著者
高橋 努
出版者
電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会誌 (ISSN:09135693)
巻号頁・発行日
vol.95, no.1, pp.27-32, 2012-01

近年, 電子ジャーナルのアクセス環境は急速に向上した. しかし, 大学の厳しい財政状況のなかで, 学術雑誌の価格高騰やビッグディールのもたらす問題が深刻化している. これらに立ち向かうため大学図書館はコンソーシアムの活動を積極的に進めてきた. 平成23(2011)年4月には大学図書館コンソーシアム連合(JUSTICE)が設立され, 取組みの一層の強化が図られている. 電子ジャーナルの保存と恒久アクセスの保証に関わる問題のほか, オープンアクセスに関わる動向についても言及する.
著者
POLIKOVSKY Senya KAMEDA Yoshinari OHTA Yuichi
出版者
電子情報通信学会
雑誌
IEICE transactions on information and systems (ISSN:09168532)
巻号頁・発行日
vol.E96.D, no.1, pp.81-92, 2013-01
被引用文献数
19 1

Facial micro-expressions are fast and subtle facial motions that are considered as one of the most useful external signs for detecting hidden emotional changes in a person. However, they are not easy to detect and measure as they appear only for a short time, with small muscle contraction in the facial areas where salient features are not available. We propose a new computer vision method for detecting and measuring timing characteristics of facial micro-expressions. The core of this method is based on a descriptor that combines pre-processing masks, histograms and concatenation of spatial-temporal gradient vectors. Presented 3D gradient histogram descriptor is able to detect and measure the timing characteristics of the fast and subtle changes of the facial skin surface. This method is specifically designed for analysis of videos recorded using a hi-speed 200fps camera. Final classification of micro expressions is done by using a k-mean classifier and a voting procedure. The Facial Action Coding System was utilized to annotate the appearance and dynamics of the expressions in our new hi-speed micro-expressions video database. The efficiency of the proposed approach was validated using our new hi-speed video database.
著者
百田 信 伊東 栄典
出版者
電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会第19回データ工学ワークショップ (DEWS 2008) (ISSN:13474413)
巻号頁・発行日
2008-03
被引用文献数
5

blogやwiki, SNS, Social bookmarkなどの様々なソーシャルサービスによってWebの質が変化し, これまで情報資源に対して傍観者であった利用者が作成者へと変貌を遂げた. これによりWebにおける情報資源は日々激増することになった. このようなソーシャルサービスには個人の嗜好に基づくデータが蓄積されており, そこから有益な情報を発見するシステムが求められている. 本研究ではSocial Bookmarkに着目し, そこから情報を発見する二つの手法を提案する.一つは, 自分の興味に近い利用者やページを発見する手法である.この手法では, 利用者が保持するブックマークを個人のプロファイルとみなし, 類似利用者および興味の近いページを発見する. もう一つは, 新着情報をいち早く推薦する手法である. この手法は, 人気の高いページを早期に見つけるαブックマーカーを発見し, そのαブックマーカーの見つけたページを推薦する手法である. 本手法は早さだけではなく, 分野の階層関係,自分とαブックマーカーとの興味分野の近さも考慮している. 上記の手法をシステムとして実装した. その際, Social Bookmarkデータとしてはてなブックマークのデータを利用した. またデータを用いて提案手法の評価を行った.The quality of Web was changed by recent social services such as blog, wiki, SNS, and Social bookmark. The user was shifting to creator of the information resource from onlooker. The amount of the information resources on the Web are rapidly increasing day by day. Social services accumulate folk's trends or individual preferences, then social bookmark data can use be an important data mining resource, and it may be possible to discover valid data for recommendation, marketing, and trend analysis. The authors propose two methods for information discovery from a social bookmark. The first method discovers similar users, and also discovers prefer pages which are preferred by a user. In this method, one user's bookmarks are considered as the profile of the user, and calculate similarity between users using profiles. The authors also propose page recommendation using user similarity. The second method recommends newly arrived information. This method discovers the alpha-bookmarkers who are an early detector of popular pages and also a spreader of the pages. This method considers not only earliness but also a hierarchy of interests. Especially, this method calculates neighborhoodness between a user's and an alpha-bookmarker in the specific interest. The authors implemented the two methods and examine using real data retrieved from "HATENA Bookmark". Examination shows that proposed methods are effective.
著者
八木 嵩大 宇都 雅輝 Shudai YAGI Masaki UTO
出版者
電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18810225)
巻号頁・発行日
vol.J102-D, no.10, pp.708-720, 2019-10-01

近年,受験者の実践的かつ高次な能力を測定する手法の一つとしてパフォーマンス評価が注目されている.しかし,パフォーマンス評価では,得られる能力測定値が評価者の特性に依存する問題が指摘されてきた.この問題を解決する手法の一つとして,評価者特性を考慮して受験者の能力を推定できる項目反応モデルが多数提案され,その有効性が示されている.他方で,これらのモデルは測定対象の能力に一次元性を仮定する.しかし,高次な能力の測定を目指すパフォーマンス評価では,複数の能力尺度で構成されるルーブリックを用いて採点を行うことが一般的であり,この場合には能力の一次元性は必ずしも満たされない.そこで,本論文では,評価者特性を考慮した多次元性項目反応モデルを提案する.提案モデルは,データから推定した最適な次元数の能力尺度上で,評価者特性を考慮した高精度な能力測定を実現できる.本論文では,提案モデルのパラメータ推定手法としてマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく手法を提案し,シミュレーション実験と実データ適用を通して提案モデルの有効性を示す