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スポットライトによる
物探し支援システム
北陸先端科学技術大学院大学
中田豊久，金井秀明，國藤進
2005年3月17日（木）
1
部屋の中での物探し
• 携帯電話やテレビのリモコンを探すために
部屋の中を駆けずり回ることがある．
• 物探しを支援するシステムを次のように分
類する
– 物にタグを付けシステムが位置を監視する
– 人に機器を装着し物の移動を監視する
• 物の位置をユーザに知らせる方法
視覚情報（光）
– 視覚情報（光）
– 聴覚情報（音）
– 触覚情報（振動）
2
物探しに求められる機能
• 透過性
– 箱や鞄の中などの隠れた位置にある物を探し
だせる機能
• 追従性
– 頻繁に移動する物でも探しだせる機能
3
目的
• 透過性と追従性を持った視覚情報による
物探し支援システムを構築する．
• そのアプリケーションとして次の2つを構築
する．
– 部屋の中での紛失物探し
– 本棚で関連本探し
4
システム構成
Web Service Server
物の位置情報取得
（超音波，ActiveRFID）
ユーザへの位置情報通知
（ムービングライト）
5
パーティクルフィルタによる位置推定
Jeffrey Hightower (2002)
物の位置の確率値
1
パーティクル
2
3
計測値
重み変更
4
パーティクルから全体の確率を計算
5
パーティクルの再構築
6
6
ムービングライトによる照射
Z
ロボットアームの逆運動学問題と等価
ムービングライト座標系（M)
Y
Y
X
Pp=AtAryArzArpArtPm
X
位置計測器座標系（P）
Z
位置の確信度に比例してス
ポットライトの大きさを変化させ
る
7
アプリケーション例（１）
部屋の中で紛失物探し
• 探したい物をイメージする
アイコンを選択する．
• その物にスポットライトがあ
たる．
8
音システムとの比較実験
• 実験環境
• 探す物
• 大学院学生10名（男）
• 4タイプの隠し場所×3回の測定
9
4タイプの隠し場所
Type1: 完全に目視可能
Type2: 一部が目視可能
Type3: 遮蔽物の下
Type4: 遮蔽物の中
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結果
両側1%水準
Type2: 一部が目視可能
• 視覚情報だけで探し物
が完了する．
• 物の位置が高精度で
取得されている（比較
的小さなスポットライト
で照射される）．
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考察
• 音に対して有効な所
視覚情報だけで探し物が完了する
手などを使わないと物探しが完了しない
探し物の難しさ
• 但し，超音波（高精度）で位置が取得でき
ている必要がある．
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アプリケーション例（２）
本棚で関連本探し
• 関連本推薦
– 関連する本をスポットライトで
照射する．
• 学習による関連本推薦
– 学習した関係を使って関連本
を探し，照射する．
• 部分ネットワークによるラン
キング表示
– 複数の本のランキングを表示
する．
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関連研究
• Hide and Seek, 新西 et al., WISS99
– 音による透過性，追従性を持った物探し支援
– ユーザへの通知方法が異なる
• SearchLight, Butz et al., Pervasive Comp.04
– 光学タグによる図書館での本探し支援
– 透過性と追従性がない
• Everywhere Displays Project, Pinhanez, 03
– 店舗で商品探しを支援
– 追従性がない
• Mobile Augmented Reality, Reitmayr et al., 03
– HMDによって図書館での拡張現実を実現
– 我々のシステムは何も身に着ける必要がない
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まとめ
• 視覚情報を使った透過性，追従性を持った
物探し支援システムを構築した．
• 部屋の中での紛失物探しにおいて，音に
よる通知との比較実験から光を使うことの
利点を考察した．
• その利点を生かす本棚での関連本探し支
援システムを構築した．
• 今後は，関連本探し支援システムを共同
作業支援として利用し，評価を行っていき
たいと考える．
15
おわり
16
関連本推薦
• 本棚にある全ての本について，Amazon.comの
Webサービスを利用して「この本を買った人はこ
んな本も買っています」情報を2つ先まで取得し
て，関係ネットワークを形成する
• 関係ネットワークの中で，ユーザの指定する本に
最も少ないリンク数で接続する本棚の本を，関連
本とする．
本３
本１
本２
本４
本６
本５
本７
本９
本８
17
学習による関連本推薦
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部分ネットワークによるランキング表示
• 指定された本の中での重要度は，関係本データ
の有向グラフを表現する隣接行列の最大固有値
を持つ固有ベクトルの値の大きさで決定する
（Googleでの検索結果をランキングするアルゴリ
ズム（PageRank））．
• 売り上げランキングに比べ，より自分にとって重
要な本を与えてくれる可能性が高い．
本３
本１
本２
本４
本６
本５
本７
本９
本８
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実行例: ネットワーク分析関連の調査（１）
関連本推薦
Social Network Analysis
学習による
関連本推薦
実践ネットワーク分析
ネットワーク分析
学習結果の適用
関係の学習
自然科学の統計学
統計学
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実行例: ネットワーク分析関連の調査（２）
1
ネットワーク分析
(6817)
2
3
実践ネットワーク分析 Social Network Analysis
(25542)
(88184)
4
5
部分ネットワークによ
るランキング表示
自然科学の統計学
(16755)
統計学
(9435)
21

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