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村上 真ムラカミ マコト

所属・担当
総合情報学科
工業技術研究所
総合情報学専攻
職名准教授
メールアドレスmurakami_m[at]toyo.jp ※[at]を@に書き換えて送信して下さい
ホームページURLhttp://www.makotomurakami.com
生年月日
Last Updated :2017/12/19

研究者基本情報

学位

  • 博士(情報科学), 早稲田大学

所属学協会

  • ACM
  • IEEE
  • 人工知能学会
  • 電子情報通信学会
  • 情報処理学会

経歴

  •   2009年04月 - 現在, 東洋大学, 総合情報学部, 准教授
  •   2007年04月 - 2009年03月, 東洋大学, 工学部, 准教授
  •   2005年04月 - 2007年03月, 東洋大学, 工学部, 助教授
  •   2002年04月 - 2005年03月, 東洋大学, 工学部, 講師
  •   2000年04月 - 2002年03月, 早稲田大学, 理工学部, 助手

研究活動情報

研究分野

  • 情報学, ヒューマンインターフェース・インタラクション, 拡張現実
  • 情報学, 知能情報学, ヒューマンエージェントインタラクション

研究キーワード

    ヒューマンエージェントインタラクション, ヒューマンインタフェース, 拡張現実, マルチモーダルインタフェース, ヒューマンコンピュータインタラクション, パターン認識, 画像情報処理, 音声情報処理, コンピュータビジョン

論文

MISC

  • AR WoZシステムを用いた対話に適したユーザとARキャラクタの位置関係の分析,   2013年01月, 査読有り
  • 拡張現実を用いた遠隔共食コミュニケーションシステムの構築,   2013年01月, 査読有り
  • AR WoZシステムの構築と対話に適したユーザとARキャラクタの位置関係の分析,   2012年, 査読有り
  • 能動的情報収集対話システムを目的とした対話終了判断モデルの構築,   2011年03月, 査読有り, 我々はユーザと能動的にコミュニケーションを取り,感想情報のような再利用する価値のある情報を言語情報として所得するシステムの実現を目指している.このようなシステムにおいては,システムがしつこく情報収集を続けてしまうと次回からの情報収集に支障をきたす恐れがあるため,ユーザが対話したくないことをシステムが判断する必要がある.そこで本研究では,音声情報を用いて対話終了を判断するためのモデル構築を行った.
  • Accurate Face Extraction and the Pose Detection using Subspace Method and Genetic Algorithm,   2011年, 査読有り
  • J-014 能動的情報収集を目的とした対話終了判断に有効な特徴量の分析(J分野:ヒューマンコミュニケーション&インタラクション,一般論文), 大塚 尚樹, 村上 真, 山際 基, 上原 稔, 情報科学技術フォーラム講演論文集, 9, (3) 497 - 498,   2010年08月20日
  • 能動的情報収集を目的とした対話終了判断に有効な特徴量の分析,   2010年08月, 査読有り
  • 能動的情報収集対話における対話開始判断モデルの構築,   2010年03月, 査読有り
  • 能動的情報収集対話システム構築を目的とした対話の活性化, 端 千尋, 宮島 崇浩, 村上 真, 言語・音声理解と対話処理研究会, 58,   2010年02月12日
  • 能動的情報収集対話システム構築を目的とした対話の活性化,   2010年02月, 査読有り
  • Constructive Solid Geometryと型付き遺伝的プログラミングによる超音波劣化画像の再構成 (特集 サイバーコミュニケーション環境を実現するネットワークサービス) -- (画像情報), 山際 基, 上原 稔, 村上 真, 情報処理学会論文誌 論文誌ジャーナル, 51, (2) 555 - 563,   2010年02月
  • Construction of Decision Model for a System to Start Communicating with a Human Using Hidden Markov Model,   2010年, 査読有り, The purpose of this paper is to develop a robot that actively communicates with a human, and extracts information from the human mind that is rarely expressed as verbal information explicitly. The spoken dialogue system for information collection must independently decide whether it may or may not start communicating with a human. In this paper, we assume that the system starts to communicate with a human sitting at a desk, analyze the relationship between the human's behavioral pattern and the decisions made by the other subjects, i.e., whether or not to communicate with the human, and construct the decision model for the system to start communicating with the human using hidden Markov model.
  • 能動的情報収集を目的とした対話終了判断に有効な特徴量の分析,   2009年08月, 査読有り
  • 再利用可能情報収集のための構造化データベースの提案,   2009年03月, 査読有り
  • Decision Model for a Robot to Start Communicating with a Human,   2009年, 査読有り, The purpose of this paper is to develop a robot that actively communicates with a human, and explicitly extracts information from the human mind that is rarely expressed as verbal information. The spoken dialogue system for information collection must independently decide whether it may or may not start communicating with a human. In this paper, we assume that the system begins to communicate with a human sitting and working at a desk, analyze the relationship between his behavioral pattern and the decisions made by the other humans, i.e., whether or not to communicate with the former, and construct the decision model for the system to start communicating with the human.
  • Decision Model for a System to Start Communicating with a Human Using HMM,   2009年, 査読有り, The purpose of this paper is to develop a robot that actively communicates with a human, and explicitly extracts information from the human mind that is rarely expressed as verbal information. The spoken dialogue system for information collection must independently decide whether it may or may not start communicating with a human. In this paper, we assume that the system begins to communicate with a human sitting and working at a desk, analyze the relationship between his behavioral pattern and the decisions made by the other humans, i.e., whether or not to communicate with the former, and construct the decision model for the system to start communicating with the human using hidden Markov model.
  • Human Motion and Speech Analysis to Construct Decision Model for a Robot to End Communicating with a Human,   2009年, 査読有り
  • Stereo Vision-based Detection and Tracking of Humans Using Reeb Graph,   2009年, 査読有り
  • Constructive Solid Geometryと遺伝的プログラミングによる2次元人工劣化画像の再構成, 山際 基, 上原 稔, 村上 真, 米山 正秀, ヤマギワ モトイ, ウエハラ ミノル, ムラカミ マコト, ヨネヤマ マサヒデ, Motoi Yamagiwa, Minoru Uehara, Makoto Murakami, Masahide Yoneyama, 工業技術, (31) 62 - 65,   2009年
  • WebDiskを用いたMeta Gridの評価(セッション5:分散コンピューティング), 田中 堅一, 上原 稔, 村上 真, 山際 基, 情報処理学会研究報告. マルチメディア通信と分散処理研究会報告, 2008, (117) 79 - 84,   2008年11月20日, 近年ハードウェア性能の向上により一般向けPCの持つ計算資源が非常に大きくなっている.しかしそれらの資源はすべて活用されているわけではなく、非常に多くの資源が遊休資源として利用されていないのが現状である。本研究では特にWindows PCを対象として、仮想マシンを利用したグリッドの制御についての研究を行っている。仮想マシンを用いてのグリッドの構築を、Windows PCによるグリッドで制御することでWindows PCのリソースを活用するのが目的である。これはWindowsのシェアが最も多く遊休資源量も非常に多いと予測されるからである。そして制御用のグリッドをMeta Gridとして開発した。本論文ではさらに、Webストレージを仮想マシングリッドから利用するために、外部からNBDを利用して接続する機能の追加を行った。ファイルシステムにマウントできるストレージを利用することで、ディスク資源を確保することが目的である。本論文ではコマンドラインベースのクライアントを使用して、対話的にWebストレージを仮想マシンのファイルシステムにマウントすることで、評価を行った。
  • ロボットを用いた情報収集対話における対話終了判断方法の検討,   2008年03月, 査読有り
  • ロボットを用いた情報収集対話における対話継続方法の検討,   2008年03月, 査読有り
  • ロボットから人に話しかける判断モデルの構築,   2007年08月, 査読有り
  • ロボットを用いたインタビュー形式の対話における非言語情報の分析,   2007年03月, 査読有り
  • 人物の姿勢推定を目的とした距離画像と3次元モデルとのフィッティング,   2007年03月, 査読有り
  • K_014 学習者の集中状態に応じたe-learningシステム構築のための動作分析(K分野:ヒューマンコミュニケーション&インタラクション), 五味 真理子, 村上 真, 米山 正秀, 情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 5, (3) 401 - 402,   2006年08月21日
  • ディジタルアクタシステム実現のための感情表出モデルの構築,   2006年08月, 査読有り
  • デジタルカメラワークによるサッカー映像生成,   2006年08月, 査読有り
  • ロボットの状況判断モデル構築のための人物動作分析,   2006年08月, 査読有り
  • 学習者の集中状態に応じたe-learningシステム構築のための動作分析,   2006年08月, 査読有り
  • D-15-33 ユーザの集中状態に応じた仮想講義型e-learningシステム構築のための動作分析(D-15.教育工学,一般講演), 五味 真理子, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2006,   2006年03月08日
  • ユーザの集中状態に応じた仮想講義型e-learningシステム構築のための動作分析,   2006年03月, 査読有り
  • Inverse Kinematicsを用いた教師役CGキャラクタの動作制御,   2006年, 査読有り
  • D-12-73 Labeled Graph Matchingを用いた人物顔画像による個人認識(D-12. パターン認識・メディア理解, 情報・システム2), 丸山 紗智子, 林 智英, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2005,   2005年03月07日
  • Construction of the Motion Representation and Control Model for Animated Characters' Walking Motion,   2005年, 査読有り
  • サッカー映像における近景切替の要因分析,   2004年08月, 査読有り
  • モーションキャプチャデータを用いた多様な歩行動作制御手法の検討,   2004年08月, 査読有り
  • 遺伝的アルゴリズムを用いた超音波イメージからの物体再構成, 青木 幸四郎, 山際 基, 村上 真, 米山 正秀, 日本音響学会研究発表会講演論文集, 2004, (1) 1083 - 1084,   2004年03月17日
  • Labeled Graph Matching を用いた人物頭部領域の抽出における特徴量制御の最適化, 小野 幸真, 丸山 紗智子, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 103, (453) 19 - 24,   2003年11月21日
  • Labeled Graph Matchingを用いた人物頭部領域の抽出における特徴量制御の最適化(顔とジェスチャの認識), 小野 幸真, 丸山 紗智子, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理, 103, (455) 19 - 24,   2003年11月14日, これまで主に静止画における物体認識に用いられてきたLabeled Graph Matchingを動画像に適用することで,従来の動画像認識においては逐次的に処理していた過程を統合的に処理することが可能となった.しかし,その認識精度及び処理時間は特徴量制御パラメータに影響を受けるため,その制御法を考慮する必要がある.本研究では,提案手法を頭部領域抽出の問題に適用し,抽出精度を最適化するためのパラメータ制御法に関して分析を行った.
  • Labeled Graph Matchingを用いた人物頭部領域の抽出における特徴量制御の最適化(顔とジェスチャの認識), 小野 幸真, 丸山 紗智子, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 103, (453) 19 - 24,   2003年11月14日, これまで主に静止画における物体認識に用いられてきたLabeled Graph Matchingを動画像に適用することで,従来の動画像認識においては逐次的に処理していた過程を統合的に処理することが可能となった.しかし,その認識精度及び処理時間は特徴量制御パラメータに影響を受けるため,その制御法を考慮する必要がある.本研究では,提案手法を頭部領域抽出の問題に適用し,抽出精度を最適化するためのパラメータ制御法に関して分析を行った.
  • A-4-24 パーソナルフォント生成のための文字画像の特徴抽出, 田丸 雅純, 村上 真, 杉本 富利, 米山 正秀, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 2003,   2003年09月10日
  • A-11-9 CSG を用いた GA による超音波イメージからの画像再構成, 青木 幸四郎, 山際 基, 村上 真, 米山 正秀, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 2003,   2003年09月10日
  • モーションキャプチャデータを用いた歩行動作の分析と制御,   2003年, 査読有り
  • ラベルグラフマッチングを用いた顔画像による個人認証,   2003年, 査読有り
  • 基本動作制御モデル構築のための歩行動作の分析・生成,   2003年, 査読有り
  • Accurate Human Face Extraction using Genetic Algorithm and Subspace Method,   2002年, 査読有り
  • Accurate Human Face Extraction using Genetic Algorithm and Subspace Method, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications Vol. 87 SOFT COMPUTING SYSTEMS IOS Press, pp. 745-754,   2002年
  • Accurate Face Extraction and the Pose Detection using Subspace Method and Genetic Algorithm, SOCO2001, CD-ROM,   2001年
  • Human Face Extraction using Genetic Algorithm with Similarity Subspace Method as a Fitness Value, Proc. of the 2nd ISPA, pp. 144-148,   2001年
  • Accurate Extraction of Human Face Area using Subspace Method and Genetic Algorithm, Proc. of ICME, pp. 411-414,   2000年
  • パラメトリック固有空間法を用いた顔方向認識に最適な特徴抽出の検討,   1999年03月, 査読有り
  • パラメトリック固有空間法を用いた顔方向認識に最適な特徴抽出の検討, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, D-12-90, pp. 263,   1999年
  • ポップフィールドニューラルネットワークを用いた表情に依存しない個人認識, 電子情報通信学会総合大会講演論文集, D-12-93. pp. 266,   1999年
  • 部分有空間法を用いた顔の位置と方向推定,   1998年, 査読有り
  • 部分有空間法を用いた顔の位置と方向推定, 人工知能学会全国大会論文集, pp. 82-85,   1998年

講演・口頭発表等

  • 腕の動きを特徴量とした切る及び混ぜる動作の認識, 肱岡佑磨,村上真,木本伊彦, 2017年電子情報通信学会総合大会,   2017年03月
  • Motion Analysis for Cooking Motion Recognition, 村上 真, 12th International Conference on Signal Image Technology & Internet-Based Systems,   2016年11月
  • Gesture recognition for a cooking assistant system, Yuma Hijioka, Makoto Murakami, Kimoto Tadahiko, IEEE TENCON 2015,   2015年11月, IEEE, Our objective to develop a system that recognizes cooking gestures to display cooking information in real time. Hence, we construct models for cooking gesture recognition. Our approach extracts joint positions using Kinect and constructs a model using hidden Markov models (HMMs). In this study, we use OpenNI/NiTE to extract the features, and the Hidden Markov Models Toolkit (HTK) to construct HMMs. When we select the torso and elbows as the combination of joint positions, the structured models have a 90.6% gesture recognition rate.
  • Investigating Appropriate Spatial Relationship between User and AR Character Agent for Communication Using AR WoZ System, Reina Aramaki, Makoto Murakami, 15th ACM International Conference on Multimodal Interaction,   2013年12月, ACM, We aim to construct a system that can communicate with humans in everyday life environments, such as in their homes and on the street. To achieve this, we propose using a human--agent communication system that utilizes augmented reality (AR) technology, in which the AR character agent has no physical body, thus facilitating its safe performance in real environments. As a first step towards implementing the motion control component of the AR agent, we focus on investigating the appropriate spatial relationships between the user and the AR agent in experimental settings. Consequently, in this paper, we report on the construction of an AR agent Wizard of Oz (WoZ) system, in which the agent is operated by a hidden operator via remote control, to acquire human--agent interaction data through experimental trials. The interaction data are collected from a simple experimental setting in which a user sits at a desk and communicates with the AR agent standing on the desk. We also investigate the spatial relationship appropriate for communication between the user and the AR agent, and propose a position control strategy for the AR agent.
  • Investigating Appropriate Relative Position of User and AR Character Agent for Communication Using AR WoZ System, Reina Aramaki, Makoto Murakami, The 1st International Conference on Human-Agent Interaction,   2013年08月, The aim of this study is to construct a system that can communicate with humans in their daily life environments, such as their home or a pedestrian street. We propose a human-agent communication system using augmented reality (AR) technology, in which the AR character agent has no physical body, thus facilitating its safe performance in the real environment of daily life. As the first step in implementing the motion control component of the AR agent, we focused on investigating the appropriate spatial relationship between the user and the AR agent using some experimental settings. We constructed an AR agent Wizard of Oz (WoZ) system, in which the agent is operated by a hidden operator using remote control, to acquire human--agent interaction data through experimental trials. We collected the interaction data in a simple experimental setting: the user sits at a desk and communicates with the AR agent standing in various positions on the desk. We investigated the spatial relationship between the user and the AR agent appropriate for communication. The results show that many subjects felt that it was appropriate to talk with the AR agent when it was straight in front of and approximately 70-93 cm away from them.
  • Accurate Extraction of Human Face Area using Subspace Method and Genetic Algorithm, Makoto Murakami, Masahide Yoneyama, Katsuhiko Shirai, IEEE International Conference on Multimedia and Expo,   2000年08月, IEEE, The human face has important information, such as eyes, expression and facial pose. To construct the interface using visual information, recognition is indispensable. The first point to be considered is the accurate extraction method of human faces from images with many kinds of background. In this paper, we propose an extraction method for human faces using the subspace method and genetic algorithm, then report the experimental results to be obtained
  • A Study of Feature Extraction for Facial Pose Detection using Parametric Eigenspace Method, Makoto Murakami, Natsuko Ono, Masahide Yoneyama, Katsuhiko Shirai, International Workshop on Systems, Signals and Image Processing,   1999年06月, Human face has important information, such as eyes and facial pose on an equality with facial expression. To construct the interface using visual information, the recognition of them is indispensable. In this paper, we propose the recognition method for the facial pose using parametric eigenspace method that is one of methods to recognize 3D object from visual appearance. To recognize the facial pose of anyone with few sample data, we must improve the recognition rate for the unlearned person. As the experimental result, it was obtained that the recognition rate for the unlearned person was improved by using the features being suppressed individuality.

作品

  • 映像コンテンツ制作におけるマルチモーダル感情表出モデルの構築に関する研究,   2002年

競争的資金

  • 人物顔認識に関する研究, その他の研究制度