論文の概要: Machine Learning for Tangible Effects: Natural Language Processing for Uncovering the Illicit Massage Industry & Computer Vision for Tactile Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03470v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 04:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:17:34.162089
• Title: Machine Learning for Tangible Effects: Natural Language Processing for Uncovering the Illicit Massage Industry & Computer Vision for Tactile Sensing
• Title（参考訳）: タンジブルエフェクトのための機械学習:無数のマッサージ産業を明らかにする自然言語処理と触覚のためのコンピュータビジョン
• Authors: Rui Ouyang
• Abstract要約: 私は自然言語処理を使ってアメリカのマッサージ産業を監視しています。 触覚センサーの製作におけるコンピュータビジョンの役割についても検討する。 ウェブカメラとプリントされた基準マーカーを使って、低コストの6軸力トルクセンサーを作る方法を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4685355149711299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: I explore two questions in this thesis: how can computer science be used to fight human trafficking? And how can computer vision create a sense of touch? I use natural language processing (NLP) to monitor the United States illicit massage industry (IMI), a multi-billion dollar industry that offers not just therapeutic massages but also commercial sexual services. Employees of this industry are often immigrant women with few job opportunities, leaving them vulnerable to fraud, coercion, and other facets of human trafficking. Monitoring spatiotemporal trends helps prevent trafficking in the IMI. By creating datasets with three publicly-accessible websites: Google Places, Rubmaps, and AMPReviews, combined with NLP techniques such as bag-of-words and Word2Vec, I show how to derive insights into the labor pressures and language barriers that employees face, as well as the income, demographics, and societal pressures affecting sex buyers. I include a call-to-action to other researchers given these datasets. I also consider how to creating synthetic financial data, which can aid with counter-trafficking in the banking sector. I use an agent-based model to create both tabular and payee-recipient graph data. I then consider the role of computer vision in making tactile sensors. I report on a novel sensor, the Digger Finger, that adapts the Gelsight sensor to finding objects in granular media. Changes include using a wedge shape to facilitate digging, replacing the internal lighting LEDs with fluorescent paint, and adding a vibrator motor to counteract jamming. Finally, I also show how to use a webcam and a printed reference marker, or fiducial, to create a low-cost six-axis force-torque sensor. This sensor is up to a hundred times less expensive than commercial sensors, allowing for a wider range of applications. For this and earlier chapters I release design files and code as open source.
• Abstract（参考訳）: 私はこの論文で2つの疑問を探っている。コンピュータサイエンスは人間の身売買とどのように戦うことができるのか? コンピュータビジョンはどのように触感を生み出すのか? 私は自然言語処理(NLP)を使って、治療マッサージだけでなく商業性サービスも提供する数十億ドル規模の産業である米国違法マッサージ産業(IMI)を監視しています。 この業界の従業員はしばしば、仕事の機会がほとんどなく移民の女性であり、詐欺や強制労働、その他の人身売買に弱い。 時空間トレンドの監視は、IMIにおけるトラフィックの防止に役立つ。 Google Places、Rubmaps、AMPReviewsの3つの公開ウェブサイトでデータセットを作成することで、bag-of-wordsやWord2VecといったNLP技術と組み合わせることで、従業員が直面する労働のプレッシャーや言語障壁、そして収入、人口統計、そして性購入に影響を与える社会的プレッシャーに対する洞察を導き出す方法を示します。 これらのデータセットには、他の研究者へのコール・トゥ・アクションが含まれています。 また、銀行セクターの対トラフィングに役立つ合成金融データの作成についても検討しています。 私はエージェントベースのモデルを使って表グラフデータと有償グラフデータの両方を作成します。 次に、触覚センサーの製造におけるコンピュータビジョンの役割を考えます。 私は、Gelsightセンサーをグラニュラーメディア中の物体に適応させる新しいセンサー、Digger Fingerについて報告します。 内部照明ledを蛍光塗料に置き換えたり、振動子モーターを追加してジャミングに対抗したりといった変更も行われた。 最後に、webカメラとプリントされた参照マーカー(fiducial)を使って低コストの6軸力トルクセンサーを作る方法を紹介します。 このセンサーは商用センサーの100倍も安いので、幅広い用途に使える。 この章とそれ以前の章では、デザインファイルとコードをオープンソースとしてリリースしています。

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