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ライフログに関する網羅的でないまとめ

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仕事で必要になってきたので軽く過去の論文をサーベイしてみました。全然網羅的じゃないと思います。

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ライフログに関する網羅的でないまとめ

  1. 1. ライフログに関する 網羅的でないまとめ SonyCSL / 神奈川工科大学 大和田 茂
  2. 2. 生活ログ=ライフログとは? • 人間の生活や活動を継続的に記録すること または記録したデータ。 • 自動的に取得可能なもの(Passive Log)と、人 間が入力するもの(Active Log)がある。 • 人間が気付いていない知見を得ることが目的
  3. 3. ライフログの例 「マッピング」 by MyLiteApp「Lifelog」 by SonyMobile
  4. 4. 研究の歴史
  5. 5. Forget-me-not • 自分がどこでどんなことをしたかをほとんど手動 で入力、あとで探すときに役立てる – 誰にメールしたとか、どこでだれと会ったとか • データそのものを保存 しておかなくても、その データを扱った状況 「コンテキスト」がわかれば 思い出しやすい =エピソード記憶 • 検索機能が強力 M. Lamming and M. Flynn. ”Forget-me-not” - Intimate Computing in Support of Human Memory. In In Proceedings of the ’94 Symposium on Next Generation Human Interface., 1994. ParcTab Device
  6. 6. StartleCam • ウェアラブルカメラと皮膚の抵抗 値センサー • 録画ボタンを押さなくても、発汗状 況とシンクロして、注意が寄せら れていると思わしき対象を自動的 に撮影できる ⇒無意識のトリガーを用いている Jennifer Healey and Rosalind Picard ‘StartleCam: A Cybernetic Wearable Camera,’ Proceedings of the Second International Symposium on Wearable Computers October, 1998 ISWC'98
  7. 7. I’m Here! • モノさがしシステム • モノの映像を頭につけたRGB+IRカメラで撮影 し、名前も登録しておく • その後も映像を撮り続け、登録済みのものが 移動されると覚えておく • なくなった時に、名前で場所を検索できる。 T. Ueoka, T. Kawamura, Y. Kono, and M. Kidode. I’m Here! : a Wearable Object Remembrance Support System. In In Proceedings of MobileHCI 2003, pp. 422–427, 2003.
  8. 8. SenseCam • 首掛デバイス • カメラ+2ch加速度+照度+温度 + 赤外線(人感) • 加えて手持ちGPS • センサーデータは毎秒一回 • 写真は適宜 • 照度の変化で部屋の遷移が わかるとのこと N.Caprani, N.E.O’Connor and Cathal Gurrin, “Experiencing sensecam: A case study interview exploring seven years living with a wearable camera,” Proc. Of 4th International SenseCam, Pervasive Imaging Conference, SenseCam’13 p.52-59, NewYoru, NY,USA,2013.ACM J. Gemmell, L. Williams, K. Wood, R. Lueder, and G. Bell. Passive Capture and Ensuing Issues for a Personal Lifetime Store. In Proceedings of the 1st ACM workshop on continuous archival and retrieval of personal experiences NewYork, USA, 2004.
  9. 9. EyeTap • 観たものすべてを記録するための眼鏡 • プロジェクターもついており、ハーフミラーで ARを実現することもできる • 作者のSteve Mann教授は35年 以上かけ続けているらしい S.Mann ‘Continuous Lifelong Capture of Personal Experience with EyeTap’ Proc. CARPE'04 Proc. of the the 1st ACM workshop on Continuous archival and retrieval of personal experiences Pages 1-21
  10. 10. 多量のビデオは閲覧が大変なので他 のセンサー情報を組み合わせて整理 • 映像とともに記録するもの – 加速度・ジャイロ・GPS・音声マイク(・脳波計) – 天気やその日のニュース – ユーザーのWeb閲覧履歴・E-mailログ・主要アプリ起 動履歴 • これら様々な周囲の情報を用いて検索できる • 結局のところエピソード記憶によるタグ付け K.Aizawa, T.Hori, S.Kawasaki and T.Ishikawa, “Capture of efficient retrieval of life log.” Proc. Pervasive Workshop on Memory and Sharing of Experiences, p.15-20, Linz/Vienna, Austria, 2004
  11. 11. Speechome • MITのDeb Royが自分の子供を対象に、0歳 ~3年間、宅内の完全なログを取得したプロ ジェクト • 幼児が言語を獲得するプロセスを、実験室環 境ではなく実環境で 観察するためのもの • 全ての発話はほぼ 手作業で書き起こ された Deb Roy, Rupal Patel, Philip DeCamp, Rony Kubat, Michael Fleischman, Brandon Roy, Nikolaos Mavridis, Stefanie Tellex, Alexia Salata, Jethran Guinness, Michael Levit, Peter Gorniak. (2006). The Human Speechome Project. Proceedings of the 28th Annual Cognitive Science Conference.
  12. 12. 思い出工学 • 思い出は、記録・記憶と違い、それを大切と考え る人がいて初めて価値が生じる – 事実に照らした正確さは重要ではない • 多数の写真をとっても検索できないし、HDDの故 障等で失われることもあるという「思い出の危 機」が訪れている • これらを尊重し・解決するようなライフログが重 要であるという議論 野島 久雄 「思い出工学の心理学的基盤に関する検討」プロジェクト 2008-2010
  13. 13. お茶の水女子大学 椎尾研究室 CoupLog: ライフログを用いた カップルのコミュニケーション支援 • (自分ではなく)相手の行動 ログを、自分が感じた感情 とともに入力してシェア • 月経前症候群情報の共有 • 相手への公開内容やタイミ ングも考慮 SyncDecor: 遠距離恋愛支援システム • 遠隔地の同種の家電が同 時に動作する • 生活感を転送できる • 正確にはライフログではな いが、機器の操作情報を直 接応用しているところが似 ている
  14. 14. 最近の動向 • 最初は自分のためにログを取るものであり、シェ アしないほうがよい、と研究者は言っていた • SNSの流れで、自ら公開する人が現れてきた • 現在は生活全般のログを集めることだけではな く、安全にシェアすることも含まれる • 機械学習によりログを整理することが増えてきた
  15. 15. 市場化段階に到達 • センサーが小さく安く安定になった • センサーが多数内蔵されたスマートフォンも 普及 • 記憶領域が増加 • 機械学習によりデータ圧縮やタグづけも可能
  16. 16. アプリも多数 Evernote あすけんダイエット Zaim
  17. 17. データ取得方法 • 全部動画で撮る(主観視点) – OMG Autographer, Narrative Clip, Microsoft SenseCam、Google Glassなど。年間500GB 程度。 • 音声だけ録る – スマホソフトが使える。一日1GBくらい。[1][2] – ウェアラブル機器 – 活動量(加速度センサー)・生体情報(心拍数など) • スマホ活用ライフログ – GPS・WiFi信号強度など • コミュニケーションログ – SNSやメール・電話履歴など • アプリ利用やネットワーク活動履歴 – Webページの閲覧履歴やYouTubeの再生履歴など • 環境状況の取得 – 防犯カメラや環境センサー(ドアセンサー・人感センサー・電気/水道メーターなど)から、 人を取り巻く状況を取得する • その他、人間が自分で取得するライフログ – 写真撮影・ブログ執筆・体重/体温計測など [1] C.Gurrin, A.F.Smeaton, and A.R.Doherty. “Lifelogging: Personal big data,” Foundations and Trends in Information Retrieval 8(1) 2014, 1-125 [2] M.Shah, B.Mears, C.Chakrabarti and A.Spanias, “Lifelogging: Archival and retrieval of continuously recorded audio using wearable devices.” In Emerging Signal Processing Applications (ESPA), 2012 IEEE International Conerence on, p.99-102, 2012
  18. 18. 課題 • データが大量になりがちであること – インデックスの付与(環境・生体情報を用いたり、機 械学習を用いるなど) Ex. StartleCam – 可視化・検索技術 • 有益な応用と結びついていること – ダイエット?探し物支援?コミュニケーション? • プライバシー – どこまで公開可能か • 装着感
  19. 19. 目指したいところ • 持ちたくなるデザイン • これまでにない種類のデータ • データの整理が簡単(または自動)である • これまでにない応用
  20. 20. ウェアラブルではなく、宅内に何か 設置してデータを取得したい • MESH? • LightBlue Bean?
  21. 21. END

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