2014 Fiscal Year Annual Research Report
ビッグデータ時代の環境可視化 －半構造映像データの抽象化階層表示
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25540045
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (00181347)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
茅 暁陽 山梨大学, 総合研究部, 教授 (20283195)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 環境可視化 / ビッグデータ / 半構造映像データ / 抽象化階層 / 人称変換 / パブリックディスプレイ / ジェスチャ認識 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ビッグデータ時代に向けた環境可視化システムをラピッドプロトタイピングする．そこでは，実社会で日夜生成され続けている静止画・動画データに隠されている半構造情報に着目し，その抽象化階層を入れ子グラフ構造に変換する．そして，オーディエンスの視線やジェスチャを深度付きカメラを用いて追跡し，そこから情動の変化を無意識的に捉え，レイヤを上下移動する人称変換の適応的制御を可能とする．この階層的映像ブラウジングを利用すれば，デジタルサイネージ前やSNS越しにいるオーディエンスに対しても，的確に自身の環境を把握させ，即時に効果的な行動を起こさせるような支援を実現することができると考えられる．
最終年度に実施した研究内容の概要は以下の通りである．
1) 上記の環境可視化を軸とし，コンピュータネットワークやハイパフォーマンスコンピューティング，データベース管理等を援用して，事実伝達における説明責任を果たす報道本来の在り方を目指す「計算報道学」に関する総説を，画像電子学会英文論文誌の招待論文として刊行した．
2) 目的とする環境可視化システムの実装を進め，実際の都市の映像群に適用し，そのマルチスコピックなブラウジング効果を評価した成果を映像情報メディア学会技術報告としてまとめた．
3) オーディエンスの視線やジェスチャから情動の変化を無意識的に捉えるシステム機能に関しては，その最新成果を，電子情報通信学会英文論文誌Dに論文として発表した．
4) 運動視差立体視やトリックアートの原理に基づく簡易立体視を組み合わせ，最終情報呈示における没入感を増強する補助機能を実装し，その初期的成果を，複数の国内会議で報告した．
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