[複雑研全体ゼミ補足記事] 4/22, ストリートビュー利用した歩道認識、Twitter絡みの推薦

学内で離れた所に移動する際には番傘を愛用しているのですが、4月になって新入生が増えたからか久しぶりに大勢の視線を感じました。既に1年間強使ってることもあって恥ずかしい気持ちはナッシング。ieな1年生から格好良いとか言われましたが、欲しければ自分で買おう。私は辻倉で買いました。

プロジェクト・デザイン1での調べ学習「琉球大学概況調査」なるものが始まってるようです。インタビュー形式で調査するグループもあるようですが、例えばこことか何かしら有意義にインタビューできるように準備するよう心がけてみよう。100点満点目指す必要はないけど、現状より向上する努力はしよう。

以下は複雑研全体ゼミを終えての補足記事です。

[1] 距離センサーと画像処理による移動体認識, 情報処理学会 第75回全国大会, 2013, 3U-9
[2] Twitterにおける会話しやすいユーザの推薦手法, 情報処理学会 第75回全国大会, 2013, 5N-1

＞ストリートビュー利用した歩道認識

紹介した論文[1]自体では Kinect の距離センサーを利用した「ある距離内にある物体を切り出す」というものでしたが、ストリートビュー画像からはそれは使えません。特に先輩の研究結果では看板がノイズとして邪魔だという話でしたが、その関連事例を紹介します。

[3]では、広告看板や道路標識認識を例に（正規化LoG関数近似に基づいた）局所不変特徴量を提案しているようです。また、[4]では道路標識が対象になっていますが「看板や紅葉など類似した色の背景物体」がある場合でも標識を追跡しようという事例らしく、参考になる情報があるかもしれません。

同じアプローチを直接利用することは難しいかもしれませんが、[5]では屋外での自立走行のため測域センサを用いた歩道両端点検出[6]をしているようです。

[3] 正規化LoG関数の近似に基づく局所不変特徴量の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, 2008, http://ci.nii.ac.jp/naid/110006937629/
[4] 動的色境界の提案と道路標識追跡・認識への応用, 情報処理学会研究報告. CVIM, 2008, http://ci.nii.ac.jp/naid/110006820243/
[5] 筑波大学ループ道路歩道3.5kmにおける移動ロボットの屋外長距離自律走行の試み, 日本機械学会論文集Ｃ編, 2011, https://www.jstage.jst.go.jp/article/kikaic/77/779/77_779_2782/_article
[6] 測域センサを用いた歩道認識による移動ロボットの屋外長距離自律走行, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集, 2009, http://ci.nii.ac.jp/naid/110008698324

＞Twitter絡みの推薦

紹介した論文[2]自体では「興味のある話題をツイートしているユーザの中でも会話しやすいユーザ」を独自基準でスコア化して推薦しようという話でしたが、新里くん自身は特定の目標を持っている訳ではないようなので、この間話した例も含めて推薦の例を紹介します。

[7]は、buzztter をベースに関連論文を推薦するというbotです。[8]は、Twitter/Facebook/はてなアカウントでのアクティビティからそのユーザをプロファイリングし、興味にあったニュースや記事を推薦するというサービスです。

それらを例えばどう実現するかという事例としては、[9]ではブックマークに含まれる「タグの共起関係」から興味語を抽出し、類似したユーザを捜すというアプローチを取っているようです。[10]では、発言に対する言語処理に加え、先日の全体ゼミでも出た「ユーザにも重要度」を割り振り、双方からの特徴量を合算することで「興味・関心のある記事」を推薦しようと試みているようです。

[7] 空気を読んで論文を紹介するtwitter-bot 「論文ったー」つくってみた。 http://d.hatena.ne.jp/YamadaToshiyuki/20091012/1255347730
[8] gunosy http://gunosy.com
[9] ソーシャルブックマークを基にしたTwitterユーザの興味語抽出・推薦手法の提案と評価, 情報処理学会研究報告. DD, 2011, http://ci.nii.ac.jp/naid/110008583752/
[10] Twitterを利用したソーシャルニュース記事推薦システム, 情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告, 2011, http://ci.nii.ac.jp/naid/110008682624/

P.S.
読みたいけどWeb上でソースが見つけられない場合には、図書館で複写依頼するなり、先生に相談するなりしてみてください。