著者

岡本 一志 丸茂 里江 佐野 悠

出版者

情報知識学会

雑誌

情報知識学会誌 (ISSN:09171436)

巻号頁・発行日

pp.2017_010, (Released:2017-06-30)

参考文献数

13

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RFID システムを用いた資料の図書館内利用調査を2 年間実施し,資料が書架から持ち出された回数およびその利用時間に関するデータ分析法を提案する.分析結果より,館外貸出に比べ3 倍程度の持ち出しが起きていること,利用時間のピークは2~4 分であり立ち読み的利用が中心であること,持ち出し回数と利用時間のピークは一致せず時期によって資料の利用形態が異なること,大半の資料が持ち出された回数はごく数回にとどまっていること,といった従来の貸出統計などには現れなかった利用傾向が確認された.得られたデータや分析結果を踏まえ,RFID システムを用いた資料利用調査の実施における検討事項についても議論する.

著者

竹内 比呂也 川本 一彦 白川 優治 國本 千裕 岡本 一志 姉川 雄大 藤本 茂雄

出版者

千葉大学

雑誌

挑戦的萌芽研究

巻号頁・発行日

2012-04-01

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大学図書館による学習コンテンツの提供,ラーニングコモンズおよび学習支援サービスの有機的結合によって形成される新しい学習環境が学生の学習行動,情報探索行動にどのように影響を与えるかを明らかにし今後の学習環境整備の方向性を示すことを目的として,千葉大学アカデミック・リンクを対象に学際的なアプローチの下,定量的,定性的調査分析を実施した。その結果,新しい学習環境が学生の多様なニーズを満たしていること,また,間接的ながら,学習成果に影響を与えていることが示唆された。

著者

服部 凌典 岡本 一志 柴田 淳司

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.33, no.2, pp.640-650, 2021-05-15 (Released:2021-05-15)

参考文献数

20

被引用文献数

2

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間取り図が賃料予測に与える影響を明らかにするために,間取り図を考慮した賃料予測モデルを構築し,間取り図の有無による予測誤差を検証する.間取り図の特徴抽出器には,主成分分析,Bag of Features(BoF),Fisher Vector(FV)を適用し,予測器には線形回帰とLightGBMを採用する.LIFULL HOME’Sデータセットを使用した賃料予測実験から,線形回帰においては間取り図を考慮することで,全てのカテゴリ(都道府県と間取り規格の組み合わせ)で予測誤差の95%信頼区間が短くなり,さらに,カテゴリによっては予測誤差の平均値が改善することを確認している.また,検討した3つの間取り図の特徴抽出器の中でBoFが最も予測精度が優れているといえる.

著者

岡本 一志 藤井 流華

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.31, no.1, pp.5-9, 2019-02-15 (Released:2021-02-15)

参考文献数

8

著者

岡本 一志 丸茂 里江 佐野 悠

出版者

情報知識学会

雑誌

情報知識学会誌 (ISSN:09171436)

巻号頁・発行日

vol.27, no.3, pp.227-244, 2017 (Released:2017-11-24)

参考文献数

13

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RFID システムを用いた資料の図書館内利用調査を2 年間実施し,資料が書架から持ち出された回数およびその利用時間に関するデータ分析法を提案する.分析結果より,館外貸出に比べ3 倍程度の持ち出しが起きていること,利用時間のピークは2~4 分であり立ち読み的利用が中心であること,持ち出し回数と利用時間のピークは一致せず時期によって資料の利用形態が異なること,大半の資料が持ち出された回数はごく数回にとどまっていること,といった従来の貸出統計などには現れなかった利用傾向が確認された.得られたデータや分析結果を踏まえ,RFID システムを用いた資料利用調査の実施における検討事項についても議論する.

著者

岡本 一志 Kazushi Okamoto

出版者

Fuji Technology Press

雑誌

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (ISSN:13430130)

巻号頁・発行日

vol.22, no.6, pp.943-955, 2018-10-20

著者

岡本 一志 Kazushi Okamoto

出版者

Fuji Technology Press

雑誌

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (ISSN:13430130)

巻号頁・発行日

vol.21, no.3, pp.534-542, 2017

著者

浅沼 仁 川本 一彦 岡本 一志

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)

巻号頁・発行日

vol.2015-CVIM-195, no.59, pp.1-4, 2015-01-15

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全方位画像では位置による物体の見えの変化が大きく,従来の見えに基づく特徴による分類では人の識別が難しい.本研究では,Deep Convolutional Neural Network を全方位画像からの人検出に応用する.Deep Learning では学習に大量の学習サンプルが必要となるが,手作業で作成することは時間的な問題から現実的でない.少ない学習サンプルから大量の学習サンプルを生成し,生成された学習サンプルでも学習が行えることを示す.また,実環境下で HOG 画像特徴量と Real AdaBoost を用いた人検出法と比較し,識別率が向上することを示す.

著者

岡本 一志 董 芳艷 吉田 真一 廣田 薫

出版者

日本感性工学会

雑誌

日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)

巻号頁・発行日

vol.10, no.1, pp.11-21, 2010 (Released:2011-08-10)

参考文献数

20

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Families of t-norm based histogram intersections and a corresponding content-based image retrieval system are proposed. It is shown that the retrieval performance varies depending on the semantic category of the image and the usage of different t-norms results in a performance increase. Computational costs are determined as both the complexity and the average of 106 calculation times needed to calculate each similarity on a personal computer. To evaluate retrieval performance, precision and recall on the Corel image databases are determined, and Friedman test and Scheffe′s method are used to find difference between similarity measures. The results suggest that the proposals have the best average Friedman ranks in some categories (implying improved precision) having only 125 ms overhead when compared to the basic histogram intersection. Due to observed performance of families of t-norm based histogram intersection, system performing boosting of such norms could increase the overall accuracy in content-based image retrieval.