本年度は，博士後期課程3名，博士前期課程9名，学部4年5名，研究生1名，秘書1名の体制で研究を進めていきたいと思います．
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祝卒業（修士5名，学士5名）
当研究室より5名の修士（大月，片山，川戸，豊増，前原）と5名の学士（青木，河合，国方，宅野，氷見）が卒業しました．学部生のうち青木，国方，宅野は生物システム応用科学府（BASE ）生物機能システム科学専攻 博士前期課程に進学します．
情報工学専攻奨励研究賞受賞（M1・齋藤君）
M1の齋藤光明君が2019年度情報工学専攻 奨励研究賞を受賞しました．
対外発表（インタラクション2020）
情報処理学会シンポジウム「インタラクション」にて修士2年の大月さんが下記のオンラインデモ発表を行いました．
大月理沙，藤波香織；“CrosSI：作業領域拡張のための水平・垂直タッチディスプレイ連携機構”，情報処理学会インタラクション2020 インタラクティブ発表，2020年3月11日．
対外発表・受賞（第82回情報処理学会全国大会）
情報処理学会第82回全国大会（CoVID-19によりオンラインでの開催）にて以下の5件の発表を行い，川戸君が学生奨励賞を受賞しました．2010年に初めて受賞者が出てから22件（21人）目です．
- 半谷千尋，藤波香織；“公共空間における誘目性が高い情報投影機構”，第82回情報処理学会全国大会，4ZB06，2020年3月6日．
- 高橋リサ，川戸美輝，藤波香織；“フレーム間差分に着目したイラストレーションメイキング動画のキーフレーム要約”，第82回情報処理学会全国大会，5ZC01，2020年3月6日．
- 高橋リサ，藤波香織；“イラストレーションメイキング動画における注目箇所の効率的な探索システム”，第82回情報処理学会全国大会，5ZC02，2020年3月6日．
- 豊増聖実，藤波香織；“要素行動の含有度合いを用いたゼロショット行動認識手法に関する研究”，第82回情報処理学会全国大会，6R08，2020年3月7日．
- 学生奨励賞：川戸美輝，藤波香織；“音響センシングを用いた任意平面に対するジェスチャ入力”，第82回情報処理学会全国大会，6ZB08，2020年3月7日．
新メンバー追加（B3）
2020年度の卒研配属生が決定しました（井澤冬馬，小林美月，千葉祐二，古瀬大輝，前橋辰哉）．
農工融合研究プロジェクトに採択（野生動物AI）
東京農工大学内 農工融合研究支援制度（通称TAMAGO）に，藤波が分担者として参加する研究「野生動物に関する情報のAIを用いたデータ解析手法の開発」（代表：小池伸介 農学研究院准教授）が採択されました．（産学連携室による紹介）
藤波班は，これまで人間を対象として培ってきたウェアラブルセンサによる行動認識技術を用いて野生動物の行動認識に協力し，人間と野生動物の共存に貢献することを目指します．
修論・卒論審査会
次の修士論文5件と卒業論文5件の発表が行われ審査に合格しました．
修士論文
- 大月理沙：作業領域拡張のための水平・垂直タッチディスプレイ連携機構に関する研究
- 片山奈津季：集団によるWebページ閲覧と会話情報を用いた興味トピック分布の推定に関する研究
- 川戸美輝：音響センシングを用いた任意平面に対するジェスチャ入力に関する研究
- 豊増聖実：要素行動の含有度合いを用いたゼロショット行動認識手法に関する研究
- 前原啓太：先導ロボットとの共存を目的としたユーザの心理的影響に関する研究
卒業論文
- 青木達志：先導ロボットとの共存を目的としたユーザの心理的影響に関する研究
- 河合美香：犬の皮膚病早期発見のための装着型痒み行動認識システムに関する研究
- 国方詩織：睡眠習慣の意識付けのための情報提示手法の研究
- 宅野亮 ：鶏の共起行動分析のための行動監視システムに関する研究
- 氷見雄介：マラソンランナーのためのウォーミングアップ支援に関する研究
論文採択（Sensors and Materials）
M1の齋藤君の論文が論文誌（Sensors and Materials）に採録されオンラインで公開されました．[Online]
Mitsuaki Saito and Kaori Fujinami, Unknown On-Body Device Position Detection Based on Ensemble Novelty Detection, Sens. Mater., Vol. 32, No. 1, 2020, p. 27-40.
機械学習において分類や回帰問題で威力を発揮しているアンサンブル手法を新規性検出（Novelty Detection）という技術への適用法を提案しました．S個のNovelty Detectorの判定により最終的な新規性の判定を下しますが，その際に単なる多数決ではなく，訓練データから最適な判定閾値を決定する手法を提案しています．
これによりスマートフォンの未知の持ち運び場所の検出を単体のNovelty Detectorより高精度に行うことが出来ます．また，一般的な分類問題で既知クラスの判定を高精度に行うための前処理として未知クラス除外を行うようなケースにも利用可能と考えています．
対外発表（GCCE’19）
10/15-18に大阪で開催されたGlobal Conference on Consumer Electronics (GCCE’19)にて以下の発表を行いました．
- Mitsuaki Saito and Kaori Fujinami; “Evaluation of Novelty Detection Methods in On-Body Smartphone Localization Problem”, In Proceedings of the 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), pp. 470-474, 16 October, 2019.
- Trang Thuy Vu and Kaori Fujinami; “Examining Hierarchy and Granularity of Classifiers in Compatibility-based Classifier Personalization”, In Proceedings of the 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), pp. 553-554, 16 October, 2019.