中西 崇文

本稿では，印象メディアコンテンツを対象としたCyber-Physical Transformationについて示す．カメラをはじめとするセンサーデバイスから取得されたデータを対象として認識した結果を再度3Dオブジェクトとして変換する一連の変換システムをCyber-Physical Transformationと定義する．これを実現することにより，認識された結果を実空間にマッピングし，客観的に把握することが可能となる．本稿では，この応用として，顔画像を対象とした3D Virtual Content Generatorを実現する．これは，カメラで取得した顔画像について，抽出された印象に合致したファッションアイテムを付与した形で3D Virtual Contentを構成する．この方式により，自分の顔に合致したファッションアイテムを俯瞰的に観察することが可能となる．

本稿では，顔画像を対象とした特徴量抽出，およびクラスタリングによる印象自動抽出の実現方式について示す．本方式は，顔画像とその顔画像の印象について単語でアノテーションされた訓練データ群を対象とし，顔画像の特徴量についてクラスタリング・顔画像の分類を元に生成されたクラスタの特徴を示す印象語の抽出を行うことによって，顔の印象タイプの設定し，新たに入力された顔画像を対象として，事前に導出したクラスタとの距離計算を行い，顔画像を特徴づける印象語抽出を実現する．本研究を利用することによって，自分の顔印象に似合いそうなものが何か推測・把握でき，似合うファッションの予測を行う研究などに繋ぐことが可能になる．

サイバーフィジカルシステムの本質は，デジタルツインと呼ばれるように仮想世界上に現実世界を写像した空間を創造することにある．現実世界で起こる様々な事象をデータとしてセンシングし，仮想世界に蓄積する．この蓄積されたデータを様々な統計，人工知能技術を使って分析，検索，統合することにより，通常人間が気づかない事実をリアルタイムに発見することが可能となる．これは人間にとって，新たな知覚系を得ることと考えることができる． 我々人間はサイバーフィジカルシステムという新たな知覚系を得ることにより，現実世界をより客観的に俯瞰することができるだけでなく，我々人間が本来持ち合わせている創造性を生かした生産活動を促進することができる．つまり，人工知能技術を含むサイバーフィジカルシステムは，物質的な欲求を満たす社会から心や精神的な欲求を満たす社会に変革する中で，人間の創造性をエンハンスし，サポートする存在となる．創造性を生かした生産活動をキーとした人間中心のシステムが構築されていくだろう．

<p>本稿では、病院内の行動ログと各看護師の属性データを用いた行動予測の実現方法について述べる。近年、医療従事者の仕事の忙しさと複雑さが社会問題となっており、情報技術を応用して医療スタッフの業務効率を実現することが重要である。実際の医療現場において札幌道都病院の協力を得て、RFIDタグを貼付して行動データを収集している。本手法ではこれらの実際の行動データを用いてLong-Short Term Memory（LSTM）を適用することで行動順序に基づく行動予測を実現した。行動予測法を適用することで、医療スタッフの最適配置など作業効率の向上を実現する。</p>

We analysis data of a social networking service (SNS). For clarify the aspects. We used the "whisper services" within the "LINE PLAY" that is an avatar service from LINE Ltd. We found the distribution in the data that sharped close to a Poisson lognormal distribution. The potential of ease of connection is "TSUNAGARIYASUSA". Nodes have the potential of ease of connection each other. Nodes will link each other proportionate the potential, and the links distribute close to a Poisson lognormal distribution. We are expecting that this research will lead to the safety of minors.

<p>現在，我々は世界中の知識ベースの相互利用のためのインフラストラクチャとしてナレッジグリッドを構築している．これらの異分野の知識ベース群を対象として，Wikipediaの情報を用いた知識ベース群連携と異分野にまたがる関連した事象の発見について述べる．</p>

本論文では，Web 上を流通する多量かつ多様なコンテンツの集約，俯瞰，閲覧，編集，出版・共有といった一連のプロセスを支援する情報編纂のフレームワークを提案する．

本稿では、任意の言葉を印象語として入力することにより、その印象に合致した音声表現を自動構成するための方式を提案する。本方式では、音相理論と呼ばれる理論を用いることにより、言葉の音声表現と印象語の相互の変換を実現する。さらに、本方式を意味の数学モデルに適用することにより、言葉の音声表現と任意の印象語、およびそれにより表現される任意のメディアデータを自由に連結することが可能となると考えられる。In this paper, we present an automatic composition method of sound expression of a word corresponding to the impressions of arbitrary words. We have proposed a method of automatic metadata extraction corresponding to the impression of the souds of arbitrary words by the research called &quot;Onso&quot;, and we propose an inverse operation of the automatic metadata extraction in this paper. This method enables a connection of any words and mediadata represented in impression words.

本稿では,色彩の持つ印象から音楽を生成する楽曲自動生成の実現方式について述べる.本方式は,色彩,楽曲に関する心理学者による研究を用い,ユーザから与えられた色彩情報からその印象を言葉として抽出し,さらに楽曲の印象を表す言葉とを計量し,その印象と合致した楽曲を生成する方式である.本方式が実現されることで,画像と音楽との異種のメディア間の自由な連携が可能となり,新しい複合メディアのコミュニケーションの場を提供できる.さらにユーザの意図とする感情に合致した楽曲メディアデータが自動生成され,それによりコンピュータ環境の中で人間の感性を増幅し,コンピュータが人間と密着した感性を共有することが可能になると考えられる.

本稿では,言葉の音声表現に着目することにより,与えられた任意の言葉の音が持つ印象をメタデータとして抽出するための方式を提案する.本方式では,音相と呼ばれる概念を利用して,与えられた言葉の音から聞き手が受ける印象を印象語として抽出する.これにより,与えられた任意の言葉を,その印象を反映したメタデータにより構成されるベクトルとして表現することが可能となる.本方式を用いることにより,任意の語によるユーザの意図する感情に合致したメディアデータ検索機能が実現できる.さらに,本方式による任意の語と異種のメディアデータ間の連携が可能となり,ユーザの感性を反映した新たな機能を提供することが可能となると考えられる.

本稿では, 様々な情報源から抽出された語と語の関係を表す各検索空間を対象とした検索空間統合方式について述べる.特定分野を対象としたベクトル空間モデルを用いた検索機構を実現するためには, その分野を対象とした語と語の関係を計量可能な検索空間を生成する必要がある.我々はこれまで書籍の索引を用いた検索空間生成方式を提案してきた.1つの書籍の索引では, 書籍の性質から, 検索対象となるメタデータ空間の扱う語彙数が少なくなる傾向にある.一方, これまで様々な情報源からその関係を抽出し, 検索空間を生成する方式が提案されてきた.これらの空間を統合することにより, その問題が解決される.本方式を含む書籍の索引部によるメタデータ空間生成方式は, 学術分野だけでなく, 趣味など, 幅広い分野における, メディアデータ検索, ドキュメント検索に応用できると考えられる.

ある特定の分野に関して意味の数学モデルによる連想検索を実現するためには, その分野を対象としたメタデータ空間と呼ばれる検索空間を生成する必要がある.これまで, 検索空間は, 辞書や用語辞典, 専門的な知識などを用いて生成していたが, これらの方法が利用できない場合, 検索空間の生成が困難であった.本論文では, ドキュメント中における単語間の関連性を反映した連想検索のための検索空間の生成方式を提案する.提案方式は, ドキュメント上の単語の分布の傾向に注目し, 単語間の関連の度合いを計算することによって検索空間を生成する.提案方式により, 意味的連想検索を実現するための検索空間を, 辞書や用語辞典などを用いることなく自動的に生成することが可能となる.

意味の数学モデルによる連想検索を実現するためには,その分野を対象としたメタデータ空間と呼ばれる検索空間を生成する必要がある.これまで,メタデータ空間は,辞書や用語辞典,専門的な知識を用いて生成していた,しかしながら,対象とする分野に辞書や用語辞典が存在しない場合,メタデータ空間を生成することが困難であった.本稿では,単語の相対的な場所情報から計算される関連度によるメタデータ空間を生成する方法を示す.本方式を用いることにより,単語間の関連を求めるメタデータ空間の生成が容易に可能となる,そのメタデータ空間を意味の数学モデルに適用することにより,単語間の関連性に基づく連想検索である,単語間関連連想検索が実現できる.本稿では,本方式を用いて生成したメタデータ空間に意味の数学モデルを適用し,検索結果についても示す.

本稿では,楽曲メディアデータと静止画像メディアデータ間の異種メディア間連想検索の実現方式について示す.本方式は,メディアデータを対象としたメタデータ自動抽出機構であるMedia-lexicon Transformation Operatorを言葉の相関を計量できる意味の数学モデルのメタデータ空間により連結することで異種メディア間の検索を実現する.本方式により,これまで独立に実装された異種メディアデータを統一的に扱うことが可能になる,これにより,新しい情報生成が可能となり,既存のデータの利用機会を増大させ,データベース群の利用価値を飛躍的に増大させることが可能となると考えられる.

本稿では,音声メディアデータを対象として,メタデータを自動抽出する方式について示す.具体的には,Media-lexicon Transformation Operator MLの実装方式を示す.まず,BanseとSchererの研究を用い,音声を分析して29個の音声パラメータを得る.つぎに,音声パラメータと印象語との相関から,重み付き印象語を求める.得られた重み付き印象語がメタデータであり,人間が音声から受ける印象を示す.

本稿では，任意の印象を表す言葉（印象語）により人間の表情を生成する表情合成の実現方式について示す．本方式は，表情に関連する研究において最も広く利用されている表情記述法であるFacialAction Coding System （FACS ）を用いて，与えられた任意の印象語を対象として，基本的な感情（基本情動）を計量し，その基本情動と表情動作の最小単位であるAction Unit （AU ）の相関を求めることにより，その印象に合致した動的な顔の表情の自動合成を可能とする．本稿では，これまで我々が提案してきた言葉と言葉，あるいは，言葉とメディアデータ間の意味的な関係を与えられた文脈や状況に応じて動的に計算することが可能な意味の数学モデルを適用した任意の印象語による表情を自動的に合成する実現方式を示す．また，本方式に基づく実験システムを構築し，実験により，本方式の有効性を示す．This paper presents a composition method of the facial expressions by impression words. This method enables automatic composition of the facial expressions dynamically corresponding to the impression by using for Facial Action Coding System (FACS) which is the expression describing method most widely used in the research relevant to the facial expressions, measuring fundamental feeling (basic emotions) for the given arbitrary impression words, and searching for correlation of Action Unit (AU) which is the minimum unit of the basic emotions and expression operation. In this paper,we show an composition method of the facial expressions by impression words using a mathematical model of meaning which can be dynamically calculated according to the context and the situation that the semantic relation between languages or language and media data. We clarify the effectiveness of our method by showing experimental results.

本稿では，静止画像メディアデータを対象とした感性作用素を有する色彩の印象によるメタデータ自動抽出方式について示す．メディアデータから抽出されるメタデータを対象として，人間の感性に反映した写像を実現する感性作用素を静止画像メディアデータを対象としたメタデータ自動抽出方式に適用する．静止画像メディアデータ群を対象としたメタデータ自動抽出方式において，人間の感性や感覚を解釈する機構が導入されれば，人間の直感に合致した言葉によるメタデータの自動抽出が可能となる．さらに，意味的連想検索方式を用いることにより，静止画像メディアデータ群を対象とした人間の直感に合致する検索が可能となる．本稿では，メディアデータを対象としたメタデータ自動抽出方式のための感性作用素を静止画像メディアデータに適用し，静止画像メディアデータを対象とした感性作用素を有するメタデータ自動抽出方式について示す．This paper presents an implementation method of Kansei Operator for an automatic metadata extraction from image data.The Kansei Operator performs mapping with interpretation of human sensitivity for metadata extraction using logalismic function based on Fechner'slaw. The operator and a semantic associative search method enable semantic search according to the human Kansei for multimedia data.In this paper,we show an implementation method of automatic metadata extraction with Kansei Operator for image data.We clarify the effectiveness of our method by showing experimental results.

本稿では,意味の数学モデルを用いた異種メディア間検索の実現方式を示す。本方式は,メディアデータを対象としたメタデータ自動抽出方式を言葉の相関を計量できる意味の数学モデルのメタデータ空間によりメタで連結することで異種メディア間の検索を実現する.本方式により,これまで独立に実装された異種メディアデータを連結させ,統一的に扱うことが可能になる.また,異種メディアの連結による新しい情報生成が可能となり,既存のデータの利用機会を増大させ,データベース群の利用価値を飛躍的に増大させることが可能となると考えられる.本稿では,異種メディア間検索の画像メディアデータから顔の表情の抽出する実現方式を示し,実験により有効性を示す.