研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

分割表示 713 件中 201 - 220 件目／全件表示 >>

Toward Describing Human Gaits by Onomatopoeias 国際会議

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

2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV2017) Workshops 2017年10月28日

畳み込みニューラルネットワークを用いた料理写真の魅力度推定

佐藤陽昇, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会 2017年10月20日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

我々は，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理が美味しそうに見える度合い「魅力度」を推定する手法を提案してきた．この手法では，魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し，回帰の枠組みにより未知の料理写真に対して魅力度を推定する．本報告では，新たなアプローチとして畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて魅力度推定器を構築した結果を述べる．具体的には，VGG16，ResNet50，Inception-v3の学習済みモデルをそれぞれ転移学習したCNNを構築し，これを魅力度推定器として利用する．従来手法と比較した結果から，VGG16の事前学習モデルに基づいた魅力度推定器が有効であることを確認した．

Driver's Decision Analysis in Terms of Pedestrian Attributes -A Case Study in Passing by a Pedestrian- 国際会議

Fumito Shinmura, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hironobu Fujiyoshi

Workshop on Human Factors in Intelligent Vehicles 2017年10月16日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Mielparque Yokohama, Kanagawa, Japan

In this paper, we report a case study on driver's decision in terms of pedestrian attributes. Among various traffic situations, the situation that a vehicle passes by a pedestrian is one of the major situations. To build a safety driving system that supports a non-experienced driver in such a situation, we analyzed how experienced drivers decide to handle the vehicle in such a situation. Since pedestrian’s behavior can be considered as a key factor for the decision, and also the behavior is different depending on their attributes," such as walking or stopping, noticing the vehicle or not, using a smartphone, etc., we analyzed what pedestrian's attributes affect the driver's decisions. For the analysis, we first built a large-scale dataset of driving data. Using the dataset, we clarified what attributes are dominant for the driver's decision."

姿勢を表現する多様体に基づくGANsを用いた物体姿勢推定の検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年10月13日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：熊本大学

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，全周を撮影した複数の物体に対し，提案手法により学習データに含まれない姿勢が補間できることを確認した．また，姿勢推定を同時に学習し，学習データに含まれない姿勢に対する姿勢推定の可能性を評価し，学習画像の枚数が少ない場合でも姿勢推定精度が大幅には低下しないことを確認した．

低解像度顔画像群からの集団の注目位置推定法の検討

児玉祐樹, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年10月13日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：熊本大学

複数の人物が同時に注目している対象を知ることは重要である．しかし，複数人を同時に観測すると各人物画像の解像度は低くなるため，各人物の注目位置の高精度な取得は困難である．そこで我々は，複数人が同一の対象を同時に注視する状況を想定し，画像中の各人物の注目位置の低精度な推定結果を統合することで，集団の注目位置を高精度に推定する手法を考え，様々な統合方法について検討した．また，実験により，推定結果の様々な統計量を用いた統合や統合に用いる人数が集団の注目位置の推定精度に与える影響を分析した．

歩行者検出器の信頼度推定に関する初期検討

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

自動車技術会2017年秋季大会 2017年10月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：グランキューブ大阪

Results of pedestrian detectors using in-vehicle sensors can not be trusted perfectly in real environments. Therefore, we propose an estimation system of pedestrian detector's reliability (e.g., probability of oversight and misdetection) for environments. This paper presents preliminary study for reliability calculation of detectors in an environment, and construction method of estimator for the reliability. The proposed method defines a reliability of true detection as recall and a maximum threshold without oversight. Additionally, it defies a reliability of false detection as precision and a minimum threshold without misdetection. Moreover, the proposed method constructs a estimator for the reliability using brightness-based features.

歩行者脇通過時における歩行者属性と運転行動の関係に関する分析

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

自動車技術会2017年秋季大会 2017年10月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：グランキューブ大阪

When passing by a pedestrian, a driver decides the behavior that his/her own vehicle can safely pass by. In this presentation, through analysis using experienced drivers' driving data, we clarify the factors that are important for a driver's behavior decision. For the analysis, we classified the driver’s behaviors into three states based on the operation of the acceleration and brake pedals. We estimate these driver's behaviors from the pedestrian's attributes by a machine learning-based method. We conducted experiments to estimate the driver's behaviors from various attributes, and analyzed effective attributes for the estimation. From the results of the analysis, we clarified that the pedestrian's orientation is more important for the driver's behavior decision than other attributes.

Detection of Similar Geo-Regions based on Visual Concepts in Social Photos 国際会議

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

Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM) 2017年9月28日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

Travel destination recommendation is useful to support travel.Considering the recommendation of regions within the destination area to visit, it could be difficult for the users to explicitly indicate their preference.Therefore, we considered that it would be more intuitive to recommend regions in the destination area that are similar to a region already well-known to the user.Thus, in this paper, we propose a method for the detection of similar geo-regions based on Visual Concepts in social photos.We report experimental results and analyses by applying the proposed method to the YFCC100M dataset.

視点に応じた魅力度が付与された料理画像データセット

井手一郎, 髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会魅力工学研究会発足記念シンポジウム 2017年9月20日

名古屋大学の事例紹介

出口大輔, 宮島千代美, 武田一哉

情報科学技術フォーラム(FIT) 2017年9月12日

歩行者検出器における車両周辺環境に応じた信頼度推定に関する初期検討

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

車載センサを用いた歩行者検出結果は，実環境下において絶対的なものとは言えない．
例えば，白飛びや黒潰れの生じた画像が入力された場合，検出器は歩行者を見落としやすくなる．
しかし実際には，歩行者が存在しないわけではなく，「検出できなかったが，存在する可能性がある」が正しい出力であると言える．
そこで我々は，未検出や誤検出が存在する可能性を，そのシーンに対する各検出器の信頼度として推定するシステムを提案する．
本発表では，各シーンに対する信頼度の算出手法，および信頼度推定器の構築手法について初期的な検討を行なった結果を報告する．
提案手法では，未検出が発生するしきい値をそのシーンに対する検出器の信頼度として用い，画像の輝度特徴を用いた信頼度推定器を構築する．
実験の結果，平均誤差22.3，標準偏差22.5で信頼度を推定できた．

双方向RNN を用いた画像に対する感想コメント生成に関する検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

深層学習を活用した低解像度LIDARによる歩行者検出の検討

建部好輝, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋, 酒井映

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

チャンネル統計量を用いたACF歩行者検出器の性能改善に関する検討

出口大輔, 久徳遙矢, 新村文郷, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

近年，自動運転技術に代表される高度運転支援システムが注目を集めており，その中でも対歩行者事故低減に欠かせない歩行者検出技術への期待が高まっている．
ここ数年は深層学習を利用した歩行者検出技術に注目が集まっているものの，実時間動作を考えた場合はチャンネル系特徴量を利用したACFやLDCFといった歩行者検出技術と併用するのが一般的である．
ACFやLDCFでは，LUV色特徴，正規化輝度勾配強度，輝度勾配ヒストグラム，などのプリミティブな特徴量が用いられる．
しかしながら，これらの特徴量の組み合わせについては十分な検討がなされていない．
そこで本発表では，輝度勾配ヒストグラムから統計量を抽出し，ACFの新しいチャンネルとして加えることで性能改善が得られるかどうかを検討した結果について報告する．

歩行者の姿勢と顔向きに注目した歩きスマホ認識の検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

人物検出器の高精度化に向けた同一経路走行映像群からのネガティブサンプルの自動抽出手法

本谷真志, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

Preliminary Study of Attribute-aware Semantic Segmentation for Pedestrian Understanding

Mahmud Dwi Sulistiyo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017 2017年9月8日

Faster R-CNNを用いた車椅子利用者の検出に関する予備的検討

谷川右京, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

人物紹介映像の自動編集に向けたWebコンテンツの自動選択

國代京花, ナックフランク, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2017年3月6日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州大学　大橋キャンパス

従来では人物紹介映像の自動編集工程において，特に画像選択の際にクエリの特性を考慮せずに画像選択を行っていた．
今回は，この点を改善し，クエリのみの画像検索結果から収集できる画像の特性に合わせた画像特徴の抽出を行い，これに基づくモデルを生成する手法を提案した．
その結果，クエリの分野によって収集される画像特性を考慮したほうが良い結果を得られることを確認し，手法の有効性を示した．

Active Scan LIDARを用いた効率的な歩行者スキャン手法の検討

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

　前のページ - 次のページ　

<出口 大輔>

講演・口頭発表等 - 出口 大輔

<出口　大輔>

講演・口頭発表等 - 出口　大輔