【研究分野】ヒューマンインタフェース・インタラクション

【研究領域課題番号】16H05870 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

表情認識 / ユビキタス光センシング / HMD / 表情計測 / 反射型光センサ / 機械学習 / 表情識別 / 頭部装着型ディスプレイ / 幾何形状推定 / バーチャルリアリティ / 光センシング / ユーザインターフェース

【研究成果の概要】

本研究課題では，外部からの光学的な観測が難しい頭部装着型ディスプレイ内部での計測が可能な組み込み型光センサと機械学習を用いた表情認識技術を高度化することを目的に研究を推進した．基本表情のクラスを識別する手法を発展させ，表情の表出強度を推定し，合成した表情をアバターに反映できることを示した．また，基本表情クラスを識別するのみでは無く，低次元の光センサ情報から，高次元の顔表面の特徴点の位置を3次元再構成できることを確認した．更に，表情の多様性を考慮した機械学習として，視線や頭部方向を考慮した学習データセットを構築することで表情識別精度を頑健にできることを示した．

【研究の社会的意義】

本研究では学習データの多様性を考慮した機械学習を行なうことで，没入型バーチャル環境における表情認識精度を頑健にできることを示した．こうした，没入型バーチャル環境に対してユーザの身体情報を反映する技術基盤は，我々が没入型バーチャル環境においてソーシャルコミュニケーションを行なう上で必要となるものであり，実環境とバーチャル環境をシームレスに接続することに貢献するものである．また，本研究課題で開発を行なった組み込み型光センサと機械学習を用いる手法は，低次元のセンサ情報から高次元のユーザの状態を推定することにも活用できるため，様々な身体情報の認識を行なっていく上で重要な技術になると期待される．

【研究種目】若手研究(A)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【配分額】19,890千円 (直接経費: 15,300千円、間接経費: 4,590千円)

【研究分野】メディア情報学・データベース

【研究領域課題番号】24240015 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

データベース / 矛盾 / データ統合 / 時空間データ / Linked Data / 問合せ処理 / クラウド基盤 / 情報検索 / 情報基盤 / 地理情報システム / ユーザインターフェイス / 地球観測 / 問い合わせ処理 / 科学データ / Linked Open Data / 画像解析 / 機械学習 / 異常値検出 / Provenance / Linked　Data / 異常検出

【研究成果の概要】

本課題は、大規模な時空間データの統合において発生する「矛盾」に多角的に取り組んだもので、要素研究と実証システム開発の課題を行った。
事例として画像データとWeb上のソーシャルデータ等、矛盾を含んだ異種のデータを統合して土地利用等の知見を抽出する研究を進め、衛星画像処理より高精度な結果を実現、実証した。基盤技術としても、異種メタデータを統合して検索する技術や、それを機械学習などで解析するための連携手法等について研究し、それぞれ従来法より優れた結果を得た。原発事故関連の環境モニタリングデータを対象に国際標準に基づく統合検索の実証システムをクラウド上に構築し今後の実用化と標準化へ橋渡しできた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】06680342 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

型理論 / 型付き入計算 / 機械学習 / 帰納法 / 関数プログラミング / 自動演繹 / 型付きλ計算 / 制約 / 算術制約 / 帰納推論 / 定理証明 / ユーザ・インタフェース

【研究成果の概要】

本課題の主たる目的は、プログラムや証明を一個もしくは複数個の例から合成する手法を、型理論(型付きλ計算)の枠組を用いて研究することにある 本研究では、研究代表者の従来の研究を発展させ、型理論を中心として、プログラムや証明を例から合成する手法を考察し、主として以下のような成果を得た。
★算術制約の入った型理論
算術的な制約を型理論に付加し、制約の推論を暗黙に行うことが可能な体系を用いることにより、従来の体系では一般化が不可能な繰り返し構造を合成することができることを示した。
また、機械学習とは関連がないが、算術制約の技術の応用として、関数型言語のtupling変換に関する研究を行なった。
★機械学習のためのユーザ・インタフェース
-般化機能を、証明テキスト中に挿入され繰り返しを指摘するためのannotationによって呼び出せるようにする方法を考案した。この研究で得たユーザ・インタフェースに関する基本的な考え方に従って、例からプログラムを合成する能力を有するスプレッド・シートを開発した。
★帰納法に関する考察
証明の例からの合成は、帰納法を用いた証明の一方法である 本研究では算術制約の推論機能により繰り返し構造の一般化が容易になることを示したが、さらに、算術制約の推論機能は、例がない場合でも有用であることがわかった。
★自動証明機能を利用した一般化
本研究では、主として、型理論のもとで書かれた証明の一般化について考察したが、その最後の段階で、tacticやresolutionなどの自動証明機能を利用して作られる証明の一般化に関して考察した。

【研究種目】一般研究(C)

【研究期間】1994 - 1995

【配分額】2,100千円 (直接経費: 2,100千円)