研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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年5月11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：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年5月11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：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年5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

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.

低解像度顔画像群を用いた集団の注目位置推定に関する予備的検討

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

電子情報通信学会総合大会 2017年3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：名城大学　天白キャンパス

人々が見ている場所を知ることは，様々な用途で有用である．
特に，集団全体としての傾向を分析したい場合には，複数の人物が同時に注目している対象を知ることが重要である．
しかし，複数人を同時に観測するには広範囲の映像を撮影する必要があり，各人物画像の解像度は低くなるため，各人物の高精度な視線情報の取得は困難である．
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対象位置を推定した低精度な推定結果を統合することで，集団の注目対象の位置を高精度に推定する手法を提案する．
実験により，統合人数の増加にともなう集団の注目対象位置の推定精度の向上が確認された．

視認性向上のための歩行者への点滅光照射の初期検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2017年3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：名城大学　天白キャンパス

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，運転者の歩行者認知を支援するシステムへの需要が高まっている．
我々はこれまでに，交通状況に応じて照射範囲や強度を制御できるアダプティブヘッドライトを使用した歩行者の視認性向上を目的として，輝度変化の立上り速度を速くすることで歩行者の見つけやすさが向上することを報告している．
本発表では，この先行研究で取り扱わなかった点滅光に着目し，その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）を変化させて歩行者領域を点滅させ，歩行者の視認性の違いを被験者実験により調査した結果を報告する．

Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための効率的スキャン法の予備検討

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2017年3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：名城大学　天白キャンパス

近年，車両の周囲環境認識のためのセンサとしてLIDARが普及してきている．
LIDARは距離情報により対象の3次元形状が分析できるため，これを用いた歩行者検出の研究が行われている．
しかし従来のLIDARは，その周囲に一定間隔でLASER光を照射する方式のため，遠方の歩行者の解像度が低下するという問題がある．
近年，LASER光の照射方向を任意に変更可能なActive Scan LIDARの開発が進められており，これを用いることで遠方の歩行者に対しても，局所的に高密度な点群スキャンが可能になることが期待される．
本発表では，Active Scan LIDARを用いた効率的な歩行者検出を目的として，形状特徴を用いた歩行者尤度推定による効率的なスキャン法を提案する．

同一経路走行映像群からのネガティブ学習サンプル自動抽出に関する初期検討

本谷真志, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2017年3月23日

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年3月20日

Proposal of a spectral random dots marker using local feature for posture estimation 国際会議

Norimasa Kobori, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IEEE Virtual Reality 2017 2017年3月20日

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年3月9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：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．

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年1月11日

高等教育におけるデジタル教科書の利活用についてのアンケート調査

出口大輔, 山里敬也, 大平茂輝, 戸田智基, 中島英博, 重田勝介, 岡田義広, 山地一禎

大学ICT推進協議会（AXIES） 2016年12月15日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：国立京都国際会館

デジタル教科書は，従来の紙媒体に比べて，動画など視覚効果の高いコンテンツを提供できることに加えて，内容の改訂や情報共有を柔軟に実施できる．近年，初等教育においてはデジタル教科書の普及が進みつつあるものの，大学教育においては未だ積極的な利活用は少ないのが現状である．そこで情報基盤センター長会議において「大学のデジタル教科書の共同制作と流通検討部会」を設置し，デジタル教科書の利活用について議論を重ねてきた．本報告では，同部会が名古屋大学，北海道大学，九州大学，国立情報学研究所の教員，学生に対して実施したアンケート調査結果についてまとめる．

環境光の急変による視覚特性変化を考慮した歩行者の視認性推定に関する予備検討

今枝祐綺, 平山高嗣, 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) 2016年10月21日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：宮崎大学

本報告では，環境光の急変時における歩行者の視認性推定手法を提案する．
先進運転支援システム（ADAS）の構築に向けて，運転者から見た歩行者の視認性を推定する研究が注目を集めている．
しかしながら，これまでの研究では運転者の知覚能力の低下を招く環境光の急変については考慮されていない．
ひとたび環境光が急変すると順応時間に応じて運転者の視覚特性は変化する．
そこで，順応時間に応じて異なる視認性推定器を利用する手法を提案する．
提案手法の有効性を確かめるため，まず環境光の急変を再現した被験者実験を行ない，環境光の急変後の順応時間毎の歩行者の視認性の取得を行なった．
その後，提案手法による歩行者の視認性推定を行ない，その有効性を確認した．

先読み運転支援を可能とするための歩行者認識

新村文郷, 久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 福井宏, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, 村瀬洋

自動車技術会秋季大会 2016年10月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：札幌コンベンションセンター

Pedestrian behavior prediction is one of fundamental technique for proactive driving support system. For their behavior prediction, not only pedestrian detection but also their attribute recognition is important key. In our COI project, we have developed those techniques and implemented them on a vehicle. This paper presents our recognition system including detection of pedestrians and recognition of their attributes for behavior prediction. To show the performance of our system, we evaluated the system on practical environments.

Recognition of Texting-While-Walking by Joint Features based on Arm and Head Poses 国際会議

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

2016年11月20日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Taipei, Taiwan

Pedestrians texting-while-walking" increase the risk of traffic accidents, since they are often not paying attention to their surrounding environments and fails to notice approaching vehicles. Thus, the recognition of texting-while-walking from an in-vehicle camera should be helpful for safety driving assistance. In this paper, we propose a method to recognize a pedestrian texting-while-walking from in-vehicle camera images. The proposed approach focuses on the characteristic relationship between the arm and the head poses observed during a texting-while-walking behavior. In this paper, Pose-Dependent Joint HOG feature is proposed as a novel feature, which uses parts locations as prior knowledge and describes the cooccurrence of the arm and the head poses. To show the effectiveness of the proposed method, we constructed a dataset and evaluated it."

列車前方映像を用いた障害物検出

向嶋宏記, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 鵜飼正人, 長峯望, 中曽根隆太

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月3日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：アクトシティ浜松

踏切事故やホーム転落事故など，鉄道における事故が後を絶たない．このような事故の対策として，列車前方に設置した車載カメラを用いた障害物検出システムの実現へ期待が高まっている．そこで本研究では，車載カメラを用いて列車前方に存在する障害物を検出することを目的とする．車載カメラを用いた障害物検出の多くは，歩行者など特定の検出対象に特化した学習によるものである．学習による手法では障害物となり得る物体をすべて学習することは不可能であるため，不特定の障害物を検出できない．そこで本発表では，現在の車載カメラ映像と障害物が存在しない車載カメラ映像間の差分によって，列車前方の不特定障害物を検出する手法を提案する．また，評価実験により提案手法の有効性を確認した．

車載カメラ画像からの傘差し歩行者検出に関する検討

新保祐人, 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) 2016年8月2日

料理撮影支援へ向けた料理写真の魅力度推定手法の検討

髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 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) 2016年8月2日

Webコンテンツを用いた訃報映像の自動編集に向けた物体認識による画像選択法

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

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月2日

Parts Selective DPM for detection of pedestrians possessing an umbrella 国際会議

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

2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2016) 2016年6月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：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."

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