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Research Projects

Smartphone

Activity Recognition

行 動 認 識

コンピュータが現実世界に干渉するには,現実世界を認識する必要があります.特に人間がどんな行動を行っているかを推定する技術を行動認識と言います.本研究室では,スマートフォンやウェアラブルデバイスに搭載されたセンサを用いて,人間の行動や意識,周囲環境等を推定する技術の開発を行っています.例えば,歩行中はスマホの画面をオフにしたり,雪道の情報を収集してマップを作ったり,コンピュータが現実環境を認識できることで,様々なサービスを実現することができます.どのようなセンサを,どのように使用するのかといった点から,センサデータの処理の仕方まで様々な研究領域があります.

研究テーマ例

深層距離学習を用いた行動認識,歩行時の積雪量及び路面状況の推定,計測環境の違いに頑健な行動認識,等

研究業績(抜粋)

  • Determining smartphone's placement through material detection, using multiple features produced in sound echoes, IEEE Access, 2017.
  • Deep Metric Learning for Sensor-based Human Activity Recognition, ICIT 2019, Shanghai, China, 2019.
  • Estimation of Sidewalk Surface Type with a Smartphone, ICIT 2019, Shanghai, China, 2019.
GPU

Deep Learning

深 層 学 習

深層学習は一般に深い層のニューラルネットワークのことを指し,機械学習アルゴリズムの一種です.画像等の特定の情報から,そこに何が写っているのか?を推定したり,過去の時系列から未来を予測する技術などに利用されます.本研究室では,様々な外部機関と共同研究を行っており,深層学習の実社会適用や,新規アルゴリズム開発に取り組んでいます.深層学習は,教師ありデータを準備するだけで実施できると思われがちですが,多くのパラメータの調整や,データの整形,深いモデルを学習させるための工夫,別ドメインデータの活用など,様々な研究領域があります.

研究テーマ例

GANを用いたフォントの自動生成,プラズマ波動の自動検出(共同研究:ISAS/JAXA),漁獲物の魚領域検出と魚種推定(共同研究:水産研究・教育機構),歯科診断画像認識に関する研究(共同研究:福井大学病院),等

研究業績(抜粋)

  • Automatic Electron Density Determination by using a Convolutional Neural Network, IEEE Access, 2019.
  • Fish Species Identification using a CNN-based Multimodal Learning Method, MLHMI2020, Singapore, 2020.
  • CNN-based Criteria for Classifying Artists by Illustration Style, MLHMI2020, Singapore, 2020.
JINSMEME

Learning Support

学 習 支 援

近年,各個人がスマホを持つのが当然となり,m-learningがより身近になりました.そこで,スマホで簡単に学習できる環境を,より効率的かつ,継続しやすくなるような学習支援システムの開発を行っています.本研究室では特に,4択回答時に学習者が理解して回答しているのか,勘で回答しているのかといった確信度の推定や,日々の操作ログから最適な復習通知タイミングの検討,その他,様々なスマートデバイスを用いた最新の学習支援の実現を行っています.

研究テーマ例

4択問題に対する回答者の確信度推定,m-learningにおける最適な通知タイミング,AI/IoTの教材開発,等

研究業績(抜粋)

  • Touch-typing detection using eyewear: toward realizing a new interaction for typing applications, Sensors, 2019.
  • Estimation of degree of retention and subjective difficulty of four-choice English vocabulary questions using a wearable device, TENCON 2018, Jeju, Korea, 2018.
  • Stroked finger recognition using a wearable device while typing, CIIS 2019, Bangkok, Thailand, 2019.
Xperia

Gamification / Interaction

ゲーミフィケーション / インタラクション

日常生活にゲーム要素を取り入れることで,人の行動を誘発する工夫をゲーミフィケーションと言います.人間とコンピュータの相互作用のことをインタラクションといいます.行動認識や画像認識でコンピュータが現実環境を認識し,それに応じて何らかの面白いアクションを行うことで,人間の行動改善や遊びに繋がります.本研究室では,行動認識研究のインタラクション応用や,インタラクティブなキーボード開発,VR-HMDを用いた学習支援など,様々なゲーミフィケーション・インタラクション開発を行っています.

研究テーマ例

プロジェクションマッピングによるタイピング練習支援,脳波からの利用者の嗜好性推定,スマホ依存の改善支援アプリケーション,等

研究業績(抜粋)

  • スマホ依存改善支援アプリにおけるゲーミフィケーション応用と定量的評価, 情報処理学会論文誌教育とコンピュータ, 2019.
  • Interaction to support the learning of typing for beginners on physical keyboard by projection mapping, ICIT 2019, Shanghai, China, 2019.
  • Real-time comment scrolling system towards interactive class", IEEE ICEED 2019, Ishikawa, Japan, 2019.
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