によって様々な分類問題が解決されているが,分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合,多くの課題がある.不均衡データへの対策として,少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある.これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である.最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある.一方で,自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず,人手によるかさ増しが行われている.人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく,機械的なかさ増し手法が必要となる.しかし,文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である.これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる.そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する.CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する.提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した.

著者

西銘 大喜 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第29回全国大会(2015)

巻号頁・発行日

pp.3L43, 2015 (Released:2018-07-30)

---

本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)と表情画像を用いて喜び、悲しみ、驚き、怒り、嫌悪、恐怖、無表情の7感情の推定を行う。6層のDNNでは、65%の認識精度が確認され精度が良い表情は喜び、驚き、無表情の3種類であった。人間との比較実験でも同様の結果が確認され、画像だけの情報では悲しみ、怒り、嫌悪、恐怖の4感情は認識が難しいと考えられる。より多層のDNNを用いた実験と共に報告する。

著者

長嶺 一輝 遠藤 聡志 山田 孝治 當間 愛晃 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.3K4J201, 2019

---

<p>近年,深層強化学習エージェントは驚くべき発展を見せ,素晴らしい成果を挙げている.一方で,エージェントの行動のみを視認して,根拠となった画像特徴を推測するのは困難であるという問題がある.これに対し,エージェントが持つニューラルネットの入出力を用いて判断根拠を可視化することで,行動を分析しようとする試みが行われている.可視化手法の一つに顕著性マップの生成がある.しかし,行動毎に顕著性マップを得る手法はあまり研究されていない.本稿では,深層強化学習エージェントの行動を視覚的に分析する際に,エージェントの持つニューラルネットから各行動ごとに顕著性マップを得る手法を提案する.実験の結果,環境から得られる状態観測内のオブジェクトが,エージェントの各行動に及ぼす影響を可視化する顕著性マップを得られた.</p>

著者

西銘 大喜 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌

巻号頁・発行日

vol.32, no.5, pp.F-H34_1-8, 2017

被引用文献数

6

---

<p>Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.</p>

著者

西銘 大喜 遠藤 聡志 當間 愛晃 山田 孝治 赤嶺 有平

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.30, 2016

著者

与儀 涼子 當間 愛晃 赤嶺 有平 山田 孝治 遠藤 聡志

出版者

FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会

雑誌

情報科学技術フォーラム講演論文集

巻号頁・発行日

vol.9, no.2, pp.261-264, 2010-08-20

著者

遠藤 聡志 山田 孝治 亀島 力

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌. 数理モデル化と応用 (ISSN:03875806)

巻号頁・発行日

vol.45, no.2, pp.110-118, 2004-02-15

参考文献数

15

被引用文献数

2

---

セルオートマトン(Cellular Automata : CA)を用いて複雑系現象を再現する場合,状態遷移則(CAルール)を解析対象に応じて適切に設計しなければならない.CAルール設計のテスト問題として,1次元CA密度分類タスクがある.このタスクは局所情報から大域的目的現象を再現しなければならないというCAルール設計特有の困難さがある.Juilleらの示した共進化モデルは,GAの解探索に加えて,解集団の効率的な進化を促す問題空間の探索を利用することで探索性能の改善を図り,当タスクのベストレコードを示すルールの自動設計に成功している.本研究では,CAルール群中の類似性を解集団(CAルール群)から抽出し,それらを「種」という形で具体化したうえで,すべての「種」を包含するような解を求める.この遺伝的操作は,現象内に内包される局所的規則性(サブタスク)を基にして,サブタスク解間のCAルール内での整合性を高めるものである.Juilleらの手法が問題依存型のクラスタリングとheuristicな適応度計算式の拡張を導人したのに対し,提案手法はモデル化する現象に応じたクラスタリングと,種統合のための適応度計算式の自動的な調整を行う点が特色である.

著者

仲村 幹子 遠藤 聡志 山田 孝治 當間 愛晃 赤嶺 有平 稲 奏江

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

インテリジェントシステム・シンポジウム講演論文集

巻号頁・発行日

vol.16, pp.167-170, 2006-09-25