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25 巻 , 1 号
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目次
巻頭言
解説
報告
書評
用語解説
  • 岡本 一志
    原稿種別: 用語解説
    25 巻 (2013) 1 号 p. 23
    公開日: 2017/12/14
    ジャーナル フリー

    Affine SIFT[ 1]は,2枚の入力画像に対し,画像間で対応する特徴点のリストを出力するアフィン不変性を有した画像マッチング法である.入力画像間で対応する特徴点のリストは,(1) 緯度と経度と呼ばれるカメラの光軸方向を決定するパラメータを変化させることで入力画像毎に数十以上の視点からの画像を生成し,(2)(1)で得られた全画像から特徴点検出および特徴量記述をSIFTにより行い,(3) 全ての視点間で特徴点の対応付けを行い,(4) 誤対応を除去する,以上の流れで算出される.また,提案者らによる実装も公開されており,この実装においては,誤対応の除去にORSA(Optimized Random Sampling Algorithm)[2]が用いられている.

    ASIFTでは,多視点の画像を扱うため,単一視点の場合に比べ,SIFTによる特徴点検出の計算量が13.5倍,特徴点の対応付けの計算量が13.5^2 (=182.3)倍必要となる.そのため,文献[1]では計算量の削減手法についても検討されており,入力画像を3分の1に縮小した際に対応点数が高くなるパラメータ5組を推定し,これらのパラメータを用いて上記の(2)~(4)の処理を行う手法が提案されている.

    [1]J.M. Morel and G. Yu,“ ASIFT: A new framework for fully affine invariant image comparison,” SIAM Journal on Imaging Sciences, vol.2, no.2, pp.438-469, 2009.

    [2]L. Moisan and B. Stival,“ A probabilistic criterion to detect rigid point matches between two images and estimate the fundamental matrix,” International Journal of Computer Vision, vol.57, no.3, pp.201-218, 2004.

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  • 吉田 真一
    原稿種別: 用語解説
    25 巻 (2013) 1 号 p. 23
    公開日: 2017/12/14
    ジャーナル フリー

    脳機能画像解析におけるMVPAは,Multivariate Pattern Analysisの略であり,特にfMRI装置による脳機能計測画像(3次元BOLD画像)より得られるVoxel値を用いた脳機能解析に用いられることが多いため,Multi-voxel Pattern Analysisと呼ばれることもある.脳機能解析では,被験者(通常はヒト)に刺激(例えば,痛み,画像,音声などのイベント)を与えた際の脳活動(ボクセル値)と刺激の内容との相関を,一般線形モデル(GLM)などを用いて推定するが,これまで個々のボクセルに対して単変量解析を行うことが一般的だったものを,MVPAは複数のボクセルを変量として多変量で行うようにしたものである.これまで,PET(陽電子断層撮影法)などの手法においてボクセル解像度がセンチメートル単位だったことから,注目脳領域(ROI)のボクセル値と刺激変数の間の単変量解析が広く用いられてきた.fMRIの解像度向上(ミリメートル単位)で多くのボクセル値の詳細な計測が可能となり,ある脳機能に対して複数のボクセル値を得ることができ,MVPAが有効な手法として用いられるようになった.MVPAを用いることで,GLMなどの多変量解析手法だけでなく,サポートベクタマシン(SVM)などの多次元変数を入力とする機械学習手法による解析も用いられるようになり,脳神経科学の研究のみならずブレインコンピュータインタフェース(BCI)などへの応用の道も開けている.

    [1]J. V. Hexby.,“ Multivariate pattern analysis of fMRI: The early beginnings”, NeuroImage, Vol.62, pp.852-855, 2012

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会告
特集:「WebインテリジェンスとインタラクションII」
論文概要
学会から
編集後記
特集論文: WebインテリジェンスとインタラクションII
原著論文
  • 北島 理沙, 小林 一郎
    25 巻 (2013) 1 号 p. 501-510
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    近年,潜在的ディリクレ配分法は文書中の潜在的トピックを解析するのに広く利用されている.この手法は文書中の各単語に対してトピック分布に基づく確率値を割り当て,特定の単語が特定のトピックに出現しやすいということから潜在的トピックを抽出する.しかし,この手法では,文書を単語によって表現することを前提としており,語の関係によって表現される文書のより正確な内容を捉えていないという問題がある.本研究では,より内容を捉えた潜在的トピック推定を行うことを目的とし,トピックの割り当て対象を単語の組の構成条件が潜在的トピック推定に有効であるかを調査し,単語にトピックを割り当てる従来手法より高い精度でトピックの推定を行えることを示す.
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  • 大久保 和訓, 土方 嘉徳, 西田 正吾
    25 巻 (2013) 1 号 p. 511-523
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    推薦システムは,嗜好データを機械学習することでユーザプロファイルを作成し,それに基づいて推薦を行う.従来の推薦システムの研究では,いかにユーザの嗜好に合ったアイテムを推薦することができるかという精度に注目したものが多い.しかし,近年,推薦システムの精度向上のみを目指すのではなく,推薦過程を含めたサービス全体の価値の向上を目指す研究が行われつつある.我々は,そのような研究の一環として推薦システムを利用したユーザの気づきに着目した.推薦システムが獲得するユーザプロファイルを可視化することで,ユーザは自身の嗜好について何らかの気づきが得られるのではないかと考えた.本研究では,ユーザプロファイルの可視化・提示と気づきの関係についての調査を行う.
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  • 奥 健太, 服部 文夫
    25 巻 (2013) 1 号 p. 524-539
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    近年,推薦精度以外の評価尺度を重視した推薦システムに関する研究が注目されている.推薦精度以外の評価尺度の一つであるセレンディピティは,推薦システムがいかにユーザにとって意外かつ有用なアイテムを発見できるかを表す評価尺度である.本研究では,セレンディピティ指向情報推薦システムとしてフュージョンベース推薦システムを提案する.提案システムは,外発的および内発的偶然を発生させる機構をもち,ユーザがこれらの偶然の中から価値あるアイテムを察知できるような仕組みをもつ.我々は,セレンディピティ指向情報推薦においては,これらの機構をもつインタフェースを要件としたシステム設計が必要であると考える.提案システムは,ユーザが任意に選択した二つのアイテムを混ぜ合わせることで,セレンディピティなアイテムを発見するという,フュージョンベースアプローチの考え方に基づく.本研究の貢献は次のとおりである:セレンディピティ向上のためのフュージョンベースアプローチを適用した推薦システムを提案した.実際の楽天ブックスの書籍データセットを用いた被験者実験による推薦システムの有効性評価を行った.既存の推薦システムの一つである Amazon とのセレンディピティの観点から比較評価を行った.
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  • 倉持 俊也, 岡田 直樹, 谷川 恭平, 土方 嘉徳, 西田 正吾
    25 巻 (2013) 1 号 p. 540-555
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    多くの研究者によって,SNSネットワークやWorld Wide Web,タンパク質の相互作用といった複雑ネットワークに対する解析が行われ,スケールフリー性やスモールワールド性,高いクラスタ性などの性質が発見されている.近年では,複雑ネットワーク内のコミュニティ構造とその発見手法が注目されている.同一コミュニティ内のノード同士は類似した性質を持つことが多い.例えば World Wide Web では,同一のコミュニティに属するページ同士は同一のトピックに属することが多い.コミュニティの構造を知ることは,複雑ネットワークを分析する上で不可欠となりつつあり,多くのコミュニティ発見手法が提案され,様々な複雑ネットワークに対してコミュニティ構造の分析が行われている.本稿では,交グラフとネットワーク上に存在する意味的な情報の解析を利用したコミュニティ発見手法について述べ,SNS ネットワークに適用した評価を行う.
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  • 立間 淳司, 青野 雅樹
    25 巻 (2013) 1 号 p. 556-567
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    近年,スマートフォンの普及や Web ブラウザの機能向上により,三次元物体による豊かな表現を利用したアプリケーションやサービスが増加している.今後,文書・画像データのように,Web 上に三次元物体データが爆発的に増加することが予想される.これにともない,大量にある三次元物体から,形状的特徴を手がかりに検索を行う,三次元物体の形状類似検索技術が必要とされている.本論文では,三次元物体から生成したDepth Buffer画像の局所特徴量の相関による,新しい三次元物体の特徴量Local Feature Correlation Descriptor(LCoD)を提案する.LCoD では,まず,複数視点よりレンダリングした Depth Buffer画像から局所特徴量を抽出する.そして,各 Depth Buffer 画像ごとに,局所特徴量の相関行列を求め,相関行列の要素を並べたものを,三次元物体の特徴量とする.LCoD は,Princeton Shape Benchmark を用いた比較実験において,検索結果上位での適合率を表すFirst Tier が 0.4708 となり,Light-Field Descriptorなどの従来手法よりも優れた検索性能を示した.
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  • 張 建偉, 河合 由起子, 熊本 忠彦, 白石 優旗, 田中 克己
    25 巻 (2013) 1 号 p. 568-582
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    ニュースサイトは日常生活における重要な情報源であり,閲覧者は発生事象の情報を受信する(受ける)のと同時に,書き方によって「楽しい」,「悲しい」,「怒り」等の多様な印象も受けている.特に,賛否両論となるニューストピックに関しては,複数のニュースサイトで報道傾向が異なるため,異なった印象を受ける.また,同じ話題であっても,時間が経つと報道傾向が変化する場合には異なる印象を受ける.そこで本研究では,記事の書き方を「印象」という評価指標で分析することで,ニュースサイトの報道傾向を視覚的に比較可能な分析手法を提案する.提案手法は,まずニュース記事の多様な印象を表現するのに適した複数の印象軸を設計し,ニュース記事に対する印象辞書を構築する.次に,この印象辞書を用いて各記事と各ニュースサイトの印象値を算出し,最後にサイトごとの報道傾向の違いおよび時間的推移を閲覧者へ比較提示する.本論文では,多様な印象に基づくニュースサイト報道傾向分析手法を提案し,国内 15 社,国外 10 社の計 25 社のニュースサイトに適用したシステムを用いて,その有効性を検証する.
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  • 土屋 健, 吉永 浩和, 小柳 恵一
    25 巻 (2013) 1 号 p. 583-597
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    本論文では,Peer-to-Peer 型クラウドコンピューティング技術により,ネットワークに拡散するデータベースを仮想的に統合することで,巨大な論理データベースサービスの構築手法を提案している.現在,多くの機能・方式をもつデータベースが存在し,それぞれが機能・特性に応じたデータベースを構築してきた.これら情報を連携,活用することで高度な web サービスの創出を期待できる.本稿の提案モデルの構築するオーバレイネットワークは,インターネットに拡散しているデータベース方式,ロケーションに関係なく仮想的に単一データベースとして統合し,SQLによるRDBMS型と同様のデータ操作性と,分散ノードによるスケーラビリティ性という特性をもつことを評価によって明らかにしていた.また,提案モデルの特性を活用することで,ビッグデータへの対応手法について考察を行い,提案手法を実用化するために要求される機能,性能に関して検討を行っている.これら検討に基づき,今後の課題として,現在の実装の改善と,データのレプリケーション手法を明らかにすることで,提案モデルの実用性を高めることができるとまとめている.
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  • 篠田 孝祐, 榊 剛史, 鳥海 不二夫, 風間 一洋, 栗原 聡, 野田 五十樹, 松尾 豊
    25 巻 (2013) 1 号 p. 598-608
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    ここ数年,Twitter をはじめとしたソーシャルメディアを日常的に利用している人は多くなっている.先の震災でも,情報収集手段として活用した人も多数いた.これらソーシャルメディアが,災害時の情報伝播にどのように寄与したのかを知ることは,将来起こりうる災害において,情報技術をより有効に活用するための重要な知見となる.既存研究にて,災害をはじめとした社会的なイベントを知るのにソーシャルメディアが有効とされている.さらに,情報伝搬に関しても様々な視点から議論されている.本研究では,震災前後3週間の約4億の Tweet データを対象に,ユーザの利用状況・行動・コミュニケーション構造を,全体ならびに地域単位で分析することで,ユーザの状況やコミュニケーション構造を分析・推定する.それにより,将来,個々のユーザに適した情報を伝搬するために必要な仕組みを提供するための基礎的知見を明らかにする.
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  • 重田 桂誓, 松村 敦, 宇陀 則彦
    25 巻 (2013) 1 号 p. 609-623
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    現在,Web コンテンツを対象としたキュレーションが注目されている.キュレーションとは,あるテーマに対して人が独自の視点でコンテンツを取捨選択し,1つにまとめることである.キュレーションにおいては,このようなコンテンツを解釈する視点であるコンテキストが重要とされている.しかし,Naver まとめをはじめとする既存サービスでは,多様なコンテキストを表現できない.さらに,コンテキストの直感的な把握ができないため,試行錯誤しながらよりよいキュレーションを行うことが困難である.この問題を解決するために,本研究では表紙生成エンジンを用いた二次元配置型 Web キュレーションシステムを開発した.二次元配置は Web コンテンツの自由なレイアウトやキュレーションされたページ全体の俯瞰を可能にする.一方,Web ページの表紙は,画像やテキスト,色を組み合わせて生成するため,個々のページの内容やコンテキストの直観的な把握を助ける.本システムの有効性を評価するため,学生 16 名を対象に Naver まとめとの比較実験を行った.その結果,本システムの方が多種多様な表現によるキュレーションが行われ,また,まとめたページに含まれる視覚的要素の割合も高かった.さらに,本システムの方がコンテンツの見た目や直観性を意識してキュレーションする傾向も確認できた.
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  • 北村 祐太郎, 澤勢 一史, 延原 肇
    25 巻 (2013) 1 号 p. 624-635
    公開日: 2013/03/04
    ジャーナル フリー
    動画共有サイト YouTube の動画推薦手法における,推薦の偏り,視聴動画と推薦動画間の関連性が不明瞭,および推薦画面内の情報提示量の少なさ,を解決する手法を提案する.具体的には,YouTube の動画に付与されたタグの概念が持つ広狭に着目し,これらに対して形式概念分析を適用することで,さまざまな概念階層から動画を推薦することで,推薦の偏りを解消する.また,形式概念分析によって得られる束構造を利用することで動画の推薦理由を構成し,視聴動画と推薦動画間の関係性を明示する.さらに適切な動画情報量を持つ YouTube の動画推薦アプリケーションを構築し,ユーザの選択における負担を軽減する.提案システムの有用性を確認するため,20 代の男女 10 人のユーザに対して,YouTube と提案手法のシステムにおける平均動画選択数や適合率,推薦理由の有用性を調査する.さらにアンケート調査により,推薦動画を提示する際の適切な情報量について考察する.
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