著者

長谷川 達人 田中 基貴

雑誌

情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS) (ISSN:21865728)

巻号頁・発行日

vol.12, no.2, pp.38-48, 2022-05-31

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2018年に本国において70年ぶりの漁業法の一部改正が決定された.新漁業法の主な目的は,水産資源の持続的な利用を確保し漁業生産力を発展させることとされている.この目的の達成には,操業や水揚げ等の情報を用いた資源調査を行い,科学的な知見に基づいた客観的な指標により資源評価を行い,評価結果に基づく指標に従った資源管理を行うことが重要である.一方,漁獲した尾数や,魚種,魚体長といった資源評価に必要な基礎情報は,各漁場で手動で計測されていることが多い.本研究では,Mask R-CNNを用いた画像認識により漁獲物の基礎情報を自動で収集するシステムを提案する.特に,Copy-Paste Augmentation(CP-Aug)と敵対的訓練により少量のラベル付きデータのみを用いてモデルを訓練した点と,クラス分類Headを1 class分類に変更した点が特色である.評価実験の結果,CP-Augにより複数魚の検出精度が大幅に向上した.また,敵対的訓練によりアノテーション誤差に頑健な特徴表現の獲得がなされ,1 class分類により未知魚に対する精度向上も達成した.

著者

長谷川 達人 近藤 和真

雑誌

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) (ISSN:21888698)

巻号頁・発行日

vol.2021-UBI-71, no.25, pp.1-9, 2021-08-26

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センサを用いた人間行動認識において深層学習を用いた手法が数多く提案されている.中でも,深層学習とアンサンブル学習を併用する手法は強力な成果を発揮している.一方,アンサンブル学習を行うにはデータの分割や複数モデルを学習するなどの様々な手続きを要し,手間と計算コストがかかる.本研究では,行動認識を対象に深層学習のアンサンブル手法を解析することを通じて,単一モデルを End-to-End で訓練するだけでアンサンブルモデルと同等の推定精度を実現する手法の実現可能性を考察する.

著者

長谷川 達人 森 朝春

雑誌

情報教育シンポジウム論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.176-183, 2019-08-10

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本研究では,講義中に教示者の示すスクリーンにオーバーレイする形で,コメントがスクロールするリアルタイムコメントスクロールシステム(RCSS)を開発し,大学講義内で約半年間の実践評価を行った.RCSSにより学生が発話することに対するハードルを下げ,講義の双方向性を高めることを目的としている.大学の講義で試験運用を行い,アンケートと発話ログを用いて本システムの有用性検証を行った.その結果,アンケートではポジティブな回答が圧倒的多数となり,発言がしやすくなった,モチベーションが上がった,理解度が上がったという意見が半数以上となった.一方,コメントが邪魔だと回答した受講者も1割程度いた事,コメントを必要に応じて投稿している受講者が30~40%だったことなど,課題も見つかった.発話ログを,カテゴリに分けて分析している点は本稿の特色の一つである.RCSS導入前後では(講義に関係する)発話数は約2倍に増えていた事だけでなく,教示者to受講者や受講者to受講者のレスポンスが毎回10件程度行われた科目もあり,RCSSは双方向授業の実現に寄与することを明らかにした.

著者

長谷川 達人 越野 亮

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.57, no.10, pp.2186-2196, 2016-10-15

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本研究では,スマートフォン標準搭載のセンサを複合的に用いてDNN(Deep Neural Network)で学習させることで,スマートフォンが利用者の身体上のどの位置に所持されているのかを推定するシステムを開発する.スマートフォンの所持位置が推定できることで,ポケットの中での誤動作防止や,位置に応じた通知方法の自動変更など,様々なコンシューマサポートが実現できる.本研究では,利用者がスマートフォン所持中に最もとりやすい動きである歩行を対象に,ズボン前ポケット,ズボン後ポケット,胸ポケット,内ポケット,ジャケットポケット,鞄,手という所持位置7種類の推定を行う.被験者16人に対して実験を行い,Leave-one-subject-out Cross-Validation(LOSO-CV)で推定精度を評価した結果,81.7%の精度で所持位置7種類を推定し,胸ポケットと内ポケットを区別しない6種類の推定では86.7%の推定精度を達成した.また,センサを複合的に用いることで推定精度が向上するという点や,加速度センサの値の扱い方によって推定精度が向上することを明らかにした.

著者

長谷川 達人 越野 亮 木村 春彦

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)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.8, pp.1-7, 2015-02-23

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現在,スマートフォンは世界中で多くの人々に利用されている.携帯電話の様々な機能が日々発展している中,音量設定に関しては依然として物理ボタンで手動設定が行われている.利用者は毎日通勤前にマナーモードを設定し,帰宅後は元に戻すなどの設定を行う必要があるため,それが手間で,常にマナーモードに設定している利用者も少なくないだろう.それでも,必要な連絡をとり逃してしまうことや,音楽が聞きたいときにはわざわざ音量を設定する必要があるなどの不便は残る.我々はこれらの課題を解決するためにインテリジェントな音量変更手法を開発している.その実現に向け,本稿では多数の被験者による実際の操作ログを収集する実験を行った.本稿では,利用者属性や音量変更を行うタイミングなどに関する考察を行った結果を報告する.Nowadays, many people use a smartphone in the world. Although many functions are improved step by step, users still manually adjust the suitable volume with hard buttons. Users set their smartphone to vibrate mode before commuting and ring mode after getting their home every day. Therefore, quite a few people always set their smartphone to vibrate mode. However, inconvenience still remains, such as to miss a necessary phone call, or to raise sound volume when the user would like to listen to music. We develop an intelligent volume adjustment method to improve such inconvenience. Towards implementation of this method, we gathered operation log of actual use by many participants. In this paper, we described the results of considerations such as considering user attributes and the right time to change sound volume.

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

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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.