研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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Spatial People Density Estimation from Multiple Viewpoints by Memory Based Regression 国際会議

Yoshimune Tabuchi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takayuki Kurozumi, Kunio Kashino

22nd IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2014) 2014年8月27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：Stockholm, Sweden

Crowd analysis using cameras has attracted much attention for public safety and marketing. Among techniques of the crowd analysis, we focus on spatial people density estimation which estimates the number of people for each small area in a floor region. However, spatial people density cannot be estimated accurately for an area far from the camera because of the occlusion by people in a closer area. Therefore, we propose a method using a memory based regression method with images captured from cameras from multiple viewpoints. This method is realized by looking up a table that consists of correspondences between people density maps and crowd appearances. Since the crowd appearances include situations where various occlusions occur, an estimation robust to occlusion should be realized. In an experiment, we examined the effectiveness of the proposed method.

視覚特性を考慮した歩行者の見落としやすさ推定に関する検討

谷繁龍之介, 道満恵介, 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) 2014年7月31日

複数視点から撮影された人物の手荷物所持判定

浅井康博, 西堀研人, 高橋友和, 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) 2014年7月30日

拡張Census Transformを用いた道路面経時差分による車載カメラ映像からの障害物検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2014年7月29日

車両部位の検出数と検出信頼度を利用した回帰による車両台数推定

新村文郷, 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) 2014年7月29日

温度と空間に関する局所鋭敏性ヒストグラムを用いた人体追跡

細野峻司, 高橋友和, 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) 2014年7月29日

適応的な基準画像選択に基づく複数の前方車載カメラ映像を用いた移動物体の除去

小塚亨, 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) 2014年7月29日

Open Apereo 2013 Conference 参加報告

常盤祐司, 宮崎誠, 出口大輔, 平岡斉士, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2013年12月15日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：琉球大学

Open Apereo 2013 Conference が2013 年6 月2 日～6 月7 日に米国サンディエゴで開催された．本稿では今年度のOpen Apereo Conference でのトピックスを報告する．まずカンファレンスで発表された138 セッションを分類しApereo コミュニティが目指す方向性を整理する．次に日本Sakai コミュニティから提案を行った組織的なSakai CLE 翻訳，グローバルレベルでの共同開発プロジェクト，Apereo コミュニティにおけるe ポートフォリオの現状，および今回のカンファレンスで採用されたカンファレンス支援システムについて報告する．

複数フレーム型と学習型の組み合わせによる低解像度顔画像の超解像

吉田智成, 高橋友和, 出口大輔, 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) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

監視カメラ映像中の顔画像認識において，顔領域が低解像度であることは認識精度の低下を招く．この問題に対して我々は，顔向きの変化を利用した複数フレーム型超解像手法を提案してきた．しかし，複数フレーム型超解像には，画像が低解像度になるにつれ，必要な高周波成分を復元することが困難になるという問題がある．そこで本発表では，複数フレーム型超解像と学習型超解像を組み込み合わせた手法を提案する．学習型超解像は，大量の顔画像から高解像度化に必要な顔の知識を学習し，それを用いて低解像度画像から高解像度画像を生成する技術である．これにより，複数フレーム型超解像では復元しきれなかった高周波成分の復元を図る．実際に撮影した動画像を用いた実験の結果から提案手法の有効性を確認した．

大規模被験者実験による雨天時の信号機の視認性推定手法の有効性調査

佐藤竜平, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 二反田直己

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

これまでに我々は，車載カメラを利用して，運転手から見た雨天時の信号機の視認性を推定する手法を提案してきた．具体的には，晴天時の信号機の視認性推定に用いられている画像特徴のコントラスト，および雨天時の視認性に大きな影響を与えるフロントガラス上の雨滴に関する特徴を用い，これらの回帰により信号機の視認性を推定する．従来は，被験者11 人による1,624 回の対比較実験により29 枚の車載カメラ画像の視認性を求め，それらのデータセットを用いて手法の評価を行った．しかし，多様に変化する道路環境を網羅したデータセットではなかった．そこで本発表では，従来の報告に比べて多様な状況を含む大規模なデータセットを構築し，手法の有効性を調査した結果を報告する．具体的には，被験者46 人による19,800 回の対比較実験によって100 枚の車載カメラ画像に対する視認性を求めた．そしてこのデータセットを用いた実験の結果，雨滴に関する特徴を用いることで，様々な状況において高精度に雨天時の信号機の視認性を推定できることを確認した．

反復式生成型学習法を用いた歩行者検出

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

近年，車載カメラで撮影された画像から歩行者を検出する技術に関する研究が注目されている．画像中の歩行者の見えを特徴として用いる従来の検出手法では，多様な環境下で撮影された大量の学習用画像を事前に人手で収集し，それらを用いて検出器を構築する必要があった．この問題を解決するために，本発表では検出に有効な歩行者画像を反復的に生成する\反復式生成型学習法を提案する．本手法では，まず少数の歩行者画像を用いて形状やテクスチャ，背景の生成モデルを構築する．次に，実際の歩行者画像から誤検出しやすい歩行者の生成パラメータを求め，その近傍で多数の学習用歩行者画像を生成する．実験の結果，従来手法と比べて検出精度は大きく向上し，提案手法の有効性を確認した．"

Detection of Biased Broadcast Sports Video Highlights by Attribute-Based Tweets Analysis 国際会議

Takashi Kobayashi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Lecture Note in Computer Science 2013年1月9日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：黄山柏瑞酒店（中華人民共和国安徽省黄山市）

We propose a method for detecting biased-highlights in a broadcast sports video according to viewers’ attributes obtained from a large number of tweets. Recently, Twitter is widely used to make real-time play-by-play comments on TV programs, especially on sports games. This trend enables us to effectively acquire the viewers’ interests in a large mass. In order to make use of such tweets for highlight detection in broadcast sports video, the proposed method first performs an attribute analysis on the set of tweets issued by each user to classify which team he/she supports. It then detects biased-highlights by referring to the number of tweets made by viewers with a specific attribute.

DOI： 10.1007/978-3-642-35728-2_35

A Study of Gaze Estimation Using Head and Body Pose Information 国際会議

Nobuhiro Funatsu, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2013 2013年1月8日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Nagoya University

Gaze estimation from an image is an important technique for tasks such as driver monitoring and measuring of advertising effectiveness. For this, most existing methods require a high quality image of eyes. However, It is difficult to obtain the eye images when eye occlusion occurs due to sunglasses or face rotation. Another approach approximates head directions to gaze directions. However, the gaze direction is affected not only by the head direction but also by the body direction. Thus, we are studying a method that estimates the gaze direction accurately using information on both head and body pose directions. Experimental result showed that the proposed method could estimate gaze directions more accurately than by using the information on only head directions.

Automatic Construction of Traffic Sign Detector Based on Simultaneous Gathering of Training Samples

Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2013 2013年1月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Nagoya University, Japan

This paper proposes a method for automatic construction of traffic sign detector based on simultaneous gathering of training samples from in-vehicle camera image sequences. Most existing methods for object detection based on AdaBoost classifier require various training samples for constructing an accurate detector. In the case of traffic sign detection, traffic sign images having various appearances should be prepared as positives before constructing the detector to achieve accurate traffic sign detection from in-vehicle camera images. In addition to the traffic sign images, various background images should also be prepared as negatives to reduce false alarms. However, since they are prepared manually by specifying their clipping rectangles in in-vehicle camera images, their preparation cost is quite expensive. To solve this problem, our group has proposed a method for obtaining positive and negative training samples automatically from in-vehicle camera image sequences. By extending our previous work, this paper presents a method of automatic construction of traffic sign detector that uses the state-of-the-art image features and Ada-Boost classifier. We conducted experiments with in-vehicle camera images containing traffic signs with various backgrounds. Experimental results showed the effectiveness of the proposed method.

手荷物の種類と向きを考慮した人物画像からの手荷物の所持判定に関する検討

浅井康博, 高橋友和, 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) 2013年12月13日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：三重大学

近年，公共空間への監視カメラの設置が進められている．捜査などで監視カメラ映像を利用するにあたり，膨大な映像中から対象の人物を探す作業が必要となる．しかし，人手によるこれらの作業は膨大な時間と労力を要するため，画像処理により人物検索を支援する技術が求められている．そこで我々は人物画像から手荷物所持の有無を判定することにより人物絞り込みの支援を行なうことを目的としている．本報告では向きと種類を考慮した手荷物の所持判定手法を提案する．手荷物の向きを考慮するだけでなく，手荷物の種類によって有効な特徴量が異なることを利用して判定精度の向上を実現した．また，実際の監視カメラ映像の利用を想定し，実画像としてiLIDS データセットを利用して判定精度の検証を行った．

料理レシピの記述に従った家庭内調理映像の要約

林泰宏, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月11日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡工業大学

近年，Web上で個人が公開する料理レシピが増えている．しかし，これらの料理レシピは，文章と数枚の画像のみで構成されており，具体的な調理動作を把握しにくかったり，調理手順全体の流れを把握しにくいことがある．そこで，個人が調理過程を撮影した映像（家庭内調理映像）を付与することで，料理レシピを視覚的に理解しやすい形で公開できることが望ましい．しかし，家庭内調理映像は未編集でカメラワークがない映像であるため，長時間であり，かつ細かい操作が見にくい．そのため，家庭内調理映像に含まれる時間的冗長性と空間的冗長性の両方を除去する必要がある．
本報告では，これらのうち，家庭内調理映像の時間的冗長性の除去を目的とした映像要約手法を提案する．提案手法では，対応する料理レシピの記述を利用し，調理操作の種類に基づいて重要な映像区間を抽出する．また，被験者実験により要約規則が妥当であることを確認した．

低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討

西堀研人, 高橋友和, 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) 2013年9月3日

TransifexによるSakai CLE 翻訳

出口大輔

Ja Sakai アンカンファレンス 2013年8月21日

低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

第16回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2013)論文集 2013年7月31日

エピポーラ幾何に基づく画像間距離を用いた車載カメラ映像データベース探索による自車位置推定

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2013年7月30日

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