研究者詳細 - 米澤　拓郎

論文 - 米澤　拓郎

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End-to-end walking speed estimation method for smartphone PDR using DualCNN-LSTM. 査読有り

Nobuo Kawaguchi, Junto Nozaki, Takuto Yoshida, Kei Hiroi, Takuro Yonezawa, Katsuhiko Kaji

Short Paper Proceedings of the Tenth International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation - Work-in-Progress Papers (IPIN-WiP 2019) co-located with the Tenth International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2019) 頁： 463 - 470 2019年

Twitterにおける虚偽情報拡散抑制に向けた情報拡散コミュニティ可視化手法の検討査読有り

日下部眞太郎, 米澤拓郎, 大越匡, 鈴木もとこ, 山田曉, 中澤仁

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2018-UBI-6 巻 ( 21 ) 頁： 1 2018年11月

みなレポ：地方自治体の日常的な行政業務における参加型センシングによる情報収集・共有システム

坂村美奈, 米澤拓郎, 伊藤友隆, 金子義之, 中澤仁

デジタルプラクティス 9 巻 ( 2 ) 頁： 550 - 572 2018年4月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

地方自治体には，多種多様化する住民の要望に対して，迅速な把握・対応をする効率的なまちづくりの実現が期待される．しかし，現状の地方自治体の日常的な行政業務では，情報がデータ化・共有できておらず時間的・人的コストが高い部分が存在する．本研究では，地方自治体の日常的な行政業務において，職員の持つ携帯端末を通してリアルタイムな情報を取得可能とする参加型センシングを適用し，効率的な情報収集・共有を可能とすることを目的とする．本研究で開発した情報収集・共有システム，みなレポにより，地方自治体の日常的な行政業務の効率化だけでなく，地方自治体の職員による専門的知識に基づいた情報収集が実現される．みなレポは2016年10月から藤沢市において実運用されており，道路・ゴミの集積所の管理や，動物の死骸・落書き・不法投棄の発見に関するレポートがこれまで計1,740件以上収集された．本稿では，実運用により得られた知見および課題について報告する．

CiNii Books

Tacvie : 体験映像の臨場感を増幅する触覚再現デバイスの実装 (知的環境とセンサネットワーク)

佐々木佳介, 野崎大幹, 西山勇毅, 米澤拓郎, 中澤仁

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117 巻 ( 451 ) 頁： 81 - 88 2018年2月

パーソナルエリアネットワークとゲーミフィケーションを用いた高齢者の相互見守りプラットホーム査読有り

中澤仁, 佐々木航, 小渕幹夫, 江頭和輝, 西山勇毅, 大越匡, 米澤拓郎, 徳田英幸

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J101-D 巻 ( 2 ) 頁： 306 - 319 2018年2月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

地域コミュニティにおける高齢者の相互見守りを実現するプラットホームとして鵠沼ハッピーボードを提案し，約10ヶ月間に渡る実験を通じてその有効性を示した．鵠沼ハッピーボードでは，PANからの健康情報取得，スマートフォンを用いた笑顔画像撮影と共有，及びミッション，スコア，ランキングによるゲーミフィケーションを用いて相互見守りを実現した．実験は神奈川県藤沢市内の町内会会員7名を対象として実施し，実験者による協力依頼がない環境においても，鵠沼ハッピーボードが利用者同士の情報共有と相互見守りを促進することを示した．特に，高齢者同士が毎日の歩数や「自撮り」笑顔画像の背景等からお互いの生活状況を積極的に把握しようとする行動が見られ，情報技術を介した地域コミュニティの結びつき強化に繋がった．

DOI： 10.14923/transinfj.2017hap0019

CiNii Research

J-GLOBAL

Road marking blur detection with drive recorder 査読有り

Kawano M., Mikami K., Yokoyama S., Yonezawa T., Nakazawa J.

Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2017 2018- 巻頁： 4092 - 4097 2018年1月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Proceedings - 2017 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2017

Can we inspect the road condition at a low cost? City infrastructures, such as roads are very important for citizens to their city lives. Roads require constant inspection and repair due to deterioration, but it is expensive to do so with manual labor. Meanwhile, there are official city vehicles, especially garbage trucks that run through the entire area of a city every day and have cameras to record their driving. When we use these cameras, we can watch roads conditions anytime, anywhere. In our study, we focus on these cameras and attempt detecting the road damage, such as road marking blur. To achieve our goal, we explore the new system in this paper. This system adopts the object detection approach that is end-to-end learning and based on deep neural networks, which propose the blur region candidate and detect whether the road markings are blurred or not all at once. In our experiment, first, we obtain the drive recorder video from sanitation engineer and then annotate them. After annotation, we trained our models and calculate the mean average precision to evaluate our models. As a result, our model performs on our collected dataset.

DOI： 10.1109/BigData.2017.8258427

Scopus

Continuous Shape Changing Locomotion of 32-legged Spherical Robot 査読有り

Nozaki, H; Kujirai, Y; Niiyama, R; Kawahara, Y; Yonezawa, T; Nakaza, J

2018 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS) 頁： 2721 - 2726 2018年

Damaged lane markings detection method with label propagation 査読有り

Nukita, T; Kishimoto, Y; Iida, Y; Kawano, M; Yonezawa, T; Nakazawa, J

2018 IEEE 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON EMBEDDED AND REAL-TIME COMPUTING SYSTEMS AND APPLICATIONS (RTCSA) 頁： 203 - 208 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE Computer Society

We propose a damaged traffic lane detection method ensuring high accuracy in spite of only a few number of supervised data which are labeled traffic lane images. In general, supervised machine learning approach is very powerful for image classification. However, preparing a large amount of supervised data is time-consuming task because labeling damaged or not damaged is usually done manually through visual inspection of images. Thus, lowering the cost of labeling data is a great concern. To this end, we adopt a semi-supervised machine learning approach which learns from both labeled and unlabeled data by constructing graph based on the image similarity. We captured a large amount of the road lane images. Then, we constructed graph structure whose nodes are the road lane images and whose edges are the similarity between the images. In several nodes, we assigned labels which denote "damaged" or "not damaged." Finally we utilized the label propagation, which made it possible to infer the labels of the unlabeled data from the labeled data. These estimation resulted in the accuracy rate over 85% from the supervised data, which accounted for only 1.8% of the total data.

DOI： 10.1109/RTCSA.2018.00032

Web of Science

Scopus

小学生の書道基本姿勢定着に向けた点画検出および採点手法

柿野優衣, 河野慎, 米澤拓郎, 中澤仁

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018 巻 ( 0 ) 頁： 1L104 - 1L104 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

<p>初めて書道に触れる小学生から書道に対し基本姿勢を身につける方法として点画の練習が挙げられる．点画は書道の基本技術であり作品を構成する上で極めて重要な要素である．そこで本研究では，時と場所を選ばず練習できる環境を得られるアプリケーション実現のため，自動的に書作品評価を行う手法を提案する．書作品内に含まれる点画検出を物体検出問題として扱い，検出した点画評価することで書作品の点数付けを行う．本研究ではSingle Shot Multibox Detectorを適用する．データセットには実際の書道教室に通う小学生の書作品を用いる．提案手法の有効性を検証するため実験において点画検出の精度比較と点数付けの定性的評価を行なった．その結果，提案手法の有効性を確認できた．</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2018.0_1l104

CiNii Research

深層学習を用いた高解像度画像からの人物カウント

山田佑亮, 河野慎, 米澤拓郎, 中澤仁

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2018 巻 ( 0 ) 頁： 4Pin105 - 4Pin105 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

<p>観光地でのIT導入があまり進んでおらず、ITを導入することで改善される問題は多く存在する。例えば、観光地などで人物カウントを自動で行うシステムを導入することによって、観光地の集客力を定量的に分析することが可能となる。本研究では、広域の観光地を捉えた高解像度の画像から人物をカウントする手法を提案する。人物カウントのシステムの先行研究は複数存在するが、いずれも狭域を捉えた画像を扱っている。広域を捉えた画像は、人がいないエリアが、人がいるエリアよりも大きく、不均衡なデータである。我々の提案手法では、CNNを用いた密度推定に、サンプリングアルゴリズムを導入することによってデータの不均衡性に対処した。この手法の有効性を示すために、江ノ島の海岸を捉えた画像をデータセットとして用いて実験を行ったところ、既存手法を上回る精度を出すことができた。</p>

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2018.0_4pin105

CiNii Research

Meal Photo SNS with Mutual Healthiness Evaluation for Improving Users' Eating Habits 査読有り

Eigen, Y; Nishiyama, Y; Yonezawa, T; Okoshi, T; Nakazawa, J

PROCEEDINGS OF THE 2018 ACM INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON PERVASIVE AND UBIQUITOUS COMPUTING AND PROCEEDINGS OF THE 2018 ACM INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON WEARABLE COMPUTERS (UBICOMP/ISWC'18 ADJUNCT) 60 巻 ( 10 ) 頁： 339 - 342 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

We propose a Meal Photo SNS (called HealthyStadium) for improving users' eating habits by mutually assessing each others' health. This application's method is to evaluates pictures of meals leads to the realization of sustainable journaling. In addition, we implement competitive awareness that motivates the users to improve their eating habits by allowing users to share their healthiness ranking amongst the users. Through our study, we confirmed that our system enables users to motivate for improving eating habits. Also we found the number of records is increased by our system.

DOI： 10.1145/3267305.3267584

Web of Science

Scopus

J-GLOBAL

OmimamoriNet: An Outdoor Positioning System Based on Wi-SUN FAN Network 査読有り

Chen, Y; Sakamura, M; Nakazawa, J; Yonezawa, T; Tsuge, A; Hamada, Y

2018 ELEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MOBILE COMPUTING AND UBIQUITOUS NETWORK (ICMU 2018) 頁： . 2018年

Continuous Shape Changing Locomotion of 32-legged Spherical Robot. 査読有り

Hiroki Nozaki, Yusei Kujirai, Ryuma Niiyama, Yoshihiro Kawahara, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa

2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2018, Madrid, Spain, October 1-5, 2018 頁： 2721 - 2726 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

Shape changing robot is an approach towards locomotion on uncertain terrain due to its omni-directional features. However, the current locomotion method for such robots rely on discontinuous rolling. We propose a free form locomotion: an omni directional continuous crawling for deformable robots. This method introduce continuous shifting of contact surface similar to amoeba movement. A Mochibot that has thirty two telescopic legs is developed to verify the proposed locomotion method. Through the experiments, we have confirmed that the robot can track smooth paths: straight, smooth, and hand written curves. We also evaluate errors between desired and measured trajectories of the robot.

DOI： 10.1109/IROS.2018.8593791

Scopus

Accelerating Urban Science by Crowdsensing with Civil Officers 査読有り

Yonezawa, T; Takeuchi, K; Ito, T; Sakamura, M; Kishino, Y; Naya, F; Ueda, N; Nakazawa, J

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：ACM

We present how crowdsensing with civil officers contribute to collect larger amount of urban data with high spatial-temporal coverage, and enable to understand urban features by analyzing the data. We implemented a crowdsensing system which fits to daily city management, and conducted long-term experiment with garbage section of Fujisawa city, Japan. Based on analysis of collected data, we show that our system provide fine-grained urban data compared to crowdsensing with citizens with improving efficiency of city management. In addition, we analyze our dataset with demographic urban data, and clarified the relationship between pattern of uncollectible garbage thrown and features of resident area.

DOI： 10.1145/3267305.3267641

Web of Science

Scopus

OmimamoriNet: An Outdoor Positioning System Based on Wi-SUN FAN Network. 査読有り

Yin Chen,Mina Sakamura, Jin Nakazawa, Takuro Yonezawa, Akira Tsuge, Yuichi Hamada

Eleventh International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2018, Auckland, New Zealand, October 5-8, 2018 頁： 1 - 6 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：IEEE

We propose in this paper an outdoor positioning system based on Wi-SUN FAN network, the goal of which is to protect the elderly, young children and even pets via estimating their locations in a city. In order to achieve long-term portability and network-side positioning, the system does not directly rely on GPS receiver mounted on terminals but use machine learning for location estimation via the received signal strength indication (RSSI) measurements. In particular, the system consists of Wi-SUN beacons, Wi-SUN base-stations and vehicular devices. A beacon, attached to the one to be positioned, broadcasts wireless signal periodically so that its location can be estimated using machine learning algorithms from the RSSIs measured at multiple base-stations that are densely deployed over a city to construct an ad hoc network. Using the mobility of vehicles that roam over a city routinely, such like garbage collection trucks, buses and taxies. Vehicular devices containing both a Wi-SUN beacon and a GPS are used to collect RSSIs and the corresponding GPS coordinates to train the estimation models. We develop a prototype system consisting of 9 base-stations and deploy it to our university campus to conduct a field experiment to validate the proposed approach. Offline analysis on the data collected from the experiment showed that a RandomForest learner performs best among four selected learning algorithms using the default parameters of Weka 3.8, which achieves a mean absolute error of 35.43m and a root mean squared error of 44.21m, respectively. Evaluation on network performance is also conducted.

DOI： 10.23919/ICMU.2018.8653618

Scopus

Senbay: a platform for instantly capturing, integrating, and restreaming of synchronized multiple sensor-data stream. 査読有り

Yuuki Nishiyama,Ani, K. Dey, Denzil Ferreira, Takuro Yonezawa, Jin Nakazawa

Proceedings of the 20th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services Adjunct, MobileHCI 2018, Barcelona, Spain, September 03-06, 2018 頁： 291 - 291 2018年

Overview of IUI2018 workshop: User interfaces for spatial and temporal data analysis (UISTDA2018) 査読有り

Wakamiya S., Jatowt A., Kawai Y., Akiyama T., Campos R., Yonezawa T.

CEUR Workshop Proceedings 2068 巻 2018年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：CEUR Workshop Proceedings

Nowadays, humanity generates and contributes to form large and complex datasets, going from documents published on media outlets, posts on social media or location-based information. The generated information tends to be complex, heterogeneous (texts, images, videos, etc.) and is growing at an incredible pace, with much of this data having a strong spatial and temporal focus. This steady increase in the availability of such a volume of information, forces the development of more effective user interfaces that would assist users in efficient visualization, analysis and exploration of the data. This half-day workshop on User Interfaces for Spatial and Temporal Data Analysis (UISTDA) held in conjunction with the IUI2018 conference on March 11th, aimed at sharing the latest progress and developments, current challenges and potential applications for exploiting large amounts of spatial and temporal data. In this paper we provide an overview of the workshop goals together with its main contributions.

Scopus

MyFactor：ユーザの内面状態に寄与する因子情報の個人特性に適応的な分析

小渕幹夫, 西山勇毅, 大越匡, 米澤拓郎, 中澤仁

情報処理学会論文誌 58 巻 ( 10 ) 頁： 1674 - 1687 2017年10月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

近年，様々なセンサを搭載したスマートフォンの発達と普及により，第三者による客観視が困難である「忙しい」や「疲れている」といった人間の内面状態の推定を行う研究が行われている．人間の内面状態を機械に認識させ，内面状態に寄与している因子に関する情報を人々に還元できれば，人間が自身の感情や気分を制御したり，特定の内面状態の獲得や回避といった行動変容へと応用可能である．しかし，人間の内面状態の認識・分析・還元においては，各個人の多様性に適応した動作の実現が課題である．本研究ではスマートフォンのセンサデータを蓄積し，正解データとなる内面状態の注釈をユーザが記録することで，個人の内面状態に寄与している因子を還元するために，因子情報を解析するシステム「MyFactor」を構築した．大学生13名による111日にわたる評価実験を行った結果，被験者全員のデータを用いて学習を行う「統合モデル」と比較して，各ユーザのデータのみを用いて個別に学習した「個人モデル」においては内面状態の推定精度が21%上昇した．また，利用可能なすべてのセンサからのデータを用いて学習した場合よりも，単一センサからのデータのみを用いて学習を行い，最も高精度で分類を行ったモデルを選択した方が高い推定精度を記録し，ユーザに自身の内面状態に関して深い理解を与える可能性を示した．Recently, due to the advance and spread of smartphones equipped with various sensors, human beings' inner states such as "busyness" or "tiredness" can be detected more accurately. If people can recognize the factors contributing to their inner states, they will be able to regulate their own emotions and moods by paying attention to those factors. However, the adaptive system for each individual's diversity that recognize, analyze, and provide the factors contributing to our inner state is not realized. In this research, we propose a system, MyFactor, that accumulates smartphone sensor data and user annotations about inner states to extract and provide information about the important factors contributing to a user's inner states. In a 111-day experiment with 13 university students, researchers estimated that an "individual model" developed only with the data of each user had a higher predictive accuracy for human inner states than the generic model developed using data from all subjects. In addition, the model with the highest predictive accuracy, trained by a single sensor, performed better and showed the possibility of giving a deeper understanding of human inner states than the model trained using data from all available sensors.

J-GLOBAL

ラベル伝播を用いた区画線の擦れ検出手法の提案 (パターン認識・メディア理解)

岸本康成, 飯田恭弘, 岩村相哲, 河野慎, 米澤拓郎, 中澤仁, 徳田英幸

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117 巻 ( 210 ) 頁： 97 - 102 2017年9月

ラベル伝播を用いた区画線の擦れ検出手法の提案 (情報論的学習理論と機械学習)

岸本康成, 飯田恭弘, 岩村相哲, 河野慎, 米澤拓郎, 中澤仁, 徳田英幸

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 117 巻 ( 211 ) 頁： 97 - 102 2017年9月

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