信学技報
IEICE Technical Report
WIT2023-38(2023-12)
信学技報

一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION
AND電子情報通信学会
COMMUNICATION ENGINEERS
一般社団法人IEICE Technical Report

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

ウェアラブルカメラと画像認識 AI を活用した日常生活行動の文書化手法の検討
齊藤 来紀†陳思楠†

中村 匡秀†,†† 佐伯 幸郎†††† 神戸大学 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町 1-1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1††† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †raiki@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
あらまし

記憶障害は認知症の中心に据えられる症状であり，現在の医学で治癒困難だが，記憶補助によって障害の代償や生活支援は可能であろう．しかし，現状の記憶補助では，介護者・認知症高齢者の負担が大きく，新たな記憶補助が必要とされている．そこで，介護者の負担を減らすことのできる新たな記憶補助の方法を考える．本稿では，
日常生活動画を画像認識 AI を用いてテキストにサマライズ可能かどうかを検証することが目的である．アプローチ
として，日常生活の録画，画像データの抽出，生成 AI によるタグと説明文の生成，生成されたタグと説明文の要約と整形の計 4STEP の手順で構成される．提案手法では，ウェアラブルカメラで日常生活の録画を行い，画像認識 AI である recognize-anything-model に入力することで静止画に移る物体を性質づけるタグ集合と説明文を抽出する．これらを時系列に並べて分析することや文書化要約技術の 1 つであるマルコフ連鎖を用いてサマライズする．ケーススタ
ディでは，画像認識 AI によって生成されたテキストをサマライズし，それらが認知症高齢者のための記憶補助として用いることが可能かどうか考察する．
キーワード

画像認識 AI，認知症，記憶障害，Web サービス

Documenting Daily Activities Using a Wearable Camera and Image
Recognition AI
Raiki SAITO† , Sinan CHEN† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Sachio SAIKI†††† Kobe University Rokkodai-cho 1-1，Nada-ku，Kobe，Hyogo 657-8501 Japan†† Riken AIP 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027 Japan††† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPANE-mail: †raiki@es4.eedept.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
Abstract Memory impairment is a central symptom of dementia that is diﬃcult to cure with current medicine,but memory aids may be able to compensate for the impairment and provide support for daily life. However, current
memory aids place a heavy burden on caregivers and the elderly with dementia, and new memory aids are needed.
Therefore, we propose a new memory aid method that can reduce the burden on caregivers. The purpose of thispaper is to verify whether daily life videos can be summarized into text using image recognition AI. The approachconsists of four steps: recording of daily life, extraction of image data, generation of tags and explanatory text by
a generative AI, and summarization and formatting of the generated tags and explanatory text. In the proposed
method, daily life is recorded with a wearable camera and input to the image recognition AI, recognize-anything–model, which extracts a set of tags and descriptive text that characterize the objects in the still images. These
are then analyzed in chronological order and summarized using Markov chains, a documentation summarization
technique. In a case study, we summarize texts generated by image recognition AI and discuss whether they can beused as memory aids for elderly people with dementia.
Key words Image Recognition AI, Dementia, Memory Disorders, Web Services—1—- 76 This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE

ない可能性がある．そのため，上記のような記憶補助では，指1. は じ め に示に従わず介護者の負担が大きくなる，ツールの使用を怠ると日本は超高齢化社会を迎え，これに伴う認知症高齢者の増加

いった問題点がある．介護者の負担をやわらげ，認知症高齢者は社会としての対応が急務な課題である．厚生労働省によるが継続できる新たな記憶補助の手法が必要とされている．記憶と，2040 年には 65 歳以上の高齢者の人口が全人口の 35.3 ％

補助とは，認知症者が情報を必要とした時にその情報を思い出の 3500 万人となる予測である．そのうちの認知症高齢者数はさせる，もしくは提供することである．記憶補助によって記憶700 万人を超えると推計されている．これは高齢者の 5 人に 1

障害の代償や生活支援が可能である．現状では，介護者による人が認知症患者とる計算である．このような背景のもと，高齢認知症者のケアや，メモ帳などの記憶補助ツールを用いたリハ

者のための認知症予防法や認知症高齢者の支援が必要とされてビリテーション等の記憶補助が行われている．しかしながら，いる．

前者は介護者の負担が増大する，後者は認知症者にとって継続記憶障害は認知症の中核症状の 1 つであり，認知症高齢者にが困難であるといった問題点がある．また，過度や適正でない

必ず見られる症状である．記憶障害とは，必要な情報を必要をケアやリハビリテーションが行動・心理症状（中核症状によりされる場面で，自ら記憶を取得できず，現実世界で活用できな

生活にうまく適応できない場合に，本人の性格・環境・身体状いことである．現状では，予防やリハビリテーションとして，

況が加わって起こる周辺症状，BPSD）の要因となる可能性も介護者が必要な情報を認知症高齢者に提供する，メモ帳などのある．このように，介護者の負担を減らし，認知症高齢者が継ツールを使用するといった記憶補助が幅広く実施されている．

続できる生活に侵襲性のない新たな記憶補助の手法が必要とさ

しかし，認知症が重度化すると，意欲や理解力が低下し，指示れている．

の通り行動できない，または，指示の意味自体が理解できない

2. 2 先 行 研 究

可能性がある．そのため，上記のような記憶補助では，指示に我々は，エージェント技術を用いた先行研究として，バー従わず介護者の負担が大きくなる，ツールの使用を怠るといっ

チャルエージェントユーザインタフェース（VAUI）を開発した問題点がある．介護者の負担をやわらげ，認知症高齢者が継た．エージェントの実装にあたり，音声対話システム用ツール

続できる新たな記憶補助の手法が必要とされている．介護者のキット MMDAgent [2] を使用した．また，VAUI をホームネッ

負担を減らし，継続的支援を可能にするには，自律的に動作し，トワークシステム（HNS）[3] の UI として適用した HNS-VAUI

日常生活における自然な行動を通じて記憶補助可能な仕組みが[4] を開発し，実験・評価を続けている．利用するユーザ情報

望ましい．そこで，日常生活行動の録画を文書として記録しては，センター方式で利用される個人の生活史のフォームを利用おくことで，記憶補助が実現できるのではないかと考える．

し，認知症者の生い立ちや昔の生活を採り入れた質問を行い，本研究では，ウェアラブルカメラを用いて撮影した日常生活

話題の方向付けを行う．また，LOD を活用して話題に関連す動画から静止画を抽出し，画像認識 AI によって画像を性質づる単語を Web 上から動的に発見し，会話の内容を発展させる

けるタグや説明文を生成し，それを文書要約技術によって要約ことも行っている．

を行う．最後に，日常生活動画から作成した文書を作成するこ

2. 3 技術的チャレンジとは可能かどうかを検証し，認知症高齢者のための記憶補助と生活史と LinkedOpenData(LOD) を活用した話題生成手法

しての考察を行う．

2. 準により，一つの話題をきっかけとした話題の深化は実現できた．しかし，先行研究ではあらかじめ生活史の項目に基づいて

備シナリオを作っておく必要があり，きっかけとする話題の生成

2. 1 高齢者記憶におけるデジタル化の必要性

パターンには限界がある．また，生活史の内容の「年齢はいく

現在日本は超高齢化社会を迎えている．厚生労働省によると，つですか」「出身地はどこですか」「好きな色」のように予想さ日本では 65 歳以上の高齢者数は 2040 年には 35.3 ％の 3500 万れる答えが一意のものは，その答えに対して会話を発展させる人となる予測である．また高齢者人口の増加に伴って認知症患

シナリオをあらかじめ作っておくことができるが，「一日の過者数も増加し，2025 年の認知症高齢者数は 700 万人を超えるごし方」「長年なじんだもの」「得意なこと」「趣味」というようと推計されている．これは 65 歳以上の約 5 人に 1 人が認知症

な答えが一つに決まらないものは会話を発展させる方向をあらに罹患する計算である．[1] このような背景のもと，高齢者のたかじめ決めておくことは難しいといった問題もある．一方，日めの認知症予防法や認知症高齢者の支援が必要とされている．

常的な会話の継続が必要である認知症カウンセリングでは，話記憶障害は認知症の中核症状の 1 つであり，認知症高齢者に題のきっかけは多い事が望ましい．さらに，インタラクション

必ず見られる症状である．記憶障害とは，必要な情報を必要との生成に際し，得られた単語をもとに LOD を動的に検索するされる場面で，自らの記憶から取得できず，現実世界で活用で必要があるが，適切なデータセットを取得し，かつそれを会話きないことである．現状では，予防やリハビリテーションとしの発展に適切に適用することは難しく，生活史に陽に現れないて，介護者が必要な情報を認知症高齢者に提供する，メモ帳な

懐かしいもの，暮らし，趣味の話題を提供できない．また，先どのツールを使用するといった記憶補助が幅広く実施されてい行研究のシステムは質問の答えを聞き，もし可能であれば発展る．しかし，認知症が重度化すると，意欲や理解力が低下し，させるという受動的な会話である．あくまで会話のネタは個人

指示の通り行動できない，または，指示の意味自体が理解できの情報に関することであり，個人しか知らない情報に依存してThis article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published eleswhere.
Copyright ©20xx by IEICE- 77 -

いる．人によっては質問に対して回答が出てきにくい場合があて用いることを最終目標としている．より具体的には，提案手るといった問題も指摘されている．

法は以下の 5 ステップの手順で構成される．本稿では，STEP1

2. 4 画像認識 AI

から STEP4 までを実装した．

画像認識 AI とは，AI を用いて画像の中に写っている人の顔や文字などの特徴を判定・判別する技術のことである．AI に膨大な数の画像データを読み込ませ学習を重ねることで，写真

STEP1: 日常生活の録画
STEP2: 画像データの抽出の様々な情報を抽出することができる．
本稿で用いた画像認識 AI は，画像内に含まれる対象の物質のタグや特性を抽出する物体検出技術や，画像内に映るもの

STEP3: 生成 AI によるタグと説明文の生成
STEP4: 生成されたタグと説明文の要約と整形の状況を説明する画像キャプション技術の二つを兼ね備えた

STEP5: 生成された文書を本人に確認

Recognize Anything Model(RAM) [5] を用いた．
2. 5 文書化・要約技術

3. 3 STEP1：日常生活の録画

日本語のテキスト文章に対する「キーワードの抽出」や「感情分析」，「内容の洗練」に関し，自然言語処理の分野における技術の発展が長年的に進んでいる．「キーワードの抽出」に関し，
日本語を形態素（即ち，意味をもつ表現要素の最小単位）まで品詞（例，名詞，形容詞，動詞など）による分割を行う形態素解析の技術がある．代表的な形態素解析の技術として，Kuromoji[6] や MECAB [7]，JUMAN [8]，JANOME [9] がある．一方，高齢者や認知症の方の記憶補助を行うには，データとして保存するための元となる動画が必要となる．したがって，一人一人に応じた日常生活の録画が必要となってくる．日常生活動画の録画方法は，ウェアラブルカメラでの録画を想定しており，
日常生活に侵襲性のない録画方法で取得することを想定している．

3. 4 STEP2：画像データの抽出「感情分析」における日本語の言語処理手法では，一般にシンプ
ルな感情辞書（日本語評価極性辞書，単語感情極対応表）[10]
ベース，ディープラーニングによる教師あり学習 [11] ，および既存のクラウドサービスや Application Programing Interface(API) [12] の 3 つのアプローチがある．これによって，ネガポ

STEP2 では，STEP1 で取得した日常生活の録画から定期間
隔で静止画を抽出する．ここでの定期間隔とは，STEP3 で静止画から情報を抽出する際に静止画のデータが重複を抑えることができる静止画の抽出の間隔である．

3. 5 STEP3：生成 AI によるタグと説明文の生成

ジ判定 [13] や，嬉しい・悲しい結果などの細かい感情の解析[14] ができている．また，「内容の洗練」における日本語の言語処理手法では，Word2vec を利用した文章の校正 [15] や，マルコフ連鎖を用いた文章の要約 [16] がある．
本稿では，我々はこれらの技術を，画像認識 AI により生成

STEP3 では STEP2 で抽出した静止画を画像認識 AI によって，その静止画を性質づけるタグと説明文を抽出する．これによって静止画の画像データからテキストとしてのデータに変換
し，容易に保存できるようにしている．

3. 6 STEP4：生成されたタグと説明文の要約されたタグやキャプションの要約技術に活用することを考えている．これによって，日々の生活を容易な文書で保存することができ，高齢者の記憶補助を行うことができる．

STEP4 では STEP3 で抽出されたタグや説明文を API などを用いて要約を行う．要約の方法は，日記のようなものとして扱える形で保存する．

3. 提 案 手 法

3. 7 STEP5：生成された文書を本人に確認
STEP5 では STEP4 で文書の確実性を保証するため，生成3. 1 研究の目的とキーアイデア
本稿の目的は，高齢者や認知症を持つ人の記憶をデジタル技
術によって支援・保障するサービス開発のための技術が実用可能かの検証である．そのために，ウェアラブルカメラで取得した旅行の撮影動画をサンプルとして用いて，その撮影動画を定期間隔で静止画に抽出し，2. 4 で述べた画像認識 AI である

された文書を本人への確認を行う．文書の本人への確認方法は

2. 2 の先行研究で述べたように VAUI を用いて，本人との対話
によって行う．そこで，生成された文書の整形を行い，新たに信頼度の高い文書として保存する．これによってこれらの技術が高齢者や認知症の記憶補助として用いることができる．

4. ケーススタディ

RAM に入力することで静止画に移る物体を性質づけるタグ集
合を説明文を抽出する．これらを時系列に並べることで分析す

4. 1 実 験 概 要

ることで動画をテキストにサマライズする．

提案手法の基づき，本稿で用いた技術や以下の通りである．

ここ3. 2 全体アーキテクチャ
本研究の全体アーキテクチャは，文書化の対象である日常生
活行動となる元動画を高齢者や認知症の方に撮影してもらい，
本稿での手法を用いて，それらをテキストとして保存する．また，その文書を用いて 2. 2 で述べた VAUI を用いて，動画を撮影した本人に確認を行い，高齢者や認知症の方の記憶補助とし•開発言語：python•

画像認識 AI：Recognize Anything Model•

文書要約技術 (アルゴリズム)：マルコフ連鎖•

日常生活の録画：「外出・買い物等」の日常生活録画

本稿でのケーススタディでは，まず日常生活動画の文書化技術の実現可能性として，対象である日常生活動画はウェアラ—3—- 78 -

ブルカメラを用いた「外出・買い物等」の日常生活録画を利用歩いている．バルコニーから白い壁の向こう側にドアした．

の前に立っているローブ姿の男．道の両側に木が生い

4. 2 STEP1：日常生活の録画

茂り、小道がある石造りの壁の窓から空を見上げる．

本稿でのケーススタディでは，まず日常生活動画の文書化技

エレベーターのドアが閉まっている男．石の壁．ライ術の実現可能性として，対象である日常生活動画はウェアラブ

トアップされた夜の石垣と木々が生い茂るジャングル

ルカメラを用いた「外出・買い物等」の日常生活録画を利用しの木々や植物が生い茂る小道や遊歩道．

た．今回用いた動画の長さは 5 分間の動画である．

以下には説明文をマルコフ連鎖によって要約した文書 2 を

4. 3 STEP2：画像データの抽出
STEP1 で用意した日常生活動画から静止画を抽出した．本示す．

稿では 10 秒間隔で静止画を抽出し，合計 30 枚の静止画を抽出

道沿いの岩．手に立っている．石のドア．広いオー

した．

プンルームに続く長い散歩道．中庭のある．壁の長い4. 4 STEP3：生成 AI によるタグと説明文の生成

廊下、携帯電話で、別の両側に続く木製ポーチに立つ

STEP2 で抽出した静止画を画像生成 AI である RAM によっ

数人．ライトアップされた夜の岩．白衣をくわえていて画像を抽性質づけるタグや説明文を生成した．それを合計 30

る男．エレベーターの間の石垣と庭．ライトアップさ枚の静止画について行った図 1 に例を示す．

れた夜の壁のある家と広い部屋にネクタイ姿の中で壁の中で壁が閉まっているローブ姿の間の男．路上に立って立っている男性を着た女性が長い廊下．

4. 6 考察

提案手法に基づいて実際の日常生活の録画から定期間隔で静止画を抽出し，画像認識 AI によってその静止画を性質づける
タグや説明文を抽出し，要約することが可能であることが検証できた．本ケーススタディでは画像認識 AI によって生成されるタグや説明文が本サービスのほとんどの精度を決定する．そのため，1 つの画像認識 AI しか用いていない本稿では，生成されたタグや説明文がどれほどの精度であるかを計測することは困難である．また，RAM は生成する言語が英語であったため日本人対象のサービスを作成する際には翻訳する必要があり，翻訳方法のより良いサービスの検討が必要となる．その際に不自然な日本語に翻訳する場合が見られたため，翻訳する際に自然な日本語に翻訳できているかどうかの判断基準を設ける必要があると考えられる．他には，STEP4 での要約方法において，

1 日の生活日記やマルコフ連鎖による要約という形で要約し，文書を作成したがこの 2 つの方法以外の方法を検討し，どのよ

図 1: 画像認識 AI によるタグと説明文の生成の例

うな方法が記憶補助として最も有効であるかを検討することも今後の課題としてあげられる．

4. 5 STEP4：生成されたタグと説明文の要約の全文
STEP3 で生成した画像データ 30 枚分のタグと説明文を要約

5. ま と めした．表 1 と表 2 にはタグを 1 日の生活日記の形でまとめた表
本稿の目的であるウェアラブルカメラで取得した撮影動画をを示している．
以下には説明文をマルコフ連鎖によって要約した文書 1 を示す．

テキストにサマライズ可能かどうかの検証は可能であるという結論が得ることができた．具体的には，実際の日常生活の録画を用いて画像認識 AI である RAM を用いてタグや説明文を生フェイスマスクをした女性が自宅のバルコニーを歩成し，1 日の要約文書を作成することができた．今後の課題といているローブ姿の女性．白衣を着た女性が長い廊下

しては，各アーキテクチャで用いる技術を複数検討し，より良を歩き、ドアのある通りに隣接した歩道．公園で指をい技術の選択をする必要がある．また，本稿では実験を行うこ

くわえて立っている．バルコニーから白い壁の向こうとができなかったアーキテクチャである STEP5 の生成された側にドアのある通りに隣接した女性が自宅のバルコ文書を本人に確認するという検証も行う必要がある．他にも，ニーを歩いている男．公園で棒とスケートボードを作成できた文書の評価方法を検討することも今後の課題として持って歩道に立つ男．路上に立ち、携帯電話で話すマあげられる

スク姿の女性．白衣を着た女性が自宅のバルコニーを謝辞

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,—4—- 79 -

表 1: タグによる 1 日の生活日記
日付

説明文

その 1

タグ

10:28:21 a woman wearing a face mask walks down the balcony of a mask | woman | home | house | face mask | balcony | perhome

son | man | walk | wear | stand

フェイスマスクをした女性が自宅のバルコニーを歩いている．

10:28:31 looking up at a white wall from a balcony

building | house | balcony | wall | white

バルコニーから白い壁を見上げる．

10:28:41 looking up at the sky through a window in a white wallbuilding | house | window | wall | sky | roof | white

白い壁の窓から空を見上げる．

10:28:51 a woman wearing a mask talking on the phone standing in an elevator | mask | woman | door | person | phone | man |elevator

walk | wear | stand | talk

エレベーターの中で電話で話すマスク姿の女性．

10:29:01 a woman in a white coat walks down a long hallway looking building | room | coat | woman | hallway | door | girl |at a man standing at the door

corridor | person | man | hall | walk | stand | look | long |白衣を着た女性が長い廊下を歩き、ドアの前に立っている男性を見 whiteている．

10:29:11 the door to the elevator is closed

elevator | door | lift | wall

エレベーターのドアが閉まっている．

10:29:21 a man wearing a suit standing in an elevator

elevator | door | suit | lift | wall | person | man | wear |エレベーターに立つスーツ姿の男．

stand

10:29:31 a long hallway with white walls and a door that leads to an- building | room | hallway | door | light | corridor | wall |other room

walkway | long | white

白い壁の長い廊下、別の部屋に続くドア．

10:29:41 a man in a robe standing in an elevator looking at a painting elevator | priest | robe | painting | door | mural | wall |on the wall

person | man | stand | look

エレベーターの中で壁の絵を見ているローブ姿の男．

10:29:51 a man wearing a shirt and tie standing in an elevator

elevator | mask | tie | face mask | shirt | mannequin | per-

エレベーターに立つワイシャツにネクタイ姿の男．

son | man | wear | stand

10:30:01 a long hallway with a door on the far side of the wallbuilding | hallway | door | corridor | wall | walkway | long

壁の向こう側にドアのある長い廊下．

10:30:11 a long walkway to a covered porch of a housebuilding | house | balcony | porch | walkway | long

屋根付きのポーチに続く長い散歩道．

10:30:21 the corner of a room with a brick wall, a bench and a chair on building | corner | room | ﬂoor | hallway | brick wall | chair
the ﬂoor| bench | wall | white

レンガの壁がある部屋の隅、ベンチと椅子が置いてある．

10:30:31 a couple of people standing in a large open roombuilding | room | people | restaurant | couple | walk | stand

広いオープンルームに立つ数人．

| large

10:30:41 a covered walkway in a building with statues

building | statue | garden | pavilion | walkwaybuilding |銅像のある建物の屋根付き通路．

JP20H05706,

JP20H04014,

JP20K11059,

statue | garden | pavilion | walkway

JP22H03699,

JP19K02973, 若手研究 23K17006 の助成を受けて行われて
いる．
文

[5]

献

[1] 厚 生 労 働 省. 認 知 症 の 人 の 将 来 推 計 に つ い て.
https://www.mhlw.go.jp/content/001061139.pdf. A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
[2] MMDAgent Project Team. Mmdagent-tool kit for building
voice interaction systems. https://www.mhlw.go.jp/conte
nt/001061139.pdf. A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲
覧).
[3] Hiroshi Igaki, Masahide Nakamura, and Ken-ichi Matsumoto. Design and evaluation of the home network systems
using the service oriented architecture. In e-Business andTelecommunication Networks, pp. 116–123. Springer, 2006.
[4] Sinan Chen and Masahide Nakamura. Designing an elderly
virtual caregiver using dialogue agents and webrtc. In 2021

[6]
[7]

[8]

[9]

4th International Conference on Signal Processing and Information Security (ICSPIS), pp. 53–56. IEEE, 2021.
Youcai Zhang, Xinyu Huang, Jinyu Ma, Zhaoyang Li,
Zhaochuan Luo, Yanchun Xie, Yuzhuo Qin, Tong Luo,
Yaqian Li, Shilong Liu, et al. Recognize anything: A strong
image tagging model. arXiv preprint arXiv:2306.03514,
2023.
Atilica. kuromoji. https://www.atilika.com/ja/kuromoj
i/. A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
K. Taku. Mecab : Yet another part-of-speech and morphological analyzer. https://taku910.github.io/mecab/. A
Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
Hajime Morita, Daisuke Kawahara, and Sadao Kurohashi.
Morphological analysis for unsegmented languages using recurrent neural network language model. In Proceedings ofthe 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 2292–2297, 2015.
T. Uchida. Janome: Japanese morphological analysis en-—5—- 80 -

表 2: タグによる 1 日の生活日記
日付

説明文

その 2

タグ

10:30:51 a walkway between a house and a garden

building | garden | house | porch | plant | walkway

家と庭の間の通路．

10:31:01 a long corridor with wooden ﬂoors and a wooden porch that building | room | ﬂoor | hallway | house | corridor | porch
leads to a large room

| walkway | long | wooden | large

フローリングの長い廊下と広い部屋に続く木製ポーチ．

10:31:11 a house with a patio and motorcycles parked outsidebuilding | motorcycle | house | patio | wall | park

中庭のある家で、外にバイクが停めてある．

10:31:21 a sidewalk next to a street with a stone wall covered in vines stone wall | sidewalk | road | street | plant | tree | wall |and plants

vine | cover | grow

つる植物に覆われた石垣のある通りに隣接した歩道．

10:31:31 a man standing in a park with his ﬁnger in his hand

hand | driveway | park | ﬁnger | person | man | stand | red

公園で指をくわえて立っている男．

10:31:41 a man standing on a sidewalk with a stick and a skateboard stick | sidewalk | cane | pole | park | skateboard | person |in a park

man | walk | stand

公園で棒とスケートボードを持って歩道に立つ男．

10:31:51 a man holding a cigarette and a black pen in his handcigarette | hand | camera | scissor | pen | person | phone |手にタバコと黒いペンを持つ男．

man | hold | black

10:32:01 a man standing on the street taking a picture of a stone wall rock wall | stone wall | picture | street | wall | person |with his phone

phone | man | photo | stand

路上に立ち、携帯電話で石垣の写真を撮る男．

10:32:11 a man standing next to a wall made of stone

stone | rock wall | stone wall | wall | person | man | walk |石の壁の横に立つ男．

stand

10:32:21 a wall made of stone with trees on both sides of the road and stone | rock wall | stone wall | path | road | street | tree |a pathwall

道の両側に木が生い茂り、小道がある石造りの壁．

10:32:31 a stone wall lit up at night with rocks in the foregroundstone | night | rock wall | stone wall | rock | light | wall

ライトアップされた夜の石垣と手前の岩．

10:32:41 a narrow path in the jungle with a stone wall and trees

jungle | rock wall | stone wall | path | road | tree | wall |石垣と木々が生い茂るジャングルの中の細い道．

narrow

10:32:51 a garden with a stone wall, trees, and plants along a pathrock wall | garden | stone wall | path | road | plant | tree

石垣、木々、道沿いの植物がある庭．

| wall

10:32:59 a path or walkway through a tropical forest or jungle with jungle | trail | pathway | garden | path | forest | plant |trees and plants

tree | walkway | tropical

熱帯林やジャングルの木々や植物が生い茂る小道や遊歩道．

[10]

[11]

[12]

[13]

gine. https://mocobeta.github.io/janome/. A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
Hiroya Takamura, Takashi Inui, and Manabu Okumura. Extracting semantic orientations of words using spin model.
Proceedings of the 43rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 05), pp. 133–140,
2005.
D. KarthikaRenuka Devi, C. Akalya and S. Soundarya. A
survey based on human emotion identiﬁcation using machine learning and deep learning. https://www.researchga
te.net/publication/328622102_A_Survey_Based_on_Human_
Emotion_Identification_Using_Machine_Learning_and_De
ep_Learning. A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
Text Analytics | Microsoft Azure.
Azure ai language.
https://azure.microsoft.com/en-us/service
s/cognitive-services/text-analytics/.
A Web Resource(2023 年 10 月 20 日閲覧).
Eric Becker, Roman Arora, Scott Phan, Jyothi K Vinjumur,
and Fillia Makedon. Extending event-driven experiments
for human activity for an assistive environment. In Proceedings of the 3rd International Conference on PErvasive
Technologies Related to Assistive Environments, pp. 1–8,

2010.
[14] Hao Zhoushao. Withdrawn: Emotion recognition simulation of japanese text based on fpga and neural network,
2020.
[15] Youichiro Ogawa and Kazuhide Yamamoto. Correcting misuse of japanese visually similar characters. In 2017 International Conference on Asian Language Processing (IALP),
pp. 57–60, 2017.
[16] Masaki MURATA and Yuki ABE. Using machine learning for automatic estimation of emphases in japanese documents. IEICE Transactions on Information and Systems,
Vol. E100.D, No. 10, pp. 2669–2672, 2017.

—6—- 81 -