ブログ

ジャーナルクラブ「爆笑カメラ」

ジャーナルクラブで発表したスライドです。

今回私が紹介したものは、「爆笑カメラ:笑い声により自然な笑顔を撮影するカメラシステム」です。この論文では、”写真撮影時に顔がこわばる”という問題を解決するために、笑い声を再生して、つられ笑いを促すカメラシステムを構築し、効果を検証しています。

現在、スマートフォンの普及とそのカメラの高機能化によって、写真を撮る機会は、ごく日常的なものになりました。Instagramなどの写真を投稿するSNSの存在もまた、写真撮影の機会を増進させています。写真館で写真のプロが撮るのならば良い表情を撮影できても、一般的な人ではなかなかできません。それを助けるというところに、このシステムの意義があるのではないかと考えました。

また、爆笑カメラは写真を撮ること自体に新しい体験を付加しているような気がします。写真撮影が単に思い出を切り取るものではなく、それ自体が何か新しいエンターテインメントになるような、そんなものが作れたらいいなと思いました。

さんまの会2019

さんまを焼いている様子

秋も深まり冬の足音が聞こえる11月20日,秋の名物さんまを焼いて食べる会が催されました.

とても大振りでお魚屋さんによると今年最後のさんまだそう.身から油を落とし,辺りに香ばしい匂いを立たせながらじっくりと焼かれていくさんま.我々に秋を感じさせるには十分すぎる光景でした.

この日のために七輪と炭を買って持参したさんま奉行梅田さんの手によって焼かれたさんまは塩加減も程よく,脂も当然のっていて絶品.

今年は例年に比べ不漁で価格も高騰している中,とてもいいさんまを秋の終わりに食べることができました.

さんまのほかにも各自持ち寄ったウィンナー,餃子,焼きそば,ホットサンド,焼きおにぎり,鮭のホイル焼き,マシュマロなど様々な食材をフライパンやホットプレートで焼いたり蒸したり炙ったりしました.中にはマシュマロを大炎上させる人も..

下宿をしているとさんまはもちろん,焼き魚を食べる機会は早々ありません.秋の趣を感じつつ,おいしい思いをできるとてもいいイベントでした.

ジャーナルクラブ「Explaining Models: An Empirical Study of How Explanations Impact Fairness Judgment 」

研究室のジャーナルクラブで発表した論文の紹介スライドです。

概要:「機械学習によって作成された学習器には、差別的な観点が入っている恐れがある。この問題点を人間が知覚し改善できるように、学習器の出力プロセスについて人間に説明する手法を複数提案し、効果を測定した。説明手法によって異なる効果があり、その効果も被験者の機械学習への信頼性によって変化した。」

ジャーナルクラブ「Efficient chemical-disease identification and relationship extraction using Wikipedia to improve recall」

11/20のジャーナルクラブで紹介した論文です。

テキストマイニングによって症例における原因化学物質と疾患の関係を特定しようという研究です。本研究の特徴としては、Wikipediaのリンク構造に着目して病理情報を入手しようとした点にあります。リダイレクトに着目して幅広い記事からデータの取得を試みた点は参考になりました。

ジャーナルクラブ「電子書籍アプリケーション用背景色生成システムの提案」

ジャーナルクラブで発表したスライドです。概要は以下の通りです。

「本研究では、小説文章に含まれる単語から情景に適した背景色を生成し表示するシステムを開発した。これにより、電子端末の持つ表現力を活用し、読者へより場面の情景を伝え、感情移入を促す効果を実現した。実験の結果、感情移入のしやすさにおいて従来の表示形式の評価を上回り、有用性が確認できた」

機械学習・深層学習の勉強会を開催

機械による文章の自動生成に興味を持ったので個人的に勉強しました。自分が学んだことを確認する意味も含めて、研究室生向けの勉強会を開催しました。その際のスライドを共有します。

文章の自動生成の勉強というよりは、機械学習の基本的な知識の確認といった形になりました。とりわけニューラルネットワーク(NN)についての確認を重点的に行いました。

引き続き文章の自動生成についての勉強を行う予定です。次回の勉強会では、ちょっとした機械学習を実際に行うといったことができたらと考えています。

ジャーナルクラブ「スポーツの勝敗にまつわるネタバレ防止手法:情報曖昧化の可能性」

ジャーナルクラブで発表したスライドです.以下は論文の140字要約です.

「インターネット上にはびこる

ネタバレに遭遇することを防ぐ表現手法

を提案し検証する論文.

ニュースの見出しに適用し,スポーツに関する話題が書かれている部分を曖昧な表現にすることでネタバレを防止する.

4つの手法を提案,ユーザ実験で評価をしネタバレ回避の手法について考察している.」

ネタバレとは容認派と過激派が存在しますが大半の人はされたくないと思います.

それを未然に防げるならそれに越したことはないと思うので実現したら多くの人が幸せになれると感じました.

ジャーナルクラブ「バーチャルスーパーヒーロー」

ジャーナルクラブ(研究室で各々が興味のある論文を読み、紹介する活動)の活動報告です。

今回私が紹介したものは、「 バーチャルスーパーヒーロー:
向社会的行動を促進するための仮想現実での超能力の使用(原題: Virtual Superheroes: Using Superpowers in Virtual Reality to Encourage Prosocial Behavior ) 」です。この論文では、VR(仮想現実)で自分が超能力体験をすることが、その後の現実世界での善い行いにつながるのかどうかを検証しています。

現在、ポケモンGOやMicrosoftの翻訳アバター(https://www.youtube.com/watch?v=auJJrHgG9Mc&feature=youtu.be)など、VRやARの可能性はすさまじいです。ですが、あくまでもVRやARは人々の生活を豊かにするための手段の1つだと思います。VRを使ったその先の目的をしっかりと置くこと、他にもっとよい手段があるのかを検討することが大切であると、この論文を読んで実感しました。

また、超能力体験をすることが人を助けることに繋がるという人間の心理・行動メカニズムについてもっと知りたいと思いました。

ジャーナルクラブ「Personalized Recommendation of Social Software Items Based on Social Relations」

今回の論文では、ユーザの社会的関係性の違いから情報推薦システムの精度を比べていました。

用いた社会的関係性は

  • 知り合いの似ている度
  • 行動が似ている人

の2種類です。

結果として、知り合いを用いた情報推薦システムの方が精度が高いことが分かりました。

Amazonなどで商品を選択する際に、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という表示があります。(他にもTwitterなど)

インターネット上で情報が推薦される場面では、このように「自分と似ている行動をとった人」に基づいたものをよく目にしていました。そのため、私は「行動が似ている人」に基づいた方が精度が高いものだと思っていました。

ただ実際に 「自分と似ている行動をとった人」 に基づいた情報が、役に立つ情報だったかといわれると疑問が残ります。

この点が自分の予想と実際の結果が違った理由ではないかと思いました。

iiWAS2019に論文が採択されました

研究室の学生(修士1年生)である梅田浩郎君,中野裕介君との共著論文がthe 21st International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2019) に採択されました.論文情報は以下の通りです:

論文は2019年12月にACM Digital Libraryで公開予定です.