近年、さまざまな手法を用いた株価の予想が行われている。株価数値データを対象としたテクニカル分析、ニュース記事やSNSなどのテキストデータを対象とした極性辞書による内容分析、さらに、それらを目的変数・説明変数をした機械学習などの分析手法が存在する。しかし、シンプルな自然言語処理による単語ベースの極性評価では文脈が反映されないため、反語や皮肉などの表現が正しくポジティヴ・ネガティヴ判定できないケースが指摘される。そこで、本研究では、既存の極性分析に加えて生成AIを活用した評価を行うことで、文脈に合致した極性評価が行えるか否か、その実現可能性について検証を行う。本研究では「Yahoo!ファイナンス」の掲示板の書き込みを対象とした比較実験行う。

本システムは、ユーザーの気分やシチュエーションを入力すると、感情モデル（覚醒-沈静、快-不快）を活用して適切な楽曲を提案するシステムである。楽曲データベースを解析し、テンポや調性、音響的特徴からその時の状態に最適な音楽を選定。さらに、感情マップ上で視覚的に提案を表示し、直感的に選曲や調整が可能。例えば、「朝の準備中で元気になりたい」と入力すれば、アップテンポで明るい曲が提案され、感情マップを操作して好みに合う曲をカスタマイズできるようになる。本システムでは、新鮮でパーソナルな音楽体験を提供すると同時に、ユーザーが自身の感情や好みを発見する機会も生み出すことが期待できる。

医用画像異常検出タスクにおける主流深層学習モデルの精度と推論速度性能比較

医用画像における異常検出（anomaly detection）とは、アルゴリズムを用いて画像中の正常な解剖学的構造から逸脱した異常領域や病変を自動的に識別することを指す。例えば、MRIやCT画像における脳腫瘍、脳出血、肺結節、白質病変などがすべて異常に該当する。異常検出タスクは画像レベル（画像が異常かどうかを検出）またはピクセルレベル（異常領域を特定）に分類できる：「画像レベル」は通常、分類または検出モデルにより画像に異常が含まれるかを判断し、「ピクセルレベル」はセグメンテーションモデルにより異常領域をマークする。多くの疾患サンプルが大量に入手困難なため、一部の異常検出研究では一クラス学習/教師なし手法を採用し、健康サンプルのみでモデルを訓練し、推論時に再構成誤差や特徴差異により異常を検出する。この異常サンプルを訓練に必要としない手法は医療において重要な価値を持ち、希少疾患のスクリーニングや健康診断における自動警告に利用できる。

LSTMモデルを活用した株価予測モデルの構築

Stock price prediction using LSTM

未来を予測することは、常に難しく挑戦的な課題である。特に株式市場では、特定の株式の価格が上がるのか下がるのかを事前に知ることができないため、売買のタイミングを決定する上で多くの悩みが生じる。多くの投資家は、「これから株価がどうなるのかを事前に知ることができたらどんなに良いだろうか？」と考えた経験があるだろう。

本研究では、特定の株式を対象に、過去の株価データを活用してLSTM（Long Short-Term Memory）モデルを適用し、将来の価格を予測する研究を行った。LSTMはディープラーニングに基づくモデルであり、時系列データのパターンを学習し、長期的な依存関係を処理する能力に優れている。この特性を活かして、単純な統計的手法よりも精密に株価を予測できる可能性を探求した。

本研究は、LSTMモデルの特性と株式予測における可能性を実証的に示すという点で重要な意義を持つ。LSTMは時間の順序に沿って変化するデータを効果的に学習できる構造を備えており、株式市場のように複雑で動的なデータにおいて有用に活用できる。

人工密集地域を対象とした水害の被災範囲推定・予測システムの実現

Realization of a system for estimating and predicting the extent of flood damage in densely populated man-made areas

本研究ではマルチスペクトル衛星画像を用い、災害、特に水害の被災範囲を分析・可視化・推定・予測するシステムを設計・構築する。日本は他国と比べて地震が非常に多く、それにより引き起こる津波などの水害も多い。本研究では人工密集地域を対象として、水域や植生のマルチスペクトル衛星画像データを収集し、GISソフトウェアを用いて解析を行い、過去の被災の範囲を推定すると共に、将来起こり得る被害の規模を予測し、警告・対策案を提示するシステムを実現する。また、小型マルチスペクトルガメラ搭載ドローンを用いたセンシングデータへの適用も検討する。

移動物体の動画を対象とした3次元表現可視化システムの実現

Realization of a 3D representation visualization system for moving object videos

本研究では、移動物体を複数のカメラで撮影し、その画像を組み合わせて3D映像化するシステムの実現を目指す。通常のスポーツの試合映像からは、複数カメラを用いて撮影された映像でも限られた角度からの情報しか得られない。本研究では、ユーザが自在に360度角度を変更し、アスリートの動きや姿勢をインタラクティブに分析できる3D映像データの生成システムを実現する。

映像データを基にしたサッカー陣形データベースの構築と守備成功例の解析

Building a soccer formation database based on visual data and analyzing defensive success instances.

 本研究では、サッカーの試合映像から各チーム・各選手の時系列位置を検出し、試合の勝敗を左右する守備成功のキーとなる陣形の解析・予測を行う。第一に、試合映像から5秒置きのフレームを切り出し、各選手の位置を取得し、「陣形データ」として記録する。第二に、対戦両チームの陣形データの時系列変化を「時系列布陣データ」として記憶する。第三に、攻撃の終了時刻を記録する。第四に、次の条件を満たすことを守備の成功、逆を失敗とみなし、数値を記録する。1. シュートを打たれない（攻撃のやり直し）2. ボールを奪う3. ボールを外に出す　最終的に、一定時間に数値から成功率を計算し、成功率の高い時系列布陣データを守備成功例データベースに格納する。

企業活動を多角的に評価する手法の研究

Research on methods to evaluate corporate activities from multiple angles

特定の指標を基にランキング形式で企業を表示したり、特定の項目のデータを集約した主成分を作成し、クラスター分析などにより今まで誰も気付いていないような知見を見つけられるようなシステムの構築を目指す。

日本語の比喩表現

Japanese figurative expressions

本研究では、作者ごとの比喩表現から特徴を解析、分類するシステムの構築を目指す

本研究では、津波災害リスクを地形・地質・歴史の三側面から総合的に評価・比較することを目的とし、計六地点を対象とした比較分析した。将来的には、地域に根ざした一次産業の継続性を確保するための防災・減災施策の立案に資する情報を提供し、持続可能な地域社会の実現に貢献することを目指す。

ガソリン車からEV車の移行が推進されている現在、国・企業・個人にCO2の排出量を削減する努力が求められている。本研究では、ユーザのEV車購入の促進を目的として、ガソリン車およびEV車のCO2排出量を計算・比較表示するシステムを設計・構築する。

深層学習モデルTransformerは、自然言語処理のみならず様々なタスクに利用される優秀なモデルである。本研究では、Transformerを用いた古文-現代文NMTモデルを構築する。

古文から現代文への機械翻訳は、外国語との機械翻訳に比べ研究が大幅に遅れている。しかしながら、歴史研究者向けポストエディットサービスや一般層の学習補助ツールとして古文翻訳システムは一定の需要があると考える。機械翻訳の最新研究を古文翻訳に適用することで、当分野における研究発展に寄与することを目指す。

効率的な発展途上国への寄付

        Efficient Donations to Developing                   Countries

発展途上国の人々を救う為に、寄付をする機関が増えてる。また、より良い取り組みが考案され続けている。しかし、発展途上国への支援が人々に行き届いていなかったり、現地の人々の要望に沿った支援を受けられていない国もある。そこで、発展途上国の病院に衣服、食品、薬を支援する。データベースを用い、より効率的に支援する方法を提案する。

ウェアラブルデバイスの普及で客観的な睡眠計測が可能となったが、スコアと主観的満足度には乖離がある。本研究では、環境・生体・主観データを統合的に収集・分析するシステムを構築し、機械学習を用いた実験により、客観データだけでは主観的満足度を予測困難であることを定量的に明らかにした。

本研究では，近年上場した銘柄の上場後３年分のデータを学習用データとして使用し、5年後の株価上昇率を基に銘柄を分類し、予測するシステムの構築を目的とした。

子どもの貧困が問題となっている現在、子ども食堂が重要な社会的役割を担っている。現状では、子ども食堂のニーズを可視化し、利用者、支援者、運営者をサポートするWebプラットフォームが存在する。このようなプラットフォームを参考として、本研究では、食糧提供者・支援者の貢献度を可視化し、需要と供給のバランスを表現するような子ども食堂マッチングサポートシステムを設計・構築する。

本研究では、テニスのフォーム改善を目的としたシステムの構築を目指す。具体的には、ショットを打っている動画や画像から、脚の位置、腕の角度、腰の位置、腰のひねりといった態勢ポイントの取得とその解析により、どれだけお手本のフォーム（構え、姿勢、スウィング）と合致しているか、または外れているかを、修正ポイントと共にアドバイスしてくれるシステムを構築する。このシステムを利用することにより、初心者でも正しいフォームを癖付ける事ができる。 

本研究では、日本プロ野球（NPB）の選手成績データを効率的に管理し、視覚的かつ直感的に情報を提供するデータベースシステムの構築を目指している。本システムでは、選手の年度別成績および通算成績を基に「活躍度ランク」、「成長タイプ」、「選手タイプの特徴点」を計算・分類し、視覚的に表示する機能を備える。これにより、ファンが選手の成績傾向や特徴を容易に理解できるだけでなく、新たな評価基準の提示が可能となる。

楽曲ベースラインのパターン分析および類似フレーズ生成モデル

特定の楽曲内で使用されているようなフレーズを他楽曲に用いる際に転調や楽曲のコード進行を考慮しなければ違和感が発生してしまう。

本研究では、楽曲内のベースラインを音源分離を用いて抽出し機械学習を用いてパターンを学習し他のコード進行下において類似のフレーズを生成することができるモデルを作成することを目指す。

音声データを対象とした

音色の差異を算出するシステム

A system for calculating differences in timbre for audio data of musical instrument performances

楽器を演奏するにあたり音色を統一することや、他者の音色を模倣することは極めて難しいとされている。困難である理由として曖昧性が強いことが挙げられると考えられる。

本研究では曖昧性をなくし客観的に評価するために音色を要素ごとに数値で分析をし、差異の原因が何かをフィードバックすることのできるシステムの作成を目的とする。

昔はよく使われた語彙である死語（廃語）は、見た者、聴いた者にいっときの時代を彷彿させることのできる語彙として広告において有用的であるという考えに基づき、死語を活用したキャッチコピー生成システムの設計を行なった。このシステムによって、キャッチコピー制作の負担軽減に寄与することを目指している。

ポスターリンク：https://drive.google.com/file/d/1R4sQLnBcDIls3rDI8qmtHxBBCcmvKDe2/view?usp=share_link

サッカー選手の移籍金が過去最高額になっています。予算を最大限に活用するために、サッカークラブは、自分たちが抱えている選手のタイプと、市場に出ている選手のタイプを理解する必要があります。現在、選手のプレースタイルに関する情報は、トレーナーやスカウトといった人間のサッカー専門家の意見に基づいていることがほとんどです。しかし、このような専門家の意見は、主観的であるため、残念ながら間違いが起こりやすいです。本研究では、より厳密で客観的、かつデータ駆動型の方法で選手のプレイスタイルを特徴付けします。

人間同士のコミュニケーションにおいて、表情や音声に表れる「感情」には重要な役割がある。本研究では、画像情報単独や音声情報単独からの感情認識ではなく、画像情報による感情認識と音声情報による感情認識の統合をすることで認識率の向上を行う。

小泉拓也（学部1年)

Xを用いたうつ病の傾向分析

Trend analysis of depression using X

Xは国内でも最も利用者数の多いSNSであり、利用者の精神状態が投稿に現れると考えられる。本研究ではXの利用者の投稿をもとにうつ病の傾向を分析、うつ病の発症を予想、検知することを目標にする。

将棋は人工知能の成長と共に競技レベルが格段に上がった。同様にカードゲームの技術向上において，人工知能の力で競技レベルの向上を狙っていく

本研究では、バーコードリーダー読み取り機能つき消費期限リマインドシステムを設計・構築する。本システムは、バーコードリーダーとOCRで読み取った商品と賞味期限・消費期限の情報を用いて、消費期限の近い商品を選択し、さらにそれらを使った献立と料理レシピをユーザに推薦する。ユーザは本システムを有名スーパーマーケットで使われているScan&Goという決済アプリと統合的に利用することで、購入日や消費期限を把握することが出来る。社会的にはフードロス削減につながる。

本研究では、食品販売店舗における値引き食品の販売促進と顧客の値引き食品に対する購買意欲向上の一環として、ユーザの食品購買履歴を用いてパーソナライズされた値引き食品を推薦するシステムを実現する。具体的には、ユーザの食品別購入頻度、食品販売店舗の値引き商品情報、および、ユーザと店舗の位置情報を用いて、各ユーザの購入タイミングとアクセシビリティに応じた値引き食品の推薦を行うシステムの実現方式を示す。

Analysis of the effects of sleep on physical performance and function

近年、睡眠と身体の健康や機能における相互関係についての関心が高まっています。本研究では、十分な睡眠や個人に合った睡眠や睡眠方法が身体能力や機能に及ぼす影響に焦点を当て、その科学的な根拠を明らかにします。背景として、睡眠不足が認知機能の低下や運動能力の減退に繋がる可能性が示唆されており、これが個人や社会に様々な健康上の影響を与えていると考えられています。

本研究では、睡眠時間や、睡眠時の動きや眠りの深さをセンサーなどを用いてデータを取るなどし、睡眠について分析をします。また、その睡眠を行なった時に身体能力や機能はどのような変化が見られるかなどを測定し、適切な睡眠方法や時間について分析していきます。最終的な目標としては、個々人にあった睡眠方法をしっかりと裏付けのある独自の基準で提案できるようにすることです。

本稿では、偏在する時系列地理情報データを用いて森林火災の被災面積と重症度を計算・推定し、多地点間比較分析により森林および地球環境への影響について評価・分析・可視化する方法について述べる。具体的には、GISと人工衛星データを用いて、第一に、森林の正規化燃焼率（NBR）、第二に、森林火災の重症度（dNBR）を計算し、第三に、それら結果から被災面積を推定し、多地点比較を行う。また、推定被災面積と実際の被災面積を比較することで、本方式の精度を評価する。近年、深刻な森林火災が世界中で発生している中で、森林火災による影響・森林の重要性を的確に評価する方法に対して需要が高まっている。本研究では日本、インドネシア、オーストラリアを対象とした比較実験により、本方式の実現可能性、および、SDG15実現に対する貢献可能性について示す。 

本研究では、弓道の競技動画から姿勢を推定し判定・採点するシステムを設計・構築する。本システムを用いることにより、ユーザは競技フォームの改善を目的として、どこが改善点かどのように直したら良いかの指針を獲得することができる。具体的には、mediapipeと呼ばれる姿勢判定システムを用いて、弓道を修得中のユーザの動画から関節の位置情報を抽出することで姿勢を検知し、熟練者の姿勢との差分を検出し、正しい/望ましい姿勢への修正方法を提示するフォーム判定システムを構築する。採点方法としては、熟練者または教本（弓道のお手本が書いてある本）の姿勢とユーザの姿勢の骨格の類似度および差分から点数を計算する。

本研究では、観光スポットを注目して観光情報を知識グラフにし、可視化することによって効率よくアクセスできるようにする。客観的に書いた説明文を（Wikipediaや公式サイトなどから引用）分析して、関連する事柄、人物、場所、組織の4種類のジャンルの情報を抽出し、関係分析の結果によって知識グラフの作成方法を提案する。 

グエンティエン ミン (学部3年)

Dlibによる眠気自動検知システムの実現

Automatic drowsiness detection system with Dlib

本システムでは、リアルタイムカメラから画像データを取得し、ユーザーの瞬き、眠そうな表情やユーザーが何秒目を閉じるかによって、ユーザーが居眠しそうかどうかを予測し、眠気を自動的に検知する。そして、システムがユーザーは眠気があると判定されたら、自動的にアラートする。

現在日本では高齢化が加速しており、介護に追われている人々が多く存在する。そこで少しでも負担を軽減して容態を確認する方法として、本研究ではセンサーを用いてデータを取得し、ベッド上でどのような動きをしているかを確認することのできるシステムの作成を目指している

浅井悠一朗(学部3年)

spacyによる知識ベースを用いた料理レシピの提案

Proposal of cooking recipes using knowledge base by spacy

料理をする際、料理レシピのサイトやアプリを利用することが多いと考える。しかし、作り方の文章全てに目を通すのは面倒である。また、何かの料理を何風にしたいと言ったニーズには応えきれていないと考える。そこで本研究はspacyによる知識ベースの構築と独創性のある料理レシピの提案を直感的かつ分かりやすく可視化することを目指している。

多層的データ可視化による

水源アクセスサポートシステムの実現

～世界のウォーターポイントと社会経済インフラデータを用いて～

Realization of Water Source Access Support System through Multi-Layered Data Visualization - Using Global Water Point and Socio-Economic Infrastructure Data

水不足で困窮している国や人を救うためにウォーターポイントを適切に見つけるシステムの実現。国・地形・死亡率・気候・アクセスなど様々な要素を考慮し水現地にふさわしい場所を探し当てる。システムの実装内容は主に地理情報システムの閲覧・編集・分析が可能であるQGISを用いて降水量・帯水層・干ばつ死亡者・干ばつ地域等をアフリカに場所を限定して多層的データを作成して可視化した。

研究内容のゴールとしてはSDGsの

1貧困を無くそう

2飢餓をゼロに

6安全な水とトイレを世界中に

の実現に向けて有効的なシステムを作ることである。

アイトラッキングデータの修正手法提案と言語における文章読解の違いに関する研究

Differences in language with respect to reading speed of sentences and how to move the line of sight

言語によって文法は異なり、文字の間の密度も単語数も1文の長さも異なる。そのため同じ内容の文章でも理解速度に違いが出ると考える。本研究では、漢字のみの言語で文字の密度が高い中国語。漢字とひらがなを使用する日本語。アルファベットのみを扱う文字密度の低い英語の3言語に注目して「世界人権宣言」の文章を3カ国語分用意し、アイトラッキングを用いた視線の動き方を抽出した情報と読み上げ速度を組み合わせることで、効率よく文章理解ができる言語の発見を目指す。

本研究では、撮影した写真を美術作品の一種である絵画に変換し、その絵画を個性豊かな作品に自動で仕上げることを目的としている。これにより身近にあるものを個性的な絵画として楽しむことや値段が高いイメージがある絵画をより身近に感じることができる。

　現在、画像を絵に変換するシステムは複数存在しているが、本研究では、自身の感情的な表現を加えることで、独自性を出せるようにすることを目指している。

本研究では、人物の名前や関連情報を判別することを目的として、個人の顔認識・識別機能を備えたコミュニティ構成員の情報を管理するシステムを設計・開発する。システムは、入力された顔写真とユーザーの個人写真データベースとの類似度を計算し、特定された人物の名前と関連情報をユーザーに表示する。

最近では、知人の顔を認識できない人（別名、顔面盲症、相貌失認）が少なくないことが指摘されている。失明の症状がなくても、たまたま誰かに会ったとき、顔は覚えているのに名前が思い出せないという経験はある。本研究では、入力された顔写真とユーザの個人写真データベースとの類似度を計算し、識別された人物の名前と関連情報をユーザに提示するシステムの設計と実装方法を提示する。

本研究では、大気汚染物質という目に見えない小さな粒子の状態を目に見える形で情報として共有し、人々に大気汚染の現状を把握してもらうこと、また、可視化したデータと他のデータとの関連性などを見つけ出すことを目的として、大気汚染物質データの分析・可視化を行う。第一に、センシングデータの地図上でのマッピングおよび可視化を行い、第二に、説明変数として人口密度・車両交通量・人出（外出自粛期間の前後）を設定し、大気汚染物質量との関連性について時系列・回帰などの探索的アプローチにより解析を行う。具体的には、世界大気質指数プロジェクト（WAQI）が提供するリアルタイム大気汚染物質センシングデータのうち、６つの主要なパラメータである粒子状物質PM2.5、PM10、オゾン(O3)、二酸化窒素(NO2)、二酸化硫黄(SO2)および一酸化炭素(CO)排出物を対象として解析を行う。

新型コロナウィルスの影響で、世界各国の人々が抱く感情的な変化は、社会的な注目を集めなければなりません。人々の感情変化を分析することにより、現在の社会的な状況が直面している問題を分析することができます。特にワクチンが開発された後、日本語、英語、中国語のツイッターを収集し、関連する感情数値を計算して、各国の人々がワクチンとその影響についてどのように考えているかを分析しました。

昨今社会問題になっている精神疾患に悩む人の増加に注目した。その精神疾患に悩む人へのアプローチとして、インターネットを用いた方法で何かできることはないかを考えた。そして、さまざまな文献に目を通す中で、インターネット認知行動療法という治療法と、ウェルビーイングという考え方に出会った。筆者は、この2つを柱にして、本研究を進めていく。この研究を深めることによって、精神疾患に悩む人に対して、新たなアプローチが出来るのではないだろうか。

錦涯（学部２年）

本研究では，ユーザにとって未食の食品や新商品について，パッケージの裏面に掲載されている原材料名とその掲載順から味を推定し，ユーザに提示するシステムを提案する．具体的には，似た原材料を同じような割合で使用している食品は似たような味を持つと仮定し，未食食品とデータベース内にある食品の類似度を計算し，未食食品の味候補を提示すると共に，似たような味を持つデータベース内の食品を提示する．第一に，原材料と味（辛味・酸味・塩味・甘味・苦味）の関係について,　サンプル食品に対するアンケートを元にし「原材料-味マトリクス」として知識ベースを構築する．第二に,　サンプル食品の裏面に掲載されている原材料リストと対象食品の原材料リストとの相関量計算により,　推定された味情報を持つ食品データベースを構築する.　第三に，新商品・未食品の原材料を入力として，その食品の味，および,　似たような味を持つ食品を計算し,　提示する.　本システムの実現に際し,　サンプル食品の原材料リストと対象食品の原材料リストとの相関量計算について，複数の重み付け方式を適用し，結果について考察する. 

4年でも変わらねぇよぉ！ 

本研究では、データサイエンスという分野から金融という私自身が未開拓であった分野を見つめ直し、新たな課題を見つけた。

なぜ、大学生の金融の知識や金融リテラシーが低いのかを分析し、その課題の向上を図る。

In this study, I reexamined the field of finance, a field that I myself had not yet explored, from the field of data science, and found new challenges.

We will analyze why college students' knowledge of finance and financial literacy are low and seek to improve on this issue.

本研究では、SNSの位置情報やテキストデータを用いる。上記の情報から感情分析、位置情報分析やトピック分析を行うことで、より多面的な情報を取得・提供することを試みている。本研究の目的は、位置情報を組み合わせたフレーズレベルのセンチメント分析を改良し、イベント等に対する社会的印象を把握する手法の提案である。具体的な対象データとしては、Twitterの公開アカウントを中心としたツイート情報である。

5年後には高齢者の5人に1人が認知症になると言われ、自宅介護をする人の70%以上が精神的不安を感じている。そこで認知症を予防したい人や、認知症進行の抑制をしたい人に向けたアプリケーションを作ろうとしている。コミュニケーションを図る機能とカメラからバランスなどを見れる機能とオリジナルで何かをつけたいと考えている。本研究では簡易チャットボットを作成し、TF-IDFの手法によって適切な回答が得られることを目標とする。システムは一つの答えにつき20個程度の質問を学習させ、入力されたメッセージの特徴量に近い答えを返す。

顔認識と音声認識によってユーザの認識し、IoT付き家庭電気の連動を可能にして家庭電気を簡単に操作する機能を目さして研究を行う。また、ユーザーのコマンドを予め記録し、ユーザー自身のスケジュールに合わせて予定などに知らせることを可能にする。コンパクトなデバイスでも使えるようにし、ユーザーの周囲環境を認識によって対話的にアドバイスをする。

ユーザー主体の情報発信サービスを目的としgpsやスケジュールといった動的な環境データとユーザーの興味関心やこれらのユーザーデータを基に現在の行動目的の分析を行いこれらを複合させる事でより詳細でリアルタイムなユーザーの状態DBを作成し、より知的活動への支援、活用が可能なコンテンツリコメンダーの作成を試みた。

本研究では，openposeという画像や動画から人間の骨格を検出するシステムを用いて自分のバスケのシュートフォームがどれだけお手本のフォームからずれているかを要点ごとに採点し、どのように直したらよいかアドバイスしてくれるシステムを目指している。採点基準としてはボールを放射する角度や肘の角度、膝の角度、足の位置などの要素を取り入れたいと考えている。本研究はシュート成功率を上げることや正確なシュートフォームの癖づくりを目的としている。

蹇俊陽(学部3年・2021年度所属時)

動物の写真からペットになり得るかどうかを判断する

Judging whether it can be a pet based on the uploaded animal pictures

本研究では、画像認識で、アップロードした動物の写真からペットになり得るかどうかを判断する。まず、動物のデータを集めるのは必要でだ。アップロードした写真の動物を正しく認識してから、動物のタイプ、大きさ、生活習慣などに関することをデータ化し、重みによって結果を出す。

本研究では、openCVを用いた動画の変化点検知や色情報による動画の印象推定とSpotify APIによる距離計算を用いた印象推定による、楽曲の印象に合っている動画の推薦システムを実現する。本研究の動機・目的としては、誰にでも動画の編集やMADをやりやすくなるように、音楽に適した動画を推薦するシステムを実現することにある。本システムを用いることにより、動画編集・を行うユーザは、音楽を入力としてそれに合った動画を発見することが出来るようになる。 

木村太紀(学部4年　2022年度卒業)

ドローンによる第三者視点の実装

及びに得られたデータに関する処理コンテンツの開発

Implementation of a third party perspective using drones, and

and development of processing contents for the data obtained from the drone

研究スライド 

関連開発プロダクト 

今現在スマートウォッチや各種ウェアラブルデバイスなど、人間の日常的なデータ収集デバイスは豊富にある。

しかしこれらは健康状態や位置情報などのミクロなエリアにおけるデータ収集が限界である。

それにおいて

・ドローンによる第三者視点でのデータ収集

・センサの変更によって複数のデータを収集

・得られたデータの自動分析コンテンツ

これら三つを行う事により、現状の課題解決に対する道筋を提供すると共に、応用可能性の高いツールを開発する。

収集するデータとしては主に「追跡動画」、「GPS(位置情報)」、「サーモグラフィ」、「対象の姿勢」などを想定している。

また想定される目的については、個人競技などのスポーツ選手における練習・試合分析や、人物検知による対象周囲のリアルタイム混雑度分析、及びに不審人物の行動分析などが挙げられる。

市川優太(学部4年　2022年度卒業)

趣味思考を考慮したサスティナブルファッションのレコメンドシステム

本研究ではユーザーのサスティナブルファッションへの考え方(コンセプト、材料)と服装画像のデータ間でパターンマッチングとResnet18を用いて服装をレコメンドすることを目的としています。

サバクトビバッタは、深刻な農業被害をもたらす移動性害虫の一種である。西アフリカのモーリタニアから中東、インドまでの南西アジアにかけて広く分布し、約60ヵ国が農業被害に遭い、その面積は地球上の陸地面積の約20％、世界人口の約10％に及ぶとされる。私はこの問題をデータサイエンスで解決できるのではないか（決して簡単ではないが）と考え、研究のテーマとし、分析を行った。対象データとして、世界食糧機関（FAO）が提供するサバクトビバックの郡生相・孤独相の生態データ（卵・幼虫・成虫の産卵期、生息エリア、生息密度、....）から地理的・時期的な観測推定値を求め、これを目的変数とし、環境データ（植生密度、土壌水分量、.....）を説明変数として用いて、変数間の相関関係および増殖数予測を行った。

近年スマートフォンの普及により、飲食店を探すこと自体は簡単になっているが、口コメやレビュー、評価などの情報は投稿者の主観的な意見になっている。そこで、直感的に店を探せるように、今の自分の場所の近くにはどのような店が、どのような商品があるかを一目でわかるようなアプリを制作している。本アプリケーションでは商品画像を地図上に表示することにより複数の飲食店を比較できるようにしている。また、インバウンドに備え日本語のわからない方でも、画像を基に飲食店を選ぶことを可能にしている。

本研究では、デザイン配色学・色彩心理学の知識と画像処理・クラスタリング・機械学習などのアルゴリズムを用いてインテリア（家具・家電など）の対象画像に対してカラーアレンジメントの自動生成を行い、デザイナーの配色作業支援を行うシステムを実現する。本システムのユーザは、絵画などの入力画像から抽出した色彩情報、または、各地域（ヨーロッパ、アジアなど）ごとに好まれるカラーアレンジメントの知識をベースとして、ユーザの嗜好・地域・文化に応じたインテリアのカラーアレンジメントを可能とし、これによって嗜好・地域・文化に応じたカラーデザインを実現できる。本研究は、実用的なユーザビリティと有効性を伴うカラーデザイン支援システムの実現を目指す。

本研究では，楽曲の嗜好に基づくそれに合致したファッションを推薦するするシステム“Music-based Fashion Recommendation System”の実現方式について示す。今回は、ユーザが好きな楽曲を指定するとその楽曲に合致したファッション案を提案するような“Music-based Fashion Recommendation System”のプロトタイプを構築した。

世の中には，バックパッカーと呼ばれるバックパック１つであまりお金をかけずに長い間世界中を旅する者が一定数存在する彼らは，途中から旅に慣れると同時に何も驚かなくなり，何もしなくなる．世間ではこれを「バックパッカーの持病」と呼んでいる．そこで本稿では，世界一周をしているバックパッカーがバックパッカーの持病を患うことなく旅を楽しむことができるために，バックパッカー一人ひとりの嗜好をもとにそのバックパッカーに合わせた最適な国を提案することを目的とする． 

TextEm2Color: 色彩感情モデルと日本語感情辞書を用いたテキスト特徴可視化・要約システム

Media conversion and summarisation system based on word-colour matrix generation using a colour-emotion model.

現代社会におけるインターネットとソーシャルメディアの普及は，テキストデータの爆発的な増加をもたらしている．このような状況下で，大量のテキストデータから有益な情報を効率的に抽出し，理解することは重要である．本研究は，テキスト感情分析結果を視覚的に理解しやすい形式で要約・提示する手法を提案する．ユーザは膨大かつ詳細なテキストを読まずともその中で表現された感情の傾向の概要を把握することができる．