人工知能学会第22回全国大会

このページはしましま人工知能学会全国大会2008に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

6月11日(水)

SalienceGraph: 参照確率に基づく話題遷移図の可視化

白松 俊 (京都大学 大学院情報学研究科) 駒谷 和範 (京都大学 大学院情報学研究科) 尾形 哲也 (京都大学情報学研究科知能情報学専攻) 奥乃 博 (京都大学 大学院情報学研究科)

  • salienceは,後に参照される確率の通常文書のこの文書での乖離によって定量化
  • pLSAで抽出した話題ごとのsalienceの変化をグラフで可視化

名詞句の用語バリエーションの自動認識

著者 岡崎 直観 (東京大学) 辻井 潤一 (東京大学,"The University of Manchester,National Centre for Text Mining")

  • 同意の名詞句を,未知の語も含めて表記揺れを解消するのが,名詞句の用語バリエーション問題
  • stemmingや,編集距離やn-gram距離の類似度判定ではうまくいかない場合が多い
  • 医療の表記揺れの辞書を学習事例とする
  • 対応する語の,先頭と末尾からみて一致する部分を取り除き,残った部分で置換ルールを作る.過剰な置換が行われないようなヒューリスティック.
  • 置換が適切に行われるかどうかの度合いをロジスティック回帰で求める.

機械学習と系列アラインメントを応用した日本語並列句解析

大熊 秀治 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科) 原 一夫 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科) 新保 仁 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科) 松本 裕治 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科)

  • 「と」で表されるような句の並列構造の曖昧性の解消
  • 助詞などを手がかりに並列構造の候補を抽出
  • 実際に並列構造になるかどうかを

音声対話システムにおける発話の重なり情報を利用した音声認識率低下の予測

中野 幹生 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) 船越 孝太郎 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) 伊藤 敏彦 (北海道大学 大学院 情報科学研究科) 荒木 健治 (北海道大学 大学院 情報科学研究科) 長谷川 雄二 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) 辻野 広司 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン)

  • システム対話中や合図なしでも人間が話してよく,人間の発話終了後にすぐに応答したい
  • 利用者が,システムにじゃまされたなどで,発話をやめてしまったかどうかを調べる
  • システムの発話との重なり時間と重なりの開始の時間差から発話中断を予測

AIレクチャー「オープンソースのMind Mapping Software, FreeMind の基本的使い方から他のアプリケーションとの連携まで」

藤本 一男(作新学院大学)

マインドマップ:トニー・ブザン

  • ブザン自身は手書きを推奨している.Freemindなどのツールを使うと,ツール自体や習熟度で制限されてしまう場合もある.いざとなれば,手書きに [wink]
  • ノードとリンクの組み合わせで,階層的に描く
  • さまざまな形式への書き出しができる
  • 用途:印刷する,Webで公開,プレゼンテーション,アウトラインをする,講義用のメモ

使い方概要

  • 新規MMを作るとルートノードだけ
  • そのあと子ノードをどんどん作る.子ノードの追加や移動ができる.
  • 学生さんのMM:関心がはっきりしないので,ルートを「キーワード」などの語にして,子ノードにキーワードをまずガンガン書いていったりする

例:学生の講義へのアンケート

  • 自由記述欄の部分が子ノードになったマップを作る
  • それらの内容を,文を読んで,いろいろな項目のノードに分けてゆく.
    • この作業をプロジェクタと併用して行うと,協調作業の道具として活用できる

MMの良いところ

  • アウトラインだと,構成を線形にするためにいろいろそぎ落としている情報がある → MMならそういった情報も保存される
    • おかげで新たな発見も
    • そのあと,線形構造の構造化をする

例:講義ノート

  • マップにまとめておくと,新たな発見もあり,まとめてあるので話しやすさもある
  • 余談をはさんでも,線形ではないので,筋を変えられる

例:卒論

  • 社会学のゼミでは問題意識が非常に重要
  • 自分のテーマに自身をもってもらう → テーマを見つければ100ページ以上でも書ける!
    • 自分のテーマを見つけた場合
    • 伝えたい相手を信頼した場合
  • よってテーマ探しが問題
    • 最初は漠としている(例:車のこととか〜)
    • これをマップを使って発展する(例:飲酒運転とかの関連事項をどんどん見つける)
    • マップを図書館の司書さんに見せて関連する本を読む
    • 本を読むとまた広がる

ソーシャライズド・コンピュータと協調学習

森 幹彦 (京都大学 学術情報メディアセンター) 池田 心 (京都大学 学術情報メディアセンター) 萩原 学 (京都大学 大学院情報学研究科) 嵯峨 正規 (京都大学 大学院情報学研究科) 上原 哲太郎 (京都大学 学術情報メディアセンター) 喜多 一 (京都大学 学術情報メディアセンター)

  • 協調学習支援ではだれかが書いていると他は見ているだけ → 同時にみんなで作業できないか?
  • マルチマウスのペイントツール:子供で実験
    • マウス一つ,全ての人が全てのツールを使う,マウスは複数だがツール排他的にしか使えない
    • マウスの抱え込みによる独占,他の人の領域侵犯
    • 資源の受け渡しがコミュニケーションをしたという意識を与える
    • 物理的なメタファに近いツールの排他的な利用は,使いにくい印象

北海道江別市の観光戦略を支援するWebサイト構築

斎藤 一 (北海道情報大学大学院経営情報学研究科,北海道情報大学情報メディア学部) 石井 真人 (北海道情報大学大学院経営情報学研究科) 安田 光孝 (北海道情報大学情報メディア学部) 隼田 尚彦 (北海道情報大学大学院経営情報学研究科,北海道情報大学情報メディア学部) 向田 茂 (北海道情報大学大学院経営情報学研究科,北海道情報大学情報メディア学部) 三浦 洋 (北海道情報大学情報メディア学部)

  • 焼き物の街というのが浸透しない
  • 取材
    • ネガティブな意見はでるが,やきものをプッシュしたいという姿勢は見える
    • SWOT (Strengh, Weakness, Oppotunity, Threat) 分析:四つのポイントを上げる
  • Balanced Score Card

表現を編みあげる文化的プログラム

鳥海 希世子 (東京大学大学院情報学環、学際情報学府) 阿部 純 (東京大学大学院情報学環、学際情報学府) 水越 伸 (東京大学大学院情報学環、学際情報学府) 土屋 祐子 (慶応義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究機構)

  • シンプルなメディア表現を支え,それが日常生活に拡張されるようにする
    • あいうえお画文:グループでもってきた写真に対して,あかさたなの行を指定して,その行の五つの文字で始まる文を作る
    • 発表して違いにコメントをつけていく
  • つくる・発表する・共有する・ふりかえるの個人と協調活動のサイクルが大切

表現候補の自動生成とインタラクションに基づく表現の液状化・結晶化サイクルの促進

沼 晃介 (東京大学先端科学技術研究センター) 田中 克明 (東京大学 先端科学技術研究センター) 赤石 美奈 (東京大学 先端科学技術研究センター) 堀 浩一 (東京大学先端科学技術研究センター,東京大学大学院工学系研究科)

  • あいうえお画文の支援ツール
  • 表現をもやもやにするのが液状化,その逆が結晶化
  • 入力した表現のDBから,計算で液状化・結晶化し新たな表現の候補を示し,また表現DBに加える
    • 候補は語の共起性などでヒューリスティックに選ぶ
  • 最初の文字できまる候補と選んだ関連語にそった写真を表示

表現の他者文脈への伸延による流通促進の試み

田中 克明 (東京大学 先端科学技術研究センター) 堀 浩一 (東京大学先端科学技術研究センター,東京大学大学院工学系研究科) 山本 真人 (株式会社 エヌ・ティ・ティ・ドコモ)

  • いつも見聞きしている行動に基づく推薦
    • 入力:関心空間への書き込み,位置履歴,Webの閲覧履歴からテキスト情報を取得
    • 推薦対象:教えて!gooとグルメWalker
    • 携帯の待ち受け画面として表示

ベイジアン・ネットワークにおける情報量規準

植野 真臣 (電気通信大学) 久保 治彦 (電気通信大学 大学院情報システム学研究科) 山崎 敬広 (電気通信大学 大学院情報システム学研究科)

  • MDLは,過学習のため,厳密な推論に比べてかなり精度が悪い

移動平均法に基づく部分時系列クラスタリングの再解釈

大崎 美穂 (同志社大学工学部) 片桐 滋 (同志社大学工学部) 段 純恵 (同志社大学工学部)

  • STSC(部分時系列クラスタリング)
    • スライディング窓で系列を切り出し,切り出した断片をクラスタリング
    • 入力データには無関係なセントロイドが出力される
    • 回避策:非干渉的な重ね合わせ,支配的な周波数への位相の整列
  • STSCがローパスフィルタと等価であることを示す

飼いならし - 飼育・野生データ混在データからの学習

神嶌 敏弘 (産業技術総合研究所) 濱崎 雅弘 (産業技術総合研究所) 赤穂 昭太郎 (産業技術総合研究所)

自分の発表:質問

  • 音声認識の話者適応と関連
  • バギングとの違いの確認
  • サンプルのアクセプトの基準の詳細

金銭的価値による商品ランキングのための併買関係分析

著者 横田 祐介 (東京理科大学) 松井 藤五郎 (東京理科大学) 大和田 勇人 (東京理科大学)

  • 同時に購入する商品があるとき,一方の商品が併売でより高頻度で購入されるのであれば,その商品に,それと併売されている商品の価値を分配して割り当てて考える
  • 相関ルールを元に,併売寄与率を求め,その寄与率に応じて価値を商品間で分配し,分配を収束するまで繰り返す.

招待講演「ゲームと人工知能」

松原健二(コーエー代表取締役社長)

コーエーのオンラインゲーム

  • 今日は「信長の野望 オンライン」の5周年
  • 5000人がアクセスし,各武将の配下になる
  • プロデューサ,ディレクター に CG,サウンド,プログラム,? の四つの部署の構成
  • 女性向けゲームの方が,文庫やミュージカルなどの関連する他面展開が可能

ゲーム業界の動向

  • ハードウェアプラットフォーム:家庭用ゲーム機(主流),携帯,PC (ものすごく少ない,右肩さがり)
    • PS3 や Xbox360 は日:欧米は1:5〜7 ぐらいの比,Wiiは日本でも売れている.
    • 任天堂はどこでも売れている.ソニーはPS3以外はそこそこどこでも,Xbox360は欧米のみ
    • ゲームコンテンツ:世界市場 3兆7972億,アジア:日:欧州:北米=19%:14%:32%:35%
    • 家庭用ゲーム機市場は欧と米では順調に伸びているが,日は横ばい
    • ゲームの大規模・高品質化,携帯などのゲームの多様化,海外市場の拡大と欧米勢による寡占化,オンラインや携帯電話では韓国勢などが成長

ゲームAIの発展に向けて

  • 伝統的なAI研究の対象は将棋チェス
  • 業界では:
    • 信長の野望 天翔記 --- 意志決定にニューラルネットを利用.プログラマーが変わったら使われなかった
    • 決戦シリーズ -- 群れ制御エンジン…250vs250 の戦闘シーン.
      兵士が吹っ飛び方などは物理計算をしている.
    • 社内汎用エンジン:階層型 A* アルゴリズムによるパス検索.キャラクタが目的地に向かう.
  • 国内ゲームのAI技術の利用はまれ
    • エージェントのマネジメントやパス探索
    • がんばれ森川君2号,クロムハウンズ
  • 海外の方が活発
    • AI Game Programming Wisdom は4巻:ニューロ,ベイジアンネット,教科学習など
    • F.E.A.R:プランニング技術の導入,クロムハウンズより2年先行
  • AI技術への応用は少ない
    • デジタルゲームの特性:リアルタイム性,不完全情報,ルールが変わる,ベンチマークの不在
    • 制作方法の問題:発売2ヶ月が勝負なので,あとで練り込むことはできない.追求している「面白さ」が違う
  • おもしろいゲームとは
    • シンプルなシステム・ルールの中に多様な戦略
    • 優れた戦略:セオリーを持ち込んだ戦略を作れる
    • 複雑さを求めることで面白さを追求 → 新たなユーザの獲得が難しくなった
  • AIへの期待
    • Bonanzaの衝撃:学習の適用
    • システム・ルール設計をして,戦略を教師を使わずに学習できる
    • 強いAIではなく,利用者のレベルにあわせた接待麻雀のようなことができる

産学連携

  • CESA:ゲーム業界の団体.東京ゲームショーの主催など.
  • CESAの技術委員会:CEDEC 本年で10回目.ゲームの技術カンファレンス.参加約2000.セッション数 100超.ことしからアカデミックのセッション(VRやCGが主)を作った.

質問

  • ゲームの寿命を延ばすには
    • RPGの分岐など,一度クリアしても再びできる要素など
  • ゲームから,歴史などに興味をもつことがあるので,それをもっと拡大できるか?
    • ナポレオンや百年戦争などを欧米で展開したが,海外の人材も登用したがうまくいかなかった.
  • アカデミックの貢献
    • CREST の審査などをしていると,本質とすれ違っているのが多い.業界とアカデミックの間合いの測り方がまだ分からない.
  • 面白さの評価は?
    • モニターによる調査:企画デザイン,実装面,で,おもしろいか? 各社こうしたスキームを持っている.
  • TETRISのような発想の違う人材を育成できるか?
    • 引き出しの多い人=ゲームしかしていない人はとらない.小さいときに読み聞かせをしてもらった,本を自分で読み始めたのは,宿題以外にものを作ったことがあるかといった質問をする.
  • 大学では何を教育して欲しいか?
    • 日本と海外の違い:日本だとRPGなどのストーリーに人が集まるが,海外だとプログラマに人が集まる.海外では技術オリエンティッドなので,技術者の方が厚遇されているが,日本ではプログラマが足りていない.
    • お客さんを楽しませる感覚と,工学的な正当性のバランスが重要

機械学習を用いた主導権混合型Webシステム

井上 紗都美 (東京理科大学 理工学研究科 経営工学専攻) 松井 藤五郎 (東京理科大学) 大和田 勇人 (東京理科大学)

  • システム主導とユーザ主導が切り替わって進行するWebベースのシステム
  • アクセスのユーザの行動の傾向のログを元に,ページ遷移を提案し,受け入れたら採用.
  • 各ページの遷移確率をログからかくとく.基本はマルコフモデル
  • 質問:インターフェースの主導権の変更は,最初は提案程度で,それから徐々に強めてゆくようなものの方がよいのでは?

ニュース記事における時間変化する話題の抽出

森 幹彦 (京都大学 学術情報メディアセンター)

  • 時間減衰のある類似度を採用し,オンラインでクラスタリング.類似クラスタがあるか,クラスタの併合,分割を許す.

遺伝的アルゴリズムによる階層メニューの最適化

松井 正一 ((財)電力中央研究所) 山田 誠二 (国立情報学研究所,総合研究大学院大学)

  • 階層メニューで選択時間を最小化する
    • 各ペインの内容のまとまりと,メニューの項目数を考慮する
    • よく使うメニューを上の階層に移す:15%ほどの効果
    • 1メニューにまとめて表示するのと併せると40%ほど

Positing A Growth-Centric Learning of Empathy Models in HSI

レガスピ ロベルト (大阪大学 産業科学研究所 知能システム科学研究部門) 福井 健一 (大阪大学 産業科学研究所 知能システム科学研究部門) 森山 甲一 (大阪大学産業科学研究所) 栗原 聡 (大阪大学産業科学研究所) 沼尾 正行 (大阪大学産業科学研究所)

  • 環境や人に,感情に関連する情報を拾うデバイスをいっぱい使う
  • 知識ベースを使う理論に基づく方法と,データに基づく方法を併合
  • まだアイデア段階

身体技能支援における発想論理プログラミング言語の精緻化

小林 郁夫 (慶応義塾大学 SFC研究所)

  • 発想論理プログラミング(ALP)で,スキルの獲得をモデル化.
  • ALPは,アブダクションなので,可能性のある原因を特定する.

分散秘密情報源からの強化学習

佐久間 淳 (東京工業大学) 小林 重信 (東京工業大学) Rebecca Wright (Rutgers, The state university of New Jersey)

  • 社会的なエージェントがデータを持つ:プライバシ,個別化,価値互換性(自分が得したい)といった目的もある
  • 複数のエージェントがいるとき,互いの報酬や状態を秘匿にしたまま,最適な政策を獲得する教科学習
  • ほどほどの計算量・通信量で,プライバシを保持したまま,最適解を得たい
  • Q関数をrandam shareとして保持する.準同型な公開鍵暗号を使う.

ロボカップサッカーシミュレーションのKeepawayにおける協調行動の学習

伊佐野 勝人 (東京工業大学大学院総合理工学研究科) 片上 大輔 (東京工業大学大学院総合理工学研究科) 新田 克己 (東京工業大学大学院総合理工学研究科)

  • KeepAway:ボールを守りきるタスク
  • 味方にパスができないとき,味方が移動するか自分がドリブルする.
  • ヒューリスティックと強化学習の組み合わせで決定

非周期的急速運動の分析

伊藤 万利子 (東京大学大学院学際情報学府) 三嶋 博之 (早稲田大学人間科学学術院) 佐々木 正人 (東京大学大学院教育学研究科)

  • 剣玉のふりけんという技を課題のこつを分析
  • 3Dの動作解析装置とビデオを併用
  • 玉の回転角と手の早さでみると,熟練者と初心者で大きな差があった

ソーシャルブックマークサービスを利用したタグ付け自動化システム開発に関する一考察

小野 裕作 (琉球大学) 當間 愛晃 (琉球大学) 遠藤 聡志 (琉球大学)

  • SVMを使ったタグ予測.訓練事例は利用者のブックマークデータ.特徴量はWebページ中の名詞.
  • Firefoxのアドオンとして実装
  • タグのパーソナライズはない

ユーザ革新性の推定手法に関する評価

中村 美穂 (日本電信電話株式会社) 市川 裕介 (日本電信電話株式会社) 後藤 真一郎 (日本電信電話株式会社) 黒川 裕彦 (日本電信電話株式会社) 中川 哲也 (日本電信電話株式会社 NTT情報流通プラットフォーム研究所)

  • 推薦対象の内容に加え,話題性や新規性に関連した革新性という要素を考慮できるようにする
  • イノベータ理論:innovetor(2.5%), early adopter(16%), early majority(50%), late majority(〜84%), laggards は商品が出てすぐに買うグループから,評価が固まってから買うグループまで
  • 革新性を推定:アンケート (イノベータをスクリーニングする質問)→利用者には入力が面倒,発売日からの購入時時期・順位で判断→商品によって時間スケールがバラツキ,長期間ログが必要
  • トップページしか見ないとか検索を使うなどのWebの閲覧行動から特徴量を抽出,アンケートによる

複数種ノードネットワークからのコミュニティ抽出

池谷 智行 (東京工業大学) 村田 剛志 (東京工業大学)

  • 利用者と質問などの複数の種類のノードからなるネットワークを考える

文脈情報を利用した文書集合間の差異分析と決算報告書分析への応用

竹内 広宜 (日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所) 荻野 紫穂 (日本IBM株式会社 東京基礎研究所) 渡辺 日出雄 (日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所) 白田 佳子 (筑波大学 ビジネス科学研究科)

  • 分析したい問題が事前に決まっていれば,それに応じた辞書を作って分析する
  • 決まっていない場合は,特定の文書集合に特徴的に見られる語を使う
    →当たり前の結果しかでない.示されたキーワードだけではわからず,原文も参照しないといけない
  • そこで文脈を使った解析をする
    • 文脈情報は,決算報告書に特有な表現「〜につきましては,」でトピックの区切りを見つける.各文脈中で特徴的な語を見つける.
    • 倒産・継続企業群で,出現頻度に差がある語を重視することで,原文を参照しなくてもある程度は分かる.
  • 係り受け構造は,長文が多いこの種の文書では,主語と述語だけでは有意な情報はえられなかった.

CVFDTへのナイーブベイズ導入:コンセプトドリフトを含むデータストリームからの高精度な分類器導出

西村 聖 (東北大学大学院 情報科学研究科) 寺邊 正大 (東北大学大学院情報科学研究科) 橋本 和夫 (東北大学大学院情報科学研究科)

  • データストリーム用の CVFDT を使う.コンセプトドリフトへの対応は,時間窓を使う
    • Hoeffding限界を使うため,枝の生成が保守的になる問題
  • 葉ノードのクラスの比ではなく,そこに保持されている事例集合で単純ベイズを実行して識別する
  • そんなに予測精度はのびなかったが,計算時間は長くなった.

グラフスペクトルを用いた大規模頻出部分グラフマイニング

Nguyen Vinh duy (大阪大学産業科学研究所) 大原 剛三 (大阪大学産業科学研究所) 鷲尾 隆 (大阪大学産業科学研究所)

  • 一般には正方にならない連結行列を二つ使った拡張行列を作り,その固有値を用いた枝狩りを行う.

高度技術産業における組織リスクマネジメント機能発現のための知識モデリング

松井 孝典 (大阪大学大学院工学研究科) 齊藤 修 (早稲田大学高等研究所) 松村 憲一 (大阪大学大学院工学研究科) 加藤 悟 (大阪大学大学院工学研究科) 盛岡 通 (大阪大学大学院工学研究科)

  • リスクマネジメント成熟度モデル(RMMM):定義,文化,プロセス,経験,適用の階層があり,それぞれに段階が設定されている
  • これをもとに知識モデルをつくった
  • 原子力関係でシステムを作りリスクに対して学習できるようにした.Yes/Noで答えることで成熟度を判定するといったことができる.
  • データをためて解析中

知識継承における外在化支援のための業務ルールとドメインオントロジーの構築

小林 圭堂 (慶應義塾大学) 加藤 美穂 (慶應義塾大学) 吉岡 亜紀子 (慶應義塾大学) 山口 高平 (慶應義塾大学)

  • 人間が作ったスケジュールと計算したものを比較し,その差からルールやオントロジーに役立つ知識を見いだす.
  • 主観的な指標を客観的なものに置き換え,だれでも使えるようなものにできた.

概念創造に着目した類推思考プロセスの可視化技法

中村 潤 (東京大学工学系研究科 技術経営戦略学専攻) 大澤 幸生 (東京大学,ATR 知識科学研究所)

  • 与えられた base の語を組み合わせて新たな target を作る発想支援
  • 分類していって余った語がでるが,それを余らないように再分類するプロセスから新たなシナリオを考える.

書店展示支援システム

田中 謙司 (東京大学大学院工学系研究科)

  • 高い返本率(40%),売り上げを確保するために新刊を乱発,書店の閉鎖があいつぐ
  • 出版・卸・小売のそれぞれではなく,それに顧客を加えた全体としての最適化
  • 欲しい本が欲しいときに:データに基づくジャンル構成,新刊,中分類,展示
    • 大きな分類の比率を店長の方針で決めた後は,残りは売り上げに応じて決める.
    • 予測売り上げに基づく仕入れ支援など.特定のジャンルに集中しすぎて縮小均衡にならないように.

設計情報を利用した設計教育支援手法の開発

稗方 和夫 (東京大学大学院工学系研究科) 大和 裕幸 (東京大学大学院新領域創成科学研究科) 柿沼 徹也 (東京大学大学院新領域創成科学研究科)

  • 製造業の設計は複雑化している→教育と実務の乖離
  • 過去の設計事例を元に,注文の制約や各種のトレードオフを考慮できる設計
  • システムを利用して良いシステムを作った履歴から,大きく設計を変更したところを監視してルール化すると,教育上の知見が得られる.

実験カイゼンにおける機器取り扱い動作の特徴抽出

比嘉 優 (沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科) 神里 志穂子 (沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科) 比嘉 修 (沖縄工業高等専門学校 生物資源工学科) 野口 健太郎 (沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科) 野崎 慎也 (沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科) 池松 真也 (沖縄工業高等専門学校 生物資源工学科) 鈴木 龍司 (沖縄工業高等専門学校 情報通信システム工学科)

  • モーションキャプチャーやアイカメラなどで,実験演習の行動を記録
  • 機器の扱い,時間,手順なども考慮→これらの要素も成績に反映

マルチモーダルセンシングによるブリッジ業務分析システムの開発

青島 大悟 (静岡大学) 鈴木 敦志 (静岡大学) 桐山 伸也 (静岡大学) 杉山 岳弘 (静岡大学) 竹林 洋一 (静岡大学)

  • 船のブリッジでの船員の連携などの改善
  • 天井のミラーカメラ(五つのエリアの位置情報)と各船員のピンマイク(話者交代と会話時間)
  • 報告に対して応答がない場合に警告,いろいろな統計量の表示などの機能

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:16 (2492d)