共同研究・競争的資金等の研究課題

本研究は，スパースモデリングにより抽出されたデータの十数から数十次元の説明変数を，可視化を用いてさらに2,3,4 次元まで圧縮し，所与の問題を記述する物理スペースにおけるデータの振舞いを視覚的に理解させる情報スペースに変換する基盤技術を構築する．ここでは，そのデータ解析処理に対し明示的に解析者の視覚的フィードバックを取り込み，スパースモデリングに基づく高次元データの解析処理において，人の対話処理が可能となるHuman-in-the-Loop を実現し，データ駆動科学に対し大幅な促進を図る．

とどまることを知らない計測技術の向上が大量の高次元観測データを日々生み続けている．また，生命情報科学のように，各論的なデータ科学が推進される中，天文学における高次元データ解析手法が，全く対象とスケールの異なる生命科学でも有効に働くような状況に遭遇する．こうした多様な視点の導入は様々な場面で革新的展開を生み出す原動力となっている．本計画研究では，多様な視点の導入による革新的展開を引き起こす方法論として，スパースモデリングに着目する．右図下のように，理科第2分野に属する生物学・地学の幅広い分野の実験・計測研究者と情報科学研究者の有機的連携により，高次元データから隠れた規則性を発見する高次元データ駆動科学ともいうべき新学術領域を創成する．

本研究はH26～28基盤研究(A)26240015の後続研究である．本研究課題では，先行研究で開発したLMMLで記述される案件を捜査や裁判にまで拡充し，その特徴を高次元ベクトル空間で規定することにより，法科学文書とその出自に一定の意味を付与する．これにより，判例照合（類似検索）や争点誘導（部分空間交差判定），量刑評価（クラスタリング）等の複雑なタスクが自動化され，裁判の効率化・高品質化だけでなく，量刑の妥当性向上という計算法科学特有の社会的役割を具現化する．

本研究では，計算法科学データ分析可視化統合環境を開発した．まず，家房タスクを標準化するために，法科学オントロジーを定義した．次にこのオントロジーに基づいて，専用の法科学マークアップ言語LMMLを設計士，そのオーサリングツールとブラウザを開発した．この環境を利用して，個別3次元人体モデルの自動生成や生体内外統合血流シミュレーションや可視化を実行することができる．これにより，複雑な証拠データ間の相互関係を明らかにする分析可視化が実行できるようになった．

本研究課題は，先行研究課題「コンピュテーショナル・オプサルモロジー：ARを用いた視覚障害者の視力の適応的増強」（基盤研究(A)17H00738）の後続研究である．色覚障害に的を絞り，以下の三点において先行研究課題の成果を発展させる．(1) 結果が計算モデルに直接利用可能で軽負担の自覚的検査方式による個人の障害レベルへの対応，(2)最新の転移学習を用いて，シミュレーションモデルに主観評価を組み合わせ，複合化した要因に適応，(3)最新の深層学習技術を駆使し，画像内の物体色を認識し，その物体と色のテキスト情報との相互参照を可能とすることで，色に基づく意思決定やコミュニケーションを支援．

本研究では，最新の拡張現実技術を駆使し，視覚障害者の社会生活の質を劇的に改善するアプローチとして「コンピュテーショナル・オプサルモロジー（計算眼科学）」と称する技術を開発する．実際に，代表的な眼科疾患である色覚異常，視野異常，両眼複視の3例をケーススタディに選び，それぞれに対し，各種のセンシングデバイスを組み合わせて実環境シーンの客観的構成や患者個人の主観的意図を捉え，疾患特有の色覚・視界特性を補整するような視覚的刺激を光学的シースルー/ビデオシースルー型ヘッドマウントディスプレイを介して呈示する方式を開発する．そして，従来の光学的器具や単純な画像変換の利用では困難であった適応的視力増強の効果が，提案技術によって達成できることを臨床的に検証する．

本研究は，3 次元スキャナにより採取した人体形状を分析することで個人の体型にフィットし，パターン設計において柔軟性をもつアパレルファブリケーションシステムの開発を行うことを目的とする．人体形状把握において3Dスキャナを用いることは，詳細な人体観察から高度なパターン設計に繋がることでその利点は大きい．本システムの特長は，（1）3D人体形状分析アプリケーションにより基準断面データを生成し平面展開が可能，（2）分析データを用いたパターン設計，および柔軟性のある半自動作図機能である．これにより，人体にフィットし，着心地も良いパターンが短時間で作成可能となる．本システムは子供から高齢者に至る体型の変化にも対応できるため，大学の研究のみならず，アパレル産業への貢献も考えられる．

画像領域に対する「人の視覚注意」の度合いを表す顕著性マップを参照すれば，視覚計算資源を適応的に配分し，効率的かつ効果的な画像処理・合成が可能になるため，近年その構成と応用に関する研究が進んでいる．従来の顕著性マップは，基本的に色やテクスチャ等の視覚特徴の中心周辺差分に基づくものであり，同一の点に収束する線群（リーディングライン）等の大局的構造をもつ特徴にも人間の目が無意識的に誘導される事実は未だ上手く取り込めていない．初期知覚においても，中心周辺差分効果とリーディングライン効果は，時間的差異がありながら，人の視線の動きを予測するうえで，どちらも重要な指標となる．本研究はこの点に着目し，両者の特徴を統合した時変顕著性マップ構成のための新たな計算モデルを構築する．

科学技術分野では，現象の解明において，数値計算結果を視覚的に解析する可視化が広く用いられている．しかし，意味のある可視化結果を得るためには，適切に可視化パラメタ値を設定することが必要不可欠であるが，未だそれらの処理は手動で行われており，適切な可視化結果の獲得が保障されていないばかりか，誤った解釈を促進する可能性もある．そこで本研究では，対象データの特徴を解析し，その特徴に基づき，適切な可視化パラメタ値を自動で設定する方法を提案する．対象データの特徴として，大局的な特徴の抽出が可能な微分位相構造を用い，ユーザの技量によらず適切な可視化結果が獲得可能な高度可視化環境を構築する．これにより，一定した精度の可視化結果が得られるとともに，視覚解析の効率の向上およびこれまでとは異なる新たな知見の獲得を促進することが期待される．

本研究では,標準な投影型ディスプレイを効果的に利用し，安価ながら立体視表示を可能にするディスプレイシステムを提案する．複数枚の汎用ディスプレイを直交に配置したL 字型の表示空間内で, 陰影を中心とした心理的な奥行き知覚要因および運動視差によって, 一般的な2D グラフィックスと同等の解像度と明度をもつ, 個人向けの裸眼立体映像を手軽に生成する. アナモルフォーシスの原理に従い, ユーザ視点から見た3次元オブジェクトを, 直交配置された複数枚のディスプレイ上に射影変換し, ウェブカメラから取得したユーザ視点の移動に応じて更新する.視線追跡によるユーザ評価を行い, 本提案手法の有効性を実証した.

本研究は，大量の衣服のなかから個人に最も「似合う」ものを自動選択する技術の開発を目的とする．ある衣服が特定の個人に似合うか否かは，体型，嗜好，着心地，流行，職業など様々な要因が複雑に絡むため，これを包括的に評価できる工学的方法はこれまで確立されていなかった．我々は，「似合う」という関係が，本来二つ以上の相異なる要因同士が互いに調和する状態をさす点に着目し，この調和関係を事例データから機械学習する計算論的アプローチを新たに提案する．

本研究では，ビッグデータ時代の実社会で日夜生成され続けている静止画・動画データに隠れている構造情報に着目し，その抽象化階層を入れ子グラフ構造に変換する．そして，オーディエンスの視線や各種情動の変化に応じて，そのレイヤを上下移動する人称変換の適応的制御を主軸とする環境可視化システムをラピッドプロトタイピングする．この階層的映像ブラウジングを利用すれば，デジタルサイネージ前やSNS越しにいるオーディエンスは，的確に自身の環境を把握し，即時に効果的な行動を起こせるような支援環境を実現することができる．

法科学可視化は，科学犯罪捜査の効率化と信頼性の向上を図る計算法科学分野（computational forensics）において，裁判の電子化という流れのなかで近年その重要性が注目されてきている．しかし，守秘義務上，法科学技術やメディア処理の専門家のアウトソーシングに頼れないという大きな課題を抱えている．そこで本研究では，出自管理やビジュアルシミュレーション，拡張現実等の先端的情報科学技術を統合し，捜査から裁判に至る法科学ライフサイクルにおいて関係者個々が第一人称的に法科学データを可視化することにより，争点を明確化し，適正な量刑に資することができる法科学可視化ライフサイクル管理システムを開発する．

本研究課題では，説明責任を負った事実伝達を目的とする新しいデータ可視化技術である計算報道学に注目し，そのコアオントロジーを確立し研究課題を抽出する．さらに，同技術の特長を有するシステムのプロトタイプ開発を通じて，その可能性を探る．

研究成果の概要（和文）：本研究プロジェクトでは，可視化オントロジーを定義することにより，既存の可視化ワークフローを分類し，ケースリポジトリを介してユーザの要求に合致する可視化技法を推奨し，対応ワークフローを半自動的に実行する可視化支援機構を実現する．そして，微分位相解析に基づく可視化パラメタ値自動選択と階層的出自制御の機構を組み合わせ，総合的にスケーラブルなワークフローのバージョニングと知見獲得プロセスの追跡・再利用を可能にする協調的可視化ライフサイクル管理ミドルウェアVIDELICETを開発する．さらに，各種の最先端流動解析事例への応用を通じて，その効果を実証する．