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ACM/SIGAPP SAC 2019 日本語ツイート+αまとめ

ACM/SIGAPP SAC 2019 (The 34th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing) に関する日本語ツイートまとめ+αです.#sac2019 などのハッシュタグで調べると,英語ツイートが出てきますが,こちらは特にまとめていません. SAC 2019 (2019/04/08-12) http://www.sigapp.org/sac/sac2019/ http://www.sigapp.org/sac/sac2019/program.html 続きを読む
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Takahiro Miura @hariktriam

週明け位からACM/SIGAPP SAC 2019 (Symposium on Applied Computing)に参加します.発表は2件.車載音声I/Fの認知負荷に関する研究と,モバイルによる日常生活下での環境騒音の主観的・客観的評価の関連性調査に関する研究です.もしかすると今回はちょっとツイート少なめかも sigapp.org/sac/sac2019/pr…

2019-04-07 11:29:26

1st day (2019/04/09)

Takahiro Miura @hariktriam

本日からACM/SIGAPP SAC 2019に参加します.最初にOpening remarks と Keynote address. sigapp.org/sac/sac2019/pr… #sac2019

2019-04-09 15:12:17
Opening remarks & Keynote speech
Takahiro Miura @hariktriam

Opening remarks:キプロスとキプロス大学の紹介.どうやらこの国は大学進学率が高い模様.あとはランチやレセプション・バンケットの説明が入った.なんか事務連絡が多いな.

2019-04-09 15:22:25
Takahiro Miura @hariktriam

続)統計.1067件が投稿され,258件が採録(24.2%).投稿国は50カ国以上.他にポスタが76件採録,Student research competitionは57件中17件を採択(30%).46トラック(分野)の発表が行われる.

2019-04-09 15:29:38
Takahiro Miura @hariktriam

[Keynote] J.Chaunussot: Multi-modal & hyperspectral remote sensing: challenges & opportunities jocelyn-chanussot.net Remote Sensing: Sensing: 観察・計測・モニタリング, Remotely: 遠隔で. プラットフォーム:人工衛星,飛行機,UAV(Drone),センサ:光,Hyperspectral, Radar, Lidar

2019-04-09 15:32:51
Takahiro Miura @hariktriam

続)特性:空間分解能・時間分解能の要件に応じて変更. 利用機会:環境測定,災害時マネジメント,都市計画,精密な農場管理,人工衛星管理など. 遠隔化することで,地球規模での計測も可能になる. 空間分解能の進化:軍用は1950年代は10から1mオーダーだったが,1990年代には0.1m以下に.

2019-04-09 15:35:45
Takahiro Miura @hariktriam

続)90sのものはKH-11Bというもの.一般向けは,1970年代は100 mオーダーだったのが2000年台は1-10 mオーダーに.FROS-A1というものが民生では新しいものか. 人工衛星VHRによるRemote sensing(RS)は0.6 mという精度に. 複数の人工衛星を用いて航空写真を取る事で色々な角度でのRSが可能.

2019-04-09 15:39:14
Takahiro Miura @hariktriam

続)色々な角度でのRSが可能になると,3D再合成なども可能に.RADARを用いたActive remote sensingも同様の解像度増加が起こっている.ただ,speckleノイズが起こるため,除去方法が課題. Multitemporal RS:課題は異なる解像度の画像の照合,これらの正確さがまちまち,高精度なレプリゼンテーション

2019-04-09 15:42:41
Takahiro Miura @hariktriam

続)Multitemporalな合成例:Multiscale Unsupervised Change Detection on Optical Images by Markov Random Fields and Waveletshttps://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5720260/ 彼らもSupervisedな方法で川(湖?)の形状の経時変化を取得.

2019-04-09 15:48:50
Takahiro Miura @hariktriam

続)都市空間の再合成方法: Extraction and 3-Dimensional Reconstruction of Isolated Buildings in Urban Scenes From High-Resolution Optical & SAR Spaceborne Images ieeexplore.ieee.org/abstract/docum… IEEE GRSS 2018ではData Fusion Contestを実施.複数の既存センサデータに加え新たなデータを提供

2019-04-09 15:50:14
Takahiro Miura @hariktriam

続)このページかな:sites.ieee.org/france-grss/20… 参加者は中国が23%,USAが13%,インドが11%など.1334件が投稿.3位は中国とドイツのGroups,1位も中国で2位はドイツ.DNNを使った手法が上位を締める.ただ,トップでも80%程度の正解率な模様.

2019-04-09 15:54:27
Takahiro Miura @hariktriam

続)2017年はOpenStreetMapのデータを利用:pure.iiasa.ac.at/id/eprint/1452… 学習はベルリン,ローマ,パリ,サンパウロ,香港で実施し,テストはアムステルダム,マドリード,シカゴ,西安のデータを利用.856件が投稿され,中国が40%,USAは13%,イランが5%でインドが4%.

2019-04-09 15:56:40
Takahiro Miura @hariktriam

続)この際は東大とTU München(ドイツ)のチームが優勝,次がスイス,その次がブラジル,で4位が中国.一位から74.9%,72.6%,72.4%,69.9%という精度.トップは学習方法はensemble learningでマルチモーダル・Multitemporal・複数のデータを利用.

2019-04-09 15:59:56
Takahiro Miura @hariktriam

続)DFC 2016は24件の投稿で中国が49%(?)を占める hal.archives-ouvertes.fr/hal-01561333/d… 使うデータはトラッキングデータで,スパース性を考慮したDNNが流行.このうち,13件がビデオデータを出すに至る. 一位から中国系,ギリシャ系,EU系?,中国系.DNNを利用したチームが勝利.

2019-04-09 16:03:10
Takahiro Miura @hariktriam

続)RS & social media: Social Media: New Perspectives to Improve Remote Sensing for Emergency Response ieeexplore.ieee.org/abstract/docum… ツイート内容(微博)をCNNで学習して,災害状況の反応を見るもの.

2019-04-09 16:07:35
Takahiro Miura @hariktriam

続)ここからHyperspetral imagingの内容. Panchromaticが輝度のみ,Multispectralが2-10バンド,Hyperspectralが何十・何百ものナローバンドを合成. Hyperspectralなものだと光の波長によってはノイズだらけだけど,波長によってはノイズは小さいが一部しか見えない.組合せると異常検知の精度向上

2019-04-09 16:12:45
Takahiro Miura @hariktriam

続)フィールドでの利用.鉱山でのイメージング.スペクトルごとに分けることで,泥・鉱物の分離も可能.また,空中から海上に流れた原油部分だけの検出や,bathymetry(測深らしい)にも応用できる.サンゴの位置のみを2D地図として可視化も可能. 課題はクオリティコントロール.

2019-04-09 16:16:56
Takahiro Miura @hariktriam

続)農業での収穫対象の検知.Uruguayでの実験. 航空写真のノイズ削減,PCAでは365 nm波長領域のデータは取り切れないが,NLPCA(NonLinear PCA)だと精度が上がる.1046 nmだとPCAもNLPCAも変わらない.同じような手法は惑星探査にも利用可能.うまくノイズ除去することで複数のPOIを正しく表示.

2019-04-09 16:19:33
Takahiro Miura @hariktriam

続)チャレンジ:Multispectral: 数十のバンド,Hyperspectral: 数百のバンド,Ultraspectral: 数千のバンドを処理にあたり: 計算機の速度,データの次元数(特徴量を取り出すと酷く増加),物理への理解(校正などに課題),モデル選択(線形か非線形か),分析対象(信号か画像か).

2019-04-09 16:23:38
Takahiro Miura @hariktriam

続)このスライドのタイトルは「Challenges - every rose has its thorns」.この表現はどこかで使ってみたい.

2019-04-09 16:25:32
Takahiro Miura @hariktriam

続)Spectral unmixing:得られたスペクトルには,様々なスペクトルの合成となっている.これをどう分解するか.例として出ているのはNEMO Project Office, US Navyのもの.ソナーで海中のデータを取る時,どういう成分に分けられるか?が課題になる.navy.mil/submit/display…

2019-04-09 16:28:27
Takahiro Miura @hariktriam

続)分解例:火星のHyperspectral画像から,アーティファクトの影響を除去して,湖の位置などを検出.独立成分分析を利用. ieeexplore.ieee.org/abstract/docum…

2019-04-09 16:31:32
Takahiro Miura @hariktriam

続)Spectral vs spatial analysis.結果的に双方ともSpectral classsificationを用いれば,同じ手法になるため,諸々をスペクトル領域でまとめて分析すれば良い.(この理解で正しいかな…) Binary partition treesを用いた分類: ieeexplore.ieee.org/abstract/docum…

2019-04-09 16:38:13
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