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人物検出器の高精度化に向けた走行映像群からのネガティブ学習サンプルの自動抽出に基づく人物検出器の追加学習

本谷 真志, 久徳 遙矢, 出口 大輔, 川西 康友, 井手 一郎, 村瀬 洋

画像センシングシンポジウム(SSII)  2017.5.9 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

Venue：パシフィコ横浜アネックスホール  

近年,運転支援を目的とした車載カメラ映像からの人物検出技術が広く研究されている.一般に,検出器が誤って人物と判定した背景画像(ネガティブ学習サンプル)を追加学習することで,検出器の精度を改善できることが知られている.そこで本発表では,人物検出器の追加学習を行なうために,検出器が誤って人物と判定した背景画像をネガティブ学習サンプルとして自動抽出する手法を提案する.提案手法では,同一地点を長時間観測しても背景領域は大きく変化しないという性質を利用し,同一経路を走行した映像群を比較することでネガティブ学習サンプルを抽出する.そして,抽出したネガティブ学習サンプルを追加学習することにより,検出器の精度向上を図る.提案手法の有効性を確認するため,同一経路を 4 回走行して撮影した映像を用いて提案手法の評価を行なった.その結果,誤って人物を抽出することなくネガティブ学習サンプルの自動収集が可能であり,また得られたサンプルを用いた追加学習により精度が高い検出器を再構築できることを確認した.

A Preliminary Study on Gaze Target Localization from Low Resolution Faces of Group of People

Yuki Kodama, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hidehisa Nagano, Kunio Kashino

2017 IEICE General Conference  2017.3.23 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名城大学　天白キャンパス  

A Preliminary Study on Projection of Flickering Light on Pedestrian for Improving Detectability

Takashi Maeda, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2017 IEICE General Conference  2017.3.23 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名城大学　天白キャンパス  

A Preliminary Study on an Efficient Scanning Method for Pedestrian Detection by Active Scan LIDAR

Taiki Yamamoto, Fumito Shinmura, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2017 IEICE General Conference  2017.3.23 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名城大学　天白キャンパス  

A preliminarily study on negative samples extraction from multiple image sequences captured on the same route

Masashi Hontani, Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2017 IEICE General Conference  2017.3.23 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名城大学 天白キャンパス  

名古屋大学における紙レポートシステムの試験導入と課題

戸田 智基, 田上 奈緒, 中務 孝広, 松岡 孝, 大平 茂輝, 後藤 明史, 出口 大輔

Ja Sakai カンファレンス  2017.3.20 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：京都大学学術情報メディアセンター  

Proposal of a spectral random dots marker using local feature for posture estimation International conference

Norimasa Kobori, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IEEE Virtual Reality 2017  2017.3.20 

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Event date： 2017

Language：English   Presentation type：Poster presentation  

Venue：Manhattan Beach Marriott Hotel, Manhattan Beach, CA, USA  

DOI： 10.1109/VR.2017.7892257

傘による遮蔽に頑健なパーツ参照型歩行者検出

新保 祐人, 出口 大輔, 川西 康友, 井手 一郎, 村瀬 洋

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA)  2017.3.9 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：島根県立産業交流会館 　くにびきメッセ  

近年，自動運転の実現に向けて自動車の周囲環境認識に関する研究が盛んに行なわれている．
その中でも，見落としが重大な事故につながる歩行者の検出は重要な課題である．しかし，傘を差した
歩行者は，傘によって頭部が遮蔽されるため検出が困難な対象として知られている．そこで本発表で
は，傘差し歩行者検出の高精度化を目的とし，パーツ参照型歩行者検出手法であるParts Driven Faster
RCNN を提案する．具体的には，Faster RCNN の候補領域抽出部において，傘と歩行者の関係性を学
習して傘の候補領域から歩行者の候補領域を推定することにより，頭部が遮蔽された歩行者でも候補領
域として抽出できるようにする．提案手法の有効性を確認するため，雨天時に撮影した車載カメラ画像
系列を用いて評価実験を行ない，傘差し歩行者に対して検出精度が向上することを確認した．

Transifexを利用したコミュニティ翻訳

出口 大輔

JTF 翻訳支援ツール説明会  2017.8.21 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：セルリアンタワー  

チャンネル特徴量を用いた歩行者検出技術

出口 大輔

技術情報協会セミナー「歩行者検出における画像認識・LIDARの適用技術と自動運転への応用」  2017.1.11 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：日幸五反田ビル  

A Study on an Efficient Pedestrian Scanning Method by Active Scan LIDAR

Taiki Yamamoto, Fumito Shinmura, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017  2017.9.7 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名古屋大学  

A food image dataset tagged with attractiveness scores according to view-points (in Japanese)

Ichiro Ide, Kazuma Takahashi, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017  2017.9.7 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

Venue：名古屋大学  

An analysis on deep learning based action recognition from extremely low-resolution thermal image sequence

Takayuki Kawashima, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017  2017.9.7 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

Venue：名古屋大学  

Improvement of an attractiveness estimation method of food photos by using gaze information during preference experiments

Akinori Sato, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017  2017.9.7 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名古屋大学  

Toward Zero-shot Gaits Translation by Onomatopoeia Based on the Relationship between Phoneme and Body-Parts Movement

Hirotaka Kato, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017  2017.9.7 

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Event date： 2017

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：名古屋大学  

Action Recognition from Extremely Low-Resolution Thermal Image Sequence International conference

Takayuki Kawashima, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS2017)  2017.9.1 

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Event date： 2017

Language：English   Presentation type：Poster presentation  

Venue：Carlo V Castle, Lecce, Italy  

This paper proposes a Deep Learning-based action recognition method from an extremely low-resolution thermal image sequence. The method recognizes daily actions by humans (e.g. walking, sitting down, standing up, etc.) and abnormal actions (e.g. falling down) without privacy concerns. While privacy concerns can be ignored, it is difficult to compute feature points and to obtain a clear edge of the human body from an extremely low-resolution thermal image. To address these problems, this paper proposes a Deep Learning-based action recognition method that combines convolution layers and an LSTM layer for learning spatio-temporal representation, whose inputs are the thermal images and their frame differences cropped by the gravity center of human regions. The effectiveness of the proposed method was confirmed through experiments.

DOI： 10.1109/AVSS.2017.8078497

Questionnaire survey for utilization of e-textbook in higher education

Daisuke Deguchi, Takaya Yamazato, Shigeki Ohira, Tomoki Toda, Hidehiro Nakajima, Katsusuke Shigeta, Yoshihiro Okada, Kazutsuna Yamaji

2016.12.15 

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Event date： 2016

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

Venue：国立京都国際会館  

Parts Selective DPM for detection of pedestrians possessing an umbrella International conference

Yuto Shimbo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2016)  2016.6.19 

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Event date： 2016

Language：English   Presentation type：Poster presentation  

Venue：Gothenburg, Sweden  

In recent years, pedestrian detection from an invehicle camera has been attracting attention.However, in the case of a raining situation, the detection accuracy decreases because the head of a pedestrian tends to be occluded by an umbrella. In oder to handle such cases, in this paper, as a variation of the Deformable Part Model (DPM) which is widely used in the field of object recognition, we propose Parts Selective DPM (PS-DPM)" which selectively chooses the original part filters and additional part filters trained independently. In the detection of pedestrians possessing an umbrella, the selection of head and umbrella parts will make pedestrian detection more robust to the occlusion. We conducted experiments to evaluate the performance of the proposed method. As a result, pedestrian detection with the proposed PS-DPM achieved high detection accuracy in rainy weather, compared with the detection by the conventional DPM. Moreover, we confirmed that it did not decrease the pedestrian detection accuracy in fine weather."

A Study on Activity Recognition based on Temporal Change of the Temperature Distribution obtained from a Far-Infrared Sensor Array

Takayuki Kawashima, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

IEICE Technical Report (PRMU)  2016.6.14 

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Event date： 2016

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：NTT武蔵野研究開発センタ  

A Study on the Detection of Wheelchair Users Combined with Parts Tracking

Ukyo Tanikawa, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ryo Kawai, Toshikazu Sekiya

IEICE Technical Report (PRMU)  2016.6.14 

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Event date： 2016

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：NTT武蔵野研究開発センタ