2022年11月23日に慶応大学矢上キャンパス／オンライン（ハイブリッド）にて開催された人工知能学会合同研究会2022「第44回社会におけるAI研究会」に本研究室より西浦翼さん（博士1年）、阿部晃平さん（学部４年）が参加し、各々の研究について発表しました。
◆ 西浦翼, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学），弓崎潔，佐藤好美（株式会社シーズラボ）: 人物追跡手法を用いたOD推定システム
概要：路線バスの効率的なダイヤや路線の策定のために乗客毎に利用したバス停区間を集計した OD(Origin-Destination) データが必要とされている. 本研究では, バス乗降口の2か所にに設置したカメラで乗降者の動画データを収集し, 動画データに対して人物追跡を行って乗降者の軌跡を推定し, 乗車人物の軌跡と降車人物の軌跡にメトリックラーニングを適用することでバス乗客 OD を推定するシステムを提案する.
◆ 阿部晃平, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：画像群の差異の説明に向けた服飾画像のキャプション生成手法の検証
概要：ファッションECサイトにおいて複数のアイテムを紹介する際, アイテム間の差異を強調した商品紹介文が求められる. このようなサイトでは, 販売するアイテムが頻繁に入れ替わるため, 服飾画像を入力としたキャプションの自動生成が求められる. 本論文では, まず, 画像キャプション生成手法の検証として, 生成されたキャプションに含まれる属性語の4項目（カテゴリ、素材、ディテール、柄）について, 服飾画像キャプションの評価を行った. その結果, 今回用いた手法は服飾画像の特徴を十分に捉えたキャプションを生成できておらず, さらなる改良が必要であることが分かった. 次に, 類似した服飾画像ペアのキャプションにおける差異の記述を, 上記のキャプション評価の4項目に色を加えた5項目で評価し, 差異を強調した服飾画像キャプション生成のために特化した手法が必要であるかどうかを検討した. その結果,生成されるキャプションに差異を説明する属性語を優先的に含めるようにキャプション生成器を制御することが必要であるということが分かった.
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[第44回社会におけるAI研究会 (SIG-SAI)]