Microsoft Word 機能と帰納sub40 松井.doc
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- しらん かやぬま
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1 サブテーマ4: マルチモーダルデータからの 不 変 情 報 の 発 見 と その 方 法 論 の 研 究 研 究 代 表 者 [ 統 計 数 理 研 究 所 ] 松 井 知 子 共 同 研 究 者 [ 早 稲 田 大 学 ] 田 邉 國 士 [ 国 立 情 報 学 研 究 所 ] 佐 藤 真 一, 古 山 宣 洋, 井 上 雅 史 [ 京 都 教 育 大 学 ] 花 田 里 欧 子 [ 和 歌 山 大 学 / 統 計 数 理 研 究 所 ] 入 野 俊 夫 [ 統 計 数 理 研 究 所 ] 福 水 健 次 1. 研 究 目 標 21 世 紀 の 知 識 社 会 では インターネットや 大 容 量 の 電 子 媒 体 を 通 して 多 様 なマルチモー ダルデータが 一 層 利 用 できるようになることは 確 実 である その 中 で それらのデータを いろいろな 目 的 でうまく 処 理 する 技 術 が 強 く 求 められている 本 サブテーマでは 各 目 的 に 合 わせて マルチモーダルデータから 重 要 な 情 報 (ここでは 不 変 情 報 と 呼 ぶ)を 自 動 的 に 発 見 するための 新 しい 帰 納 的 方 法 論 について 検 討 を 行 う マルチモーダルデータを 扱 う 画 像 音 声 言 語 対 話 処 理 などに 関 する 具 体 的 な 課 題 をいくつか 取 り 上 げ それ ぞれに 不 変 情 報 の 発 見 を 試 み それらのアプローチを 横 断 的 に 解 析 する 従 来 の 方 法 論 の 多 くは 先 験 的 な 知 識 に 基 づいた 要 素 還 元 による 例 えば マルチモー ダルデータの 統 合 の 問 題 においては 個 々のモダリティごとに 先 験 的 に 分 節 化 を 行 った 上 で 連 関 を 構 造 化 するというアプローチが 取 られている しかし これは 人 間 が 行 う 処 理 とは 異 なり 雑 音 やスケールの 違 いによる 影 響 を 受 け 易 い 人 間 の 処 理 を 探 求 し より 高 性 能 なデータ 処 理 を 実 現 するためには マルチモーダルデータを 先 験 的 に 分 離 しないで 一 つのまとまりとして 捉 えることが 必 要 である その 手 段 として 近 年 開 発 された PLRM(Penalized Logistic Regression Machine)や SVM(Support Vector Machine)など 自 動 モデル 選 択 の 機 構 を 含 む 帰 納 的 学 習 機 械 を 用 い ることが 有 望 である これらの 学 習 機 械 は 画 像 や 音 声 処 理 などのパターン 認 識 の 分 野 で 利 用 されているが 個 別 のデータに 対 して 適 用 されているに 過 ぎない 本 サブテーマでは マルチモーダルデータを 統 合 的 に 捕 らえ 帰 納 的 アプローチにより 不 変 情 報 を 発 見 するし くみを 見 出 すことを 目 標 とする 具 体 的 にいくつかの 課 題 への 取 り 組 むことにより その 方 法 論 の 有 効 性 可 能 性 を 明 らかにする 2. 年 次 研 究 計 画 平 成 17 年 度 H17 年 度 は A) 映 像 データからの 不 変 事 象 の 学 習 検 索 B)ダイナミカルシステムを 用 いた 身 - 1 -
2 体 協 調 の 不 変 原 理 の 探 求 C) 身 体 性 制 約 下 における 外 界 データの 不 変 情 報 抽 出 機 械 として の 知 覚 神 経 回 路 の 特 定 D) 対 話 データからの 不 変 情 報 (コミュニケーション パターン) を 規 定 する 要 因 の 特 定 の 四 つの 課 題 に 取 り 組 んだ 各 課 題 の 進 捗 は 次 の 通 りである A) 比 較 的 オーソドックスな 特 徴 量 ( 色 モーメント Gabor テクスチャ キーワードベクト ル 等 )と 比 較 的 オーソドックスな 学 習 機 械 (SVM) を 用 い 特 に 全 体 / 局 所 情 報 間 マ ルチモーダル 情 報 に 対 しモードの 異 なる 情 報 間 分 類 結 果 / 低 レベル 特 徴 量 のように 抽 象 度 の 異 なる 情 報 間 等 に 対 する 融 合 方 法 に 注 力 して 検 討 を 行 った B) コミュニケーションにおける 身 体 的 な 個 人 内 ならびに 個 人 間 の 協 調 に 関 する 実 験 か ら 発 話 - 身 振 り 協 調 系 と 呼 吸 運 動 が 密 接 に 関 わりながら 協 調 系 を 組 織 していることが わかった また 屈 曲 と 発 声 が 同 期 するモード A 伸 展 と 発 声 が 同 期 するモード B に 関 して 結 合 再 帰 性 分 析 により モード B よりもモード A において 手 首 運 動 と 呼 吸 運 動 とがより 同 期 していることを 示 した C) PLRM により パルス 音 もしくは 純 音 について 聴 覚 フィルタの 出 力 の 一 次 結 合 情 報 に 基 づいて 音 源 方 向 が 検 出 できることを 確 かめた D) H17 年 度 は, 今 年 度 以 降 の 本 格 稼 動 のための 準 備 作 業 を 行 った 具 体 的 には 研 究 アプ ローチに 関 してメンバー 間 で 共 通 認 識 を 得 ること 対 話 分 析 に 関 連 する 学 術 的 知 識 を 共 有 すること データ 取 得 及 びその 分 析 のための 計 算 機 やソフトウェア 研 究 支 援 者 の 確 保 等 の 環 境 整 備 である 平 成 18 年 度 A)~D)の 各 課 題 について 次 の 計 画 で 取 り 組 む A) H17 年 度 は 比 較 的 オーソドックスな 特 徴 量 ( 色 モーメント Gabor テクスチャ キーワー ドベクトル 等 )と 比 較 的 オーソドックスな SVM を 用 い 特 に 全 体 / 局 所 情 報 間 マル チモーダル 情 報 に 対 しモードの 異 なる 情 報 間 分 類 結 果 / 低 レベル 特 徴 量 のように 抽 象 度 の 異 なる 情 報 間 等 に 対 する 融 合 方 法 に 注 力 して 検 討 を 行 った 平 成 18 年 度 も 引 き 続 き 最 適 な 特 徴 量 ならびに 最 適 な 融 合 方 法 について 検 討 を 行 う あわせて 新 たな 特 徴 量 の 検 討 ( 階 層 型 色 ヒストグラムの 利 用 音 響 情 報 の 利 用 など) 新 たな 識 別 器 の 利 用 について 検 討 を 行 う B) H17 年 度 の 統 制 実 験 結 果 を 踏 まえ より 自 然 な 会 話 場 面 における 身 体 協 調 の 不 変 情 報 に ついて 検 討 する これまでにデータ 集 録 してある 自 然 会 話 データ( 音 声 映 像 呼 吸 運 動 身 振 り 動 作 など 一 部 の 身 体 部 位 の3 次 元 動 作 データ)について 再 帰 定 量 分 析 (Recurrence Quantification Analysis)などの 手 法 を 用 いて 分 析 していく また 同 じコミュニケーションを 対 象 とする D)の 課 題 に 再 帰 定 量 分 析 を 適 用 することも 考 える C) 学 習 データとして 雑 音 データを 複 数 作 成 して 用 い PLRM による 音 源 方 向 検 出 の 汎 化 性 について 調 べる また 聴 覚 系 には 音 の 始 まりに 反 応 する onset ニューロンが 存 在 す ることが 知 られているが このニューロンの 働 きと 音 源 方 向 検 出 との 関 係 についても - 2 -
3 検 討 する D) 本 格 的 なデータの 収 集 一 対 話 内 に 見 出 される 不 変 情 報 の 発 見 に 取 り 組 む 平 成 19 年 度 B)と D)の 課 題 を 統 合 し 新 たに B) 対 話 における 言 語 身 体 動 作 データからの 不 変 情 報 の 抽 出 と 活 用 の 課 題 とする 各 課 題 について 次 の 計 画 で 推 進 する 同 時 に 帰 納 的 メタウェア アプローチに 関 する 分 野 横 断 的 な 検 討 を 開 始 する A) Rush サマリタスクならびに 高 レベル 特 徴 抽 出 タスクの 両 者 に 参 加 する 予 定 である Rush サマリタスクは 放 送 映 像 を 制 作 するための 素 材 映 像 が 与 えられ その 概 要 映 像 を 自 動 生 成 することが 求 められている 素 材 映 像 に 含 まれる 冗 長 性 を 検 出 し 削 除 するアル ゴリズム 見 やすい 概 要 映 像 の 評 価 関 数 ならびにその 最 適 化 アルゴリズムについて 検 討 する 高 レベル 特 徴 抽 出 タスクとしては 画 像 特 徴 としては 全 体 特 徴 ならびに 局 所 特 徴 さらには 色 テキスチャ モーメント 等 考 えられ 得 るさまざまな 特 徴 量 を 網 羅 的 に 利 用 するアプローチをとる さらには テキストや 音 響 特 徴 も 利 用 することを 検 討 しており それらの 適 切 な 融 合 アルゴリズムについて 検 討 する B) 18 年 度 に 引 き 続 き 自 然 会 話 データについての 分 析 を 進 める データ 収 集 の 継 続 と 複 数 の 対 話 を 横 断 して 見 出 される 不 変 情 報 の 発 見 に 取 り 組 む C) PLRM のポスト 分 析 から 音 源 方 向 検 出 における 不 変 情 報 の 定 義 を 試 み 知 覚 神 経 回 路 の 特 定 を 目 指 す 平 成 20 年 度 A) B)の 課 題 について 次 の 検 討 を 展 開 する 各 課 題 の 検 討 結 果 をまとめていき 分 野 横 断 的 な 帰 納 的 メタウェア 帰 納 的 手 法 に 関 する 資 料 化 を 行 う A) 引 き 続 き 高 レベル 特 徴 抽 出 タスクに 参 加 する 予 定 である 分 類 するべき 概 念 レベル( 例 えばスポーツ 航 空 機 など)に 対 して それを 構 成 する 中 間 的 概 念 レベル( 例 えばテ ニスコート 選 手 飛 行 機 の 機 首 尾 翼 など)の 検 出 器 を 利 用 すると 識 別 性 能 が 上 がる ことがわかっている 本 年 度 はその 中 間 的 概 念 レベルを 自 動 発 見 する 手 法 について 検 討 し 識 別 性 能 の 向 上 を 図 る B) あるモダリティー( 発 話 内 容, 音 韻, 身 振 り 等 )に 着 目 して 対 話 内 での 行 為 の 出 現 パターンと カウンセリングの 進 行 との 関 係 を 調 査 する 例 えば 相 槌 の 表 現 の 多 様 性 が セラピストの 熟 練 度 と 関 連 するということが 心 理 臨 床 の 分 野 で 知 られている が それと 同 様 に 臨 床 的 な 意 味 づけが 可 能 であるような 対 話 内 での 異 なるモダリティー に 属 する 行 動 を 選 び 出 して それらの 単 一 モダリティーでの 行 為 の 出 現 とカウンセリ ングとの 関 連 を 調 査 する 平 成 21 年 度 昨 年 度 に 引 き 続 き 各 課 題 の 検 討 結 果 を 踏 まえ 分 野 横 断 的 な 帰 納 的 メタウェア 帰 納 的 手 法 に 関 する 資 料 化 を 行 う これらにより 映 像 検 索 の 高 度 化 人 間 のコミュニケーションに - 3 -
4 おける 間 の 問 題 の 解 明, 知 覚 神 経 回 路 の 特 定, 臨 床 心 理 士 の 支 援 ツールの 開 発 などを 目 指 す A) B)の 課 題 について 次 の 検 討 を 引 き 続 き 行 う A) 引 き 続 き 高 レベル 特 徴 抽 出 タスクに 参 加 する 予 定 である また これまでの 知 見 を まとめ 各 タスクごとに 最 適 な 特 徴 量 および 中 間 的 概 念 レベル 等 について 再 考 し 映 像 の 概 念 レベルへの 識 別 タスクにおける 不 変 量 として 定 式 化 を 図 る B) 平 成 20 年 度 において 例 えば 相 槌 表 現 というテキストモダリティーと 身 振 りというモ ダリティーが 対 話 内 でどのように 生 起 しているかという 情 報 が 蓄 積 される 平 成 21 年 度 は それら 複 数 のモダリティーに 属 する 行 動 が どのように 相 互 作 用 を 行 っている か またその 相 互 作 用 が 臨 床 の 面 接 場 面 でどのような 意 味 を 持 つのかを 検 証 する 3. 平 成 18 年 度 の 研 究 進 捗 昨 年 度 に 引 き 続 き A)~D)の 四 つの 課 題 に 取 り 組 み 次 の 進 捗 が 得 られた A) TRECVID ショット 境 界 検 出 タスクには KDDI 研 究 所 のグループと 共 同 して 望 んだ KDDI から 提 供 された 複 数 の 特 徴 量 を 用 い 本 研 究 グループで 開 発 したカーネル 融 合 法 と 組 み 合 わせ SVM を 学 習 器 として 利 用 してショット 境 界 を 検 出 し その 効 果 を 確 認 した また 高 レベル 特 徴 抽 出 タスクとしては カラー 情 報 を 使 わず テクスチャ 特 徴 に 強 い Local Binary Pattern(LBP) 特 徴 を 用 い 識 別 器 としては SVM を 用 いて 実 験 を 行 った ところ 要 求 された 40 弱 の 概 念 クラスの 識 別 性 能 で 他 の TRECVID 参 加 グループと 遜 色 ない 性 能 を 達 成 した B) 個 人 が 行 う 発 話 ( 呼 吸 ) と 身 振 り との 協 調 ダイナミクスについて 検 証 して 手 首 運 動 と 発 声 ( 呼 吸 ) 運 動 との 間 に 協 調 関 係 があることが 示 唆 した C) 人 間 の 音 源 定 位 に 関 してコインシデンス 検 出 機 構 を 必 要 としない 神 経 発 火 パターンの コーディング 法 を 考 案 した D) 昨 年 度 に 整 備 されたデータ 収 集 プロセスを 元 にして 年 間 を 通 じて 計 10の 対 話 のビ デオデータを 収 集 した さらに それらのビデオデータ 中 の 発 話 内 容 を 書 き 起 こした トランスクリプトを 作 成 し 分 析 対 象 データの 一 部 とするのみならず 心 理 臨 床 学 習 者 の 学 習 を 支 援 する 素 材 としての 使 用 可 能 性 についても 検 討 した また 定 量 的 な 帰 納 プロセスに 基 づく 分 析 の 前 段 階 として 一 対 話 内 でのデータを 特 に 身 振 りに 着 目 し て 観 察 法 に 基 づき 分 析 し 心 理 臨 床 により 密 着 した 対 話 内 の 指 標 の 発 見 を 目 指 した その 結 果 身 振 り 使 用 がクライアントの 心 理 的 な 抵 抗 の 緩 和 に 寄 与 している 可 能 性 な ど 臨 床 的 に 興 味 深 い 知 見 が 得 られたので この 結 果 を 国 際 会 議 に 投 稿 した 4. 平 成 18 年 度 研 究 成 果 (1) 知 見 成 果 物 知 的 財 産 権 等 知 見 : - 4 -
5 - 人 間 の 音 源 定 位 に 関 してコインシデンス 検 出 機 構 を 必 要 としない 神 経 発 火 パターンの コーディング - 身 振 りと 発 話 の 協 調 の 基 底 にあるダイナミクスに 関 する 理 解 - 臨 床 実 践 におけるセラピストの 自 覚 的 非 自 覚 的 な 対 話 方 略 の 事 例 による 理 解 成 果 物 : - 非 実 験 室 環 境 における 臨 床 心 理 面 接 場 面 を 対 象 としたデータ 収 録 マニュアル - 可 読 性 を 重 視 した 二 者 対 話 トランスクリプト( 書 き 起 こし)の 作 成 規 則 - 編 集 済 み 対 話 ビデオデータ 10 対 話 分 - サンプルトランスクリプト 10 対 話 分 (2) 成 果 発 表 等 論 文 発 表 < 学 術 論 文 > - Fukumizu, K., F. R. Bach and A. Gretton, Statistical Consistency of Kernel Canonical Correlation Analysis, Journal of Machine Learning Research 8, pp , < 会 議 録 > - Fukumizu, K., Bach, F.R., Gretton, A. Statistical Convergence of Kernel CCA Statistical Convergence of Kernel CCA, Advances in Neural Information Processing Systems 18, MIT Press, Cambridge MA, pp , M. Naito, K. Matsumoto, K. Hoashi, F. Sugaya, Y. Nakajima, M. Shshibory, K. Kita, M. Cuturi, T. Matsui, and S. Satoh, Shot Boundary Detection and High-Level Feature Extraction Experiments for TRECVID 2006, Proc. The TRECVID 2006 Workshop, 14, D.-D. Le and S. Satoh, Concept Detection Using Local Binary Patterns and SVM, Proc. The TRECVID 2006 Workshop, M.Cuturi, Permanents, Transportation Polytopes and Positive Definite Kernels on Histograms, Proc. IJCAI, 福 水 健 次, カーネル 法 : 再 生 核 を 用 いた 機 械 学 習 の 方 法 論, 日 本 統 計 学 会 75 周 年 記 念 事 業 21 世 紀 の 知 識 創 造 社 会 を 支 える 統 計 科 学 の 現 状 と 展 望 予 稿 集, pp.32-39, T. A. Myrvoll, 松 井 知 子, Information fusion using multiple kernel logistic regression with applications to phonetic feature detection, 日 本 音 響 学 会 春 季 研 究 発 表 会 予 稿 集, M. Cuturi, J.-P. Vert, O. Birkenes, 松 井 知 子, Phoneme recognition using global alignment kernel, 日 本 音 響 学 会 春 季 研 究 発 表 会 予 稿 集,
6 会 議 発 表 等 < 招 待 講 演 > - 福 水 健 次, 再 生 核 ヒルベルト 空 間 と 統 計 的 学 習, 人 工 知 能 学 会 データマイニン グと 統 計 数 理 研 究 会, 東 京, 福 水 健 次, カーネル 法 : 再 生 核 を 用 いた 機 械 学 習 の 方 法 論, 日 本 統 計 学 会 75 周 年 記 念 事 業 第 2 回 研 究 会, 東 京, < 一 般 講 演 > - M. Naito, K. Matsumoto, K. Hoashi, F. Sugaya, Y. Nakajima, M. Shshibory, K. Kita, M. Cuturi, T. Matsui, and S. Satoh, Shot Boundary Detection and High-Level Feature Extraction Experiments for TRECVID 2006, The TRECVID 2006 Workshop, D.-D. Le and S. Satoh, Concept Detection Using Local Binary Patterns and SVM, The TRECVID 2006 Workshop, M.Cuturi and K. Fukumizu, Kernels on Structured Objects Through Nested Histograms, NIPS, M.Cuturi, Permanents, Transportation Polytopes and Positive Definite Kernels on Histograms, IJCAI, T. A. Myrvoll, 松 井 知 子, Information fusion using multiple kernel logistic regression with applications to phonetic feature detection, 日 本 音 響 学 会 春 季 研 究 発 表 会, M. Cuturi, J.-P. Vert, O. Birkenes, 松 井 知 子, Phoneme recognition using global alignment kernel, 日 本 音 響 学 会 春 季 研 究 発 表 会, その 他 Workshop on Machine Learning and Optimization at the ISM の 開 催 ( ) - 6 -
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