KAMEYAMA, Wataru

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Affiliation

Faculty of Science and Engineering, School of Fundamental Science and Engineering

Job title

Professor

Homepage URL

http://www.km.comm.waseda.ac.jp/

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Concurrent Post 【 display / non-display 】

  • Faculty of Science and Engineering   Graduate School of Fundamental Science and Engineering

  • Affiliated organization   Global Education Center

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Research Institute 【 display / non-display 】

  • 2020
    -
    2022

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

  • 2020
    -
    2022

    国際情報通信研究センター   兼任研究員

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Education 【 display / non-display 】

  • 　
    -
    1990

    Waseda University   Graduate School of Science and Engineering   Electronics Engineering  

  • 　
    -
    1987

    Waseda University   Graduate School of Science and Engineering   Electronics Engineering  

  • 　
    -
    1985

    Waseda University   School of Science and Engineering   Electronics Communication Engineering  

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Degree 【 display / non-display 】

  • Waseda University   Master of Engineering

  • Waseda University   Dr. of Engineering

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Research Experience 【 display / non-display 】

  • 2014
    -
    　

    Today: Professor at Dept. of Communications and Computer Eng., Waseda University

  • 2002
    -
    2014

    : Professor at GITS, Waseda University

  • 1999
    -
    2002

    : Associate Professor at GITI, Waseda University

  • 1998
    -
    1999

    : Director and Chief Engineer at Media Glue

  • 1997
    -
    1998

    : Chief Researcher at ASCII Laboratories

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Professional Memberships 【 display / non-display 】

  • 　
    　
    　

    Association for Computing Machinery

  • 　
    　
    　

    The Institute of Electrical and Electronics Engineers

  • 　
    　
    　

    The Institute of Image Electronics Engineers of Japan

  • 　
    　
    　

    The Institute of Image Information and Television Engineers

  • 　
    　
    　

    Information Processing Society of Japan

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Research Areas 【 display / non-display 】

  • Database

  • Computer system

  • Communication and network engineering

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Research Interests 【 display / non-display 】

  • Information Communication System, Multimedia Information Processing, Information Communication Engineering, Content Distribution System, Metadata, Digital Rights Management System

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Papers 【 display / non-display 】

  • Efficient producer mobility support in named data networking

    Siran Zhang, Zhiwei Yan, Yong-Jin Park, Hidenori Nakazato, Wataru Kameyama, Kashif Nisar, Ag Asri Ag Ibrahim

    IEICE Transactions on Communications   E100B ( 10 ) 1856 - 1864  2017.10  [Refereed]

    　View Summary

    Named Data Networking (NDN) is a promising architecture for the future Internet and it is mainly designed for efficient content delivery and retrieval. However, producer mobility support is one of the challenging problems of NDN. This paper proposes a scheme which aims to optimize the tunneling-based producer mobility solution inNDN. It does not require NDN routers to change their routing tables (Forwarding Information Base) after a producer moves. Instead, the Interest packet can be sent from a consumer to the moved producer using the tunnel. The piggybacked Data packet which is sent back to the consumer will trigger the consumer to send the following Interest packets through the optimized path to the producer. Moreover, a naming scheme is proposed so that the NDN caching function can be fully utilized. An analysis is carried out to evaluate the performance of the proposal. The results indicate that the proposed scheme reduces the network cost compared to related works and supports route optimization for enhanced producer mobility support in NDN.

    DOI

  • Proactive Content Caching for Mobile Video Utilizing Transportation Systems and Evaluation Through Field Experiments

    Kenji Kanai, Takeshi Muto, Jiro Katto, Shinya Yamamura, Tomoyuki Furutono, Takafumi Saito, Hirohide Mikami, Kaoru Kusachi, Toshitaka Tsuda, Wataru Kameyama, Yong-Jin Park, Takuro Sato

    IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS   34 ( 8 ) 2102 - 2114  2016.08  [Refereed]

    　View Summary

    In order to provide high-quality and highly reliable video delivery services for mobile users, especially train passengers, we propose a proactive content caching scheme that uses transportation systems. In our system, we place content servers with cache capability [e.g., content centric networking/named data networking (CCN/NDN)] in every train and station. Video segments encapsulated by MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (MPEG-DASH) are distributed and pre-cached by the station servers before the trains arrive at the stations. The trains receive content via high-speed wireless transport, such as wireless LANs or millimeter waves, when they stop at the stations. We developed prototype systems based on hypertext transfer protocol and CCN/NDN protocol, evaluate their performance through two field experiments that uses actual trains, and compare with traditional video streaming over cellular networks. Such evaluations indicate that our system can achieve high-quality video delivery without interruption for up to 50 users simultaneously.

    DOI

  • Content Oriented Surveillance System Based on Information-Centric Network.

    Xin Qi, Zheng Wen, Toshitaka Tsuda, Wataru Kameyama, Kouichi Shibata, Jiro Katto, Takuro Sato

    2016 IEEE Globecom Workshops, Washington, DC, USA, December 4-8, 2016     1 - 6  2016  [Refereed]

    DOI

  • Performance Evaluation of Proactive Content Caching for Mobile Video through 50-User Field Experiment.

    Kenji Kanai, Takeshi Muto,Array, Shinya Yamamura, Tomoyuki Furutono, Wataru Kameyama,Array, Takuro Sato, Takafumi Saito, Hirohide Mikami, Kaoru Kusachi, Toshitaka Tsuda

    2015 IEEE Globecom Workshops, San Diego, CA, USA, December 6-10, 2015     1 - 6  2015  [Refereed]

    DOI

  • Two phases outlier detection in different subspaces

    Zhana Bao, Wataru Kameyama

    International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings   2014- ( November ) 57 - 62  2014.11  [Refereed]

    　View Summary

    Mining high dimensional outliers is not fully resolved for its dimensional particularity. The existing full space based methods can find distinct outliers and neglect those hidden in some subspaces. Subspace based approaches can detect most outliers that are apparent in low dimensional spaces, while missing the invisible outliers in subspaces. This paper proposes a novel two-phase inspection model. The first phase measures neighbor's density in subspaces to find low dimensional outliers. The second phase evaluates deviation degree of neighbors in connected subspaces. The undiscovered outliers appear a fast dispersion and scatter more than its neighbors. We analysis two-phase results statistically, and merge into one score for each object. The outliers are expressed with top score objects. The evaluation on synthetic and real data sets shows that our proposal outperform state of the art algorithms in high dimensional outlier issue.

    DOI

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Books and Other Publications 【 display / non-display 】

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Misc 【 display / non-display 】

  • 生体信号と顔特徴点分析による複数の映像視聴者情動分類に関する考察

    田上結衣, 菅沼睦, 亀山渉, CLIPPINGDALE Simon

    情報科学技術フォーラム講演論文集   17th   261‐262  2018.09

    J-GLOBAL

  • キネクトを用いた映像視聴時の弱表情の検出について

    CLIPPINGDALE Simon, 望月貴裕, 佐野雅規, 菅沼睦, 亀山渉

    情報科学技術フォーラム講演論文集   17th   251‐252  2018.09

    J-GLOBAL

  • 転移学習を用いた瞳孔径の対光反射補正方式に関する検討

    加藤敦士, 菅沼睦, 亀山渉

    情報科学技術フォーラム講演論文集   17th   295‐296  2018.09

    J-GLOBAL

  • EEG-signals based cognitive workload detection of vehicle driver using deep learning

    Mohammad A. Almogbel, Anh H. Dang, Wataru Kameyama

    International Conference on Advanced Communication Technology, ICACT   2018-   256 - 259  2018.03

    　View Summary

    Vehicle driver's ability to maintain optimal performance and attention is essential to ensure the safety of the traffic. Electroencephalography (EEG) signals have been proven to be effective in evaluating human's cognitive state under specific tasks. In this paper, we propose the use of deep learning on EEG signals to detect the driver's cognitive workload under high and low workload tasks. Data used in this research are collected throughout multiple driving sessions conducted on a high fidelity driving simulator. Preliminary experimental results conducted on only 4 channels of EEG show that the proposed system is capable of accurately detecting the cognitive workload of the driver with an enormous potential for improvement.

    DOI

  • SvgAI - Training artificial intelligent agent to use SVG editor

    Anh H. Dang, Wataru Kameyama

    International Conference on Advanced Communication Technology, ICACT   2018-   132 - 138  2018.03

    　View Summary

    Deep reinforcement learning has been successfully used to train artificial intelligent (AI) agents to outperform humans in many tasks as well as to enhance the capability in robotic automation. In this paper, we propose a framework to train an AI agent to use scalable vector graphic (SVG) editor to draw SVG images. Hence, the objective of this AI agent is to draw SVG images that are similar as much as possible to their target raster images. We find that it is crucial to distinguish the action space into two sets and apply a different exploration policy on each set during the training process. Evaluations show that our proposed dual-exploration policy greatly stabilizes the training process and increases the accuracy of the AI agent. SVG images produced by the proposed AI agent also have superior quality compared to popular raster-to-SVG conversion software.

    DOI

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Industrial Property Rights 【 display / non-display 】

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Awards 【 display / non-display 】

  • International Cooperation Award from the ITU Association of Japan

    2012.05  

  • IEICE Communication Society: Distinguished Contributions Award

    2009.09  

  • The Best Author Award of Niwa-Takayanagi from the Institute of Image Information and Television Engineers

    2009.05  

  • IEICE Communication Society: Outstanding Contributions Award

    2007.09  

  • The Best Paper Award of Niwa-Takayanagi from the Institute of Image Information and Television Engineers

    2006.05  

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Research Projects 【 display / non-display 】

  • 生体信号を利用したアトモスフェア・メタデータの抽出・記述・利用に関する多角的研究

    基盤研究(C)

  • Research of practical use of wireless ATM technology for the high level medical information network support system in Honjyo area

  • In this year, we modified the image retrieval scheme by using "GAMON" or Videoprint and investigated its application from the viewpoint of building conventional TV broadcasted content retrieval system connected via network

  • Open Digital Write Management and Processing System for Content Distribution

  • Automatic Rights Inheritance with Rights Permanency and Consistency in Content Circulation

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Presentations 【 display / non-display 】

  • B-6-133 Push-type Content Delivery over 5G Mobile Communication System in NDN

    Maeda Yasuaki, Yan Zhiwei, Park Yong-Jin, Kameyama Wataru, Nisar Kashif, Ibrahim Ag, Asri Ag, Hijiazi Moh, Hanafi Ahmad, Kim Heedon

    Proceedings of the IEICE General Conference 

    Presentation date： 2016.03

  • B-6-90 Content Offloading System over CCN Architecture Utilizing Transportation Systems

    Kisara Hiroto, Kurokawa Sayo, Kanai Kenji, Katto Jiro, Tsuda Toshitaka, Kameyama Wataru

    Proceedings of the IEICE General Conference 

    Presentation date： 2015.02

  • On Applying Sparse Coding to Classification of Users' Desired Images with Eye Movements

    西口 侑希, 菅沼 睦, 亀山 渉

    IPSJ SIG Notes 

    Presentation date： 2015.02

    　View Summary

    Digital image consumption has grown so rapidly, and image retrieval is expected to be more improved. To bridge the semantic gap which is an underlying problem of image retrieval, relevance feedback can be one of the solutions. Relevance feedback with eye-movements allows users to give their feedback just by watching the images and, moreover may make it possible to select the images even though they don't recognize what they want. Feedback with eye-movements demands the reasonable classification of users' desired images with eye-movements. We have already reported the result of a SVM trained with the features extracted from eye-movements and pupil size toward each image. In this report, it is shown that we improve the classification performance with sparse coding.

  • Packet Aggregation and Segregation Mechanism over Named Data Networking

    HARADA Sho, YAN Zhiwei, PARK Yong-Jin, KAMEYAMA Wataru

    IEICE technical report 

    Presentation date： 2014.10

    　View Summary

    Named Data Networking (NDN) is a clean slate future Internet architecture optimized for today's demand, which is to retrieve contents efficiently. The Internet is mainly used to retrieve contents in terms of traffics. In NDN, communications can be done based on the names of contents instead of IP addresses. The name-based routing and in-network caching functions of NDN optimize communications. Users can retrieve content only by sending a request packet, which includes the requested content name. However, when a user retrieves many contents or many users request large content at the same time, the user needs to send many number of request packets. It may cause network congestions. In this paper, we propose a mechanism that enables users to request contents only by sending one aggregated request packet and that the contents can be aggregated in networks, which can reduce the network loads.

  • Proactive Content Caching and Delivery Scheme utilizing Transportation Systems

    Sato Takuro, Park Yong Jin, Tsuda Toshitaka, Goto Shigeki, Tanaka Yoshiaki, Kameyama Wataru, Shimamoto Shigeru, Katto Jiro, Ichino Masatsugu

    IEICE technical report 

    Presentation date： 2014.10

    　View Summary

    In the future, network traffic will be increasing according to demand of big traffic of moving picture on the mobile communication environment. For processing large traffic, virtualized network based on SDN (Software defined Network) has been provided for purpose of cloud networking as CDN (Contents Delivery Network). On the other hand, the ICN (Information Centric Network) has been proposing as IP independent network which isn't based on IP address. And it has been discussing about advantages compared to the IP network. This paper shows the experimental results of Proactive Content Caching and Delivery Scheme utilizing Transportation Systems. This research has been supported by SCOPE organized by Ministry of Internal Affairs and Communications.

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Specific Research 【 display / non-display 】

  • 情報通信サービスにおけるユーザの期待や文脈を考慮する生体情報利用QoE評価手法

    2017   菅沼　睦

    　View Summary

    様々な通信品質のコンテンツを視聴する際の評価者の生体情報等を取得し、より柔軟で個別化可能なQoE評価手法の検討を行った。具体的には、再生中に一時停止する遅延を含んだ動画像視聴時の生体信号等から主観評価値をランダムフォレストで予測したところ、興味度を説明変数に含んだ場合に高い予測精度が得られ、ユーザの期待や文脈がQoEに影響することが示唆された。また、近年視聴スタイルとして増加傾向にあるスマートフォンを見ながら動画像視聴する、いわゆる「ながら視聴時」の生体情報分析を行ったところ、高品質動画のながら視聴時に有意な瞳孔径散大を確認した。同様に、ユーザの動画像品質に対する評価がQoEに影響していることが示唆された。

  • 生体情報を利用した通信サービスのユーザの期待や文脈を考慮するQoE評価手法

    2016   菅沼　睦

    　View Summary

    MOS法(Mean Opinion Score)によるユーザ体感品質(QoE, Quality of Experience)評価の問題点を解決するため、ヒトの生体情報を利用したQoE評価手法の確立を目標とし、通信サービス品質と生体情報の関係性の分析を行った。本研究では、特に、視線情報(瞳孔径変動及び注視点)に着目し、映像品質に対する瞳孔径変動と注視点の分析と、ディープラーニングによる対光反射補正方式の検討を行った。検討の結果、画面X軸方向の注視点位置の標準偏差がビットレートに伴い低下する統計的に有意な結果を得ると共に、7階層ディープラーニングによって対光反射補正精度の向上が得られた。

  • 映像コミュニケーション基盤としてのパーソナライズドＩＰＴＶ機能に関する基礎的研究

    2011  

    　View Summary

    NGN（Next Generation Network）の実用化に伴い、NGN上の主要アプリケーションとして、従来のテレビの進化形態であるIPTVが注目されている。IPTVはIPネットワーク上でのオープンなサービスであるため、ネットワークに繋がる各視聴者は、IPTV基盤を用いた自由な情報発信や情報交換が技術的には可能である。このことから、IPTVは、従来のマスメディアとしての放送サービス、及び、パーソナライズドメディアとしてのVoD（Video On Demand）サービスを享受できるメディアとしてだけではなく、近い将来に、映像コミュニケーションメディアとして発展することが予想される。具体的には、同じ興味を持っている視聴者間で映像コンテンツを共有して視聴し、そのことによって視聴者間で感想や感情の共有が可能となる。加えて、視聴者からの映像配信も可能であるため、視聴者自身がコンテンツプロバイダあるいはサービスプロバイダとなることも可能となる。このことによって、IPTV視聴者は、世界中の放送局等のビジネスサービスプロバイダだけからではなく、一般視聴者と高品質な情報交換が可能になり、豊かな人間間のコミュニケーションを実現できる可能性がある。このようなサービスをIPTV上に実現するためには、SNS（Social Networking Service）に見られるような情報共有機能、視聴者が持っているコンテンツを配信・共有する著作権を考慮したコンテンツ配信機能及びコンテンツ管理機能、視聴者の嗜好の発見、嗜好の分析、嗜好情報の更新機能が必要であり、それに基づいた映像コンテンツや番組編成のパーソナライズ化が必須となる。以上から、本研究では、映像コミュニケーション基盤の観点からIPTVに着目し、豊かな映像コミュニケーションを実現するために必須の機能について、その具体化に関する基礎的な研究を行った。本研究では、特に、視聴者の嗜好の発見と嗜好の分析に焦点を当て、生体信号を利用した、非拘束で自然なユーザ嗜好情報の効率的な取得手法について研究を行った。具体的には、映像コンテンツ視聴中の視聴者の瞳孔径情報と、背景脳波観測による視聴者の情動情報を利用して、映像コンテンツのどの部分に視聴者がどのような興味を持ったのかについて分析する手法について研究した。実験の結果、単位時間における視聴者の平均瞳孔径及び瞳孔径変化の周波数成分と、背景脳波の特定の周波数成分電力間に強い相関関係があることが分った。即ち、これらの情報を利用することにより、視聴者の映像コンテンツに対する興味内容を具体的に分析できる可能性が高いことが示唆された。今後は、本手法を更に推し進め、視聴者の具体的な嗜好の分析技術を確立すると共に、映像コンテンツの有用性をユーザ毎に多角的に評価・分析し、時々刻々と変化するユーザ要求を満たす映像コンテンツ推薦方式の研究につなげていく予定である。

  • インターネットにおけるコンテンツ許諾状態の推定・判別手法に関する研究

    2010  

    　View Summary

    本研究は、ディジタルコンテンツの適正な権利許諾環境を構築するための手法として、任意のWebサイト上のコンテンツを対象に、それらの違法流通の可能性を、誰でも推定・判別できる許諾検査手法、あるいは違法流通性検査手法を確立することを目的とする。インターネット等の公衆ネットワーク上では、必ずしも許諾条件が明示されているコンテンツばかりではない。ディジタルコンテンツの流通環境では、権利者が明確で権利許諾情報が付与されているコンテンツの許諾情報の開示だけでなく、権利者が不明で権利許諾に関する情報を持たないコンテンツについても、システムが許諾の有無や違法流通の可能性を推定し、利用者がそれを確認できる手段を提供することが、利用者に安心で安全なコンテンツの利活用環境の構築に繋がる。つまり、安心してコンテンツを利活用したいと考える誰もが、任意のWebサイト上で流通するコンテンツに対して汎用的に適用できる許諾状態推定・判別手法を明らかにすることが求められている。以上から、一年間の本特定課題研究においては、この課題に取り組むための基礎的研究として、Web上のコンテンツに対し、汎用的に適用できる検査手法を明かにすることに取り組んだ。具体的には、システムの基本設計を行うとともに、許諾状態の推定・判別に用いる情報を登録管理する権利情報データベースの基本構造について検討を行った。その結果、判別に利用できる情報は多岐に渡ることから、一般的には、高次元情報における孤立値あるいは異常値の判別手法を用いる必要があることが分かった。そのため、汎用アルゴリズムとしての高次元情報における孤立値あるいは異常値の検出アルゴリズムについて検討し、一定の精度で検出できるアルゴリズムを開発した。一方、このアルゴリズムを適用するに当たり、コンテンツ情報をどのように数値化するかについては課題を残している。

  • コンテンツ構造を考慮した多様な権利管理のための権利記述と制御方式に関する研究

    2009  

    　View Summary

    今日のディジタルコンテンツ流通環境では、一般利用者を含む誰もが、コンテンツの制作・発信・共有・二次利用等を行えるようになってきた。これに伴い、安心安全にコンテンツを利活用して流通させるため、権利許諾処理条件を明確にして、円滑なコンテンツ流通を促す検討が進められている。しかしながら、コンテンツの二次利用に焦点を当てると、映像コンテンツや3Dコンテンツ等では様々な視聴効果等の制御が可能であることから、コンテンツ構造を考慮しなければ矛盾した権利記述や無効な権利記述になる可能性がある。例えば、ディジタルコンテンツの視聴及び改編・改変操作は、コンテンツのデータそのものに対する行為とコンテンツの構造に対する行為とに分けられることから、それぞれに対する権利記述が必要となる。また、このような権利許諾管理を実現することで、DRMにおいて曖昧であった原著作者の権利の所在と二次著作者の権利の所在を明確にした権利継承も実現できる可能性がある。例えば、上映された映画をDVD販売する際にはチャプタ情報が付けられているが、これは元の映画には付随していなかったコンテンツの構造情報であり、これを付加したことでスキップなどの視聴操作が可能となる。その権利が映画の著作権者によって当初から意図されていたものであるかは一般的には明らかではないが、コンテンツ構造情報に対する新しい権利として分離記述して許諾管理をすれば、権利の所在を明確化することが可能となる。以上から、本研究では、コンテンツ構造に着目し、多種多様な視聴及び改編・改変行為に対して、明確でかつ無矛盾な権利許諾管理手法及び二次コンテンツ作成に伴う権利継承処理手法を明らかにすることを主眼として、必要な技術の確立とその検証を行うことを目的とした。具体的には、(1) 「データ」「構造」「制御」「表示」の4機能からなるコンテンツモデルの確立、(2) 多種多様な利用行為と上記コンテンツモデルの4機能の関係を利用した許諾管理とコンテンツ制作のための編集履歴管理を実現する権利管理方式の明確化、(3) 上記コンテンツモデルの4機能に対する許諾条件を矛盾なく記述するための必要語彙と記述表現形式の明確化、について検討を行った。そして、これらに関する2009年度の研究成果は、下記の2つの学会発表によって公表した。今後の課題としては、プロトタイプシステムの作成を通して、機能面と実用性の観点から評価を行うことが残されている。

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Syllabus 【 display / non-display 】

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