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アイテム
サイバーフィジカル空間共有システムのためのコンテキストアウェアなプライバシーフィルタリング技術の開発
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233253
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2332535010aaf0-76b3-495b-bc7c-a7845c561268
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CSEC24104039.pdf (6.1 MB)
2026年3月11日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CSEC:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-11 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | サイバーフィジカル空間共有システムのためのコンテキストアウェアなプライバシーフィルタリング技術の開発 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 分散システム・仮想空間 | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター（AIP） | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||
| en | ||||||||||||||
| Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP) | ||||||||||||||
| 著者名 |
由田, 翔吾
× 由田, 翔吾
× 笹崎, 海利
× 松井, 智一
× 安本, 慶一
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | VR 技術やセンシング技術の発展により複数のユーザが周辺物理空間のデータを仮想 3 次元空間上で共有することで，臨場感の高い交流を可能とするシステムの提案が期待されている．しかし，このようなシステムでは他者に見られたくないオブジェクトまで共有される可能性がある．したがって，共有されるオブジェクトを見せる/隠す設定を制御するための，プライバシーフィルタリング技術が求められている．ただし，高精度なフィルタリングには，ユーザが現在どのような行動を行っているかという行動コンテキストの推定技術が重要である．そこで，本稿では機械学習により高精度で行動のコンテキストを推定することで，コンテキストに応じたプライバシーフィルタリング技術を実現することを目指す．まず，データセット作成のため，空間共有により遠隔から料理教室に参加していることを想定して合計 4 名の被験者で実験を行った．実験では料理教室を 3 つのステップに分け 1 人ずつ各ステップの行動を映したビデオデータセットを作成し，CNN ベースのモデルである SlowFast Networks を利用して行動コンテキストのクラス分類を行った．実験により取得したビデオデータセットに対して行動コンテキストの推定を行った結果，ホールドアウト法による評価において正解率 97％ の認識精度を達成した．また，行動コンテキストに応じてオブジェクトの表示/非表示を制御できるようにするという目的に対し，Grounded-SAM を用いてキッチン内のオブジェクトに対して高い精度でマスクが可能であることを確認した． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11235941 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータセキュリティ（CSEC） 巻 2024-CSEC-104, 号 39, p. 1-6, 発行日 2024-03-11 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8655 | |||||||||||||
| Notice | ||||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
