研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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Estimation of the Representative Story Transition in a Chronological Semantic Structure of News Topics 国際会議

Kosuke Kato, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

4th International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR2014) 2014年4月4日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Glasgow University

It is important to track the flow of topics to thoroughly understand the contents. Accordingly, a method that structures the chronological semantic relations between news stories, namely a 'topic thread structure' has been proposed.It allows the comprehensive understanding of a topic by chronologically tracking stories one by one from the initial story. However, this task imposes a user to watch many stories when it contains various sub-topics. Thus, we propose method that estimates the representative story transition in a topic thread structure. In the proposed method, features obtained from a story and those from the topic thread structure are used for the estimation. We confirmed the effectiveness of the proposed method by comparing the results obtained from the proposed method to the ground truth obtained from votes in a subjective experiment. However, this task imposes a user to watch many stories when it contains various sub-topics. Thus, we propose method that estimates the representative story transition in a topic thread structure. In the proposed method, features obtained from a story and those from the topic thread structure are used for the estimation. We confirmed the effectiveness of the proposed method by comparing the results obtained from the proposed method to the ground truth obtained from votes in a subjective experiment

前方車載カメラ映像中の移動物体除去に関する予備的検討

小塚亨, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

テレビ会議における視線一致のための目領域画像合成に関する予備的検討

井上卓弥, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

低解像度LIDARを用いた歩行者検出に関する予備検討

市川善規, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映, 三澤秀明

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

動作領域を考慮した赤外線センサアレイによるジェスチャ検出に関する検討

鳥山千智, 細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

車両パーツ検出に基づく車載カメラ画像中の車両台数推定に関する予備検討

新村文郷, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：新潟大学

自車の周囲を走行する他車の台数を把握することは，周囲の道路状況を理解する上で非常に重要である．そこで我々は，車載カメラにより撮影された画像中の車両台数を推定する手法を提案する．
車両台数の推定方法として，画像中の個々の車両を検出し，その検出数を数える方法がある．しかし，道路の混雑によっては車両の大部分が隠れ，精度良く車両を検出することが困難になる．一方，車両の一部が隠れていたとしても，窓やタイヤといった車の一部のパーツは検出可能である．そこで，車の各パーツを検出し、その結果に基づいて車両台数を推定する．
発表では，パーツ検出に基づく車両台数推定手法について予備検討を行った結果について報告する．

ヒューマンクラウドセンシングの実現可能性検討

島田敬士, 出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉

電子情報通信学会総合大会 2014年3月18日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：新潟大学

実世界の今の状況を検索する新たなサービスモデル「ヒューマンクラウドセンシング」の提案する.ヒューマンクラウドセンシング（Human Cloud Sensing,以下HCS）は,スマートフォンを活用したユーザ参加型の実世界情報検索サービスであり,環境設置センサを利用して実世界を観察・理解する代わりに,ユーザを実世界を観察・理解するヒューマンセンサと見立てることで,従来の画像処理やパターン認識技術だけでは困難であった状況認識能力をユーザに委ねて実世界の情報を収集する.発表では,HCSの概要とその実現可能性の検討結果について報告する.

位置情報を用いた走行環境適応による車載カメラ画像からの歩行者検出の高精度化

鈴尾大地, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 石田皓之, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年3月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：早稲田大学

近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する技術が注目されている. 一般に,車載カメラ画像に含まれる走行環境は多様に変化するため,特定の走行環境を対象とするような従来の研究では高精度に歩行者を検出することが困難であった.そこで本研究では,走行環境に適応することにより高精度な歩行者検出を行う手法を提案する.これは,多様に変化する走行環境に対して複数の識別器を構築し,これを切り替えながら検出に利用する手法である.そのために,車載カメラ画像系列を画像特徴のクラスタリングにより複数の走行環境に分類し,各環境を走行場所および進行方向と関連付ける.そして,各走行環境に応じた識別器を構築し,検出に利用する.提案手法の有効性を確認するため,実画像に対して環境適応型の歩行者検出を適用し,精度評価を行った.その結果,提案手法の検出精度は環境適応を行わない手法と比べて向上し,その有効性を確認した.

高精度な道路標識検出器構築のための重み付き投票型Co-training手法の提案

児島勇司, 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) 2014年3月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：早稲田大学

近年，運転支援を目的として，車載カメラ映像から道路標識を検出・認識する研究が広く行われている．
しかし，安定して高い検出性能が得られる道路標識検出器の構築には，設置位置や経年劣化，照明の変動などの多様な見えの変化をバランス良く含んだ大量の道路標識画像を学習サンプルとして用意し，これらを用いて道路標識検出器を構築する必要がある．

提案手法では，Co-training手法に重み付き投票によるラベル付与方法を導入することにより，学習サンプルの効率的な収集を実現する．
これにより，有効な識別器を適切に選択しながら，車載カメラ映像中から学習サンプルを自動的に収集する．
そして，収集した多様な学習サンプルを用いて道路標識検出器を構築することにより，道路標識の検出精度向上を目指す．

評価実験では，提案手法によりF値が0.628の初期検出器から最大でF値が0.841の道路標識検出器が構築可能であることを確認した．

名古屋大学におけるSakaiの利用状況およびリーディング大学院の活用事例の紹介

中務孝広, 太田芳博, 田上奈緒, 大平茂輝, 後藤明史, 出口大輔, 森健策

Ja Sakai カンファレンス 2014年3月10日

開催年月日： 2014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

名古屋大学では，2010年度からSakaiによるNUCT（Nagoya University Collaboration and course Tools）を，講義における利用を主たる目的として全学向けに運用してきた．本稿では，Sakaiにおける利用状況等について報告するとともに，博士課程教育リーディングプログラムにおける教育学習支援システムとして，Sakaiを利活用した事例について紹介する．

SNSを用いた映像構造化のためのニュースストーリとWeb ニュース記事の対応付け手法

加藤光佑, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：別府コンベンションセンタ

ニュース映像は社会に関する資料的な価値が高く，アーカイビングが重要視されている．アーカイブされ
たニュース映像を資料として活用する場合，話題の内容を総合的に理解することが重要である．そのために，大量の
ニュース映像を効率的に閲覧する技術が求められている．一方，近年ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）が
爆発的に普及している．SNS 利用者は自分の意見や興味・関心がある情報の受発信を主な利用目的としている．
そこで我々は，SNS 利用者の反応に基づいたニュース映像の構造化を目指すことにした．本稿ではその基礎技術とし
て，ニュースストーリとWeb ニュース記事の対応付け手法について報告する．

顔の部分領域別動き照合によるニュース映像からの同一場面検出

熊谷はるか, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：別府国際コンベンションセンタ

本稿では，同一場面，つまり，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一場面をニュース映像から検出する手法の改良について報告する．従来，我々は，音声特徴と画像特徴を組み合わせた同一場面検出手法を提案してきた．しかし，音声特徴は話者と音声が一致する同一場面しか検出できないため，画像特徴のさらなる精度向上が課題であった．具体的には，従来手法では，異なる顔部品に属する特徴点軌跡が誤って対応付き，誤検出が起こるという問題があった．そこで顔領域を照合する際に，縦に3分割した部分領域同士を照合する改良方法を提案する．部分領域同士を照合することにより，各部分領域に含まれる顔部品同士を照合することができるため，照合精度の向上が期待できる．実際に放送されたニュース映像で同一場面検出実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

料理レシピに対するコメントを教師信号とした学習による料理レシピの味推定に向けた検討

松長大樹, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月6日

空間的な人数分布推定のための記憶型回帰の検討

田渕義宗, 高橋友和, 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) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡大学七隈キャンパス18号館

カメラを用いた群集解析は公共の安全やマーケティングなどに需要がある．群集解析の中でも，我々は小領域毎の人数を求める空間的な人数分布推定を検討する．しかし，カメラから離れた場所では人物間の遮蔽が発生するので，空間的な人数分布を正しく推定することは困難である．そこで我々は，複数視点のカメラから撮影された画像を用いて記憶型回帰により人数分布を推定する手法を提案する．本手法は，人数分布と群集の見えの対応表を用いるものであり，群集の見えは遮蔽を含んでいるため，遮蔽に頑健な人数分布推定手法が実現される．評価実験において，提案手法の人数分布推定精度を評価した．

ヒューマンクラウドセンシングの提案

島田敬士, 出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿では，ユーザを実世界の状況・情景に関する情報を収集するヒューマンセンサと見立て，実世界の「今」の情報を検索する新たなサービスモデル「ヒューマンクラウドセンシング」を提案する．実世界の状況理解処理すべてをカメラなどの物理センサと認識処理技術を使って行う代わりに，ユーザを状況理解の系に巻き込むことでより効果的な情報検索サービスの実現を目指している．

スマートフォンを用いた混雑状況調査におけるヒューマンセンサの負荷測定

出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉, 島田敬士

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿では，ヒューマンクラウドセンシングによる実世界の「今」の情報の検索を目指し，その予備調査として行ったヒューマンセンサの負荷測定結果を報告する．実験の結果，項目選択もしくは写真を情報モダリティとして採用することの妥当性を確認した．

スマートフォンを用いた混雑状況伝達におけるモダリティと情報量の影響

近藤一晃, 舩冨卓哉, 島田敬士, 出口大輔

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿ではHCSモデルにおける伝達モダリティや状況データの提示量と「状況の分かりやすさ」との関係について調査した結果を報告する．種々の「状況データ」を被験者に提示してアンケート調査を行ったところ，写真を用いることで状況の分かりやすさが大きく増すこと，写真とテキストの組み合わせが最もよい伝達モダリティであること，提示する状況データ数の増加とともに多く人が同等の理解度となること，などが明らかとなった．

Can a Human be a Sensor? 国際会議

Atsushi Shimada, Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Takuya Funatomi

20th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2014) 2014年2月5日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Okinawa National College of Technology

This paper discusses a novel sensing strategy to retrieve real-world information. Instead of using sensor devices such as cameras, microphones and so on, the proposed approach involves people in real-world sensing to acquire requested information as accurately and quickly as possible. We call the proposed sensing strategy as Human Cloud Sensing (HCS)". In this paper, we introduce the concept of HCS and report some experimental results which were conducted to investigate the feasibility of "Can a human be a sensor?"."

Environment adaptive pedestrian detection using in-vehicle camera and GPS 国際会議

Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hiroyuki Ishida, Yoshiko Kojima

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2014 2014年1月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Lisbon

In recent years, accurate pedestrian detection from in-vehicle camera images is focused to develop a safety driving assistance system. Currently, successful methods are based on statistical learning. However, in such methods, it is necessary to prepare a large amount of training images. Thus, the decrease in the number of training images degrades the detection accuracy. That is, in driving environments with few or no training images, it is difficult to detect pedestrians accurately. Therefore, we propose an approach that collects training images automatically to build classifiers for various driving environments. This is expected to realize highly accurate pedestrian detection by using an appropriate classifier corresponding to the current location. The proposed method consists of three steps; Classification of driving scenes, collection of non-pedestrian images and training of classifiers for each scene class, and associating a scene-class-specific classifier with GPS location information. Through experiments, we confirmed the effectiveness of the method compared to baseline methods.

DOI： 10.5220/0004677003540361

Exemplar-Based Human Body Super-Resolution for Surveillance Camera Systems 国際会議

Kento Nishibori, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2014 2014年1月6日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Lisbon

In this paper, we propose an exemplar-based super-resolution method applied to a human body in a surveillance video. Since persons are usually captured as low-resolution images by a video surveillance system, it is sometimes necessary to perform detection and identification of persons from not only a human face but also from the human body appearance. The super-resolution for a human body image is difficult because the appearances of person images vary according to the color of clothing and the posture of persons. Thus, we focus on the high-frequency components that could restore the lost high-frequency components of the low-resolution image regardless to the variation of the clothing. Therefore, the purpose of the work presented in this paper is to apply the exemplar-based super-resolution using high-frequency components for a low-resolution human body image to generate a high-resolution human body image so that both computer systems and humans can identify persons more accurately. As a result of experiments, we confirmed the effectiveness of the proposed super-resolution method.

DOI： 10.5220/0004686101150121

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