修論審査会

7/26に9月修了のための修士論文審査会が開かれ,1名が合格しました.胡さんは博士後期課程で引き続き研究を行うことになっています.

  • 胡伊端:A study of anthropomorphism for improving user tolerance to system errors in environmental behavior change(環境配慮行動への変容システムの誤動作に対する寛容性醸成のための擬人化に関する研究)

対外発表・受賞(HCII2023)

OB穴久保拓磨君の研究を以下の国際会議で発表し,最優秀論文賞を受賞しました(こちら).

Takuma Anakubo and Kaori Fujinami, “DeforVerFace: Modular Linear-Deformable Vertical Surface”, In Proc. 11th International Conference on Distributed, Ambient and Pervasive Interactions (DAPI2023), an affiliated conference with HCI International 2023 conference, 24 July 2023. [link].

DeforVerFaceの1ユニットの構成:4つの独立制御可能なリニアアクチュエータ(タッチ検出可能)を持ちと物体の接近が検出可能.このユニットをタイル状に並べることで変形する壁面を実現可能.
3つのインタラクションタイプ(a: 形状変化による直接情報表示,b: 形状変化が引き起こす物体の変化による間接情報表示,c: 変形による行動誘発)をDeforVerFaceとプロジェクションインタフェースで比較.

論文採録(Sensors and Materials)

2021年度博士前期課程修了生の段雨豪君の研究が論文誌Sensors and Materialsに採録され,掲載されました.身体の最大7カ所(図1 (a))に装着した加速度センサで図1((a)から(x))のような23種の日常行動を認識するためのモデル(RandomForest,CNN-LSTM,CNN-Transformer)とセンサ装着位置の組み合わせ(1個から7個全ての計127通り)を調査しました(図2).図2は全行動の平均が載っていますが,論文中では行動ごとの結果と認識モデルやGPU利用有無による処理速度の比較も示されています.これらの情報は,利用可能なセンサの数や装着場所,重点的に認識したい行動,オンライン処理性能などの要件に合わせて認識モデルや装着場所を選ぶ指針になります.

  • Yuhao Duan and Kaori Fujinami. Effect of combinations of sensor positions on wearable sensor-based human activity recognition, Sensors and Materials, Vol. 35, No. 7 (1), pp. 2175-2193, 2023. [link]
図1:センサ装着位置(a)と認識対象の行動23種((b)-(x))
図2:センサ数(K),認識モデル(Model),センサ装着位置(T: 太股,W: 手首,U: 上腕,C: 胸部,L: 左側,R: 右側)ごとの精度(一人抜き交差検証時のF値)

対外発表・受賞(UBI78)

M2の村儀君が情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会第78回研究会にて次の発表を行いました.(2023-07-07追記:学生奨励賞を受賞しました)

  • 村儀天星,渡邊昭信,辻愛里,藤波香織.手と視線の連動性の活用と分類の階層化による組立作業中の迷いの検出と分類,情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会 第78回研究発表会,情報処理学会研究報告 Vol. 2023-UBI-78 No. 3,pp. 1-8,2023年5月24日.
実験環境
視線遷移と手の位置の遷移が同時に起こる様子を表したヒストグラム

2022年9月のUBI75研究会で発表した研究は視線遷移だけでしたが,今回は手の動きも組み合わせて,組立作業中の迷いの状態を推定することを試みました.AOI(関心領域)に視線と手が同時に入る度合い(共起度合い)をヒストグラムに表し,ここから特徴量を算出して機械学習により分類器を構築しています.視線遷移だけの場合に0.700であったF値は,手の遷移を組み合わせることで0.735まで向上すること,タスクの違いをほとんど受けないことを確認しました.