午前の部　※◎は学生優秀発表賞・支部大会奨励賞対象発表、◆はジュニア会員特別賞対象発表、†は推薦論文対象発表、○は登壇者、★はキャリアエクスプローラー

• G-11

  競技かるたにおける動作の時系列状況認識手法の検討 ◎ †

  〇武市 蓮麻、松田 裕貴（岡山大学）

  本研究では，定量的な把握が困難な競技かるたの動作に対し，慣性センサを用いてデータを収集して解析する．初心者支援や競技スタイル分析に資する基盤データセットの整備に向け，試合状況を時系列に認識する手法を提案する．

• G-12

  ウェアラブル慣性センサを用いたバレーボール選手のレシーブ得意・不得意コース認識システムの検討 ◎ †

  〇阪本 藻太、松田 裕貴（岡山大学）

  本研究では，バレーボール選手の得意・不得意なレシーブコースを客観的に認識する方法を検討する．ウェアラブル慣性センサを活用して身体運動や成否のデータを自動抽出し，現場に負担をかけずに選手個人の課題を明確にすることを目指す．

• G-13

  視線情報と操作ログを用いたアノテーション作業における回答信頼度推定手法の検討 ◎ †

  〇中村 悠一（岡山大学）、渡邉　洸（ドイツ人工知能研究所）、松田 裕貴（岡山大学）

  本研究では，画像アノテーション作業中の視線情報とマウス操作ログを用いて，回答の正確性や自信度を推定する手法を検討する．注視領域や操作履歴を分析し，見落とし・迷い・低信頼回答の検出を目指す．

• G-14

  タスクコンテキストおよびマルチモーダルセンサを用いた集中度推定

  〇★藤井 海斗（大阪公立大学）、渡邉 洸（German Research Center for Artificial Intelligence）、石丸 翔也、阿多 信吾、藤本 まなと（大阪公立大学）

  本研究では，ウェアラブルデバイスおよびWebカメラから取得した行動情報に，画面情報から推定したタスクラベルを統合することで，タスクコンテキストを考慮したオンライン授業閲覧時の学習者の集中度推定手法を検討する．

• G-15

  ウェアラブル音響センサを用いた飲料嗜好推定 †

  〇★佐藤 俊太（大阪公立大学）、渡邉 洸（German Research Center for Artificial Intelligence）、植嶋 亮伍、石丸 翔也、阿多 信吾、藤本 まなと（大阪公立大学）

  本研究では，喉元とイヤホンマイクで取得した飲用時の音響信号から特徴量を抽出し，飲料に対する嗜好を推定し，個人特化モデルでF1値が二値分類で0.843，三値分類で0.671を達成した．

◎

学生優秀発表賞・支部大会奨励賞対象発表

◆

ジュニア会員特別賞対象発表

†

推薦論文対象発表（情報処理学会論文誌ジャーナルへの推薦対象）

○

登壇者

★

キャリアエクスプローラー（求職中の学生・ポスドク）