Dynamic feature detection using virtual correction and camera oscillations

Visual SLAM algorithms exploit natural scene features to infer the camera motion and build a map of a static environment. In this paper, we relax the severe assumption of a static scene to allow for the detection and deletion of dynamic points. A new "virtual correction" method is introduced which serves to detect the dynamic points by checking the re-projection error of the points before and after the virtual measurement update. It can also recover the erroneously excluded useful features, particularly the distant points which may be deleted because of the change in its position after new measurement observation. Deliberate camera oscillations are also used to improve the VSLAM accuracy and the camera observability. The simulation results showed the effectiveness of the virtual correction when combined with camera oscillation in recovering the misclassified features and detecting the dynamic features even in difficult scenarios

Camera oscillation pattern for VSLAM: translational versus rotational

Visual SLAM algorithms exploit natural scene features to infer the camera motion and build a map of the environment landmarks. SLAM algorithm has two interrelated processes localization and mapping. For accurate localization, we need the features location estimates to converge quickly. On the other hand, to build an accurate map, we need accurate localization. Recently, a biologically inspired approach exploits deliberate camera oscillation has been used to improve the convergence speed of depth estimate. In this paper, we explore the effect of camera oscillation pattern on the accuracy of VSLAM. Two main oscillation patterns are used for distance estimation: translational and rotational. Experiments, using static and moving robot, are made to explore the effect of these oscillation patterns on the VSLAM performance

Video summarisation: A conceptual framework and survey of the state of the art

This is the post-print (final draft post-refereeing) version of the article. Copyright @ 2007 Elsevier Inc.Video summaries provide condensed and succinct representations of the content of a video stream through a combination of still images, video segments, graphical representations and textual descriptors. This paper presents a conceptual framework for video summarisation derived from the research literature and used as a means for surveying the research literature. The framework distinguishes between video summarisation techniques (the methods used to process content from a source video stream to achieve a summarisation of that stream) and video summaries (outputs of video summarisation techniques). Video summarisation techniques are considered within three broad categories: internal (analyse information sourced directly from the video stream), external (analyse information not sourced directly from the video stream) and hybrid (analyse a combination of internal and external information). Video summaries are considered as a function of the type of content they are derived from (object, event, perception or feature based) and the functionality offered to the user for their consumption (interactive or static, personalised or generic). It is argued that video summarisation would benefit from greater incorporation of external information, particularly user based information that is unobtrusively sourced, in order to overcome longstanding challenges such as the semantic gap and providing video summaries that have greater relevance to individual users

ELVIS: Entertainment-led video summaries

© ACM, 2010. This is the author's version of the work. It is posted here by permission of ACM for your personal use. Not for redistribution. The definitive version was published in ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 6(3): Article no. 17 (2010) http://doi.acm.org/10.1145/1823746.1823751Video summaries present the user with a condensed and succinct representation of the content of a video stream. Usually this is achieved by attaching degrees of importance to low-level image, audio and text features. However, video content elicits strong and measurable physiological responses in the user, which are potentially rich indicators of what video content is memorable to or emotionally engaging for an individual user. This article proposes a technique that exploits such physiological responses to a given video stream by a given user to produce Entertainment-Led VIdeo Summaries (ELVIS). ELVIS is made up of five analysis phases which correspond to the analyses of five physiological response measures: electro-dermal response (EDR), heart rate (HR), blood volume pulse (BVP), respiration rate (RR), and respiration amplitude (RA). Through these analyses, the temporal locations of the most entertaining video subsegments, as they occur within the video stream as a whole, are automatically identified. The effectiveness of the ELVIS technique is verified through a statistical analysis of data collected during a set of user trials. Our results show that ELVIS is more consistent than RANDOM, EDR, HR, BVP, RR and RA selections in identifying the most entertaining video subsegments for content in the comedy, horror/comedy, and horror genres. Subjective user reports also reveal that ELVIS video summaries are comparatively easy to understand, enjoyable, and informative

Video Summarization Using Deep Semantic Features

Computer Vision - ACCV 2016: 13th Asian Conference on Computer Vision, Nov 20-24, 2016, Taipei, TaiwanThis paper presents a video summarization technique for an Internet video to provide a quick way to overview its content. This is a challenging problem because finding important or informative parts of the original video requires to understand its content. Furthermore the content of Internet videos is very diverse, ranging from home videos to documentaries, which makes video summarization much more tough as prior knowledge is almost not available. To tackle this problem, we propose to use deep video features that can encode various levels of content semantics, including objects, actions, and scenes, improving the efficiency of standard video summarization techniques. For this, we design a deep neural network that maps videos as well as descriptions to a common semantic space and jointly trained it with associated pairs of videos and descriptions. To generate a video summary, we extract the deep features from each segment of the original video and apply a clustering-based summarization technique to them. We evaluate our video summaries using the SumMe dataset as well as baseline approaches. The results demonstrated the advantages of incorporating our deep semantic features in a video summarization technique

2014～2015年度 教育研究高度化促進費 研究成果報告書「わが国の新たな情報法制の定立のための比較法研究と理解促進の取組」

目次1.研究の目的と研究成果の概要2.研究成果(1) シンポジウム(2) 論文・第一論文 髙野一彦「新しい法制度に対応したコンプライアンス・プログラムの定立を」衆知2017.1-2 号、PHP研究所、2016年、66～69頁・第二論文 髙野一彦 ｢情報危機管理とビッグデータ : わが国の個人情報保護法制への提言と企業コンプライアンス｣、関西大学社会安全学部編『リスク管理のための社会安全学』ミネルヴァ書房、2015年、21～46頁・第三論文 新保史生「改正個人情報保護法の論点」憲法学会、憲法研究48号、2016年、29-55頁・第四論文 河野和宏「大学生に対する違法動画視聴の防止対策に関する一検討 : 不正のトライアングル理論と状況的犯罪予防論からの検討」電子情報通信学会技術研究報告、SSS2018-15、2018年9～12頁・第五論文 新井健介・河野和宏・馬場口登｢推薦対象の属性から構築した階層構造を用いたTF-IDF法による匿名化処理｣電子情報通信学会技術研究報告vol. 115、no. 479、EMM2015-81、2016年、31～36頁・第六論文 新井健介・河野和宏・馬場口登「TF-IDF法によるユーザへの情報推薦のための匿名化処理」電子情報通信学会技術研究報告vol. 115、no. 38、IT2015-10、EMM2015-10、2015年、51～56頁3.謝

小児がんの子どものQOL向上に関する事例研究 : アイソレーターを利用した支援の検証

小児科病棟に車椅子型アイソレーターが導入され,これにより,清潔隔離中の子どもがこれまでに実現できなかった外出や登校など,子ども本来の「ふつうの生活」を尊重しうる様々な取り組みが可能となった.今回,アイソレーターを利用した子どもの家族に対して面接調査を実施し,アイソレーターを利用した支援が小児がんの子どものQOL向上に繋がるかを検証した.その結果,(1)生活が拡大しその子どもらしい「ふつうの生活」に近づける.(2)発達課題の達成に繋がる.(3)子どもと家族の絆が深まる.(4)家族のQOL向上の一助となることが示唆された

「緩和ケアを推進する看護師教育プログラム」の評価 : 修了者およびその上司への調査から

京都府立医科大学医学部看護学科京都府立医科大学附属病院看護部京都府立医科大学看護実践キャリア開発センター京都府立医科大学附属病院地域医療推進部School of Nursing, Kyoto Prefectural University of MedicineDepartment of Nursing, University Hospital Kyoto Prefectural University of MedicineKyoto Prefectural University of Medicine, Career Development Center for NursingPromotion Division of Regional Medicine, University Hospital Kyoto Prefectural University of Medicine　本研究の目的は、「緩和ケア実践看護師養成コース（以下Aコース）」「在宅緩和ケア推進看護師養成コース（以下Bコース）」を受講した修了者とその上司への調査からプログラム評価および看護実践への活用状況を指標にしてプログラムを評価することである。【方法】平成27～31年度の間に京都府立医科大学看護実践キャリア開発センターが開催する「緩和ケアを推進する看護師教育プログラム」のAコースまたはBコースを受講した修了者25名のうち、調査時点で受講時と同じ施設・病院で就労を継続している21名（Aコース14名、Bコース7名）、とその上司21名（Aコース14名、Bコース7名）を研究対象者とした。修了生の施設・病院に質問紙を郵送し、令和3年7月～8月に無記名の自記式質問紙調査を行った。調査項目は、基本属性、カリキュラムについて、教育目標について、受講内容の適切性について、学習内容の臨床での活用について、とした。なお所属する大学の医学倫理審査委員会の承認を得て実施した（ERB-E-444）。【結果】回答者は、Aコース修了者9名、Aコース上司7名、Bコース修了者5名、Bコース上司3名であった。受講した修了者の評価においては、プログラムの内容についてAコースの8割以上が、Bコースの全員が（とても・まあまあ）適切としている。自己能力の発揮状況について、Aコースは4～6割、Bコースについては4～8割ができているとしている。　上司からの評価では、両コースとも受講した講義・演習・実習が7割程度現在の看護実践に役立っていると答えた。期待される能力については両コースとも8割以上が現在の看護活動に活きていると答えた。【結論】平成27年度から開始された「緩和ケアを推進する看護師教育プログラム」に対して、受講した修了者とその上司に，研修が有用であったかを問うたところ、受講した修了者はプログラムの内容が看護の実践で活かされていると実感していることが明らかとなった。さらに、上司は、受講した修了者が研修を踏まえた看護実践ができていると評価していることが明らかになった。修了者、上司の評価からプログラムの効果を評価することができた