2017/11/02

5時ちょっと前に起床。日本時間は6時なので、そのまま起きる。

メールをチェックしてみたが、東北大メールにつながらず、VPNもつながらない。使えるサービスもあるので、インターネット自体が落ちているわけではなさそうだ。昨日VPN使いすぎたかなあ。困ったので、3日間無料のVPNを契約してつないでみたところ成功。このまま金払うのかなあ。いろいろうまくいかず、ちょっと落ち込む。

6時に朝食。この時間だとさすがに空いている。おかゆを食べる。

メール対応などしながら8時半まで仕事。8時半頃会場へ。会場の廊下ではポスターの準備が進んでいた。

会場では教授陣は指定席なのだが、席がやたら狭かった。

Opening ceremony, 9:00AM-9:20AM
Host: Prof. Ming Li, Dalian University of Technology, China
Li先生の挨拶の後、学部長のYin先生がご挨拶。

Group photo, 9:20AM-9:30AM
The group photo will be taken in the conference room.
みんなで集合写真を撮る。

Keynote speeches
Host: Prof. Ming Li, Dalian University of Technology, China
[1] Nov. 2, 9:30AM-10:10AM
Title: Human-Machine Meta-Communication: Establishing a Communication Channel between a Human and a Machine
Speaker: Prof. Akinori Ito(伊藤彰則), Tohoku University, Japan
私の講演。15分ほど早く始まって10分早く終わった。内容は以前国内で話したメタコミュニケーションの話を英語にしたもの。何人かの人には興味を持ってもらったようで良かった。講演後、数人と話をした。特に、3人目のキーノートスピーカーのLiu先生には興味を持っていただいたようだ。

この後コーヒーブレイクだが、エスプレッソマシンが1台しかなくて、コーヒーには長蛇の列。他の人と話をしていたこともあって、コーヒーをもらえたのは最後のほう。次のキーノートスピーカーの鄭先生と話をしていて、面白い研究のアイデアをいただいた。

次のセッションの前に、今度はプロの写真屋さんが来たと言うことで、もう一度集合写真撮影。

[2] Nov. 2, 10:30AM-11:10AM
Title: Recent Camera based ADAS Technologies and Fundamental Matrix based Moving object detection
Speaker: Prof. JUNG Ho-Youl (鄭昊烈), Yeungnam University, KOREA
最初に中国語でご挨拶。
その1：カメラを使ったADAS(Advanced Driver Assistance System)。ADASには様々なセンサが用いられるが、今日はカメラの話。
最初にビデオによるデモ。プラトーン走行、自動駐車など。基本技術は20年前に実現していたが、最近どちらも実用化されている。車線認識、路面認識（路面状況に応じてサスペンションを制御）、標識認識。欧州では標識で制限速度を自動認識して車が制限速度を守るシステムが稼働中。信号認識は雨が降っている夜でも安定して動く。
車両検出、BSD(Blind Spot Detection)は運転者の死角にある車両を検出する。
Audiのpre senceテクノロジー（追突されるときに被害を軽減するためにシートベルトの聴力を制御する）。
Intelligent Headlamp Control（夜間にハイビームが他人の迷惑にならないようにしつつ証明領域を最大にする）

その2：動物体検出
動いているカメラから撮影した映像から、動いている物体を検出する。まず、エッジの「角」を特徴点として抽出し、その点のオプティカルフローを計算する。次にエピポーラ幾何学によってカメラの動きを推定し、そこからカメラと独立に動いている特徴点を特定する。最後に特徴点のクラスタリングによって動物体を検出する。検出した動物体をトラッキングする。

[3] Nov. 2, 11:10AM-11:50AM
Title: Teleoperation over 5G Networks: Enabling Haptic Interaction in Mobile Audio-Visual Communications
Speaker: Prof. Qian Liu (劉倩), Dalian University of Technology, China
5G通信と触覚通信の組み合わせ。
最初にロボティクスの歴史（中国の周代の伝説から学天則などを経て実際のテレオペレーションまで）。
従来のテレオペレーション研究では通信部分をブラックボックスとして扱っていた。ここで、ネットワークを考慮した制御を研究するのではなく、制御を前提としたネットワークアーキテクチャを研究しようというのが趣旨。
アプリケーションによって必要とされるレイテンシが異なる。リアルタイム性が高いもの（サッカーとか）は10ms以下、中ぐらい（遠隔手術など）だと100ms以下、遠隔メンテナンスだと1s程度のオーダーの遅延が許される。
ハプティクスの説明。代表的な物として力覚と触覚の２つがある。力覚フィードバックでは1000～4000Hz sampling/packet rateが必要。レイテンシは10ms以下。
これを実現するための方法として、レート制御がある。パケットあたりのデータを帯域に応じて制御する。これをやるためには力覚符号化が必要。人間の力覚特性から、変化が小さいところのサンプリングを間引くことができて、データを平均的に１割ぐらいまで圧縮できる。もう一つの方法がスマートスケジューリング。
制御のためのQoSをどう測るか。実際にテレオペレーションをしたときの主観的な良さをはかり、ネットワークのレイテンシの違いによって制御方法を変える。
もう一つの方法として、制御の難しさに応じてサンプリングレートを変える方法がある。
触覚コミュニケーション。触覚は力覚と違ってセンシングなので開ループ系である。振動ベースの触覚信号は音声信号によく似ているので、符号化法もほぼ同じ（LPCベース）だが心理モデルが異なる。別なアプローチとしては、触覚特徴を抽出して伝送し、受信側で触覚を生成する方法がある。

このあと昼食。大連のMinglu Jin先生、嶺南のChoi先生、山田先生とご一緒する。

１３時ごろ開場に戻ってくると、ポスターを貼っていた。やたらでかいポスターがあったのだがB0版かな。それにしてもポスターセッションの時間がないのだが、いつ発表を聞くのだろうか。例によって貼りっぱなしなのか。

Section 1 Signal Processing (Room A 13:30 PM– 15:10 PM)
Section chairs: Kang-Mok Kim (Korea), PHD candidate Shengyang Luan (China)

[O_1]Changing Impression to the Spoken Dialog System by Gradual Control of Expressions
Yukiko Kageyama, Yuya Chiba, Takashi Nose, Akinori Ito Tohoku University, JAPAN
蔭山さん。だんだん口調がなれなれしくなっていく音声対話システム。３日間でだんだんなれなれしくなっていく条件では、最後まで丁寧体で話をするシステムよりも話し方に対する印象が向上する。まあまあうまく発表できていた。

[O_2]Cyclic Correntropy and Its Spectrum in Frequency Estimation Under Impulsive Noise
Shengyang Luan, Tianshuang Qiu, Rong Li, Jingchun Li Dalian University of Technology, CHINA
昨日迎えに出てくれた人だが、DCの学生だそうだ。インパルス的雑音を表現するため、alpha-stable分布、Fractional lower-order correlation, correntropyなどの道具立てが発明されてきた。
Cyclic correntropyの定義。十分話について行けなかった。

[O_3]A Simple Particle Filter Based Position Estimation Approach for Path Loss Model Maps
Muhammad Usman Ali, Heedong Son, Soojung Hur, Yongwan Park
Yeungnam University, KOREA
電波強度に基づく室内位置推定。スマホからMACアドレスと各アクセスポイントの電波強度をサーバに送るとサーバが推定位置を返す。サーバはあらかじめ室内の各位置での各APの電波強度のマップを持っていて、それと照合する。複数のAPのマップ上で電波強度が合っている位置がオーバーラップする部分を候補として、その中心位置あたりを推定位置とする。位置追跡にパーティクルフィルタを使う（たぶん）。実位置の2m以内に入る割合が55%。発表者は第２著者で、「パーティクルフィルタをどう使うのか？」という質問に「第１著者でないのでわかりません」という感じ。ディスカッションは比較的盛り上がった。

[O_4]A Non-pharmacological Method for Alleviating Motion Sickness
Xinchen Li, Wenlong Liu, Xiang Wu
Dalian University of Technology, CHINA
薬を使わずに乗り物酔いを直す方法。代替療法の一種として、耳に冷たい風を挿入するといいのだそうだ。なんでかな。30名の被験者に対照実験を行って効果を確認。耳を冷やすと内耳が発する神経パルスが少なくなるので動きに鈍感になるという理屈らしい。

[O_5]An Improved Parameterless Semi-greedy Algorithm in Compressive Sensing
Tao Liu, Tianshuang Qiu, Rong Li, Jingchun Li
Dalian University of Technology, CHINA
圧縮センシングアルゴリズムの研究。Orthogonal Matching Persuitの改良版がたくさんあり、その一つのA*OMPを改良する。A*OMPは、最適な基底の集合を求めるのにA*アルゴリズムを使う方法。A*OMPで最後に残る残差の予測値を出すのにモデルが必要で、それにハイパーパラメータがあるのが気に入らないというのがこの研究らしい。提案法Nonlinear Regression A*OMPでは、残差の減り具合の非線形回帰によって予測値を推測する。

コーヒーブレイク。

Section 3 Vocal and Positioning (Room A 15:30 – 16:50 PM)
Section chairs: Agyeman Rockson (Korea), PHD candidate Tao Liu (China)
[O_11]Effortless Fingerpriting Database Generation for Indoor Positioning System
Muhammad Usman Ali, Mingyu Kang, Soojung Hur, Yongwan Park 15:30-15:50 PM
Yeungnam University, KOREA
Wifiによる室内位置推定。ここで言うfingerprintingは、室内位置と各APの電波強度のデータベースを作ることを指すようだ。通常は位置と電波強度をいちいち調べてデータベースを作るが、大変なので、電波の減衰モデル(Pass Loss Model)で計算する方法が使われている。そのほか、補間を使う、クラウドソーシングを使うなどいろいろ提案されている。今回の提案法では、APから見通しかどうか、部屋の構造、壁の材質などを使ってPLMによる簡易なシミュレーションで電波強度を求める方法らしい。位置推定の時には、貪欲アルゴリズムみたいな方法を使って場所を推定する。方式自体の新しさを聞いてみたら、きちんと答えてもらえなかった。

[O_13]Coverage Probability Analysis in Heterogeneous Network Based on Cooperative Cluster
Nan Guo, Na Deng, Minglu Jin 16:10-16:30 PM
Dalian University of Technology, CHINA
HetNetでのカバレッジ確率のシミュレーション。モデルの詳細と近似の話が続いているがよくわからん。複数のBSが強調動作する場合のシミュレーションモデルを作ったところが貢献であるようだけど。また近似式を提案して、それがシミュレーションとよく合っているとのこと。

[O_12]Data Collection and Analysis for Automatically Generating Record of Human Behaviors by Environmental Sound Recognition
Takahiro Furuya, Yuya Chiba, Takashi Nose, Akinori Ito
Tohoku University, JAPAN
古谷君。ウェアラブルデバイスのマイクで収録した音から、所有者の行動を推定する。収録音をMFCCで分析してDNNで分類。フレーム長８秒の時に認識精度63%。また、設定したクラスの関係を階層的クラスタリングによって可視化して考察した。音声に関係したグループの中での誤識別が最も多い。

[O_14]Improvement of Accent Sandhi Rules Based on Japanene Accent Dictionaries
Hiroto Aoyama, Takashi Nose, Yuya Chiba, Akinori Ito
Tohoku University, JAPAN
青山君。日本語のアクセント結合規則を改良した話。日本語を話さない人にとっては理解が難しい内容だと思うが、がんばって発表していた。外来語のアクセントはどうなってんのという質問がきて困っていた。

これで講演は終わり。いったん部屋に戻って荷物を置き、会場に戻る。

会場では"Open Discussion"と称してラップアップセッションが始まる。最初に各ジェネラルチェアから挨拶をして、その後中韓日の各国学生代表（代表を決めていたわけではないが）があいさつ。誰か挨拶しろと促されて、日本からは古谷君が挨拶。