【未来を映す技術の先へ】【22卒】 ヤフー エンジニアの通過ES(エントリーシート) No.66803（首都大学東京大学院/男性）（2022/1/20公開）

高い技術力と経験、そして日本でいち早く様々なネットワークサービスを展開してきたという 長い歴史等を併せ持つ貴社の下で、主にエンジニアに必要なスキルを学ばせていただきたいと強く感じたからというのが一つの理由です。 特にこのコースでは、 ユーザが多く訪れる「スマートフォン版トップページの新規コンテンツ開発」という 非常に大きなプロジェクトの一員として携わりながら、勉強させていただける点に惹かれ、希望させていただきました。 また、大学院での研究過程でwebページ開発に初めて取り組んだ時、 プロダクトを自分で一から構築する楽しさ、そしてほかの人がそれを利用することの嬉しさを経験し、 将来はユーザの生活をより豊かに便利にするためのサービスを提供する仕事に就きたいと思うようになりました。 この機会を通して、ユーザのニーズに対しどのようなプロセスで、どれだけ広い視点でコンテンツを企画するのか、 またその開発過程においてどのような技術が必要かを実際に体験させていただきたいと思っています。 続きを読む

大学院での研究では、WebRTCを用いたビデオ通話システムの実装に取り組んでいます。 その際にHTML/CSS/JavaScriptとは別で、ブラウザ間での通信を可能にするため、 node.jsのsocket.ioを用いて実装しリアルタイムチャットやビデオ通話システムを作成しました。 またGitHubを用いて、研究の際に実際に立ち上げたビデオ通話システムのページと、 私が所属している研究室のホームページを作成しました。 研究室のホームページは、学会や研究発表会などのイベントごとに情報を更新するため、 Gitを用いて定期的に記事を投稿しています。 続きを読む

キーワード：全天球カメラ、YOLOv3、人物検出、深層学習、WebRTC 研究背景：近年VR、AR をはじめ様々なシステムの撮影手段として、全天球カメラが安価に普及し利用されている。 しかし全方位撮影ができるというメリットに対し、何かを処理をする際、 投影法である正距円筒図法を用いて平面に展開することにより、画像上部及び下部で幾何学的歪みが発生して被写体が変形し、 従来の手法では物体検出が困難であった。 研究目的：正距円筒図法で展開された平面画像（以下、パノラマ画像）の上部下部に映る対象物（人）を認識させる。 研究内容：関連研究では一枚の撮影された球面画像の中心をずらして、パノラマ画像をいくつか作成し認識を可能にすることが行われていたが、本研究では物体検出手法の一種であるYOLOv3を用いて、歪んで変形してしまった人を再度深層学習させることのみで解決し、全方位リアルタイム検出・認識を可能にした システムへの応用に向け最終的には、WebRTCを用いたブラウザ上での映像通信により無線状態での検出を可能にする。 実装言語・使用ツール等：Python、C、YOLOv3、JavaScript、CSS、さくらVPS 続きを読む

【概要】WebRTCを用いたビデオ通話システム 【作業期間】3か月（大学院1年4月-6月） 【関係者の人数】1人 【担当役割】WEBページ作成、 　　　　　　シグナリングサーバー構築、 　　　　　　STUN/TURNサーバー構築 【開発言語・技術】HTML,JavaScript,CSS,さくらVPS,Node.js,socket.io 【参考URL】https://〇〇〇〇〇〇 【きっかけ】大学4年時の研究において、全天球カメラのリアルタイム検出に取り組み、その続きとして本システムを実装しようと考えた。遠隔地でのカメラ映像もGPUのある拠点で検出して結果を返すようなシステム構築を今後の展望として考えていたので、そのシステムを実装する過程でビデオ通話システムを構築した。 【アピールポイント】 シグナリングサーバーとSTUN/TURNサーバーを企業のものを借りずに自分で立ち上げた点である。さくらVPS上でサーバーを立てている。NATやポートを超えてブラウザ間通信を可能にするSTUN/TURNサーバーはuser名とパスワードが必要であるので、アクセス数制限をかけ、こちら側からそれらをランダムに変更できるようにしている。 実際にHTMLを記述し、VPS上のサーバーにアクセスすればだれでも実装できるシステムになっているので、こちらは東京都立大学の一年生向けのある授業で紹介された。 今回はPeer to Peer方式での実装であるので、多拠点での実装は一部屋6人までが限度でそれ以上になるとサーバ負荷が非常に大きくなり、通信が困難になってしまう。 この問題の解決に向け、現在はSFUなどのサーバー負荷の少ない他の通信形式を含めたシステムの実装を進めている。 また現状、YOLOv3においてビデオ通話による動画を直接キャプチャし物体検出するシステムの構築に取り組めていないので、こちらも今後の課題としている。 続きを読む