学部4年Wang君の研究が国際会議IEEE PerCom’22 WiPにacceptされました – ‘Lower Face Inpainting Aiming at Face Recognition under Occlusion’

学部4年Xi Wang君の研究が国際会議IEEE PerCom’22 WiP Track にacceptされました。

Xi Wang, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa, “Lower Face Inpainting Aiming at Face Recognition under Occlusion”

Wang君の研究は、人々がマスクを外せないパンデミック状況下において、マスクで隠れた素顔の部分を機械学習の生成モデルを使って補うことで顔全体の画像を構成し、顔認識の精度を高めるものです。

本研究は3月にオンラインで開催される国際会議IEEE PerCom’22で発表されます。

The 20th International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2022)
http://www.percom.org

学部4年本田彩さんの卒論がSFCでの優秀卒業プロジェクトを受賞しました

環境情報学部4年本田彩さんの卒業論文「English Pronunciation Training with Automatic Speech Recognition」が、SFCでの2021年度春学期優秀卒業プロジェクトを受賞しました。

教員・学生の受賞 | 慶應義塾大学 湘南藤沢キャンパス(SFC) https://www.sfc.keio.ac.jp/about_sfc/award/

本田さんの研究では、日本人の英語力が伸びない原因のひとつとして日本語と英語の発音の違いによる発音の難しさに着目し、授業外で個人が発音の練習を行えるシステム「Hats」を構築しました。同システムでは近年のモバイルOSが搭載する自動音声認識機能/APIを利用する手法を採用し、学習システムで実際に日本人の英語の発音が改善できるかの評価を行いました。

Yahoo! JAPAN研究所との共同研究を日本テレビnews every.で取材頂きました -【心を分析】コロナ禍の検索ワード みんなの”気分”どう変わった?

ヤフー株式会社 (Yahoo! JAPAN研究所) との共同研究について、2021/9/23 (木) の日本テレビ news every. で取材・放映頂きました。

スマートフォンのセンサデータや主観的回答、検索エンジンでの検索ワードのビッグデータから「検索した人の気分を推定するAI」を作り、そのAIで2020〜2021年のビッグデータを解析している取り組みです。

画像出典: https://www.news24.jp/articles/2021/09/23/07944264.html

日テレnews24: コロナ禍での”心の変化” 検索ワードで分析
https://www.news24.jp/articles/2021/09/23/07944264.html

【心を分析】コロナ禍の検索ワード みんなの”気分”どう変わった?
https://www.youtube.com/watch?v=nKWo1gFZAbI

なお本研究について詳しくは下記をご参照ください。

学部4年浜中君らの研究がACM UbiComp/ISWC’21併設WellComp’21に採択され発表しました – A Comparative Study of CIPN Symptom Estimation Methods Based on Machine Learning

学部4年浜中君らの研究が、ACM UbiComp/ISWC2021 併設ワークショップWellComp 2021 (4th International Workshop on Computing for Well-being)に採択され、発表しました – A Comparative Study of CIPN Symptom Estimation Methods Based on Machine Learning

実験の性格が故、また新型コロナウイルス感染拡大の中データ収集が満足にできない状況で、少量のセンサデータとラベルから癌患者のCIPN(化学療法誘発性末梢神経障害) 状態を推定する機械学習モデルの手法比較を行いました。

Satoki Hamanaka, Wataru Sasaki, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa, Kaori Yagasaki, and Hiroko Komatsu. 2021. A Comparative Study of CIPN Symptom Estimation Methods Based on Machine Learning. In Adjunct Proceedings of the 2021 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers (UbiComp ’21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 117–120. DOI:https://doi.org/10.1145/3460418.3479316

山根君らの研究が情報処理学会第71回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で学生奨励賞を受賞しました – “万話計:会話量の測定とそれらのストレスとの関係性に関する分析”

先日情報処理学会第71回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表した学部4年山根君らの研究が、学生奨励賞を受賞しました。

新型コロナウイルス感染拡大で、多くの人達がStay home/リモートワークなどで家に滞在し、声による対人コミュニケーションが大幅に減少することで、ストレスが増大していると考えられる一方、それを裏付けるような定量的な調査はまだあまり行われていません。本研究では、音声認識技術を用いてユーザーの発話量を定量的に測定するシステム「ManWaKei」を開発し、発話とストレスの相関関係を定量的に調査しました。

Taku Yamane, Yin Chen, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa, “ManWaKei: Measuring the Amount of Speech and Investigating its Effect on Stress,” 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), Vol.2021-UBI-71, No.1, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00212340/

2021年度春学期、研究室内Award受賞者が決定しました

2021年度春学期の、中澤・大越研究室内各種表彰(Award)が発表されました。受賞者の皆さん、9月に学部/大学院を卒業/修了の皆さん、おめでとうございます!

最優秀WIP賞 (Best Work-in-progress Award)
後藤大介君 (1年)

最優秀TERM Project賞 (Best Term-project Award)
Wang Xi君 (3年)

新人王 (Best Rookie Award)
後藤大介君 (1年)

親王 (Best Mentor Award)
羽柴彩月君 (修士2年)、安井慎一郎君 (修士2年)

Best Effort Award
Thakgatso Manthata君 (4年)

Outstanding Service Award
河崎隆文君 (博士2年)、 橘直雪君 (修士1年)、安田翠萌君 (4年)、武田弥紘君 (4年)、別宮広朗君 (4年)

2020年度秋学期研究室内Award受賞者が決定しました

2020年度秋学期の、中澤研究室内各種表彰(Award)が発表されました。受賞者の皆さん、そしてこの3月に学部/大学院を卒業/修了の皆さん、おめでとうございます!

最優秀WIP賞 (Best Work-in-progress Award)
武田 弥紘君 (総合政策学部3年)

最優秀TERM Project賞 (Best Term-project Award)
沖原周佑君 (総合政策学部3年)

最優秀卒論賞 (Best Bachelor’s-thesis Award)
伊藤日菜君 (環境情報学部4年)

新人王 (Best Rookie Award)
黄文浩君 (大学院政策・メディア研究科修士課程1年)

親王 (Best Mentor Award)
小澤遼君 (大学院政策・メディア研究科修士課程2年)

最優秀KGリーダー賞 (Best KG-Leader Award)
橘直雪君 (環境情報学部4年)

Best Effort Award
本木悠介君 (大学院政策・メディア研究科修士課程2年)

Outstanding Service Award
河崎隆文君 (大学院政策・メディア研究科後期博士課程2年)

最優秀論文賞 (Best Paper Award)
佐々木航君 (大学院政策・メディア研究科後期博士課程3年)

 

[受賞] 修士2年小澤君らの研究が情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で学生奨励賞を受賞しました – 精度, 推論速度及び消費電力の制御によるニューラルネットワークの自動構築化手法

先日情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表した修士2年小澤君らの研究が、学生奨励賞を受賞しました。

達成させたい精度を入力として与えることで, 推論速度と消費電力を考慮したニューラルネットワークの自動構築手法を提案しました. 既存研究と比較し, パラメータに依存せず, 達成させたい精度に応じたニューラルネットワークの自動構築を実現しました. 

小澤遼, 大越 匡, 柘植 晃, 中澤 仁, 若月 駿尭, 岸本 康成, 豊田 真智子, 八木 哲志, 寺本 純司
精度, 推論速度及び消費電力の制御によるニューラルネットワークの自動構築化手法, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), Vol.2021-UBI-69, No.11, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00209527/

[受賞] 学部3年別宮君らの研究が情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で優秀論文賞を受賞しました – ベイズ最適化と蒸留を用いた最適な圧縮モデル探索手法の提案

先日情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表した学部3年別宮君らの研究が、優秀論文賞を受賞しました。

限られた計算資源で軽快に動作するニューラルネットワークモデル構築のための蒸留手法において、独自の評価関数やベイズ最適化を用い、 “推論速度重視”や”精度重視等”の目的に応じた圧縮のための最適な生徒 モデルの探索手法を開発しました。

別宮広朗, 小澤遼, 大越 匡, 中澤 仁, ベイズ最適化と蒸留を用いた最適な圧縮モデル探索手法の提案, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), Vol.2021-UBI-69, No.10, pp1-8, 2021
http://id.nii.ac.jp/1001/00209495/

近年, DeepLearning 技術が急激に発達し高精度なニューラルネットワークモデルが多数出現してお り, IoT デバイス等の様々なデバイスへ搭載することが期待される. ニューラルネットワークモデルは層や 重みパラメータが多いほど精度が向上する傾向があり, 高精度なモデルは推論時間が長くなる場合が多い. 計算資源の限られた IoT デバイス等の小型端末に搭載するためには, 限られた計算資源でも軽快に動作す るモデルの構築が求められる. 推論時間を削減する手法の一つとして, 蒸留という手法が存在する. 蒸留は 高精度な教師モデルの知識を小さい生徒モデルに学習させてニューラルネットワークの圧縮を行う技術で ある. しかし, 生徒モデルの任意性は高くトレードオフな関係にある推論速度と精度を両立するようなモデ ルの発見は困難である. また, 実際に小型端末に搭載する上で, アプリケーションの目的に応じて推論速度 や精度の重要度も変わるため, 目的に応じた圧縮を行える必要がある. そのため本研究では, 推論速度と精 度に最低値を設定した探索や推論速度と精度に比重を置いた探索を行うことを可能とする評価関数を定義 し, ベイズ最適化を用いて, 推論速度を重視, または精度を重視等の目的に応じた圧縮のための最適な生徒 モデルの探索手法を提案し, 検証実験を行う. 更に, 圧縮モデルの推論速度と精度の探索パレート最適解に よって得られた, 圧縮モデルが達成できる限界値の曲線を可視化する.

学部4年助川君らの研究が情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表されました – タスク別時間記録システムの構築の提案手法の提案

学部4年助川君らの研究が情報処理学会第69回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究発表会で発表されました.

人のメンタル状態(主観的時間感覚)と行動をデータ収集解析するシステム「ADLogger」を構築しました。主観的時間感覚に関して、予測値とストップウォッチを通じた実測値データ、および見積もり傾向のデータを収集し、ADLogger導入後、全体の実測値の分布のばらつきを縮小する効果が示唆されました。

助川 友理, 羽柴 彩月, 大越 匡, 中澤 仁, タスク別時間記録システムの構築の提案手法の提案, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), Vol.2021-UBI-69, No.20, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00209536/