| 研究課題/領域番号 |
17H01744
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
長谷山 美紀 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (00218463)
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| 研究分担者 |
高橋 翔 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (00708018)
小川 貴弘 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20524028)
畠山 泰貴 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (10786370)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | マルチメディア解析 / 深層学習 / IoT / 生体情報 / マルチモーダル / 映像解析 / 検索 / 推薦 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、センサーデータの利用によるユーザの興味を正確に推定可能な次世代高精度検索の実現へ向けた、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤の構築を目指した。本研究では、研究目標であった基盤技術の構築に成功し、有効性検証のための実証実験を実施した。具体的に、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤に基づく情報検索・推薦システムを構築し、札幌市のデジタルサイネージ空間を実証拠点として、観光客に対する技術の有効性検証を実施した。以上から本研究では、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤を構築し、その有効性を示したことで、マルチメディア検索・推薦分野における基盤技術の形成に貢献した。
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| 自由記述の分野 |
信号処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでマルチメディアデータ解析とセンターデータ解析は、異なる研究分野として発展してきた。これに対し、マルチメディアデータとセンサーデータという極めて異質なデータを融合的に解析し、さらには複数のユーザ、異種情報源を横断的に解析可能とする点が、本研究の独創的な点である。本研究成果によって、ユーザの興味に合致したコンテンツやユーザの横断的検索が可能となった。加えて、本研究成果はスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤は検索のみならず、推薦、広告提示、オピニオンマイニングなど、人間が関与する様々な研究領域に広く応用可能であることから、幅広い分野に対して貢献可能な技術である。
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