| 9：55〜10：00 |
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開講の挨拶
映像情報メディア学会関西支部 支部長
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| 10：00〜10：50 |
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『AI画像解析を活用した防災技術の発展とMaaSへの応用、AIの社会実装をどう進めるか』
株式会社Spectee
代表取締役
村上 建治郎
SNS解析やAIアナウンサー、原稿や映像の自動編集など放送向けのサービスを提供してきたスペクティは、現在、画像解析を活用した防災技術の開発やMaaS、スマートシティへの取り組みを進めています。本講演では、5GやIoTなどのインフラが徐々に整う中、スマート社会化に向けて、AIをどう社会実装していくか。スペクティが研究開発を進めている技術の事例や最新のトレンドを紹介します。
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| 10：50〜11：40 |
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『映像・放送・配信に深層学習を活かす』
東京大学大学院 情報理工学系研究科
准教授
山崎 俊彦
映像コンテンツは静止画と比べて情報量が膨大で深層学習で取り扱いにくいとされてきましたが、ここ数年で基礎技術の研究開発が進んできました。本講演では、特に深層学習を用いた映像認識や要約、視聴者に届きやすい映像作成支援などの研究事例についていくつか紹介します。
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| 11：40〜12：30 |
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『Visual Question Answeringの最新動向』
大阪大学 データビリティフロンティア機構
准教授
中島 悠太
Visual Question Answering (画像に関する質疑応答; VQA)は、与えられた画像についての質問に回答するタスクで、人工知能、コンピュータビジョン、自然言語処理の分野で広く研究されてきました。最近では、VQAから派生して、シーングラフを利用するタスク、回答に外部知識を必要とするタスクなども研究が進められています。本講演では、VQAの技術的な基盤を俯瞰しつつ、その派生タスクも踏まえた最新動向を紹介します。
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| 12：30〜13：30 |
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（昼食休憩） |
| 13：30〜14：20 |
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『深層強化学習の画像認識への応用』
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所
センサ情報処理システム技術部
画像認識システムグループ グループマネージャー
三輪 祥太郎
近年、深層強化学習技術の進化により、プロの囲碁プレーヤーを超える技能の習得、また、多数の多関節の指を使ってものをハンドリングする技能の習得等の研究成果が得られています。本講演では、これら深層強化学習の動向と、強化学習研究の知見の画像認識研究への応用事例ついて紹介します。
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| 14：20〜15：10 |
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『AI技術による番組制作支援とサービス展開〜スマートプロダクション〜』
NHK放送技術研究所 スマートプロダクション研究部
上級研究員
望月 貴裕
NHK放送技術研究所では、番組制作支援や新しい視聴者サービスを実現するためのAI関連技術を「スマートプロダクション」と名付け、研究開発を続けています。本講演では、スマートプロダクションの代表的な技術として、ビッグデータ解析、音声認識、画像解析、日英翻訳、音声ガイド、および手話CG技術の概要を解説するとともに、これらの技術の実用例とそれに向けた取り組みを紹介します。
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| 15：10〜15：20 |
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（休憩） |
| 15：20〜16：10 |
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『機械学習を利用したスポーツ中継における映像表現』
NHK放送技術研究所 スマートプロダクション研究部
上級研究員
高橋 正樹
機械学習を利用してスポーツ映像を解析することで、新たな映像表現の制作が可能となります。例えば、映像中から選手やボールなどのオブジェクトを検出・追跡することで、通常のカメラ映像では伝えきれないオブジェクトの「動き」を可視化できます。NHK放送技術研究所では、従来からこのオブジェクト追跡技術の研究を進めており、ゴルフやカーリング、フェンシング中継などに応用してきました。本講演では、これらのシステムを紹介するとともに、触覚提示への応用など新たな取り組みを紹介します。
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| 16：10〜17：00 |
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『AI解析に適した映像データ高圧縮技術』
富士通研究所
デジタル革新コア・ユニット
雷 旭穎
近年のAIの画像認識能力の飛躍的向上により映像コンテンツの利用主体は人からモノ(AI)に拡大しており、映像圧縮技術もまたこうした変化への対応が求められています。本講演では、この度当社が開発したAI画像認識に適した認識精度を低下させることなく圧倒的な高圧縮率を達成可能な映像圧縮技術について紹介します。
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| 17：00〜17：05 |
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閉講の挨拶
映像情報メディア学会関西支部 庶務幹事 |
