7日、学部全体で実１月2施する、卒業研究発表会が行われました。
3号館の講義発表会は、1室１３ー１０１ー１０２，１０３の３部屋で並列に実施され、当研究室は、午前に梅谷研、和田研と一緒のセッションでした。
当研究室は１０１室で６名が発表し、司会は和田先生でした。発表者全員、発表は予定通りきちんと行われ、全員合格しました。本
人たちからの感想文を新聞紙面に入れてみたものに対して校正を著者が行ったものを掲載します。返答がなかったものは原文通りを掲載しています（読みやすくするために、改行は追加しています）。（田中）新 免諒【物体検出によるハードディスクドライブ内の画像検索】
7日に卒業研究の発１月2表をさせていただきました。約一年間続けてきた研究ですが、終わった後に振り返ってみると、楽しかったことや苦しかったことも含めあっという間だったよ

うに感じます。自分の実力陳俊 豪不足などで苦戦したことも 【顔超解像を用いた監視カ多々ありましたが、田中先 メラ映像における顔認識精生や研究室の先輩方に助け 度向上】ていただきなんとかやってくることができました。特に僕の研究はシステムの自動化が必要だったため、提案するアルゴリズムや実験などにややこしい部分が多く、普段の研究報告のときでも僕の発表の技術不足でお手数をかけたことも多かったと思います。それでも粘り強くご指導をしてくださった先生と先輩方には本当に感謝しております。
7日に卒業研究の発発表会ではプログラムの１月2１番目ということもあり緊 表会が行われました。久々張がおさまらなく一事はど の対面での開催となりまし
うなることがと思いました たが、毎週のゼミでの発表が、練習した甲斐もあって もあり、わかりやすく発表か無事終えることができま することに注力することがした。ですが、他の方の発 出来ました。また、今まで表を見ていると、パワーポ に対外発表する機会が何度イントの構成や発表の間の かありましたが、反省点を取り方などにしても改善で 活かすことができるよう心きると感じた部分も多くあ 掛けました。発表だけでなったため、まだまだだなと く、質疑応答に自分である感じると共にこれからも努 程度納得のいく回答ができ力していきたいと思ってい て、ほっとしています。午前中は他の研究室の発表もます。
最後に改めて、田中先生、 聞きましたが、今後必要に先輩方、ご指導本当にあり なったときは、技術を適切に扱えるよう、さらに勉強がとうございました。
していきたいと思います。
研究を始めた当初は、比較的すぐに完成するものだと予想していましたが、実際にやってみると、失敗の連続でした。しかし、「どうすればうまくいくのか」を常に頭におきながら進めていくことで、なんとか解決策を模索できたように思います。これは、今後のあらゆる活動で役に立つマインドセットであると感じました。
研究活動の中の面では、まずテーマにあった論文を探し、サンプルコードを動かして結果を確認し、うまくいかなければ別の手法を探し、うまくいけば条件を変えて実験する、の連続でした。論文にしてまとめてはじめて、足りない結果があることに気づいたので、もっと早く論文執筆に取り掛かるべきだったと、反省しています。
最後に、論文調査からプログラムの改変等の相談に熱心に乗って頂いた張拍聞さん、実験等に協力頂いた
芦川凜空さんや田中研究室の皆さん、そして、熱心にご指導頂いた田中雅博教授に感謝申し上げます。
中 森 海 里【スペクトログラムを用いた救急車のサイレン音の検知】

7日、卒業研究発表
１月2会がありました。１年間の研究の集大成ということで非常に身のひきしまる思いで参加しました。自分の発表までの待ち時間は非常に不安で緊張しました。しかし、いざ喋り始めると、自分がやってきたことなのでリラックスした状態で進めることができました。１年間、不安なことでいっぱいでしたがいい経験でした。
改めて、田中先生を含めた研究室の方々にお礼を申し上げます。本当にありがとうございました。

田中先生、院生の方達、同じ研究室の仲間には感謝でいっぱいです。本当にありがとうございました。

松 野 圭 起【モザイクによる個人情報保護を実現するシステム】

福 原 勇 樹【ＹＯＬＯｖ５を用いた焼肉の肉の種類と焼け具合の研究発表会を終えて、自識別システムの構築】
分が約１年間通してやってきたことの集大成であり、大人数の前での発表で緊張はしましたが、いい経験をできたと思います。ゼミでの発表練習の時には時間を大幅にオーバーしてしまい、練習不足でありましたが、練習を重ねて発表会本番では時間丁度で終わることができ、良い状態での発表が出来ました。他のゼミ
卒論発表をして、発表し や田中研のみんなの発表をている時は緊張しかありま 見て、自分より優れているせんでした。卒論の内容の 人もいたので、もう少し研研究をしたり、論文を考え 究を頑張れば良かったと後るのはとても大変なもので 悔も残ります。約１年半田
他の授業もたくさん残って 中先生含め、田中研究室のいてる僕に取っては本当に 皆さんにはお世話になりま大変なものでした。でも、 した。この経験を社会人に今日発表が終わって練習し なっても活かしたいと思いて臨んだけど少し詰まった ます。ありがとうございま部分もあったけど１年間頑 した。
張ってきてよかったなと思えました。何度も嫌になったことやしんどかったことがあって毎週の発表が嫌になったこともありましたが、終わってみての達成感はすごかったです。同じ研究室のみんながやっている研究は僕よりもずっと難しそうですごかったけど最後にこの研究室のみんなと発表を終えることができて本当に嬉しく思います。また、回も、卒論自体には赤で一水 本 和 翔【動画中の車両検知及び交 度 も ペ ン を い れ る こ と な
く、口頭で指示をするだけ通量の自動計測】で済ませました。
それによって、昔の学生よりはずいぶん楽に卒業研究ができているはずなのですが、それでも、こうやって皆さんの手記を見てみると、かなり苦労した、大変だったということが書かれています。
社会にでて論文を書く人は少ないかもしれません
先日卒業研究発表会に参 が、論文に限らず、仕事で加しました。１年半間の集 ものを書く上で必要なこと大成ということでとても緊 について、皆さんにわかっ張しましたがうまく発表で てもらう必要があることにきたかと思います。この１ ついては、毎回の指導の中年半間田中教授には大変お で指摘し続けました。それ世話になりました。時に厳 は、しく、時に優しくしていた ・読んだ（聞いた）ときに、だいたことで胸を張って発 何の話をしているのか、す表できたかと思います。ま ぐにわかることた、研究室の仲間にも助け ・重要なポイントは何であられたことが多々ありまし るかということを明確にすた。１年半という短い間で ることしたがありがとうございま ・誤字脱字などがなく、文した。
法的にも誤りがないこと
・表に出せる文書はどうい
指導教授からのコメント うレベルで書く必要がある（田中）かということを考えて書くこと
卒業研究を始めるにあた などです。さらに、卒業研り、テーマ設定を行う際に、 究は「研究」であって、学ほとんどのテーマに対して 生実験ではないので、マニ私なりに期待するレベルが ュアル通りに進めればいいありましたが、それに到達 というものではなく、あらしたもの、しなかったもの ゆる局面で自分が次にどうはあります。
すればいいのかということ
私も、若いころは、まる を問うことになります。マで自分の卒論のように文章 ニュアルどおりに教育されの一字一句まで手を入れ、 てきた学生諸君は、これが学生の到達レベルに対して 非常に苦手であると思っても、厳しいことを言ってい います。そのため、そこをました。卒論の文章も、７ 毎週の指導の中で皆さんに～８回も手を入れて修正要 やってもらいました。これ
求してきましたが、ここ数 が 結 構 き つ い の で し ょ う年は私自身の円熟度が高ま ね。
った（？）のと、自分の卒いつも、「これでいいの論ではないからもういいと か」ということを自問自答いう、いい意味での諦めが することが特に重要です。
つ く よ う に な っ て き た の ＮＨＫのチコちゃんがいつと、老化現象か、面倒なこ も「ボーっと生きてんじゃとを行うことを避けたくな ねーよ！」といいますが、ってきてきているので、今 これが重要なのです。

「状態」の例
どんなものでも、「状態」とすることができます。たとえば、空を飛んでいる飛行機の３次元座標なんて、いいですね。状態変数に、位置座標だけでなく、速度も含めたりすることができます。
それを、斜め下から眺め

画像平面上でのカルマンフィルタの利用では、状態変数が「物体の真の位置（２次元）」で、観測値は、時々オクルージョンで欠損する、あるいは、観測に誤差が入っている場合に真（のはず）の位置を推定するという問題になります。あまり面白い問題ではありません。あるいは、２次元画像平面上に観測された位置を使って、３次元座標を推定考案者・導出ュ ー タ ビ ジ ョ ン の 世 界 で て、見える飛行機の画像上は、画像中の物体を追跡す の位置から、飛行機の座標
１９６０年頃、今は亡き、 る方法として認識されてい を推定するなんていう問題
カルマンが開発した非常に るようですが、できること がお手のものです。レンズ
数学的なアルゴリズムで、 はそれよりもはるかに多い 系が特殊で、ひずみが生じ言葉はよく聞くがあまり習 です。
るような画像でも理論上はったこともなく、何なのか推定可能です。いろいろなよくわからないというアルことのできるアルゴリズム
状態空間モデルゴリズムだと思います。
ですが、基本的な形では、それをもっと知りたくカルマンフィルタを理解 状態変数と観測値との関係て、図書館に行って本を見 するための基本は、状態変 式が必要となります。状態つけても、難しくて読む気 数 と 観 測 値 と い う 概 念 で 変数は、ある瞬間から次のもしないというようなこと す。そして、観測値と状態 瞬間の状態に変化するメカがあるのではないかと思い 変 数 の 関 係 を 観 測 モ デ ル ニズムが必要です。飛行機ます。アルゴリズムの導出 （ ベ ク ト ル と 行 列 か ら な の例でいうと、たとえば、には、直交射影という線形 る）、状態変数がどのよう 降下中であれば、次の瞬間代数を使うか、ベイズ理論 に時間変化するかを式でか の速度は前の速度の０．９という、確率論を使う方法 いたものを状態モデル（時 ９倍とか、位置は、前の位などがありますが、いずれ 間更新モデル）といいます。 置に、速度の比例分を加えも簡単ではなく、そこから これら２つの式をまとめて た値などに、外乱成分を加始めたら挫折してしまいま 「システム」、「状態空間 えた値となるなどです。そす。そこで、ここでは、導 モデル」といい、そこから うしたメカニズムがしっか出に触れることなく、カル 状態変数の値を推定するの り と わ か っ て い る 問 題 にマンフィルタによってでき がカルマンフィルタです。 は、カルマンフィルタは効ることを非常に簡単に説明 線形モデルと非線形モデル 果絶大です。逆に、変化分したいと思います。のものがあります。この形 をランダムな変化に全部含
そもそも、数式を伴うも のモデルに親しむと、動的 んでしまうようなモデル化のなので、縦書きで式も書 に変化するものを見る見方 をしてしまうと、非常に精かずに説明するというのは まで次第にそれに適応して 度が低くなります。このよ極めて困難なのですが、そ いきます。私など、学生時 うに、設計者の技量が問われにあえてチャレンジしま 代からカルマンフィルタを れるモデルです。
す。もちろん、いうまでも 使ってきたので、時間変化
画像平面を使うとなく、きちんと理解するた するものを考えるときの自めには数式のある本を読ん 分の見方になっていることでください。に驚きます。
もとは制御分野のもの
もともと、制御理論の分野で考案されたノイズ除去の推定アルゴリズムなので、制御の言葉を知らないとなかなかとっつきにくいのではないかと思います。
しかし、数学の威力はもちろん絶大です。カルマン
フィルタにしても、コンピたるものです。
数学の世界に話を持ち込めば、様々な議論が数学的にきれいな理論としてできます。その中の世界で、現代制御理論は発展してきました。そこまでは、素晴ら0年ほどのしいのですが、ともすれば、 ここは、私が2理論屋さんは、数学で書か 間で我流で獲得した写真撮するという問題設定であれ れた世界が正しく、現実世 影術を皆さんに披露しましば、もう少し面白い使い方 界は、その通りにいかない ょう。今回は、「主対象がになります。２次元の場合 泥臭いものという考えがあ 黒く写るのを避けよう」では単にノイズ除去のために るような気がするのは私だ す。
使用することになり、カル けではないと思います。「制という言葉はもともと、 プレゼン中の人の撮影
マンフィルタの使い方とし 御」を対象とするもので、ては面白いものではありま 「物」
プロジェクタを使って発せんが、これがカルマンフ 現実世界を扱うことがもっィルタだと思っている人が と 重 視 さ れ て も い い で す 表している人を撮影するときに、特に注意しなければ多いのは残念です。ちなみ ね。
私自身、状態空間モデル ならないのは、明度です。に、ＬｉＤＡＲを使うと角度情報が入るので、非線形 からスタートした推定の論 一般に、スクリーンには明となり、拡張カルマンフィ 文は１９９０年までかなり るい画面が写っていて、そル タ を 使 う こ と に な り ま 書きました。それらの多く れを引き立たせるために発は生のデータを使わず、数 表者付近は暗いことが多いす。
学モデルに従って数値を自 ので、何気なく写真を撮る
カルマンフィルタを使う 分で正規乱数を生成して作 と、発表者の顔が真っ黒にりだし、そこで、「観測値」 なってしまいます。写真とにはとして得られた数値をもと して重要なのはやはり発表
カルマンフィルタには未 にして状態変数の値を推定 者の顔でしょうから、これ知の値の項が、状態変数と して、そこで隠してあった を台無しにしてはいけませ
観測値両方に含まれ、前者 真値をおもむろに取り出し ん。顔が黒くなる理由は、は状態変数の不確定要素、 てきて比較し、うまくいっ スクリーンを写すと、カメ
後者は雑音です。カルマン た・いかなかったという結フィルタを使う際には、こ 果を得て、それで当時は論れらの平均値と分散が必要 文が書けました。
しかし、現象（事実）がなのですが、多くの場合、平均０、分散（共分散行列） あっての理論ですから、最は「適当」に、設定してい 近は、研究室では、まずはます。もちろん、これらが データを見よと言い続けて真値に近いほうがよい結果 います。制御工学も経済学が得られることは明らかで も同じことですが、空想のす。そういう意味でも、使 世界に終始すれば、いずれ用する前に十分に物理的な は現象から大きく乖離して意味を吟味することが望ま しまうでしょう。現実の制御問題に、理論の成果を使しいものです。
うためには、結構な距離を埋めなければなりません。
現代制御理論についてそこに目をつけ、理論を現象に結び付けることを研究テーマとすることもあり得たと思いますが、ＡＩ分野のほうが面白そうに見えたので、次第に専門をシフトして今に至ります。
カルマンフィルタもその一部である現代制御理論
は、先に述べた、状態空間モデルをベースとします。
現代の科学は、もとの現象を抽象化して数学の世界に持ち込むのがほとんどであり、現代制御理論はその最ラが全体の明度を調整して、明るさを絞ってしまうのです。
そこで、対処法は２つ。
まず、スクリーンを写さないようにします。具体的には、発表者の顔をズームアップすればスクリーンがあまり写らず、顔が明るくなります。もう１つは、プラス補正して、画像全体を無理やり明るくします。そうすると、スクリーンは白飛びしますが、顔は明るくなります。本紙１ページ目の写真は私が撮影したものです。
桜の花の撮影

桜の花はごく薄いピンクでほとんど白に近い色です。桜の木に近づいて、上を見上げて、「きれいだ」と思ってそのまま撮影して帰ってみてみると、どれもこれも、灰色にくすんだ色になっていて、がっかりすることでしょう。
上の２枚は失敗例です。
右の写真はほとんど背景は空ばかりですので、色の明るい桜も黒く写 っています。左の写真は建物が白いため、相対的に暗い桜は黒くなってしまいました。下の２枚は暗いものを入れたおかげで桜は白くなりました。
そこで対処法の１つ目は、空だけを一緒に写さないこと。背景に木、森や建物など、色が濃いものを入れれば桜は白くなります。
そこで、さらに絞りやシャッター速度を調整して、お好みの淡いピンク色になるようにすればいいでしょう。空を見上げた写真を撮りたい場合は、プラス補正して全体を明るくすることです。空は青ではなく白っぽくなりますが、桜はピンクになります。フラッシュを使えば、花はピンク、空は青で撮れると思います。

逆光での顔写真など

このような写真は順光の場合あまり問題になりませんが、逆光で人の写真を撮ったりするときも役立ちます。撮影者と太陽の間に対象物がある逆光の撮影は、芸術的ではありますが、真っ黒にならないよう、プラス補正するか、場合によってはストロボを焚きます。
人が比較的近いところにいれば、これで十分顔が明るくなります。もちろん、シルエットのような写真をとりたいときは真っ黒になってもいいのですが、人の顔をとるときはそんなことはないでしょう。

すべてのケースに共通なのは、撮影するときに、対象物だけ見るのではなく、背景に何があるのか、それを含めて美しく撮れそうかというところまで気を配りましょう。

ちょっと寒い週があったと思えばそのあとは十年ぶりの暖冬なんていうのが繰り返されています。もう、気候のベースは変わってしまっているのでしょう。つまり、平年並みというのがもう通用しないのではないかと思えます。
１９５６年に生まれた、私の寒い冬の思い出です。
朝、水道はしょっちゅう凍るので、小学校では、廊下のバケツに汲み置きしてそれを朝掃除に使っていましたが、それが凍っていまし2月１日に初雪がた。毎年1降っていた記憶があります。学生時代は、毎年信州にスキー旅行に行っていたこと、多くの信州のスキー場ではもちろん天然雪で２月から３月には３～４ｍも雪があったことなども事実です。
それが一転、いま、冬温かいですね。暖かいのはいいことと、喜んでばかりいるわけにはいきません。毎年のように苦しまされる夏の酷暑、それによって農作物や海洋生物に大きな被害が出ることはセットです。
昔の人に、「お前たちが悪かったからこうなったんだ」と言っても仕方ありません。この時代に生きていく人間として、前向きに生きていくことが必要です。
ＡＩの力を借りても一生屋根の下だけで生活していくわけにはいかないのです。