著者
阿部 尚之 島田 敬士 長原 一 谷口 倫一郎
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.2011, no.30, pp.1-6, 2011-08-29

Web の集合知を活用し,未知の画像に対してその撮影内容に関するラベル付けを行う画像アノテーションという研究が盛んに行われている.従来の画像アノテーションは,収集した全ての訓練データセットから画像特徴とラベル特徴の関係を学習するものが多かった.しかし,それらのデータには入力である未知画像とまったく関係のない不要なデータも数多く含まれている.そこで本稿では,未知画像に付与されている位置情報と画像構図を利用して,そのような不要なデータを排除することで,画像アノテーションの精度を向上させる手法を提案する.実験では,提案手法と従来手法の比較実験を 100 シーンで行い,その得られた結果について報告をする.In recent years, many researchers use collective intelligence of the web to study an image annotation problem. The image annotation problem is to assign a proper label into an unknown image. In the training process, many conventional methods use relationship between image features and label features extracted from all collective training data set. However, the training data set includes much unrelated data to the unknown image. Therefore, we use the unknown image's geo information andcomp osition to eliminate unnecessary data. We report the result that we make a comparison between proposed methodan dt he conventional method.
著者
緒方 広明 殷 成久 毛利 考佑 大井 京 島田 敬士 大久保 文哉 山田 政寛 小島 健太郎
出版者
教育システム情報学会
雑誌
教育システム情報学会誌 (ISSN:13414135)
巻号頁・発行日
vol.33, no.2, pp.58-66, 2016-04-01 (Released:2016-05-07)
参考文献数
18

Educational Big Data (EBD) and Learning Analytics (LA) have being attracted enormous attention in recent years. Data collection process is the first step of EBD and LA. Based on the data source, data collection can be classified into two categories: manual data collection, and automatic data collection. This paper describes two educational systems: SCROLL (System for Capturing, Reusing, Reminding Of Learning Logs) as manual data collection and, M2B (Moodle, Mahara, Booklooper) as automatic data collection.
著者
阿部 尚之 大神 渉 島田 敬士 谷口 倫一郎
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.109, no.471, pp.85-90, 2010-03-08

本稿では,モバイル端末を利用して実世界中の対象とインタラクションを行う新たな枠組み「クリッカブル・リアルワールド」の実現に向けた,インタラクション対象の特定手法について提案する.ユーザは,モバイル端末で実世界中の対象を撮影することで,その対象に関する情報を獲得することが可能になる.システム側に求められる技術課題には,撮影対象を認識し,その対象に関する検索キーワードを推定することである.本研究では,公開画像データベースを効率よく利用することで,これらの課題を解決している.
著者
川島 学 島田 敬士 長原 一 谷口 倫一郎
出版者
日本神経回路学会
雑誌
日本神経回路学会誌 (ISSN:1340766X)
巻号頁・発行日
vol.19, no.4, pp.167-174, 2012-12-05 (Released:2013-02-08)
参考文献数
15

In this paper, we propose a new gesture recognition method which is helpful for a man-machine interface. The most of traditional methods need the whole part of a gesture sequence. Therefore, a system has to wait for the end of gesture to start the recognition process. It causes a time delay between the user's action and the machine's response. Early recognition determines the recognition result before the end of the gesture. Proposed method needs the detection of neither the beginning nor the end of the gesture by detecting the unique posture for a gesture class. In our experiment, we confirmed that the result is determined quite early with high recognition accuracy.
著者
阿部 尚之 島田 敬士 長原 一 谷口 倫一郎
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.111, no.194, pp.195-200, 2011-08-29

Webの集合知を活用し,未知の画像に対してその撮影内容に関するラベル付けを行う画像アノテーションという研究が盛んに行われている.従来の画像アノテーションは,収集した全ての訓練データセットから画像特徴とラベル特徴の関係を学習するものが多かった.しかし,それらのデータには人力である未知画像とまったく関係のない不要なデータも数多く含まれている.そこで本稿では,未知画像に付与されている位置情報と画像構図を利用して,そのような不要なデータを排除することで,画像アノテーションの精度を向上させる手法を提案する.実験では,提案手法と従来手法の比較実験を100シーンで行い,その得られた結果について報告をする.
著者
島田 敬士 谷口 倫一郎
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.108, no.198, pp.229-234, 2008-08-29

本稿では,追加学習型の自己組織化マップである密度可変型自己組織化マップを利用することで,ビジョンベース実時間モーションキャプチャシステムにおける特徴点検出精度を向上させる芳法を提案する.ビジョンベースモーションキャプチャシステムでは,人体の頭部や手足などの3次元座標を安定して取得することが求められる.しかし,オクリュージョンや見えの違いによって,必ずしも常に安定した特徴点抽出が行われるとは限らない.そこで,特徴点抽出に成功したときの情報を自己組織化マップで追加学習する.一方で,モーションキャプチャシステムが,特徴点の一部の抽出に失敗したときには,抽出に成功した情報のみを利用して,抽出に失敗した特徴点を補完することが可能である.このとき重要なのは,特徴点情報を追加学習するか想起するかを選択する部分である.これには,特徴点に信頼度を定義し,その信頼度に応じた処理の選択を行わせる.本稿では,実験結果とともに本手法の有効性を示す.