木下雄太の卒業研究への道

履歴

• 3月26日: 進捗状況報告
• 3月5日: 進捗状況報告
• 2月24日:テーマ変更
• 2月5日:作成

2019年3月26日

2019年3月5日

• 物体検出の利用YOLO (You Only Look Once)
  1. 様々な年代（20代から10代刻み）の画像を1000枚程度集める
  2. 収集した画像にアノテーションして、ラベル付け
  3. YOLOを用いて学習させる
  白井のコメント: 物体検出である必要はない。単に画像の分類問題としてとらえた方がよくないか
• 作業: 様々な根例の画像の収集
• 関連研究
  • NEC: 画像による人物像分析システムField Analyst（フィールドアナリスト）: 画像から自動で人物・顔を検出し、性別/年齢などを推定する
  • Microsoft: Face API: 顔認証で人間の年齢から感情までAIが読み取る
    基本的な機能:
    1. 画像中の顔を認識し、年齢や性別、感情などを推定,
    2. 2枚の写真の人物を同一人物か検証
  参考：y4u0t2a1r0の2018年08月14日記事
• 評価方法: スマホアプリにより精度を評価
• 波及効果: マーケティング、ヒューマンコンピュータインタラクションの利用

2018年2月24日版

• 題目:
  年齢推定システム
• 目的:
  Deep Learningを用いた人間の年齢を推定するシステムの作成
• 動機:
  見た目だけで人間の年齢を判断するのはとても困難である。そこで、Deep learningで人間の年齢を推定できるシステムを作りたいと考えた。
• 新規性:
  
• 予想される困難:
  学習させる画像の取得（約1000枚）
• 関連研究:
  • FieldAnalyst：画像から年齢・性別などを推定する人物像分析システム
  • FaceAPI：2枚の写真の人物が、同一人物のものである確率を検証する
• 資料: 検索中
• 道具、準備、学習
  • 様々な年齢の人の画像
  • ディープラーニング
• 研究計画
  1. 春休み期間
     学習対象の画像の収集、分類（約1,000枚）
  2. 春学期
     年齢推定プログラムの作成 (白井から： 回帰？多クラス分類? )
  3. 夏休み期間
     システム評価
  4. 秋学期
     
• 評価方法:
  
• 波及効果:
  

2018年2月5日版

• 題目:
  人工知能を用いた心拍数のデータ解析
• 目的:
  機械が心拍数の異常を知らせることで、看護師や医者の負担を減らす
• 動機:
  人を助けたい
• 新規性:
  
• 予想される困難:
  心拍数が「正常なもの」「少し異常なもの」「かなり異常なもの」などいくつかのケースに分けて、心拍数の状態を示すデータ波形を収集しなければならないが、そのデータが簡単に集まるかどうか
• 関連研究: 非接触ミリ波バイタルセンサー
  • 京都大学のCenter of innovation(COI)とパナソニック株式会社が共同開発(2018年に保育施設などで実証実験）
  • このセンサーは、高感度なスペクトラム拡散ミリ波レーダー技術と、特徴点ベースの心拍推定アルゴリズムによって、心電計並みの精度で心拍間隔をリアルタイム計測できる
  • 天井や機器にセンサーを埋め込むため、ストレスを感じない
• 資料:
• 道具、準備、学習
  • 心拍数のデータ
  • ディープラーニング
• 研究計画
  1. 春休み期間
     データ解析の基本を調べ、学習する。まだこのテーマにするのか確定してないので、どの研究テーマにするか決め、研究に必要そうな物（資料、本、講座参加）を揃える。
  2. 春学期 　　　　　
  3. 夏休み期間
     
  4. 秋学期
     
• 評価方法:
  
• 波及効果: