イベント企画
トップコンファレンス3-3 ユビキタス・パーベイシブコンピューティング
9月3日15:30-17:30
第6イベント会場
第6イベント会場
座長：浦野 健太（名古屋大学）
15:30-15:50 講演(1) DIPA2: 異文化間プライバシー認識を含む画像データセット | |
| XU ANRAN（東京大学 学生） | |
| 【原発表の書誌情報】DIPA2: An Image Dataset with Cross-cultural Privacy Perception Annotations. Anran Xu, Zhongyi Zhou, Kakeru Miyazaki, Ryo Yoshikawa, Simo Hosio, Koji Yatani. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. (IMWUT/Ubicomp '24) | |
| 【概要】The world today is increasingly visual. Many of the most popular online social networking services are largely powered by images, making image privacy protection a critical research topic in the fields of ubiquitous computing, usable security, and human-computer interaction (HCI). One topical issue is understanding privacy-threatening content in images that are shared online. This dataset article introduces DIPA2, an open-sourced image dataset that offers object-level annotations with high-level reasoning properties to show perceptions of privacy among different cultures. DIPA2 provides 5,897 annotations describing perceived privacy risks of 3,347 objects in 1,304 images. The annotations contain the type of the object and four additional privacy metrics: 1) information type indicating what kind of information may leak if the image containing the object is shared, 2) a 7-point Likert item estimating the perceived severity of privacy leakages, and 3) intended recipient scopes when annotators assume they are either image owners or allowing others to repost the image. Our dataset contains unique data from two cultures: We recruited annotators from both Japan and the U.K. to demonstrate the impact of culture on object-level privacy perceptions. In this paper, we first illustrate how we designed and performed the construction of DIPA2, along with data analysis of the collected annotations. Second, we provide two machine-learning baselines to demonstrate how DIPA2 challenges the current image privacy recognition task. DIPA2 facilitates various types of research on image privacy, including machine learning methods inferring privacy threats in complex scenarios, quantitative analysis of cultural influences on privacy preferences, understanding of image sharing behaviors, and promotion of cyber hygiene for general user populations. | |
 | 【略歴】Anran Xu is a Ph.D. candidate at Interactive Intelligent Systems Laboratory, The University of Tokyo. His research includes promoting people's cyber hygiene when they share photos by providing novel image protection methods as well as understanding visual privacy in various context. He is also interested in trust and effectiveness in scientific AI. |
15:50-16:10 講演(2) InterHandNet: 両手のインタラクションを捉えたロバストな手洗い行動認識手法 | |
| 前川 卓也（大阪大学） | |
| 【原発表の書誌情報】Yiqing Zhang and Takuya Maekawa: InterHandNet: Capturing Two-hand Interaction for Robust Hand-washing Activity Recognition, Proc. of IEEE Int'l Conf. on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2025), pp. 13-24 (Mar. 2025). | |
| 【概要】本研究では、RGB-Dカメラから抽出された一連の手の骨格データを用いた手洗い動作認識のための新たな深層学習手法を提案する。手洗い動作の認識は、一般的な個人の行動認識と比較して特有の課題を有する。第一に、手洗い動作の各ステップは、手のひらや指をこすり合わせるなど、両手の間の物体間インタラクションによってより適切に説明される。第二に、両手の頻繁な相互作用により、手洗い中はオクルージョン（遮蔽）が非常に高頻度で発生する。 これらの課題に対応するため、本研究では手洗い認識に特化した新たなニューラルネットワークである InterHandNet を提案する。 | |
 | 【略歴】2003.03 大阪大学工学部卒業 2004.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士前期課程修了 2006.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程修了 2006.04 NTT入社 コミュニケーション科学基礎研究所配属 2012.04 大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 准教授 2025.10- 大阪大学 高等共創研究院/大学院情報科学研究科 教授 |
16:10-16:30 講演(3) 屋内環境におけるGPS衛星の信号強度マップの推定に関する研究 | |
| 前川 卓也（大阪大学） | |
| 【原発表の書誌情報】Heng Zhou and Takuya Maekawa*: Predicting Signal Reception Information from GNSS Satellites in Indoor Environments without Site Survey: Towards Opportunistic Indoor Positioning based on GNSS Fingerprinting, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT), Vol. 8, Issue 3, No. 105 (September 2024). | |
| 【概要】従来のGPS測位は屋内環境においては実用的ではないが、GPS衛星は窓際付近など信号が届きやすいエリアにおいて、有用な屋内のコンテキスト情報を提供している。本研究では、対象屋内環境において学習データ収集を行うことなく、GPS信号の受信情報を予測する新たな手法を提案する。屋内のさまざまな位置で想定されるGPS信号の受信強度をシミュレーションと機械学習を併用して予測することにより、Wi-Fiフィンガープリントマップに類似したGPS信号受信マップを構築する。 | |
 | 【略歴】2003.03 大阪大学工学部卒業 2004.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士前期課程修了 2006.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程修了 2006.04 NTT入社 コミュニケーション科学基礎研究所配属 2012.04-2024.8 大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 准教授 2024.9- 大阪大学高等共創研究院/大学院 情報科学研究科 教授 |
16:30-16:50 講演(4) SyncEcho：単一スピーカーの高次反射を活用したToF測位のための時間オフセット推定 | |
| 村上 弘晃（東京大学 大学院工学系研究科 特任助教） | |
| 【原発表の書誌情報】H. Murakami, T. Sasatani, M. Sugimoto, I. Sukeda, Y. Mita, and Y. Kawahara, “SyncEcho: Echo-Based Single Speaker Time Offset Estimation for Time-of-Flight Localization,” Proc. of ACM SenSys 2024, pp.718-729, Hangzhou, China, Nov. 2024. | |
| 【概要】音響ToF測位では，スピーカーとマイク間の時間オフセット推定が課題である．SyncEchoは，床や天井の高次反射を仮想スピーカーと捉え，放射特性を活かした信号処理により，改造なしの単一スピーカー環境で高精度な同期を実現する． | |
 | 【略歴】2016年北海道大学工学部卒業．2021年同大学大学院情報科学研究科博士課程修了．博士（情報科学）．同年より東京大学特任研究員．2023年より同大学特任助教．ユビキタスコンピューティングやセンサネットワーク，知能情報処理など，実世界を対象とした情報処理技術の研究に取り組む． |
16:50-17:10 講演(5) 周期的UWB CIR計測を用いた注意機構付き多レベルウェーブレットによる頑健な行動認識 | |
| 下坂 正倫（東京科学大学） | |
| 【原発表の書誌情報】Han Lin, Atsushi Nomura, Kota Tsubouchi, Nobuhiko Nishio, and Masamichi Shimosaka: The Power of Periodicity: Exploiting Periodic UWB CIRs for Robust Activity Recognition with Attention-aware Multi-level Wavelet. In Proc. of The 23rd International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2025). | |
| 【概要】プライバシーに配慮した無線センシングとして，近年UWB規格が注目されている．本研究は周期的に計測されるUWBにおけるチャンネルインパルス応答（CIR）と，ウェーブレット分解および注意機構を用いた，高精度な行動認識手法について発表する． | |
 | 【略歴】2001年東京大学工学部卒業．2006年同大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了．博士（情報理工学）．同年，東京大学助手に着任．2011年同講師，2015年より東京工業大学准教授．ユビキタス・パーベイシブ・モバイル・ウェアラブルコンピューティング，ならびにビッグデータを用いた人流解析に関する研究に従事． |
17:10-17:30 講演(6) 対話的位置推定：知的対話による屋内人物位置特定技術 | |
| Smitha Sheshadri（Singapore Management University） | |
| 【原発表の書誌情報】Sheshadri, S., Hara, K.: Conversational Localization: Indoor Human Localization through Intelligent Conversation Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Volume 7, Issue 4, Article No.: 176, pp 1-32 | |
| 【概要】本研究では、ユーザとの自然言語対話を活用した新しいセンサレス屋内位置推定手法「対話的位置推定」を提案する。フロアマップから構築したエンティティデータベースと、ユーザ発話の動的処理、位置特定に有用な情報を引き出す対話エージェント、視認可能領域に基づく空間推定を組み合わせたシステムを開発。10名の被験者による実地実験では、10地点中8地点で10m以内の位置推定精度を達成し、本手法の有効性を実証した。 | |
 | 【略歴】ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）を専門とする博士課程学生。言語の学習過程、HCIにおける使用法、その他分野への応用に関心を持つ。現在は屋内人物位置推定・追跡の改善を目的とした対話インタフェースの研究に従事。修士課程では触覚インタフェースによる第二言語学習への効果を研究した。 |