| 研究課題/領域番号 |
20K11994
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 准教授 (90294363)
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| 研究分担者 |
宮島 洋文 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (60781995)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 機械学習 / エッジコンピューティング / ディープラーニング / 画像認識 / セキュリティ / モバイルロボット |
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| 研究実績の概要 |
1) エッジデバイスにおける機械学習の低コスト化・高精度化として、安価なシングルボードコンピュータをエッジデバイスとして用い、入退室管理等で使用するための顔特徴と衣服特徴を用いたディープラーニング(DL)に基づく個人識別法を提案し、顔画像の場合に比べ精度を改善できることを示した。これは国際会議GCCE2020などで発表している。
2) 機械学習の利用の容易化のための自動的な学習データの収集技術として、2-1) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のための学習データのラベルの自動生成法を提案した。航空写真からの土地利用分類の応用でその有効性を示した。これはショートノート論文などで発表している。また、2-2) データ収集の自動収集の他に屋内の自動巡回の用途に使用することを想定し、シングルボードコンピュータなどの安価なハードウェアで実装した移動型ノード（モバイルロボット）の自動走行について検討した。DLに基づく新たなモデルを提案し、学習の成功率を向上させた。これは国際シンポジウムAROB2021で発表している。
3) セキュリティを考慮した機械学習として、エッジシステム上におけるセキュアマルチパーティー計算（SMC）に関する成果を国際シンポジウムNOLTA2020、国内学会で発表している。そのうち、国際シンポジウムでは、要素ごとにIoTデバイスにデータを分散させる方式においてニューラルネットワーク（NN）の高速な学習アルゴリズムを提案した。
4) 機械学習の並列分散処理の準備的な研究として、国内学会の支部講演会で発表した研究実績がある。センサネットワークによる傾斜地のモニタリングにおいて、NNを用いた傾斜角の推定を検討し、効果的な推定モデルを示した。また、サビの外観評価において複数の画像のCNNの推定結果を統合することで精度改善を行う手法の検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
カメラを搭載したシングルボードコンピュータを用いた入退出管理のシステム関連では、考案した人物識別手法について国際会議で発表を行った。機械学習の利用の容易化のための自動的な学習データの収集技術関連では、学習データのラベルの自動生成法はショートノート論文として発表を行った。データの自動収集に関する移動型ノード（モバイルロボット）の自動走行については、国際シンポジウムでの発表を行った。セキュリティを考慮した機械学習に関して、国際シンポジウムの他、複数の国内学会で発表を行っている。これらはおおむね予定通りの進捗状況である。
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| 今後の研究の推進方策 |
スマートオフィスのアプリケーションとして、入退室管理と不審者検出に加え、プライバシー確保のメリットあるサーモグラフィーを用いたアプリケーションについても検討をすすめる。入退室管理と不審者検出に関しては、一つのカメラで広範囲をカバーするために、カメラのパンチルト機構を用いた人物の自動追尾機能の開発を行う。サーモグラフィーを用いたアプリケーションでは、非接触型のジェスチャーに基づくインターフェースを検討する。ラベルの自動生成に関しては、人物認識を対象とした手法の検討を行う。移動型ノード（モバイルロボット）の自動走行に関しては、より広範囲の巡回に適用できるよう改善を図る。セキュアな機械学習に関しては、セキュアマルチパーティー計算（SMC）による機械学習のアルゴリズムと実装において、精度と計算時間のトレードオフに優れた手法の検討をすすめる。また、秘匿化した画像等のデータを用いた人物識別についても検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症のため、参加した国際会議や国内学会がオンライン開催となり、旅費が不要となった次年度使用額が生じた。次年度使用額については、オンサイトとオンラインのハイブリッドとして開催される国際会議、国内学会への参加のための旅費と参加費、論文誌の掲載費用として使用する予定である。
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