| 題名 | ポケット内の物体形状認識によるライフログシステムの設計と実装 |
| 著者 | *下鶴 弘大 (神戸大学), 寺田 努 (神戸大学/JSTさきがけ), 塚本 昌彦 (神戸大学) |
| Page | pp. 1226 - 1231 |
| Keyword | ライフログ, 赤外線センサ, ポケット, 物体認識, コンテクストアウェアネス |
| Abstract | ライフログにおいては効率的な振り返りをするために，その時の行動や状況といった内容を表すキー ワードを付与するタグ付けが必要であり，どのようなタグを付けるかが重要である．そこで本研究では， ポケットに着目した．ポケットへの物の出し入れは行動の重要な起点となっている可能性が高いため，い つ何がポケット入っているかをロギングすることはライフログとして価値が高い．例えば，鍵がポケット に入っている時間から外出時間がわかり，あるいは切符がポケットに入っている時間から乗車時間がわか る．ポケット内部の物の認識には，物にRFID タグを貼り付けることで区別する手法が考えられるが，あ らゆる物にRFID タグを付ける必要があるという問題点や使い捨ての切符や入場券にRFID タグを付ける ことは現実的ではない．提案システムでは，格子状に配置した赤外線照射部と赤外線受光部でポケットを 挟むように向かい合わせに配置することで，赤外線を遮った物体の形状からポケット内の物の種類を認識 する．認識精度の評価実験では，携帯電話，切符，鍵を対象に正解率を調査し，平均91% と高い正解率を 得られることがわかった． |
| 題名 | Fairy Agent: 現実の物体を擬人化したエージェントとの会話を通して行動を促す説得アプリケーション |
| 著者 | *吉井 章人, 中島 達夫 (早稲田大学) |
| Page | pp. 1232 - 1235 |
| Keyword | エージェント, 拡張現実, 説得工学 |
| 題名 | モバイル端末における複数人によるコンテンツ体験の記録とその応用 |
| 著者 | *松村 耕平 (立命館大学), 角 康之 (公立はこだて未来大学) |
| Page | pp. 1236 - 1242 |
| Keyword | モバイル端末, 状況認識, 共有体験, 顔認識 |
| Abstract | スマートフォンに代表されるモバイル端末が普及している。我々はモバイル端末を用いて、あらゆる場所で、様々な情報コンテンツを楽しむことができるようになった。本研究では、モバイル端末における複数人のコンテンツ体験に着目する。本論文では、まず、モバイル端末における複数人のコンテンツ体験を、1)それぞれの端末で、情報コンテンツを体験する形、2)一つのモバイル端末を複数人で共有する形、の2つの形態に分類し、それぞれの形態におけるコンテンツ体験の特徴化を試みる。つぎに、2つの形態におけるコンテンツ体験を活用するための我々の取り組みについて説明する。そして、一つのモバイル端末を複数人で共有するアプリケーションの例として、モバイル端末のフロントカメラを用いた体験共有システムを開発したので、これらについて報告、考察する。 |
| 題名 | ライフログによる時間帯別移動先予測に適するエリア粒度の検討 |
| 著者 | *藪 圭輔, 榎堀 優, 間瀬 健二 (名古屋大学大学院情報科学研究科) |
| Page | pp. 1243 - 1248 |
| Keyword | 移動先予測, エリア粒度別, 拡張マルコフモデル, 時間帯別 |
| Abstract | ライフログを用いたユーザの移動予測において，人間の行動パターンが時刻によって変化する性質を利用し，位置情報と時刻情報を併用する方法が提案されている． 時刻情報を併用して移動予測をする場合，ユーザの移動先として予測する場所（エリア）の粒度を細かくすると，同一データ量ではエリア間あたりの移動回数が少なくなり学習に利用するデータ数が十分に確保できず，予測精度が低下する．これは特にデータ総量が少ないときに問題となる．本研究では約1週間のライフログで学習した場合において，エリアの粒度を半径5ｍ，10ｍ，15ｍと段階的に変化させて移動予測確率の推定の尤もらしさを評価し，どの粒度であれば，時間帯を考慮した移動予測が時間帯を考慮しない予測よりも高い精度を示し，かつ，移動予測に適した特性を持つか検討した．結果，エリアの粒度が半径10ｍ以上であれば，時間帯を考慮した移動予測確率推定の精度が時間帯を考慮しない場合と比べて高く，かつ，予測確率が0.5以上となる移動予測における予測スコアが0.8を超えたため，時間帯を考慮した予測が有効であると分かった．半径10mの円の面積は1住宅当たりの敷地面積に近いことから，1週間程度のライフログにおいては時間帯を考慮した移動先予測手法は建物間移動レベルの個人移動予測で有効である可能性が示唆された． |
| 題名 | Wi-Fiパケット人流解析システムの実環境への適用 |
| 著者 | 望月 祐洋 (立命館大学 総合科学技術研究機構), 鬼倉 隆志 (立命館大学 情報理工学部), *福崎 雄生 (立命館大学 大学院 情報理工学研究科), 西尾 信彦 (立命館大学 情報理工学部) |
| Page | pp. 1249 - 1257 |
| Keyword | probe request, 人流解析, センサーネットワーク, 防災システム |
| Abstract | スマートフォン等の Wi-Fi 対応機器が常時発信している Probe Request フレームを受信する Wi-Fi パケットセンサを多地点に配置してデータを収集し,匿名化処理を施してクラウドストレージサーバに蓄 積することでリアルタイムに人の滞留・流動を分析し,人流の時空間分布を把握するための汎用システム の概要およびその実環境への適用について報告する.平成 26 年 1 月 29 日,30 日の二日間,グランフロン ト大阪のナレッジキャピタル内の The Lab. アクティブラボにおいて,また,平成 26 年 2 月 8 日,9 日の 二日間,大阪電気通信大学の卒業制作展である「なわてん」にて Wi-Fi パケットセンサ (AMP センサ) を 設置して Probe Request 収集の実証実験を実施した.この結果,現在構築中のシステムで人流の傾向を把 握できることを確認した. |