研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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オノマトペ表現に対応した歩容映像の識別に関する検討

加藤大貴, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

地域別SNS投稿写真の画像内容に基づく特徴が類似する地域の検出に関する検討

滝本広樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

複数フレーム特徴量を用いた低解像度LIDARによる歩行者検出

建部好輝, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

赤外線センサアレイを用いた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

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

輝度明滅による歩行者の強調が見つけやすさに与える影響の分析

日比雅仁, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

高階調カメラ画像からの特定物体検出に関する検討

小松美穂, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

HandWaving Gesture Detection Using a Far-Infrared Sensor Array with Thermo-Spatial Region of Interest 国際会議

Chisato Toriyama, Yasutomo Kawanishi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2016 2016年2月29日

Image transformation of eye areas for synthesizing eye-contacts in video conferencing 国際会議

Takuya Inoue, Tomokazu Takahashi, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takayuki Kurozumi, Kunio Kashino

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2016 2016年2月29日

Human Wearable Attribute Recognition using Decomposition of Thermal Infrared Images 国際会議

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

22th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2016) 2016年2月19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：Takayama, Gifu Prefecture

This paper addresses an attribute recognition problem in thermal images, specifically on worn objects such as hat and glasses. Although attribute recognition is a growing research field, there are not much work done in thermal infrared spectrum. In this spectrum, since illumination is not a problem, it could be a better option to be used in nighttime or poorly lit areas. The proposed method uses only the attribute information and excludes the unnecessary information for the recognition. To achieve this, we propose attribute recognition based on feature decomposition using Robust Principal Component Analysis (RPCA). An experiment to evaluate the capability of the proposed method was conducted on the dataset created for this research. The results show that the proposed method outperformed the method without decomposition by 14% in average with a maximum of 27% increase in a specific attribute.

Human Body Segmentation Using Texture Aware Grab-cut and Statistical Shape Models 国際会議

Esmaeil Pourjam, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

22th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2016) 2016年2月17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：Takayama, Gifu Prefecture

Segmentation is one of active areas in computer vision field with application in many areas from entertainment to intelligent vehicles (IVs). Among the objects, humans themselves have always been among the most interested subjects because of
their special features. Since human body has an articulated structure, modeling and recognizing different variations in the body has proved to be very difficult. Wearing various kinds of clothes in different situations which can have a completely dissimilar appearance based on the clothing type, makes the modeling much more difficult. Add to this, the common problems of vision like illumination changes, blurring due to camera movements, etc. make the problem even more difficult. Thus having a system that can segment human subjects accurately can be useful in many applications. In this paper, we propose a system for segmenting human subjects using Statistical Shapes Models (SSM) feedback and a texture aware version of Grab-cut which incorporates texture feature for improving the segmentation accuracy. Our experiments show that the proposed system has an acceptable accuracy compared to the state-of-the art interactive methods and much better than the conventional ones.

パーツ選択型DPMを用いた傘差し歩行者検出手法の検討

新保祐人, 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1月22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：大阪大学　銀杏会館

近年，車載カメラ画像を用いた歩行者検出技術が注目されている．しかし，雨天環境においては，傘によっ
て歩行者の頭部が隠蔽されるため傘差し歩行者の検出精度が低下してしまう問題がある．本報告では，物体認識の分
野で広く用いられているDeformable Part Models（DPM）をベースとし，DPM の本来のパートフィルタと別途学習
したパートフィルタとを検出時に選択的に使用するパーツ選択型DPM を提案する．傘差し歩行者の検出において，
頭部に相当するパートフィルタと，別途学習した傘に相当するパートフィルタとを選択的に利用することにより，傘
による頭部の隠蔽に頑健な検出が可能であると考えられる．実験により，パーツ選択型DPM による歩行者検出は，
通常のDPM による検出と比べて雨天環境において高い精度が得られること，またパートフィルタの選択により晴天
時の歩行者検出精度には影響を及ぼさないことを確認した．

テレビ会議話者間の視線一致知覚範囲を考慮した目領域画像合成型視線補正法

井上卓弥, 高橋友和, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年1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：大阪大学　銀杏会館

近年，ウェブカメラなどの普及により，テレビ会議を容易に行なうことができるようになった．
しかし，一般的にカメラはディスプレイの外部に設置されており，ユーザはディスプレイ上の相手のユーザを見るため，視線が一致しないという問題が発生する．
この問題を解決するために，様々な手法が提案されているが，それらの手法の多くは特定のセンサを必要とする．
そのため，提案手法では，単一のカメラのみを用いて，対話相手が視線一致を知覚する範囲（視線一致知覚範囲）をユーザが注視している場合にのみ，ユーザの目領域をカメラを直視している画像に変換することで視線の一致した画像を生成する．

先読み運転を可能にするスーパーバイザ型運転支援の提案と実車実証

二宮芳樹, 竹内栄二朗, 山口拓真, 新村文郷, 吉原佑器, 赤木康宏, 川西康友, 出口大輔, 早川聡一郎, 鈴木達也, 村瀬洋, 松林翔太, 三輪和久

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）

This paper presents a supervisory driver assistance system for proactive driving which projects future potential collisions. There are two major points in our approach, one is vehicle's driving intelligence modeling driver instructor's proactive driving and the other is assistance method modeling driver instructor's coaching. An experimental vehicle has implemented to confirm real-time performance of this driver assistance system. Evaluation results show understandabiity and effectiveness of this system.

ファイル共有サービスの運用状況

松岡孝, 田島尚徳, 出口大輔, 森健策

大学ICT推進協議会（AXIES） 2016年12月14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：国立京都国際会館

近年，教育研究活動に関連する様々なデータを適切に管理することが強く求められている．この問題の解決を目指し，名古屋大学では教育研究に関わるデータの保存場所を組織的に整備する取り組みを行っている．平成27年4月より本運用を開始した本サービスの内容，システム構成，運用状況等について報告する．

Webコンテンツを用いた人物紹介映像の自動編集に向けて

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

HCGシンポジウム 2016年12月8日

オノマトペにより歩容を記述するための音韻空間と人体部位の動きの関係性

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

HCGシンポジウム 2016年12月7日

Misclassification Tolerable Learning for Robust Pedestrian Orientation Classification 国際会議

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

International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2016年12月5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：Cancun, Mexico

In this paper, we propose a multiclass classifier training method which reduces fatal" misclassifications by cost-relaxation of "tolerable" misclassifications in one-against-all classifiers training, named misclassification tolerable learning. In a binary classifier in the one-against-all classifiers, we introduce a new class group "conceptually similar classes," whose class labels are similar to the positive class. In the case of pedestrian orientation classification, the conceptually similar classes are defined as neighboring orientations to the positive orientation. We consider the misclassification of the conceptually similar classes to the positive class as tolerable misclassification. By relaxing the cost of the tolerable misclassifications, our proposed classification method reduces fatal misclassifications of non-similar classes. We evaluated the cost-relaxation effectiveness on several public datasets and confirmed that the proposed method outperforms the normal SVM on all of the datasets in the soft criterion by achieving 78.63% recognition rate on PDC Dataset."

致命的な誤認識を低減する多クラス分類器学習法による行動予測のための歩行者の向き認識

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月3日

エピポーラ幾何に基づく画像間距離と車載カメラ映像データベースを用いた詳細な自車位置推定

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 目加田慶人, 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4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

本発表では，正面向き車載カメラで撮影した画像を入力とし，位置情報付き車載カメラ映像データベースとの比較により詳細な自車位置を推定する手法について報告する．
我々はこれまでに，フレーム対毎に算出するエピポーラ幾何に基づくフレーム間距離を用い，DPマッチングによりフレームの対応を求める手法を提案した．
また，このDPマッチングのための端点を高精度に与えるため，フレーム間距離の性質を用いた距離尺度の拡張を行なった．
これらの手法は，入力フレームと最も近い位置で撮影されたデータベース中のフレームを求めることを目的としている．
すなわち，算出可能な位置情報の精度は，車載カメラ映像データベースの撮影間隔に強く依存する．
そこでこれらの手法を拡張し，車載カメラ映像データベースの撮影間隔より詳細な位置情報を算出するための手法を提案する．
提案手法では，エピポーラ幾何に基づくフレーム間距離とカメラ間の距離が比例関係を持つ性質から，線形関数フィッティングによって自車位置を推定する．
実験から，データベースの撮影間隔の10倍詳細な位置情報を正解率80%で取得できることを確認した．

先読み運転支援のための車載カメラからの「歩きスマホ」認識に関する検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月4日

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