Faculty Profiles - Deguchi Daisuke

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A Study on the Construction of a Traffic Signal Detector by Automatic Accumulation of Training Data Leveraging Driving Behavior Information

Takuya Migishima, Haruya Kyutoku, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2018 2018.9.3

オノマトペによる歩容の記述の高精度化に向けたデータセットの構築

加藤大貴, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.8

同一経路走行映像群からのネガティブサンプル自動抽出による人物検出器の高精度化

本谷真志, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.8

On Understanding Visual Relationships of Concepts by Visualizing Bag-of-Visual-Words Models

Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Meeting on Image Recognition & Understanding 2018.8.8

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

Recent applications in image processing often use a multimodal approach using both text and imagery. This is prone to semantic gap issues when converting between image and language. There has been few research quantifiying visual differences when assessing semantic relationships. In this research, we analyze datasets composed of logically related concepts. By visualizing a Bag-of-Visual-Words (BoVW) model spatially, visual semantics of logically related sub-concepts are shown. To find hidden semantics of related concepts, the most common visual words of an image in relation to its neighbors are highlighted. This provides additional semantic knowledge on how sub-ordinate concepts visually relate to another. It is thought to give an insight on the human perception of these concepts, and can be used in future research to estimate psycholinguistic ratings.

Active Scan LIDARによる歩行者の向きを考慮した効率的な歩行者スキャン手法

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.7

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

近年，LASER 光の照射方向を瞬時かつ任意方向に制御可能な Active Scan LIDAR が開発中であり，局所的にスキャン密度を高めることにより遠距離の歩行者を検出可能になると期待されている．しかし，歩行者を効率的にスキャンする方法は実現されていない．そこで本発表では，歩行者の向き毎に構築した歩行者形状モデルと存在確率に基づいた歩行者尤度推定によるActive Scan LIDAR のための効率的な歩行者スキャン手法を提案する．

A Study on the Detection of Users of White Cane Users focusing on Human Pose

Naoki Nishida, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Jun Piao

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2018 2018.9.4

姿勢を表現する多様体に基づくGANsを用いた特定クラス物体姿勢推定の検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.6

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

Generative Adversarial Nets（GANs）は，ある事前分布から画像などのデータを生成可能なネットワークであり，乱数から様々なデータを生成可能である．本研究では，物体の姿勢変化は潜在的には多様体で表現可能であることに着目し，多様体上に定義した確率分布から画像を生成するGANs の枠組みと，それを用いて学習画像を補間しつつ姿勢推定器を学習する手法を提案する．実験では，提案手法により，同一クラスに属する，学習データに含まれない物体の姿勢が補間できることを確認し，また，生成した画像を用いて姿勢推定器を学習することにより，高精度な姿勢推定ができることを示す．

車両周辺環境の違いに応じた歩行者検出信頼度の推定

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.6

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

車載カメラを用いた歩行者検出結果は，実環境下において依然として改善の余地がある．
そこで我々はこれまでに，ある検出器の出力に未検出や誤検出が含まれない可能性を，検出器の出力とは独立に検出器の信頼度として出力するシステムを提案してきた．
その中で，カメラから得た各画像の走行環境に応じた未検出と誤検出に関する信頼度について定義した．
本稿では，これらを入力画像から直接推定する信頼度推定器を構築し，実走行データを用いて推定精度を評価した

車載カメラを用いた自己位置推定と地図構築

出口大輔

第88回産研テクノサロン 2018.8.3

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：大阪富国生命ビル

近年、自動運転車両や高度運転支援システムの研究開発が盛んであり、その中でも車載カメラを用いた周囲環境理解技術は大きな注目を集めている。自動運転等の応用を考えた場合、正確な自車位置の把握は欠くことのできない最も重要機能の一つである。本講演では、車載カメラを用いた自己位置推定に焦点を当て、車の特徴を活かした系列間照合によって位置推定を高精度に行う手法やそれらの地図構築への応用について紹介する。

Visualization of Real World Activity on Group Work International conference

Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Atsushi Shimada

20th International Conference on HCI International 2018 (HCII2018) 2018.7.20

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：Las Vegas, NV, USA

Group work is widely introduced and practiced as a method to achieve the learning goal efficiently by collaborating group members. However, since most types of group works are carried out in the real environment, it is very difficult to perform formative assessment and real time evaluation without students' feedbacks. Therefore, there is a strong demand to develop a method that supports evaluation of group work. To support evaluation of group work, this paper proposes a method to visualize the real world activity during group work by using first person view cameras and wearable sensors. Here, the proposed method visualizes three scores: (1) individual attention, (2) hand visibility, (3) individual activity. To evaluate the performance and analyze the relationships between scores, we conducted experiments of Marshmallow challenge" that is a collaborative work to construct a tower using marshmallow and spaghetti within a limit of time. Through the experiments, we confirmed that the proposed method has potential to become a evaluation tool for visualizing the activity of the group work."

DOI： 10.1007/978-3-319-91131-1_2

Estimating the attractiveness of a boxed lunch focusing on the attributes of side dishes

Masamu Nakamura, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2018.6.8

フロントガラスへの映り込みが発生した際の歩行者視認性推定

森優介, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2018.5.18

Development of 'KamiRepo' System with Automatic Student Identification to Handle Handwritten Assignments on LMS International conference

Shunya Seiya, Ryuya Ito, Kosuke Okamoto, Ukyo Tanikawa, Shigeki Ohira, Daisuke Deguchi, Tomoki Toda

2018 the IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON2018) 2018.4.20

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：Santa Cruz de Tenerife, Canary Islands, Spain

A Learning Management System (LMS) has become a fundamental tool for higher education, and a framework to leverage digital education data in the LMS has attracted attention. On the other hand, there is strong demand to deal with various education data provided not only from electronic media but also non-electronic media, such as a handwritten assignment. To solve this problem, this paper describes the development of 'KamiRepo' system to make it possible to automatically upload handwritten assignments to the LMS. In this system, optical character recognition (OCR) is performed to identify scanned handwritten assignments of individual students and read their scores. Then, their scanned files automatically separated from the entire file of the scanned handwritten assignments are returned to the individual students through LMS together with their corresponding scores. Compared with a conventional system using the dedicated multifunction printer, our developed system is capable of 1) using general-purpose scanners, 2) using a user interface on Web browser, and 3) achieving accurate student identification. We have launched this system in our university in April 2017 and have evaluated its effectiveness. The experimental results using real data collected for 6 months showed that our system achieved 99.7% of success rate in the automatic upload process.

A Study on the Detection of Users of Whitecanes focusing on their Properties

Naoki Nishida, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Shoji Yachida

2018 IEICE General Conference 2018.3.22

A study on the automatic acquisition of training data for traffic signal detection based on labeling referring to driving information

Takuya Migishima, Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2018 IEICE General Conference 2018.3.22

A Preliminary Study on Estimating the Difficulty of Pedestrian Detection Adaptive to Vehicle Surrounding Environments Measured by LiDAR

Haruya Kyutoku, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Kazuki Kato, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (PRMU) 2018.3.18

Similar Geo-Region Mining based on Visual Concepts in Photos from Social Media

Hiroki Takimoto, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.9

ライトフィールド情報を活用した局所平面角度の推定とSIFT 特徴対応付けへの応用

清水政行, 川西康友, 出口大輔, 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) 2018.3.8

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：中京大学

近年，ライトフィールドカメラが一般に市販されるようになり，ライトフィールド情報を容易に取得する
ことが可能になった．ライトフィールド情報は空間中の光線情報を記録したものであり，撮影後の後処理によって任意の位置に合焦した画像を生成できるという特徴を有する．本発表では，このライトフィールド情報を活用することによって，画像中の任意の位置における最適な焦点距離と局所平面角度を同時に推定する手法を提案する．具体的には，ライトフィールドカメラの部分開口画像から算出されるSSD（Sum of Squared Difference）が合焦位置で最小になり，かつ，その隣接画素における最適な焦点距離が連続的に変化するというという2 つの性質に着目し，焦点距離と局所平面角度の同時推定手法を提案する．提案手法の有効性を確認するため，実環境において撮影した評価画像を用いて精度の検証を行った．その結果，テクスチャ情報が豊富な領域において良好な推定結果が得られることを確認した．

Improvement of taste estimation from a cooking recipe with an image

Yoichiro Ito, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.8

Study on the Improvement of Visibility by Projecting Flickering Light from Headlights

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

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.8

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