Faculty Profiles - Deguchi Daisuke

Presentations -

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Sharing i18n Practices and Issues

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

Open Apereo 2017 2017.6.7

Event date： 2017

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：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.

ヘッドライトを用いた歩行者視認性向上のための点滅光照射パターンの検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2017.5.11

Event date： 2017

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：名古屋大学

薄暮時から夜間にかけての対歩行者死亡事故が多発しており，運転者の歩行者視認を支援するシステムへの需要が高まっている．我々はそのシステムとして，視認性が低い歩行者に周辺環境を考慮した最適な光を照射する「インテリジェントヘッドライト」を提案する．本研究ではその実現に向けて，点滅光照射法を検討した．具体的には，連続点灯時間およびデューティ比（1回の点滅における連続点灯時間の割合）を変化させたときの歩行者の視認性の違いを被験者実験により明らかにし，有効な点滅パターンについて分析した．その結果，瞬間的な照射かつ高速な点滅が効果的であり，2Hzの基本周波数を含む点滅において視認性が高くなる傾向が得られた．

料理写真の魅力度推定手法の改良

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

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2017.5.11

Event date： 2017

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：名古屋大学

近年，料理レシピサイトやSNSの普及によりWeb上への料理写真の投稿が増加している．Web上に投稿される料理写真は美味しそうに撮影されていることが望ましいが，その撮影は必ずしも容易ではない．従来研究では，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理写真の魅力度，つまり撮影された料理が美味しそうに見える度合いを推定する手法が提案されている．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任意の料理画像に対して魅力度を推定する．本研究では，閲覧者が一般的に注目する領域を分析し，それに基づいて画像特徴を抽出する領域を選択することにより，料理写真の魅力度推定手法を改良した．まず，画像の選好を評価する被験者実験を行い，魅力度を判断する際の視線情報を計測した．次に，視線の停留状態が続いた領域，すなわち注視領域を分析し，それに基づいて画像特徴の抽出領域を選択した．そして，画像全体から特徴抽出する従来手法と比較した結果から，注視領域外から特徴抽出することが有効であることが確認された．

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

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

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

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

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

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

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

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

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．

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) 2017.8.9

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

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

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