研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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監視カメラ映像における人物の学習型超解像

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2013年12月5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：パシフィコ横浜アネックス・ホール

本研究では，防犯や事件の解決を目的として設置されている広域監視カメラシステムのための低解像度人体画像の学習型超解像について検討を行った．服装や姿勢の変化による人物
の見えの変動は大きく，全てを網羅する高解像度の学習データを用意するのは困難であるが，予め人物を様々な方向から高解像度で撮影した学習用画像を実際の監視カメラ映像に適用する
ことで，人物画像の画質を向上させることができた．

監視カメラシステムのための低解像度人体画像の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

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会（SSI） 2013年11月18日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：滋賀県・大津・ピアザ淡海

防犯を目的とした監視カメラの設置が増えてきており，不審者の検出や人物照合等に用いられている．このような広域を監視するカメラを用いた場合，人物は低解像度で撮影されることが多く人物の照合が困難となる．低解像度画像を高解像度化する技術として，超解像技術が用いられている．しかし，人体の画像は姿勢や服装のように外見の変化が大きく超解像が困難である．そこで，本研究では低解像度の人体画像を高解像度化することで，人が見ても機械が処理をしても人物照合をより正確に行うことができる高解像度の人体画像を生成することを目的とする．ここでは，大量の人物画像からなる学習用画像を用いて1枚の低解像度画像から高解像度画像を生成する学習型超解像方式を適用し，人体画像の超解像について検討を行う．

Scene dependent classifiers for pedestrian detection 国際会議

Hidefumi Yoshida, Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Joint Workshop on Advanced Sensing / Visual Attention and Interaction (ASVAI2013) 2013年11月5日

Automatic authoring of a domestic cooking video based on the description of cooking instructions 国際会議

Yasuhiro Hayashi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

5th International Workshop on Multimedia for Cooking and Eating Activities (CEA'13) 2013年10月21日

Blur-invariant Traffic Sign Recognition Using Compact Local Phase Quantization 国際会議

Saleh Aly, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2013 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2013) 2013年10月8日

Construction of a traffic sign detector based on voting type co-training 国際会議

Yuji Kojima, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2013 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2013) 2013年10月8日

複数カメラを用いた人数分布推定に関する検討

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) 2013年10月3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：幕張メッセ国際会議場

公共の安全やマーケティングを目的として，群集の解析の研究が注目を集めている．また近年，セキュリティ意識が高まり，監視カメラから得られる大量の映像を用いて群集の行動を解析する技術が求められている．しかし，人手による解析には多くの時間や労力が必要なため，このような大量の群集映像の自動解析に関する期待は高い．群集解析の中でも，場所領域毎の人数分布の推定には一定の需要がある．そこで我々は，多数の人が密集して存在する状況下での場所領域毎の人数分布の推定を目指す．本報告では，複数カメラを用いることで遮蔽の影響に対処するとともに，回帰による小領域毎の人数推定により人数分布を推定する手法を検討する．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．

Prediction of Pedestrian Detectability for Drivers by Image Processing and its Driver Adaptation 国際会議

Ryunosuke Tanishige, Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Naoki Nitanda

6th Biennial Workshop on Digital Signal Processing for In-Vehicle Systems (DSP2013) 2013年9月30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：Korea University, Seoul, Korea

In recent years, advances in pedestrian detection technology have resulted in the development of driving assistance systems that notify the drivers of the presence of pedestrians. However, warning of all of the presence of pedestrians would confuse the driver. Therefore, the driver should only be notified of the less detectable pedestrians to avoid confusion. To achieve this, it is necessary to develop a method to predict the driver’s perception performance of pedestrian detectability. This paper proposes a method that predicts the pedestrian detectability considering the difference between individual drivers. The proposed method constructs a predictor specific to each driver, in order to predict the pedestrian detectability precisely. To obtain the ground truth of the pedestrian detectability, we conducted an experiment by human subjects using images from an in-vehicle camera including pedestrians. From the comparison between the output of the proposed method and the actual detectability, we confirmed that the proposed method significantly reduces the prediction error in comparison with the existing methods.

音声特徴と画像特徴を利用した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) 2013年9月26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：利尻町交流促進施設「どんと」

本報告では，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一場面検出手法を提案する．近年，大量に蓄積されたニュース映像を内容に基づいて扱う技術が必要になっている．我々はその中でも，同一場面の検出に注目しており，これまで，映像を人物領域と背景領域に分割し，それぞれの領域同士を独立に照合し，その結果を統合する領域別照合手法を提案してきた．しかし，この手法は，ある程度撮影視点が異なる映像には頑健ではあるが，あまりにも異なる映像の検出は困難であった．そこで本報告では，従来の画像特徴に加え，音声特徴を追加した同一場面検出手法を提案する．音声特徴により検出できる映像は限られるが，撮影視点に関わらず同一場面を検出することができるため，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．

位置情報を活用した走行環境適応型歩行者検出に関する検討

鈴尾大地, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 石田皓之, 小島祥子

電気関係学会東海支部連合大会 2013年9月25日

Sakaiを中心とした教育基盤構築の現状と今後の展開

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

大学ICT推進協議会（AXIES） 2012年12月17日

第13回Sakai Conference参加報告

常盤祐司, 宮崎誠, 松葉龍一, 出口大輔, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2012年11月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

第13回Sakai Conferenceが2012年6月11日～6月14日に米国アトランタで開催された．本稿では今年度のSakai 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148セッションを分類しSakaiコミュニティが目指す方向性を整理する．次にJasigとの共同開催となったことからJasigのプロジェクト概要，連携の意義を述べる．またハンズオン形式で実施されるテクニカルワークショップの参加体験と日本の大学での活用が今後期待される技術としてePortfolio関連の現状を報告する．

Subtraction-Based Forward Obstacle Detection Using Illumination Insensitive Feature for Driving-Support 国際会議

Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Computer Vision in Vehicle Technology: From Earth to Mars (CVVT2012) 2012年10月13日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Firenze, Italy

This paper proposes a method for detecting general obstacles on a road by subtracting present and past in-vehicle camera images.
The image-subtraction-based object detection approach can be applied to detect any kind of obstacles although the existing learning-based methods detect only specific obstacles.
To detect general obstacles, the proposed method first computes a frame-by-frame correspondence between the present and the past in-vehicle camera image sequences, and then registrates road surfaces between the frames.
Finally, obstacles are detected by applying image subtraction to the registrated road surface regions with an illumination insensitive feature for robust detection.
Experiments were conducted by using several image sequences captured by an actual in-vehicle camera to confirm the effectiveness of the proposed method.
The experimental results shows that the proposed method can detect general obstacles accurately at a distance enough to avoid them safely even in situations with different illuminations.

DOI： 10.1007/978-3-642-33868-7_51

Visibility Estimation of Traffic Signals under Rainy Weather Conditions for Smart Driving Support 国際会議

Ryuhei Sato, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

2012 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2012) 2012年9月19日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Anchorage, Alaska, USA,

The aim of this work is to support a driver by
notifying the information of traffic signals in accordance with
their visibility. To avoid traffic accidents, the driver should
detect and recognize surrounding objects, especially traffic
signals. However, when driving a vehicle under rainy weather
conditions, it is difficult for drivers to detect or to recognize
objects existing in the road environment in comparison with fine
weather conditions. Therefore, this paper proposes a method
for estimating the visibility of traffic signals for drivers under
rainy weather conditions by image processing. The proposed
method is based on the concept of visual noise known in the
field of cognitive science, and extracts two types of visual noise
features which ware considered that they affect the visibility of
traffic signals. We expect to improve the accuracy of visibility
estimation by combining the visual noise features with the
texture feature introduced in a previous work. Experimental
results showed that the proposed method could estimate the
visibility of traffic signals more accurately under rainy weather
conditions.

DOI： 10.1109/ITSC.2012.6338838

車載カメラを用いた走行環境適応型歩行者検出器に関する予備的検討

鈴尾大地, 吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年9月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京農工大学（小金井キャンパス）

近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する研究が注目されている. しかし,時刻や天候,季節,走行場所などの環境要因によって歩行者の見えは大きく変動するため,高精度に検出することは難しい.画像中の歩行者の
見えを特徴とした従来の検出手法では,事前に大量の学習用歩行者画像および非歩行者画像を人手で収集することで,このような変動に対応していた.しかし,あらゆる見えの変動を想定して学習用画像を用意することは難しい.本研究では,車載カメラ映像から学習用画像を収集して歩行者検出器を走行環境に適応させる枠組みを提案し,この問題の解決を図る.本報告では検出精度に影響を与える主要な環境要因である走行場所の変化に着目し,走行場所毎に歩行者画像および非歩行者画像を収集することで走行環境適応型歩行者検出器を構築する手法を提案する.理想的に適応が行われた歩行者検出器の精度を検証したところ,従来手法と比較して大幅な精度向上が見られ,有効性を確認した.

Virtual View Generation using Clustering based Local View Transition Model 国際会議

Xi Li, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

ACCV Workshop on Face Analysis: The Intersection of Computer Vision and Human Perception 2012年11月6日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Deajeon Convention Center, Daejeon, Korea

This paper presents an approach for realistic virtual view generation using appearance clustering based local view transition model, with its target application on cross-pose face recognition. Previously, the traditional global pattern based view transition model (VTM) method was extended to its local version called LVTM, which learns the linear transformation of pixel values between frontal and non-frontal image pairs using partial image in a small region for each location, rather than transforming the entire image pattern. In this paper, we show that the accuracy of the appearance transition model and the recognition rate can be further improved by better exploiting the inherent linear relationship between frontal-nonfrontal face image patch pairs. For each specific location, instead of learning a common transformation as in the LVTM, the corresponding local patches are first clustered based on appearance similarity distance metric and then the transition models are learned separately for each cluster. In the testing stage, each local patch for the input non-frontal probe image is transformed using the learned local view transition model corresponding to the most visually similar cluster. The experimental results on a real-world face dataset demonstrated the superiority of the proposed method in terms of recognition rate.

Construction of a local attraction map according to social visual attention 国際会議

Ichiro Ide, Jiani Wang, Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

5th International Conference on Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services (IIMSS2012) 2012年5月

過去の車載カメラ映像との時空間差分による不特定障害物検出に関する検討

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年3月30日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：神戸大学

本研究の目的は，前方を向いた車載カメラ映像から前方障害物を検出することである．
車載カメラ映像からの障害物検出に関する研究は広く行なわれているが，多くは車両や人物といった検出対象の見えを学習して検出を行なうものであり，事前に学習していない想定外の障害物への対応はできない．
そこで提案手法では，同地点における過去の車載カメラ映像との差分を用いて前方障害物を検出する．
差分を用いることにより，検出対象の事前知識を必要とせず，段ボール箱や積荷の落下物などの不特定の障害物を検出することが可能になる．
しかし，過去の走行映像は走行位置の違いによる視点のずれを含み，直接的に差分を求めることは困難である．
そこで，まず既存手法により現在と過去の映像中のフレーム間対応付けを行なう．
そして，対応付いたフレーム同士の道路面を射影変換によって位置合わせする．
最後に，車載カメラ映像の時系列情報を利用し，道路面時空間画像差分により障害物を検出する．
評価実験から，検出対象の事前知識を用いずにボールなどの障害物を検出できることを確認した．

市街地構造物への拡張現実型画像情報提示手法

内山寛之, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 川西隆仁, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年3月29日

雨天時の信号機視認性推定のための画像特徴に関する予備的検討

佐藤竜平, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電子情報通信学会総合大会 2012年3月22日

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