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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-05-14 11:15 脳のマルチモーダルな情報処理に着想を得た物体推定手法の提案と評価 ○関 良我・小南大智・下西英之・村田正幸（阪大）・藤若雅也・野上耕介（NEC）  CQ2021-14 |
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| 抄録 | （和） | デジタルツインの実現には、実世界の様々なオブジェクトをカメラなどのセンサーを通して瞬時に特定し、その位置を把握し、コンピュータ上に表現することが望まれている。しかし、得られる情報は少なからずセンサー機器のノイズや精度の影響を受けるため、従来検討されてきた正確な情報を前提としたオブジェクト推定手法には限界がある。従って、解像度の低い映像情報などの不確実な観測情報を基に、そのオブジェクトが何であるのかという意思決定を高速かつ高精度に行うことが求められている。本稿では、複数種類の不確実な観測情報を元に意思決定を行っている脳のマルチモーダル情報処理機構に注目し、そのメカニズムを取り入れることで、ノイズを含んだ観測情報からオブジェクト推定を行う手法を提案する。 |
| （英） | In order to realize the digital twin, it is desired to instantly identify various objects in the real world through sensor devices, determine their locations, and represent them on the computer. However, the obtained information is affected by noise and traffic of sensor devices to some extent, and object estimation methods based on accurate information that have been considered in the past have their limitations. Therefore, there is a need to make a fast and accurate decision on what the object is based on uncertain observation information such as low-resolution video information. In this paper, we focus on the information processing mechanism of the brain, which makes decisions based on multiple types of uncertain observed information, and propose a method for estimating objects from noisy observed information by incorporating this mechanism. Through a computer simulation, we show that our proposal identifies an object accurately and quickly from uncertain observed information. | |
| キーワード | （和） | デジタルツイン / ベイジアンアトラクターモデル / ベイズ因果推論 / / / / / |
| （英） | Digital twin / Bayesian Attractor Model / Bayesian Causal Inference / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 15, CQ2021-14, pp. 59-64, 2021年5月. | |
| 資料番号 | CQ2021-14 | |
| 発行日 | 2021-05-06 (CQ) | |
| 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 | CQ2021-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS CQ |
| 開催期間 | 2021-05-13 - 2021-05-14 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | On-line |
| テーマ（和） | 光／無線アクセスとそれらの融合，通信行動，QoEと心理，QoS，通信品質の評価・計測・制御・最適化，ネットワークサービス，無線ネットワーク，MIMO・ダイバーシチ・マルチプレキシング，一般 |
| テーマ（英） | Optical/Wireless Access and Their Integration, Communication Behavior, QoE and Psychology, Assessment / Measurement / Control / Optimization of Communication Quality, Network Services, Wireless Networks, MIMO/Diversity/Multiplexing Techniques, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2021-05-CS-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳のマルチモーダルな情報処理に着想を得た物体推定手法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal and Evaluation of an Object Estimation Method Inspired by Multimodal Information Processing in the Brain |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルツイン / Digital twin |
| キーワード(2)（和/英） | ベイジアンアトラクターモデル / Bayesian Attractor Model |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ因果推論 / Bayesian Causal Inference |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 関 良我 / Ryoga Seki / セキ リョウガ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小南 大智 / Daichi Kominami / コミナミ ダイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤若 雅也 / Masaya Fujiwaka / フジワカ マサヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野上 耕介 / Kosuke Nogami / ノガミ コウスケ |
| 第6著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-05-14 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-14 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.15 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-06 (CQ) |
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