ACM/SIGAPP SAC 2019 日本語ツイート＋αまとめ
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hariktriam
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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 11:29:261st 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 15:12:17Opening 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