2017 Fiscal Year Annual Research Report
次世代高精度検索を実現するスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤
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17H01744
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
長谷山 美紀 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (00218463)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 翔 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (00708018)
畠山 泰貴 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (10786370) [Withdrawn]
小川 貴弘 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20524028)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 画像 / 機械学習 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【平成29年度の研究実施計画：ユーザの興味推定を可能とする多種類センサーデータ統合解析技術の開発】
平成29年度の研究では、まず、各種センサーを用いて、コンテンツを視聴するユーザの視線・心拍・表情等の生体情報を代表とするセンサーデータを取得した。さらに、センサーデータとマルチメディアデータという極めて異質なデータの関連性を相関分析理論に基づき推定することで、ユーザの興味を誘発するコンテンツの検出を可能とした。具体的に、相関分析理論に基づき、ユーザの視線・心拍・表情等の生体情報を表すセンサーデータとマルチメディアの関連性を明らかにすることで、互いに比較可能な特徴量を導出可能とし、ユーザの興味を誘発するコンテンツを検出する技術を構築した。この際、コンテンツを視聴するユーザの脳波や脳血流データに基づき、興味推定の定量的な精度検証を可能とする枠組みを合わせて構築する。本フェーズにより、これまで統合的に解析することができなかった、センサーデータとマルチメディアデータという極めて異質なデータを同一の特徴空間で統一的に処理可能となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
研究実績の概要で述べた通り、平成29年度の研究では、センサーデータとマルチメディアデータという極めて異質なデータの関連性を相関分析理論に基づき推定することで、ユーザの興味を誘発するコンテンツの検出を可能としており、当初の計画通り進んでいる。また、次年度以降に実施するグラフ解析についても着手しており、前倒しで研究が進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度の研究で得られた特徴量を用い、マルチメディアデータとセンサーデータを同一の特徴空間で互いに比較可能とする超グラフを構築する。さらに、グラフ解析法を高度化し、異種データ間の関連性を明らかにする新たな手法を実現する。これにより、共通の興味を有するコンテンツとユーザを統合的にグルーピングし、コミュニティとして抽出することが可能となり、ユーザとコンテンツを同時に活用した興味推定の高精度化が実現される。次年度以降は、最終年度の実証実験も視野に入れて、検索のための可視化インタフェースの設計に着手する。
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