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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-15 13:25 コグニティブAPIによる特徴量を用いた宅内コンテキスト認識手法の提案 ○陳 思楠・佐伯幸郎・中村匡秀（神戸大）  SC2018-38 |
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| 抄録 | （和） | 近年，深層学習技術の発展によって，マルチメディアデータを活用したコンテキスト認識技術が有望視さ れている．我々は，この技術をスマートホームにおける宅内のコンテキスト認識に使うことを考える．一般に宅内コ ンテキスト認識では，世帯ごとに部屋のレイアウトや環境，認識したいコンテキストの要求が異なるため，世帯ごと に独自の認識モデルを構築する必要がある．このとき，深層学習を利用するアプローチでは，非常に多くの訓練デー タが必要になり，一般家庭で実施するのは事実上不可能である．本研究の目的は，一般家庭で導入可能な画像を活用 したコンテキスト認識手法を開発することである．提案手法では，汎用的な画像認識を行うコグニティブAPIを活用 し，画像内に認識される情報をテキストとして取り出す．これを特徴量として，通常の教師あり機械学習にかけるこ とで，コンテキストを分類する．深層学習を用いるアプローチに比べて，提案手法では，コグニティブAPIが提供す る汎用的な画像認識と軽量な機械学習を利用する. これにより，各世帯に特化したコンテキスト認識をはるかに少な いエフォートで実現できる． |
| （英） | In recent years, with the development of deep learning technology, context recognition technology utilizing multimedia data is expected to be promising. We consider using this technology for home context recognition in smart homes. Generally, in home context recognition, the layout of the room and the environment for each household are different from the requirements of the context to be recognized, it is necessary to construct a unique recognition model for each household. At this time, in the approach using deep learning, a great deal of training data is required, and it is practically impossible to conduct it at home. The purpose of this research is to develop a context recognition method using images that can be introduced at home. In the proposed method, we utilize a cognitive API that performs general image recognition and retrieve the information recognized in the image as text. By using this as a feature quantity, we classify the context by applying usual supervised machine learning. Compared with the approach using deep learning, the proposed method uses generic image recognition and lightweight machine learning provided by the cognitive API. As a result, context recognition specialized for each household can be realized with much less effort. | |
| キーワード | （和） | コンテキスト認識 / 画像 / コグニティブAPI / 機械学習 / / / / |
| （英） | Context recognition / Image / Cognitive API / Machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 511, SC2018-38, pp. 7-12, 2019年3月. | |
| 資料番号 | SC2018-38 | |
| 発行日 | 2019-03-08 (SC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SC2018-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2019-03-15 - 2019-03-15 |
| 開催地（和） | 国立情報学研究所 |
| 開催地（英） | National Institute of Informatics |
| テーマ（和） | 「サービスと機械学習」および一般 |
| テーマ（英） | Services and Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2019-03-SC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | コグニティブAPIによる特徴量を用いた宅内コンテキスト認識手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of home context recognition method using feature values of cognitive API |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンテキスト認識 / Context recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 画像 / Image |
| キーワード(3)（和/英） | コグニティブAPI / Cognitive API |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 思楠 / Sinan Chen / チン シナン |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐伯 幸郎 / Sachio Saiki / サイキ サチオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-15 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2018-38 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.511 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-08 (SC) |
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