2016 Fiscal Year Annual Research Report
Integrated analysis for heterogeneous data from multiple sources
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15K12112
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
川鍋 一晃 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 主幹研究員 (30272389)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
兼村 厚範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 研究員 (50580297)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 確率的情報処理 / ライフログ / 異種データの統合解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、異種情報源からなるデータを統合的に解析するため、複雑なパターンの欠測データを補完できる統計手法や、多人数データを有効活用できる共通特徴量の構築法を開発する。本年度は、以下の4点に取り組んだ。第1に、欠測データを無視した推論で生じるバイアスの問題に対処するため、propensity scoreを用いたマッチング法の改良法を提案した（Uchihashi et al., 2016）。具体的は、propensity score推定において線形モデルのlogistic regressionの代わりに、非線形モデルのCNNを用いることで、欠測バイアスを軽減できることを示した。第2に、GPSなどの移動軌跡のデータベースではプライバシー保護の理由から一部の移動履歴を削除することがあるが、このような欠測データを処理するための群疎性正則化付テンソル分解を提案した（Murakami et al., 2017）。この手法は少数訓練サンプルにおいても移動パターンの個人特性を捉えることができる特徴量表現を与える。一方で、公開データ内の匿名化された移動履歴のユーザ同定性能が従来法より高まるため、プライバシー攻撃への対応策の必要度も増すことがわかった。第3に、異種情報源からなるライフログの長時間記録の中から、有用な情報を持つ時区間（key frame）を抽出するための機械学習法を開発した（Li et al., 2017）。一人称映像に加えて加速度データを活用することにより、日常行動に無関係なアーチファクト区間（frame）を除去することが可能となった。第4に、アイトラッカー、深度カメラ、加速度計、心電計測用ウェア、スマートフォン、位置推定用ビーコンからなるライフログシステムを構築し、延べ5名の被験者が日常行動を行った際の信号を記録し、予備的解析を行った。
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[Presentation] Key frame extraction from first-person video with multi-sensor integration2017
Author(s)
Li, Y., Kanemura, A., Asoh, H., Miyanishi, T., and Kawanabe, M.
Organizer
IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)
Place of Presentation
Hong Kong, China
Year and Date
2017-07-10 – 2017-07-14
Int'l Joint Research
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