CS専攻の学生が情報処理学会の研究会で発表

2017/03/25

2017年3月2~3日に神奈川工科大学で開催された、第170回DPS・第76回CSEC合同研究発表会で、東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科コンピュータサイエンス専攻の諏訪勇貴君が発表を行いました。CSECは情報処理学会のコンピュータセキュリティ研究会の略称で、今回の研究発表会では国内の大学や企業から35件の研究発表が行われました。

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発表会場は神奈川工科大学でした。

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コンピュータサイエンス専攻の諏訪勇貴です。

コンピュータサイエンス専攻では大学院博士前期課程修了時までに学外発表を必ず行うことになっています。私も博士前期課程2年間の研究成果をまとめ、情報処理学会の研究会で発表を行いました。今回の研究会には11のセッションがあり、私が発表を行ったセッションは、「暗号とセキュリティ応用」でした。

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私の研究は「形態素解析と機械学習を用いたオープンデータカタログサイトの集約手法」というものです。Webからオープンデータを集め、それを形態素解析と機械学習で正しく分類できるか試してみました。これがうまく分類できれば、世界中のWebサイトからオープンデータを自動的に抽出して集められるようになり、利便性が高まります。私は、従来からよく利用されているナイーブベイズと、最近注目を集めているCNN (Convolutional Neural Network)という2つの手法で自動分類を行いました。

研究会にはマナーがあり、セッション開始前に座長をされる方に挨拶をするところから始まります。私のセッションの座長は富士通研究所の方でした。大学院の公式の名刺をお渡しして挨拶しました。

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発表後の質疑応答では、座長と、明治大学の教授、三菱電機の方から質問がありました。情報セキュリティを専門とされる方々ですので、評価の細かい点について問われ、非常に緊張しました。聴講された多くの技術者の方々に、私の研究に興味を持ってもらうことができました。

もちろん、他の方々の発表も聴講しました。大学院では内部の学生の発表しか聴講していませんでしたので、教授や企業の方々の技術発表は私には新鮮でした。他大学の学生の発表も大変参考になりました。

研究発表会には懇親会もあります。名刺交換を行い、質疑応答の時間内には議論しきれなかった話の続きを行います。研究の方向性や改善点など、何人もの技術者の方から重要なご指摘を賜りました。私は4月から就職しますが、就職した後も役に立つ指摘でした。

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東京工科大学大学院の学生は研究会の発表でも活躍しています。

スペクトラムアナライザの講習会を行いました

2017/03/22

CS学部 無線システム研究室の渡辺です。2016年4月、研究室にて、電波の周波数を計測できる計測器 [スペクトラムアナライザ] の講習会を実施しました。ドイツのローデシュワルツ(株)からの協力により、最新の計測器5台を借用し、計測原理と操作方法の説明から、実際に無線信号を計測する作業を行いました。無線信号は、時間軸上のデータと電波信号が畳み込まれ、周波数変換されて表示されています。「百聞は一見にしかず」で、スペクトラムアナライザにて無線信号の波形を観測し、電波を用いたデータ伝送の仕組みを把握することが出来ました

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無線信号の計測シーン

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講習会の様子

ぴたっとモーションキャプチャーの学会発表を行いました

2017/03/17

 こんにちは。CS学部教員の松下宗一郎です。東京工科大学では学部(4年)と修士(2年)の計6年を5年に短縮して修士号を得るプログラムを今年度より実施していますが、1期生(現時点では実は学部3年生)が研究成果の学会発表を行いました。

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 論文の題名は「ぴたっとキャプチャー」で、身体に手軽に取り付けられるモーションキャプチャーデバイスを使って、歩く時の足の動きや身体の柔らかさといった日常生活で気になる体の状態を正確に調べることを目指しています。発表を行ったのは情報処理学会インタラクション2017という学会ですが、まずは講演ホールにて研究の紹介を行うことからスタートです。

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通信方式研究会での発表

2017/03/06

コンピュータサイエンス学部教員の上田です.先日,電子情報通信学会 通信方式研究会が滋賀県彦根市で開催されました.ここで,私の研究室に所属する大学院修士課程2年のアディバさんと学部4年の横谷さんが研究成果を発表しました.学生を研究指導して,成果が出て,学生と学会発表に行くことが大変うれしいです.学生がこれらの発表を通じて成長してくれれば,望外の至りです.
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以下は,学生の学会発表に対する感想です.


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人工知能による深度画像の推定

2017/02/16

今回は,石畑研究室4年のS君(カラー画像の推定を行ったSくんとは別人です)が行った深度画像の推定です.
深度画像とは,画像の三次元的な奥行き情報を示した画像です.
深度画像を普通の画像として表示すると,遠いところは白く,近いところは黒く表示されます.

普通のカラー画像から,それぞれの画素の奥行き方向の位置を推定します.
部屋の写真で,ベッドと壁が写っていたとします,
人間だったら,壁の方が奥にあるのはすぐ分かります.
これを人工知能にやらせようというものです.
この研究も,多くの研究があり,ニューラルネトワークを使用したものもすでに発表されています.
やはり,先行研究の方法はかなり複雑なので,それを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.

ところで,カラー画像から深度画像が推定できると何の役に立つのでしょうか.
一時PokemonGoというゲームが流行りました.
ポケモンを捕まえる時に,カメラをonにしておくと,周りの画像上にポケモンが現れるように表示されます.
(ほとんどの人はこの機能を使って無いようですが)
ポケモンが遠くいた場合,画像中の前の方に物体があった場合,
その物体によってポケモンが隠れて表示されないと変なことになります.
これを実現するためには,画像の奥行き情報が必要になります.
下の絵であれば,ゴルバットは椅子に隠れて欲しいのです.

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今回は,カラー画像と深度画像のセットが必要ですが,
Kinnectという装置を使って,データ収集をしました.
研究室近辺のいろいろなところをいろいろな方向から撮ってデータを蓄積しました.

前回同様,とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.
左側がカラー画像,真ん中がKinnectで撮った深度画像,右側が適当なニューラルネットで
復元したものです.
学生には,先行研究を参考にネットワークの構成を変えてみるよう言いました.

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人工知能で手ブレ画像の修復

2017/02/08

今回は,石畑研究室4年のA君が行ったブレ画像の修復です.
手ぶれなどでぼやけてしまった画像を修復してみようというもので,昔から多くの研究がされています.
ニューラルネトワークを使用したものも,すでに何件か発表されています.
先行研究の方法はかなり複雑なので,やはりそれを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.


前回同様,研究室に私が撮った写真がいっぱいあるのでそれをデータとして利用しました.
入力データは,カラー画像を白黒画像に変換して使用します.
手ぶれ画像は,1枚の画像を手ぶれ方向に少しずつずらした画像を合成して作成します.
例えば,横にぶれた画像なら,横方向に1画素ずらした画像,2画素ずらした画像,...
を作り全部を合成する感じです.

人工知能(ニューラルネットワーク)には,作ったブレ画像を入力として与えて,ブレていない画像を出力
させます.

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出力してきたデータを元の正解画像と比較して,訓練を進めます.
この辺は,前回の白黒画像への色付けと同じです.
白黒写真の色付け同様,とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.

上手くいかないと報告してきたので見てみると,
おお!!ダメダメだ.
左側が,ブラす前の元画像,真ん中がブラした画像,右がニューラルネットで復元してみた画像です.
ブラす方向と量を3通り変えたものを表示しています.

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人工知能で白黒画像の彩色

2017/01/27

今回から,今年の学生による人工知能応用の研究を紹介していきます.
上手くいったものもあれば,ダメダメのものもあります.

まず最初は,石畑研究室4年のS君が行った白黒画像の彩色です.
白黒の画像に色をつけてみようというもので,すでに有名な学会に発表された先行研究があります.
先行研究の方法はかなり複雑なので,それを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.

研究室に私が撮った写真がいっぱいあるのでそれをデータとして利用しました.
カラー画像は,赤緑青の三原色から構成されています.
白黒画像を作るのは,3色を適当な比率で混ぜ合わせるだけなので簡単です.
一方,白黒の写真に色を塗るには,いろいろな知識が必要になります.
ここで,人工知能(ニューラルネットワーク)の登場です.

ニューラルネットワークに,作った白黒画像を入力として与えて,カラー画像を出力させます.
出力してきたデータを元の正解画像と比較して,訓練を進めます.
左の画像がオリジナル画像,真ん中がそれを白黒写真に変換したものです.
これをネットワークに入力して右の様に色付けして出力するように学習させます.

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とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.
とても簡単なネットワークでは,予想通り上手くいきません.
S君には,先行研究を参考にネットワークの構成を変えてみるよう言いました.

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学部生にもできる人工知能研究

2017/01/19

人工知能の研究が世界中で進められています.
GoogleやMicrosoft, IBMなどIT業界の巨人はもちろん,
数多くのベンチャー企業が最先端の研究に取り組んでいます.
自動車の自動運転に向けてトヨタなどの自動車メーカーも参加してきています.
最先端の研究には大量の資金・人材が必要ですが,見返りも巨大なので,
みな先を争って研究を進めています.桁違いの資金が投入されています.

このような中で,学生にできることはあるのでしょうか.

あります.

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手作りモーションキャプチャーの研究がテレビ放映されます

2017/01/11

 こんにちは。CS学部教員の松下宗一郎です。研究室では腕時計サイズの小さなモーションキャプチャーデバイスの研究を行っておりますが、その模様がテレビ放映されることとなりました。

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 こちらが完成したデバイスの写真ですが、一緒に移っているのはアメリカの25セント硬貨です。(100円玉よりほんの少し大きいです)手首に取り付けてスイッチを入れると、秒速100回といったスピードで手の動きを捉え、三次元CGの情報をワイヤレスでノートパソコンなどに送信してきます。


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 モーションキャプチャーは、体に丸い物体をたくさん取り付けてカメラで動きを調べるというものが映画やゲームの世界では良く知られていますが、1個からでも動くものを手作り(はんだ付けです)してみました。デバイスはテレビ番組に出演する研究室の学生が作っておりますが、スタートからゴールまでの所要時間は約10時間でした。

 1月15日(日)午後11時19分よりTBS(地上波)にて、「未来の起源」という番組の中で研究の様子が放映される予定ですので、どうぞご覧になってみて下さい。なお、1月21日(日)午後8時54分より、衛星放送(BS-TBS)にて再放送がございます。

 それではまた!

Soichiro C. Matsushita (FF-XVを冬休みにクリアしました。67時間でした・・・)

シドニーは夏です!!

2016/12/30

CS学部3年の金子さんからオーストラリア便りが届きました

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みなさん、こんにちは。
コンピュータサイエンス学部の金子です。
私は今、学校を休学してオーストラリアはシドニーに来ています!
私がこちらへ来て感じたこと、シドニーの情報を皆さんにシェアできたらいいなと思います。^^

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まず初めに、シドニーは様々な国籍の移民が滞在する、世界でも有数の多国籍・多文化都市ということを知っていますか?
毎日200以上の言語がシドニー周辺で飛び交っているというので驚きです!
様々な国籍の人が集まっているので、オーストラリアだけでなく世界各国の文化などに触れることができますよ!

市内にはパブやバーが沢山あります。
お酒を飲みながらの交流は話も弾みますし、英語の上達にも繋がります!
(オーストラリアは18歳から飲酒ができます。)
オーストラリア産ビールは種類が多いので、訪れた際はぜひ色々なビールを飲んでみてください!
オーストラリアはワインも有名ですよね!
シドニー北部のハンター・バリーには沢山のワイナリーがありますよ!

Q2

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