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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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主たる研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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• 機械学習による単眼カメラ深度推定技術の開発

• 深層強化学習における解釈性向上に関する研究

• 微小な差異に基づく画像分類技術の開発

• 構文構造を加味した深層生成モデルによる自然言語データのかさ増し

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Multi-task Learning とMulti-stream の統合モデルを用いた単眼深度推定

  髙嶺 潮, 遠藤 聡志

  人工知能学会論文誌 ( 人工知能学会 )  36 ( 5 ) 1 - 9   2021年09月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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    DOI 学術リポジトリ

• MolGANの拡張による文章グラフを用いた文章生成手法の提案

  澤崎 夏希,遠藤 聡志,當間 愛晃,山田 孝治,赤嶺 有平

  知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )  32 ( 2 ) 668 - 677   2020年04月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  深層学習によって様々な分類問題が解決されているが，分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合，多くの課題がある．不均衡データへの対策として，少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある．これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である．最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある．一方で，自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず，人手によるかさ増しが行われている．人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく，機械的なかさ増し手法が必要となる．しかし，文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である．これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる．そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する．CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する．提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した．

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• Monocular Depth Estimation with a Multi-Task and Multiple-Input Architecture Using Depth Gradient

  Michiru Takamine, Satoshi Endo

  2020 Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS-ISIS) ( Japan Society for Fuzzy Theory and intelligent informatics (SOFT) )    379 - 384   2020年12月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（国際会議プロシーディングス）

• 多様化する大学教育シリーズ(第1回)社会課題に取り組むワークショップとその効果 : 琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験

  當間 愛晃 ,山田 孝治,遠藤 聡志,十河 卓司,石田 亨

  電子情報通信学会誌   102 ( 2 ) 172 - 178   2019年02月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  本稿では，2013年から毎年実施している琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験を基に，社会課題に取り組むワークショップとその効果について述べる．取り組むテーマは毎年異なり，雇用問題や地方都市の活性化といった全国にもつながる本格的な問題を設定した．これまでの5年間で延べ158名の学生が参加し，沖縄・京都そして留学生といった異文化融合も含む横断討論を行い，互いの視野拡大・複合的な視点獲得を促進することで，多様なアイデアが生み出された．アンケートや追跡調査から，ワークショップ後の学びにも寄与する事例が現れ始めていることが分かった．

• 畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

  西銘 大喜, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

  人工知能学会論文誌 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  32 ( 5 ) F - H34_1-8   2017年09月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.</p>

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• 生命複雑系からの計算パラダイム

  遠藤聡志 ( 担当: 単著 )

  その他の出版機関  2003年03月

• The Immune Distributed Competitive Problem Solver Using Major Histocompatibility Complex and Immune Network OPERATIONS RESEARCH

  Naruaki Toma, ENDO SATOSHI ( 担当: 共著 )

  その他の出版機関  2002年03月 ( 担当ページ: p.19 )

• 遺伝的アルゴリズム３（１０章分担）

  北野宏明（編） ( 担当: 共著 )

  その他の出版機関  1997年09月 ( ページ数: 369 )

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

• デマンドバスと大型車両による協調型交通システムの提案

  上原 和樹 ,赤嶺 有平,當間 愛晃,根路銘 もえ子,遠藤 聡志

  情報処理学会論文誌   56 ( 1 ) 46 - 56   2015年

   

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

• ディープニューラルネットワークによる画像からの表情表現の学習

  西銘 大喜,遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

  2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

• フーリガン集団による暴力行為シミュレーションの基礎研究

  山田 義貴,山田 孝治,遠藤 聡志

  2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

• 投稿時間のクラスター分析によるTwitterユーザの年齢層推定

  伊集 竜之,遠藤 聡志,山田 孝治,當間 愛晃,赤嶺 有平

  2015年度 人工知能学会全国大会  2015年05月  -  2015年05月   

• 可変長N-gramに基づいたトピックへのラベル選択の検証

  慶留間諒大，當間愛晃，赤嶺有平，山田孝治，遠藤聡志

  第77回全国大会  2015年03月  -  2015年03月   

• 感情推定に基づく小説推薦システムのための認知的評価質問セットを用いたシミュレーション

  平良浩嗣，當間愛晃，赤嶺有平，山田孝治，遠藤聡志

  第77回全国大会  2015年03月  -  2015年03月   

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学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• FIT論文賞

  2022年09月14日   情報科学技術フォーラム運営委員会   詳細画像分類におけるContrastive Learningの活用  

  受賞者: 大城慶知,遠藤聡志

• 日本知能情報ファジイ学会論文賞

  2003年09月09日   日本知能情報ファジイ学会   免疫細胞間協同作用および抗原との共進化現象を用いた免疫的分業問題最適化手法の提案と評価 日本知能情報ファジイ学会  

  受賞者: その他の受賞者

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  當間愛晃，遠藤聡志，山田孝治，宮城隼夫

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• 創発型計算環境Artificial Cellular Machine:ACMの構築

  若手研究(B)

  課題番号: 13780296

  研究期間: 2001年04月  -  2003年03月 

  代表者: 遠藤　聡志 

  直接経費: 2,100,000（円）  間接経費: 630,000（円）  金額合計: 2,730,000（円）

• 自己免疫メカニズムに基づく情報処理モデルの構築とエージェントシステムへの応用

  奨励研究(A)

  課題番号: 10780240

  研究期間: 1998年04月  -  2000年03月 

  代表者: 遠藤　聡志 

  直接経費: 1,900,000（円）  間接経費: 570,000（円）  金額合計: 2,470,000（円）

その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• 携帯電話と電子マネー融合型情報提供サービスによる沖縄観光消費拡大モデルの構築

  研究費種類: 地方自治体  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2005年07月  -  2006年02月 

  資金配分機関: -

• オープンソース技術によるインタラクティブ型WBT開発研究

  研究費種類: 地方自治体  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2002年03月  -  2004年03月 

  資金配分機関: -

SDGs 【 表示 ／ 非表示 】

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