Faculty Profiles - Matsuda Yuki

Papers - Matsuda Yuki

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関心を集める街の事物発見のための位置情報付き写真・テキスト投稿分析手法の検討

澤野耕平, 松田裕貴, 大内啓樹, 諏訪博彦, 安本慶一

2023年度情報処理学会関西支部支部大会 1 - 6 2023.9

生成AIを用いたマルチモーダル情報に基づくセルフマネジメントアプリの提案

洲澤春樹, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一, 石丸翔也

2023年度情報処理学会関西支部支部大会 1 - 4 2023.9

会話型インタフェースを用いたオンラインアンケートの回答態度改善手法の検討

平良繁幸, 松田裕貴, 福光嘉伸, 諏訪博彦, 安本慶一

2023年度情報処理学会関西支部支部大会 1 - 4 2023.9

Abacus Manipulation Understanding by Behavior Sensing Utilizing Document Camera as a Sensor Reviewed

Yuki Matsuda

The 5th International Conference on Activity and Behavior Computing (ABC '23) 1 - 18 2023.9

Towards Breaking the Self-imposed Filter Bubble in Argumentative Dialogues Reviewed International coauthorship International journal

Annalena Aicher, Daniel Kornmueller, Yuki Matsuda, Stefan Ultes, Wolfgang Minker, Keiichi Yasumoto

the 24th Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL '23) 1 - 12 2023.9

Movement recognition via channel-activation-wise sEMG attention Reviewed

Jiaxuan Zhang, Yuki Matsuda, Manato Fujimoto, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

Methods 218 39 - 47 2023.7

Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Elsevier BV

Context: Surface electromyography (sEMG) signals contain rich information recorded from muscle movements and therefore reflect the user's intention. sEMG has seen dominant applications in rehabilitation, clinical diagnosis as well as human engineering, etc. However, current feature extraction methods for sEMG signals have been seriously limited by their stochasticity, transiency, and non-stationarity.

Objective: Our objective is to combat the difficulties induced by the aforementioned downsides of sEMG and thereby extract representative features for various downstream movement recognition.

Method: We propose a novel 3-axis view of sEMG features composed of temporal, spatial, and channel-wise summary. We leverage the state-of-the-art architecture Transformer to enforce efficient parallel search and to get rid of limitations imposed by previous work in gesture classification. The transformer model is designed on top of an attention-based module, which allows for the extraction of global contextual relevance among channels and the use of this relevance for sEMG recognition.

Results: We compared the proposed method against existing methods on two Ninapro datasets consisting of data from both healthy people and amputees. Experimental results show the proposed method attains the state-of-the-art (SOTA) accuracy on both datasets. We further show that the proposed method enjoys strong generalization ability: a new SOTA is achieved by pretraining the model on a different dataset followed by fine-tuning it on the target dataset.

DOI： 10.1016/j.ymeth.2023.06.011

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Dashcam Video Curation for Generating Memorial Movies on Tourism Using Multiple Measures of “Tourist Spot Likeness” Invited Reviewed

Masaki Kawanaka, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

International Conference on Human-Computer Interaction (Distributed, Ambient and Pervasive Interactions) 238 - 249 2023.7

Development of Machine Learning-Based Web System for Estimating Pleural Effusion Using Multi-Frequency Bioelectrical Impedance Analyses Reviewed

Daisuke Nose, Tomokazu Matsui, Takuya Otsuka, Yuki Matsuda, Tadaaki Arimura, Keiichi Yasumoto, Masahiro Sugimoto, Shin-Ichiro Miura

Journal of Cardiovascular Development and Disease 10 ( 7 ) 291 - 291 2023.7

Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：MDPI AG

Background: Transthoracic impedance values have not been widely used to measure extravascular pulmonary water content due to accuracy and complexity concerns. Our aim was to develop a foundational model for a novel system aiming to non-invasively estimate the intrathoracic condition of heart failure patients. Methods: We employed multi-frequency bioelectrical impedance analysis to simultaneously measure multiple frequencies, collecting electrical, physical, and hematological data from 63 hospitalized heart failure patients and 82 healthy volunteers. Measurements were taken upon admission and after treatment, and longitudinal analysis was conducted. Results: Using a light gradient boosting machine, and a decision tree-based machine learning method, we developed an intrathoracic estimation model based on electrical measurements and clinical findings. Out of the 286 features collected, the model utilized 16 features. Notably, the developed model demonstrated high accuracy in discriminating patients with pleural effusion, achieving an area under the receiver characteristic curves (AUC) of 0.905 (95% CI: 0.870–0.940, p < 0.0001) in the cross-validation test. The accuracy significantly outperformed the conventional frequency-based method with an AUC of 0.740 (95% CI: 0.688–0.792, and p < 0.0001). Conclusions: Our findings indicate the potential of machine learning and transthoracic impedance measurements for estimating pleural effusion. By incorporating noninvasive and easily obtainable clinical and laboratory findings, this approach offers an effective means of assessing intrathoracic conditions.

DOI： 10.3390/jcdd10070291

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珠算学習支援のための盤面認識に基づくリアルタイム情報提示手法

松田裕貴, 松田裕貴

マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2023）シンポジウム論文集 63 - 67 2023.7

Authorship：Lead author,　Last author,　Corresponding author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

算盤を用いた数値計算は，珠による数値表現の理解，複数の方法・順序での珠操作が求められ，習得には長期に渡る繰り返し学習を要する．一般的な珠算指導は回答の正誤判定に加え，学習者の観察に基づきミスや苦手な珠操作を発見・指導する方法があるが，人手に頼るものとなっており多大な労力が必要となっている．そこで本研究では，市販の算盤を用いる珠算学習を対象とした学習支援システムの実現に向け，書画カメラを用いたリアルタイムな算盤の盤面認識に基づいて指導内容を卓上ディスプレイに提示する手法の確立を目指している．本稿では，珠算学習支援の情報提示を実現するための要件および制約条件を整理するとともに，システム設計を行った結果について報告する．

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算盤学習支援システムのための深度カメラを用いた珠操作の認識

小嵜泰造, 松田裕貴

マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2023）シンポジウム論文集 57 - 62 2023.7

Authorship：Last author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

算盤を用いた数値計算（珠算）は，算盤上の数値の表し方などを理解した上で，正確かつ高速に「珠」を移動させることが求められることから，その能力習得には長期的な繰り返し学習・練習が必要とされる．最も一般的な珠算能力の習得方法である算盤教室における学習では，指導者が学習者に対して実演することで理解を促したり，学習者の珠操作の観察に基づく苦手な操作を発見したりと，誤操作を減らす指導が中心となっており，スムーズに珠操作を行うという観点については重点が置かれていない．そこで本研究では，特に珠操作における「巧緻性」を高めることに着目した算盤学習支援システムを実現することを目指している．本稿では，指導を行うにあたって必要となる算盤学習者の「珠操作」のイベントを取得するために，深度カメラを用いた指の動作の認識手法を提案する．予備実験として，算盤の基本的な操作である「加算」の操作に関するデータセットを作成し，珠操作の認識モデルを構築した．構築したデータセットを用いて提案手法の性能を評価した結果，Leave-one-session-out交差検証では84.4%，Leave-one-person-out交差検証では58.6%の認識精度で算盤の珠操作を認識できることを確認した．

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世帯構成員の集合を考慮した避難所決定手法の検討

田中智基, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2023）シンポジウム論文集 2023.7

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

各地方行政をはじめとした機関による災害対策方針では，家族同士が別々の場所にいる状況に対して，合流する避難所や待ち合わせの場所を予め決めておくことを推奨する場合が多い. しかし，情報技術が発達し，被災者の位置情報の取得，分析がさらに容易になることを考慮すると，より効率的な避難所決定が行える可能性がある. 本研究は，家族世帯の構成員同士が離れている状況を想定し，世帯ごとに対する避難所決定の方針の違いによる避難時間への影響を論じることを目的とする．避難所の決定方法は，「予め定まった避難所を向かう」方針を基にした「自宅基準時間設定」に加え，被災者の分布に応じた「最大避難時間設定」「最小避難時間設定」「平均避難時間設定」の計4つとする. それぞれの設定を評価するために，約30,000人規模の市の避難を想定したマルチエージェントシミュレーションを実施する．結果として，平均避難完了時間は「平均避難時間設定」で約21%減少，全体避難完了時間は「最大避難時間設定」で約22%減少することが確認された. また，世帯を考慮しない避難所決定では，全体避難完了時間は最大避難時間設定と比べ1時間20分以上短いのに対し，複数人の構成員による世帯の合流率は約24%なるという避難時間と世帯合流率のトレードオフの関係が確認された.

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ポイ捨てごみ情報収集システムにおける参加モチベーション向上に向けた音フィードバックの比較

立花巧樹, 呉健朗, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2023）シンポジウム論文集 2023.7

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

社会問題に発展しているごみのポイ捨てを未然防止する都市デザイン的アプローチを支援するためには，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集することが必要である．その手法として我々は，カメラ搭載型トングを用いて，ごみを拾うだけで，ごみの種別・位置情報を網羅的に収集するシステムを提案してきた．しかし，本研究の利用はイベントのような，利用者がその場限りに集まって使用することを前提としており，ユーザの日常生活中にも本研究を継続的に使用してもらう必要があるが，これを促す仕組みは現在存在しない．この状況を鑑みて，トングでごみを拾うたびに音をフィードバックすることで，ユーザのごみ拾いに対するモチベーションを維持する方法を検討している．本稿では，トングでごみを拾った際に利用するフィードバックの音を複数種類用意し，ユーザがトングを用いてごみ拾いに対するモチベーションが向上させる際に適切な音を明らかにする比較実験を行った．実験の結果，トングでごみを拾った際に，言語フィードバックを行うことで，ユーザのモチベーションが維持しやすくなることが明らかになった．

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VR空間の単純な視覚刺激が及ぼす体感音量への影響調査

小林永実, 松田裕貴, 渡邉拓貴, 安本慶一

マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO 2023）シンポジウム論文集 2023.7

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

安価で高性能なVR（バーチャルリアリティ）装置の登場に伴い，VRゲームやメタバースなどのVRコンテンツが急速に普及しつつある．VR空間では速度や落下といった様々な感覚・刺激を主に視覚情報・聴覚情報としてユーザに提示することができる一方で，人間が知覚する主観的な印象（例えば体感音量）は，ユーザを取り巻くVR空間内の状況によって変化することから，状況に応じた音量調整により，情報提示のクオリティを向上させることが期待される．それに先立って本研究では，視覚刺激が主観的な音量に与える影響を明らかにすることを目指している．本稿では，単純化した視覚刺激として「色」，聴覚刺激として「テストトーン」に焦点を当て，それらをVR空間内で提示する調査実験を行った．結果として，「色」の種類によって体感音量には差が生じることが示され，特に音量が小さくなる場合において寒色系の色について暖色系よりも音量変化が大きく感じられる（音量が小さく感じられる）ことが明らかとなった．

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A Self-management System for Preventing Hyperglycemia Through Blood Glucose Level Prediction and Nudge-based Food Amount Reduction Reviewed

Nanako Michiura, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

The 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC '23) 1 - 7 2023.7

ACOGARE: Acoustic-Based Litter Garbage Recognition Utilizing Smartwatch Reviewed

Koki Tachibana, Yugo Nakamura, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

Sustainability 15 ( 13 ) 10079 - 10079 2023.6

Authorship：Corresponding author Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：MDPI AG

Litter has become a social problem. To prevent litter, we consider urban planning, the efficient placement of garbage bins, and interventions with litterers. In order to carry out these actions, we need to comprehensively grasp the types and locations of litter in advance. However, with the existing methods, collecting the types and locations of litter is very costly and has low privacy. In this research, we have proposed the conceptual design to estimate the types and locations of litter using only the sensor data from a smartwatch worn by the user. This system can record the types and locations of litter only when a user raps on the litter and picks it up. Also, we have constructed a sound recognition model to estimate the types of litter by using sound sensor data, and we have carried out experiments. We have confirmed that the model built with other people’s data enabled to estimate the F-measure of 80.2% in a noisy environment through the experiment with 12 participants.

DOI： 10.3390/su151310079

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Movement Recognition via Channel-Activation-Wise sEMG Attention

Jiaxuan Zhang, Yuki Matsuda, Manato Fujimoto, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

bioRxiv ( 2023.06.03.543591 ) 2023.6

Language：English Publishing type：Research paper (other academic) Publisher：Cold Spring Harbor Laboratory

Context: Surface electromyography (sEMG) signals contain rich information recorded from muscle movements and therefore reflect the user’s intention. sEMG has seen dominant applications in reha-bilitation, clinical diagnosis as well as human engineering, etc. However, current feature extraction methods for sEMG signals have been seriously limited by its stochasticity, transiency, non-stationarity.Objective:Our objective is to combat the difficulties induced by the aforementioned downsides of sEMG and thereby extract representative features for various downstream movement recognition.

Method: We propose a novel 3-axis view of sEMG features composed of temporal, spatial, and channel-wise summary. We leverage the state-of-the-art architecture Transformer to enforce efficient parallel search and to get rid of limitations imposed by previous work in gesture classification.

Results: We compared the proposed method against existing methods on two Ninapro datasets consisting of data from both healthy people and amputees. Experimental results show the proposed method attains the state-of-the-art (SOTA) accuracy on both datasets. We further show that the proposed method enjoys strong generalization ability: a new SOTA is achieved by pretraining the model on a different dataset followed by fine-tuning it on the target dataset.

DOI： 10.1101/2023.06.03.543591

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Differentially Private Cross-camera Person Re-identification

Lucas Maris, Yuki Matsuda, Keiichi Yasumoto

arXiv:2306.02765 1 - 7 2023.6

Language：English Publishing type：Research paper (other academic) Publisher：arXiv

Camera-based person re-identification is a heavily privacy-invading task by design, benefiting from rich visual data to match together person representations across different cameras. This high-dimensional data can then easily be used for other, perhaps less desirable, applications. We here investigate the possibility of protecting such image data against uses outside of the intended re-identification task, and introduce a differential privacy mechanism leveraging both pixelisation and colour quantisation for this purpose. We show its ability to distort images in such a way that adverse task performances are significantly reduced, while retaining high re-identification performances.

DOI： 10.48550/ARXIV.2306.02765

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Arukikata Travelogue Dataset with Geographic Entity Mention, Coreference, and Link Annotation

Shohei Higashiyama, Hiroki Ouchi, Hiroki Teranishi, Hiroyuki Otomo, Yusuke Ide, Aitaro Yamamoto, Hiroyuki Shindo, Yuki Matsuda, Shoko Wakamiya, Naoya Inoue, Ikuya Yamada, Taro Watanabe

arXiv:2305.13844 1 - 11 2023.5

Language：English Publishing type：Research paper (other academic) Publisher：arXiv

Geoparsing is a fundamental technique for analyzing geo-entity information in text. We focus on document-level geoparsing, which considers geographic relatedness among geo-entity mentions, and presents a Japanese travelogue dataset designed for evaluating document-level geoparsing systems. Our dataset comprises 200 travelogue documents with rich geo-entity information: 12,171 mentions, 6,339 coreference clusters, and 2,551 geo-entities linked to geo-database entries.

DOI： 10.48550/ARXIV.2305.13844

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書画カメラを用いた珠算行動センシング

松田裕貴

電子情報通信学会技術研究報告, センサネットワークとモバイルインテリジェンス研究会（SeMI） 123 ( 31 ) 70 - 75 2023.5

Authorship：Lead author,　Last author,　Corresponding author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：電子情報通信学会

算盤（そろばん）を用いた数値計算，すなわち「珠算」は，「珠」を用いた数値表現を理解した上で，複数の方法・順序により「珠」を操作しなければならず，その習得には長期に渡る繰り返し学習を要する．しかしながら，珠算指導は学習者の観察に基づきミスや苦手な珠操作を発見・指導する形式が主となっており，人手に頼るほかないのが現状である．そこで本研究では，一般的な算盤を用いる珠算学習を対象としたICTによる学習支援を実現するため，書画カメラによって取得した画像認識に基づく算盤上の入力値推定手法を提案する．評価実験の結果，算盤上に入力された7桁の数値に対し正解率95.0%での推定が可能であることを確認した．

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Other Link： http://research.ubi-lab.com/news/3846/

Arukikata Travelogue Dataset

Hiroki Ouchi, Hiroyuki Shindo, Shoko Wakamiya, Yuki Matsuda, Naoya Inoue, Shohei Higashiyama, Satoshi Nakamura, Taro Watanabe

arXiv:2305.11444 1 - 6 2023.5

Language：English Publishing type：Research paper (other academic) Publisher：arXiv

We have constructed Arukikata Travelogue Dataset and released it free of charge for academic research. This dataset is a Japanese text dataset with a total of over 31 million words, comprising 4,672 Japanese domestic travelogues and 9,607 overseas travelogues. Before providing our dataset, there was a scarcity of widely available travelogue data for research purposes, and each researcher had to prepare their own data. This hinders the replication of existing studies and fair comparative analysis of experimental results. Our dataset enables any researchers to conduct investigation on the same data and to ensure transparency and reproducibility in research. In this paper, we describe the academic significance, characteristics, and prospects of our dataset.

DOI： 10.48550/ARXIV.2305.11444

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