研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

超低解像度温度画像系列からの深層学習に基づく人物行動認識に関する分析

川島昂之, 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

選好実験時の視線情報に基づく料理写真の魅力度推定手法の改良

佐藤陽昇, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 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

音韻と人体部位の動きの関係に着目したオノマトペによる歩容のzero-shot記述に向けた検討

加藤大貴, 平山高嗣, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 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

Action Recognition from Extremely Low-Resolution Thermal Image Sequence 国際会議

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年9月1日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：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

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年8月21日

Estimation of the attractiveness of food photography focusing on main ingredients 国際会議

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

9th Workshop on Cooking and Eating Activities (CEA2017) in conjunction with IJCAI2017 2017年8月20日

Trajectory Ensemble: カメラネットワーク上での一時的な見えの変化に頑健な多人数追跡

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) 2017年8月10日

車両周辺環境の違いに対する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

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月10日

3DCNNを用いた低解像度点群からの歩行者検出

建部好輝, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

低解像度顔画像群からの集団の注目位置推定に向けて

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

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

超低解像度温度画像系列を用いた家庭内人物行動認識に関する検討

川島昂之, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

医用画像処理からの巣立ち

出口大輔

第36回日本医用画像工学会大会（JAMIT2017） 2017年7月29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）

本講演では，医用画像処理に軸足を置いた研究から私自身経験の無いITS研究分野に挑戦したこれまでの経験を紹介するとともに，そこで感じた研究分野を変えることの難しさ，新しいことへの挑戦の楽しさ，人との繋がりの大切さ，などについてまとめる．私自身は，名古屋大学工学部の4年生として鳥脇研究室の門をくぐり，博士号取得まで一貫して医用画像処理，特に気管支内視鏡ナビゲーションシステムの開発と関連するセグメンテーション技術の開発に取り組んできた．その後，縁あってコンピュータービジョン・パターン認識などの研究に軸足を移し，現在ではITSに関連する研究にも取り組んでいる．その間，研究分野を変えることの難しさや，新しいことに挑戦する楽しさを再認識することができた．特に，新しい人との繋がりは自身を大きく成長させてくれたと考えている．このような私自身のこれまでの経験が，今後新しい研究分野に挑戦する研究者の皆様の助けになれば幸いである．

Headgear Recognition by Decomposing Human Images in the Thermal Infrared Spectrum 国際会議

Brahmastro Kresnaraman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

15th International Conference on Quality in Research (QiR2017) 2017年7月26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：Bali, Indonesia

Surveillance systems play a critical role in security and surveillance. A surveillance system with cameras that work in the visible spectrum is sufficient for most cases. However, problems may arise during the night, or in areas with less than ideal illumination conditions. Cameras with thermal infrared technology can be a better option in these situations since they do not rely on illumination to observe the environment. Furthermore, in our daily lives, it is common for humans to wear headgears such as glasses, masks, and hats. In surveillance, such headgears can be a hindrance to the identification of a person, and hence pose a certain degree of risk. This is not ideal in areas where the identity of a person is important, for example, in a bank. Therefore, in this paper we propose a headgear recognition method using an innovative decomposition approach on thermal infrared images. The decomposition method is based on Robust Principal Component Analysis, a modification of the popular Principal Component Analysis. The proposed method performs decomposition on a human image and isolates headgears in the image for recognition purposes. Experiments were conducted to evaluate the capability of the proposed method. The results show a positive outcome when compared with other methods.

DOI： 10.1109/QIR.2017.8168475

Trajectory Ensemble: Multiple Persons Consensus Tracking across Non-overlapping Multiple Cameras over Randomly Dropped Camera Networks 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

1st Workshop on Target Re-Identification and Multi-Target Multi-Camera Tracking 2017年7月21日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Hawaii Convention Center

Multiple person tracking over a camera network is usually performed by matching person images between adjacent cameras. It easily fails by a temporal appearance change of the persons caused by environmental illumination and observation orientation of a camera. To solve this problem, matching person images across not only adjacent cameras but also cameras multiple hops away in the camera network is effective, but such relaxation of spatiotemporal cues also cause tracking failure due to the increase of matching candidates. To avoid the failure, we introduce Random Camera Drop" to generate different camera networks which relax the spatio-temporal cues partially and randomly. We then, integrate tracking results over the networks to a consensus tracking result by a novel concept "Trajectory Ensemble", an extension of unsupervised ensemble learning for the multiple person tracking over a camera network problem. We evaluated the framework on several virtual datasets generated from a public dataset, "Shinpuhkan 2014 dataset" and confirmed that the proposed method achieves the highest tracking results among several comparative methods."

ライトフィールド情報を活用した特徴点の対応付けに関する検討

清水政行, 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6月23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：東北大学

近年, ライトフィールドカメラが市場に導入されてライトフィールド情報を容易に得ることができるよう
になった. ライトフィールド情報からは, 注目画素の鮮鋭度を算出しピントが最も合う焦点距離を推定することができる. 本論文ではSIFT 特徴量の対応付け問題において, 焦点距離を活用して信頼度の低い特徴点を削除し対応付け精度を向上させる手法を提案する. 本手法により, 誤対応の原因となる, テクスチャが少ない特徴点を削除することができると考えられる. 提案手法の有効性を確認するために対応付けの精度を確認した. その結果, 対応付けの総数, 正対応付け数, Precision のいずれも向上することを示した.

音韻と人体部位の動きの関係に着目したオノマトペによる歩容の記述に向けて

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

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年6月22日

Monocular Localization within Sparse Voxel Maps 国際会議

David Robert Wong, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2017) 2017年6月12日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Redondo Beach, California, USA

We introduce a method that uses a single camera to localize a vehicle within a pre-constructed map consisting of a voxel occupancy grid and road-line marker positions. Sophisticated mapping hardware is capable of creating high accuracy 3D maps of road environments, but localizing a vehicle within such maps is one of the challenges at the forefront of automated driving. A solution which is robust to dynamic environments, while using only inexpensive sensors, is a difficult problem. In addition, maps that enable precise localization consume a lot of data which is impractical for the expansive environments encountered in real-world road networks. We show how using the area of edge regions shared between rendered views of a compact voxel map and in-vehicle camera images can be coupled with non-linear optimization methods to determine the camera position and pose.

Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための効率的スキャン手法

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2017年6月9日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜アネックスホール

LIDAR は,対象までの距離や反射特性を測る環境認識センサであり,対象の 3 次元形状を分析できるため,これを用いた歩行者検出の研究が行われている.近年,LASER 光の照射方向を瞬時に制御可能な Active Scan LIDAR の開発が進められている.本研究では, Active Scan LIDAR を用いて歩行者から効率よく距離データを得るためのスキャン手法の開発を目的とする.
Active Scan LIDAR を用いた歩行者検出の実現に向けて,歩行者の形状による歩行者尤度推定,及び歩行者存在確率に基づく効率的なスキャン手法を提案する.
Active Scan LIDARを模擬した評価実験を行ったところ，全体を一定にスキャンする比較手法にくらべ，的中率，領域重なり率，歩行者抽出率すべての向上を確認でき，歩行者を効率的にスキャンできていることを確認した．

Sharing i18n Practices and Issues

Daisuke Deguchi, Soichiro Fujii, Shoji Kajita, Takahiro Sanada, Yuji Tokiwa

Open Apereo 2017 2017年6月7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：Sheraton Society Hill Hotel in Philadelphia, PA

Apereo software are mostly developed in English-speaking countries. Therefore, users and developers rarely face issues caused by i18n and l10n. However, we, living in the non-English-speaking countries, are sometimes in trouble functionally caused by i18n and l10n. And we are continuously translating source code into our own language.

In this session, three topics will be presented.

At first, practices to apply IMS LTI and Caliper to existing tools on the Sakai based learning environment will be introduced. we are now encountering several issues caused by the lack of consideration of i18n in the specification. Points to solve these issues will be proposed.
Next, short stories will be shared to customize and localize Apereo tools to fit a typical usage of Japanese universities. Ideas to eliminate issues in the source codes fundamentally will be described.
Finally, a translation platform using a Web based translation support system such as Transifex will be explained in detail for those who will begin to translate Apereo software into your own language. In this platform, source code will be cloned from GitHub every night and one thing you should do is only to translate source code using Transifex.

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<出口 大輔>

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