著者
稲田 脩二 梶原 祐輔 島川 博光
出版者
一般社団法人 電気学会
雑誌
電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)
巻号頁・発行日
vol.135, no.9, pp.1149-1150, 2015-09-01 (Released:2015-09-01)
参考文献数
3

The evaluation of past processes of production from farming records enables job-changing middle or advanced farmer to work more effectively. The paper proposes a method to discriminate farm works from viewpoint videos, reducing the load of farmers. In this method, farmers wear a camera embedded in a glasses to acquire viewpoint videos during their farm works. To confirm the effectiveness of the method, it is applied to the discrimination of watering, plowing, adding fertilizer, disbudding, and seeding. As a result, the method has discriminated watering and plowing with high accuracy using routing information of farm works. In addition, this paper has discussed important factor for farm-works discrimination and the problem of viewpoint video.
著者
長谷川達人 中村宗広 梶原祐輔 木村春彦
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2013, no.12, pp.1-7, 2013-12-12

近年モバイル端末の普及に伴い利用者のマナーやモラルが問題視されており,特に音量の設定は,公共交通機関や映画館,図書館,また,学校や会社の社会生活等様々な場所にて規制されていることが多い.Android スマートフォンにおいては,音量設定は大きく分けて 2 種類,着信音量とアプリ音量がある.着信音量は電話やメールが着信した際の音量であり,マナーモード設定と連動している.アプリ音量はゲームのようなアプリケーションで発される音量の設定であり,一般的にはマナーモード設定と連動されていない.本稿では特にアプリ音量に焦点を当て,Android スマートフォンから得られる様々なログ情報を用いてアプリ音量の自動化を行う.ログ情報として主に位置情報,起動中のアプリ名称,時刻などを用いて学習を行う.Because of the diffusion of a smartphone, user's manners or morals are indicated. Among them, the volume is frequently regulated in the public spaces like theater, library, school, and office. Android smartphone has two kinds of volume setting, one of which is ringtone volume, and the other is application volume. Ringtone volume, is a volume receiving a call or a e-mail, changes in conjunction with silent mode setting. Application volume, is a volume working an application like games, doesn't generally change in conjunction with silent mode setting. We propose a method automatically sets a volume utilizing various kind of attributes observed on an Android smartphone. In this paper, this method especially focuss on the application volume. This algorithm mainly processes location logs, application names, time information and so on to learn.
著者
植村 喜弘 梶原 祐輔 島川 博光
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.56, no.12, pp.2358-2369, 2015-12-15

近年,おもてなしの提供が求められている.おもてなしの提供には,ユーザの状態やパーソナリティを把握する必要がある.本論文では,おもてなしの提供のために,Radio Frequency Identifier(RFID)技術で取得される足取りの特徴から,ユーザの状態やパーソナリティを推定する手法を提案する.15名の被験者における6種のユーザ状態での歩行データを取得した実験で,パーソナリティごとの足取りの特性を本手法で識別できることが分かった.パーソナリティが現れたクラスタごとに機械学習することで,クラスタリングしない場合と比較し,ユーザ状態を把握する精度が4.3%向上した.本論文では,識別結果および足取りの解析から,パーソナリティを考慮することによる精度向上に影響を与える成分について議論する.