最新ゼミ情報


Hiromi Morita, "Additional Experiments on Interactive Method with High Confidentiality in Object Discovering"

2018/05/14 4:41 に Yuan Sheng が投稿



本研究では、複数の物体の中から任意の対象物体を、探している本人のみが発見できる手法を実現することを目的とする。
本稿では、前回発表したスクリーン上の仮想環境にて行った実験の追加実験、及び実環境にて行った実験の結果を報告した。
対象物の数が多く色情報の操作がない方が、第三者は目的対象物を発見しにくいことが確認できた。
さらに、最適な対象物の数の上限は100から500個程度だと結論付けられた。
今後は、目的対象物以外の対象物のランダムな変化に実装する。

Tomohiro Takeyama, "Investigation of Waveform Modification on Speech Intelligibility Improvement under Noisy Conditions"

2018/05/14 3:53 に Yuan Sheng が投稿



本研究では、雑音環境において明瞭な音声アナウンスの提示を実現するために、SSDRCに基づく通常音声からロンバード音声への変換手法を提案した。
主観評価実験より、
1)提案法により音声了解度を改善できること
2)加工後の音声の音質を発話者のロンバード音声のものと類似させることができること
3)一方で、加工後の音声の品質と聞き取りやすさは従来法に及ばないこと
がわかった。
今後は、SSDRCの音声了解度をさらに改善する技術の構築に取り組む。

Yuan Sheng, "Driver's Risk Feeling Estimation Based on RNN and Some Ideas for Better Feature Extraction"

2018/05/14 3:30 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、ドライバの危険感を推定するために、LSTMを用いた推定モデルを構築し、検証を行いました。
結果として、自車の運転行動を考慮したところ、推定精度の向上が見られた。自車の運転行動がある程度実験参加者に感じ取れることがわかりました。
今後は、既存の物体検出システムを用いて映像から特徴量をより細かく抽出し、分析を行う。

Chenxi Tu, "Point Cloud Compression for LiDAR Scanner using RNN"

2018/05/14 2:00 に Yuan Sheng が投稿



This research is to develop methods of compressing point cloud data for streaming.
In previous research, we proposed using conventional image compression, like JPEG, to compress raw data from LiDAR.
However, to use conventional image compression, we have a potential hypothesis that the raw data in 2D matrix should have spatial relevance,
which is not true all the time to LiDAR raw data.
This time, compression using LSTM was investigated, and the discussion was shown in the figure.

Taku Umeda, "Estimation of Saliency Map Using CNN"

2018/05/14 1:39 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、どこを見るべきかを考えるために学習済みのCNNモデルを用いて、saliency mapの推定を名古屋大学周辺で収集されたデータに適用した。
学習済みのモデルが一部であるため正確な結論は出せないが、現時点は上手く推定できていない。
今後は、視線の広がり具合のパラメータの調整や、モデル全体に対する学習などを行う。

Kosuke Ito, "Improvement of Touch Panel Operation in Vehicles"

2018/05/14 0:50 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、車両内におけるタッチパネル操作において、車両の振動や慣性などによって起きる操作ミスを軽減するために、
多層パーセプトロンを用いてタッチする位置を補正する方法を提案する。
提案手法を用いることで、タッチの精度が約25%向上することが確認された。
今後の課題として、実車上での評価を行うことなどが挙げられる。

Koichi Miyazaki,"Investigation on Conversion of Typical Onomatopoeic Expression"

2018/05/14 0:20 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、擬音語表現の個人性の影響を調査し、多様な表現のなかにも許容されやすい表現が存在することを確認した。
またダブルチェックを行うことにより、恣意性を排除した代表的な擬音語セットを構築した。
今後の課題として、提案法による擬音語変換モデルを構築し、性能の検証を行う。

Seita Noda, "Adaption of Ancillary Network for Class Weight Computation for NAM Recognition"

2018/04/25 4:53 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、Context Adaptive DNNのサブネットワークをRNNに置き換えたモデル(rCA-DNN)と、さらに話者依存線形変換層による話者適応学習を併用するモデル(rCA-SD-DNN)を提案した。
静寂環境下におけるNAM認識実験を行い、その有効性を調査した。結果として、話者依存線形変換層を用いたSD-DNNに劣る性能だった。
今後は話者オープン条件において実験を行う。

Naren Bao, "Subjective Risk Feeling Estimation Using Quantile Random Forest Regression"

2018/04/25 2:19 に Yuan Sheng が投稿



In this study, I first propose learn from demonstration framework for individual driving styles. and I investigated which features influence individual risk perception in lane change situations. A random forest method was applied to assess and rank the importance of each of these various risk features individually for each participant. i then estimated overall perceived risk levels for each participant for lane change scenes. Experimental results showed MSE and R2 value of estimated perceived risk for ten experimental participants using RF, so this estimation can not be considered as valid. So I assume the individual risk feeling is not easily estimated by RF, and we conduct QRF to catch the individual risk feeling intervals, and the result showed we still need more investigation.

Taku Umeda, "Glance Matching and Comparison of Object Detection Results"

2018/04/25 2:12 に Yuan Sheng が投稿



本稿では、運転手が前方の何を見ているかを推定するために、前方映像と視線データのマッチングを行った。
また、オブジェクト検出として用いた2つのオブジェクト検出結果の比較も行った。
今後は、現結果を踏まえてデータ収集を行う予定。

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