Doshisha University · Faculty of Science and Engineering · 教授

Research keywordsデータマイニング・センサデータからの行動認識・機械学習・マルチメディア情報処理・Wi-Fi CSIを用いた人物認識・生体信号からの感情認識

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• IEEE Access, 11 36579 - 36604, 2023年04月, 研究論文（学術雑誌）2023 · 論文
• Sensors, 23(7) 3446 - 3446, 2023年03月25日, 研究論文（学術雑誌）2023 · 論文
• Sensors, 23(19) 8234 - 8234, 2023年10月03日, 研究論文（学術雑誌）2023 · 論文
• Biomedical Signal Processing and Control, 79 104168 - 104168, 2023年01月, 研究論文（学術雑誌）2023 · 論文

• 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 2025年04月 -2028年03月, 基盤研究(B), 同志社大学2025 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 1.に関しては，既に2019年度に，映像中の物体の時空間的な関係を表すグラフを構築し，グラフたたみ込みネットワークを用いて，物体間の関係を考慮しながら，各物体の視覚特徴を抽象化し，特定のイベントの発生を検出する手法を開発していた．2020年度は，この手法に対して，より正確な物体の隣接関係の検証に基づくグラフの高品質化，イベント検出をマルチクラス分類として定式化することによる精度改善に取り組んだ．そして，世界的な映像解析コンテストTRECVID 2020で，大規模な監視カメラ映像から35種類のイベントを検出するタスクに参加し，開発手法と世界中の研究機関で開発された手法との精度比較を行った．2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 3.に関しては，既に2019年度に，強化学習の枠組みで，映像中の各フレームの内容（視覚特徴）をどの程度記憶するかという意思決定を行うモデルを学習する手法を開発していた．2020年度は，TRECVID 2009で提供された長時間の219本の映像を用いて，先読みに基づく記憶更新手法，2.で開発した手法との比較を通して，強化学習に基づく手法の方が，後続のフレームと記憶との適合度が高くなる，つまりより適切に映像の内容を記憶できていることを確認した．, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 2019年04月 -2022年03月, 基盤研究(C), 近畿大学2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• さらに，人間の注意機構を考慮した映像検索手法を開発した．具体的には，人間は，テキスト形式のクエリに映像が適合するか吟味する際に，クエリに含まれる各単語ごとに映像中の特定の領域に注意を向けながら，両者が概念的に対応しているかどうか逐次的に検証している．この点に着目して，単語と映像中の領域の対応関係を取りながら，クエリに適合する映像を検索する手法を開発した．本手法の有効性を検証するために，映像解析に関する国際競争型ワークショップTRECVID 2019に参加した．特に，100万本以上の映像の中から，「人がツールを使って何かを切っている」，「日中に走行しているトラック」といったクエリに適合する映像を検索するアドホック映像部門で本手法の性能を評価した．結果として，参加した9つの研究機関の中で，アリババ，中国人民大学，ソフトバンクと早稲田大の合同チーム，モナシュ大学に続く，5位の成績を収めることができた．, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 2019年04月 -2023年03月, 基盤研究(B)2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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