研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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

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) 2012年8月7日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡国際会議場

本研究の目的は，前方を向いた車載カメラ映像から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特定の検出対象の見えを学習して行なうものであり，事前に学習することができない，段ボール箱や積荷の落下物などの不特定の障害物への対応はできない．そこで提案手法では，同一地点における過去の車載カメラ映像との差分を用いて不特定の前方障害物を検出する．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，対象までの距離を考慮した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，ボールなどの不特定の障害物を検出できることを確認した．

Visual Noiseを考慮した雨天時の信号機視認性推定

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

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2012年8月7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：福岡国際会議場

本発表では，雨天時の安全運転支援システムの実現を目的として，車載カメラ画像を用いた信号機の視認性推定手法を提案する．雨天時には，晴天時と比べてドライバの視界が悪くなり，周囲に存在する物体を視認することが難しくなる．特に信号機は道路交通において重要であり，視認性が低い場合にその情報をドライバに提供することは安全運転支援に有効である．従来の信号機の視認性推定手法では，信号機の視認性を推定するためにテクスチャ特徴が用いられている．しかし，従来手法は晴天時を対象としており，雨天時の信号機の視認性を低下させる要因を考慮していない．一方，認知科学の分野の研究により明らかとなった人間の視覚特性の 1 つに，visual noise による視認性の低下がある．Visual noise は，対象物を見るときに妨害となる物体のことである．フロントガラス上の雨滴はvisual noise と見なすことができ，対象物体の視認性を低下させる要因となる．そこで提案手法では，従来手法で利用されているコントラスト特徴とアピアランス特徴に加えて，visual noise 特徴を統合利用する．車載カメラ画像を用いた実験の結果，新たに visual noise 特徴を導入した提案手法によって，雨天時に信号機の視認性を精度良く推定できることを確認した．

Robust Face Super-Resolution Using Free-Form Deformations For Low-Quality Surveillance Video 国際会議

Tomonari Yoshida, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2012 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2012) 2012年7月10日

時間的冗長性の除去による調理履歴映像の要約

林泰宏, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

データ工学研究会(DE) 2012年6月6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：国立情報学研究所12階1208.1210号室

個人が調理過程を撮影した映像の要約手法について報告する．近年，個人の生活を記録するライフログが注目されている．しかし，ライフログは長時間に渡り記録されるものであり，データ量が膨大である．本報告では，日常的な創作活動である料理に着目し，個人が調理過程を撮影した調理履歴映像の要約手法を提案する．調理履歴映像は，ログとしての利用以外に，インターネット上で公開するなどして，他人が調理する際の参考映像として提供することもできる．そのため，映像を要約することでより効率的に検索・閲覧できると考えられる．提案手法では，映像から時間的冗長な区間として静止区間と繰り返し区間を検出し，それらを除去することで調理履歴映像を要約する．実際に調理過程を撮影した映像を用いて区間検出実験を行い，静止区間は適合率0.98，再現率0.99，繰り返し区間は適合率0.62，再現率0.92 の精度が得られた．

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

体に対する顔の向きと視線方向の関係に関する予備的調査

船津暢宏, 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 2012年3月21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：岡山大学

運転支援システムのためのドライバの運転状況理解や，ディジタルサイネージにおける広告効果測定などを目的として，カメラを用いて人物の視線方向を推定する技術が注目されている．視線方向を推定する方法の一つとして，目領域の検出による方法がある．この方法では画像中から目領域中の虹彩の位置を検出することで視線方向を高精度に推定する．そのため，高解像度なカメラや専用の装着型デバイスを用いるなどして，高品質な目領域画像を得る必要がある．しかし実環境下で得られる人物画像は，低解像度であることや遮蔽や照明変化を含むことなどが多く，高品質な目領域画像を安定して取得することは難しい．一方で，顔の向きの推定は，目領域の検出に比べて実現が容易であると考えられる．そのため，顔の向きを推定してそれを視線方向の代わりに用いる研究が行われている．この研究では，視線方向の生起確率が顔の向きを中心に分布するという仮定を置いている．しかしながら実際には，眼球と首の可動範囲や可動速度の違いから，体に対する顔の向きやその時間的
な変化がその分布の形状に偏りを生じさせると考えられる．そこで我々は，このことを利用して視線方向の生起確率分布を高精度に推定することを検討している．本発表ではそのための予備的調査として，体に対する顔の向きと視線方向の関係について調査した．

印象に基づく属性による顔画像の検索に関する検討

尾崎安範, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2012年3月21日

顔向き変化を利用した超解像

吉田智成, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2012年3月21日

ニュース映像中の同一シーン検出のための領域別照合手法の検討

熊谷はるか, 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) 2012年3月12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：富山大学

本稿では，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一シーンを検出するための領域別照合手法の検討結果について報告する．
近年では，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となっている．
本稿ではその中でも，同一シーン検出手法に注目する．
本手法では，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．
撮影視点の違いに対応するため，領域同士の照合では，それぞれの領域の性質に応じて，撮影視点の違いに頑健な特徴を用いる．
人物領域の照合には，特徴点の不均一性パターンを用い，背景領域の照合には，色ヒストグラム特徴を用いる．
実際に放送されたニュース映像で同一シーン検出実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

調理手順に従った撮影対象領域の決定に基づく調理映像を対象としたディジタルカメラワーキング

兵庫渉, 林泰宏, 野田雅文, 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) 2012年3月12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：富山大学

近年，ウェブ上で個人が料理レシピを公開する機会が増えている．しかし，これらのレシピは文章と静止画のみで構成されており，理解しにくい場合がある．
そこで，本研究では調理過程を説明した映像を付与することでレシピをより分かりやすく表現することを目指す．しかし，
このような映像を個人で作成することは困難である．そこで，本報告では個人でも自ら撮影した調理履歴映像から，
手軽に調理過程を説明した映像を作成するためのディジタルカメラワーキング手法を提案する．
提案手法では，調理動作と映像の対応付けを行い，各調理動作に対応する映像区間ごとに動作に応じた切り出し領域を決定することで，
仮想的なカメラワークを生成する．対応付け精度と切り出し領域の決定精度を評価する実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

ショット内及びショット間の画像・音声特徴に着目したスピーチショット抽出

熊谷章吾, 道満恵介, 高橋友和, 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) 2012年3月12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：富山大学

本報告では，ショット内及びショット間の特徴に基づく被写体と話者の異同判定によるニュース映像からのスピーチショット抽出手法を提案する．
スピーチショットはマルチメディア情報を豊富に含み，資料的価値が高い．
そこで我々はこれまで，被写体の口唇動作と話者の声から得られる複数の音声特徴と画像特徴の相関に基づく被写体と話者の異同判定手法を提案してきた．
この手法は，音声ノイズの少ないショットに対しては高精度な異同判定が可能であるが，多量の音声ノイズを含むショットに対しての異同判定は困難であった．
そこで本報告では，2段階の処理による被写体と話者の異同判定手法を提案する．
まず第1段階で，これまでに提案した手法により異同判定を行う．
その後，第2段階で，ショット内及びその前後のショットとの間に表れる特徴的な画像・音声の性質に基づいて異同判定を行う．
スピーチショット抽出実験の結果，提案手法の有効性を確認した．

時空間CoHOG特徴を用いた一般物体認識による動画像検索

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2012年3月9日

歩行者の見つけやすさ推定のための視覚探索特性を考慮した画像特徴の検討

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2012年3月8日

ドライバの視線情報と車両情報を組み合わせた運転行動予測

上坂竜規, 野田雅文, 目加田慶人, 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) 2012年3月8日

Integration of generative learning and multiple pose classifiers for pedestrian detection 国際会議

Hidefumi Yoshida, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Kunihiro Goto, Yoshikatsu Kimura, Takashi Naito

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2012 2012年2月26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：Rome, Italy

Recently, pedestrian detection from in-vehicle camera images is becoming an important technology in ITS (Intelligent Transportation System).
However, it is difficult to detect pedestrians stably due to the variety of their poses and their backgrounds.
To tackle this problem, we propose a method to detect various pedestrians from in-vehicle camera images by using multiple classifiers corresponding to various pedestrian pose classes.
Since pedestrians’ pose varies widely, it is difficult to construct a single classifier that can detect pedestrians with various poses stably.
Therefore, this paper constructs multiple classifiers optimized for variously posed pedestrians by classifying pedestrian images into multiple pose classes.
Also, to reduce the bias and the cost for preparing numerous pedestrian images for each pose class for learning, the proposed method employs a generative learning method.
Finally, the proposed method constructs multiple classifiers by using the synthesized pedestrian images.
Experimental results showed that the detection accuracy of the proposed method outperformed comparative methods, and we confirmed that the proposed method could detect variously posed pedestrians stably.

DOI： 10.5220/0003817305670572

Face recognition based on virtual frontal view generation using LVTM with local patches clustering

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

IEICE Technical Report (PRMU) 2012年2月9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：東北大学

One of the major difficulties encountered by face recognition is the varying poses caused by in-depth rotations.
The intra-person appearance differences caused by rotations are often larger than the inter-person differences, which makes
the traditional face recognition methods such as eigen-face infeasible. This paper presents a framework for face recognition
across pose based on virtual frontal view generation using Local View Transition Model(LVTM) with local patches clustering.
Previous study on LVTM shows that more accurate appearance transition model can be achieved by first dividing the original
face image plane into overlapping local patch regions and then the learned transition models for each patch are aggregated for
the final transformation. In this paper we show that the accuracy the appearance transition model and the recognition rate can
be further improved by better exploiting the inherent linear relationship between frontal-nonfrontal face image pairs. This is
achieved based on the observation that variations in appearance caused by pose are closely related to the corresponding 3D
face structure and intuitively frontal-nonfrontal pairs from more similar local 3D face structures should have a stronger linear
relationship. For each specific location, instead of learning a common transformation as in 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 nonfrontal probe image is transformed using the learned
local view transition model corresponding to the most visually similar cluster. The experimental results on real life face dataset
demonstrate the effectiveness of the proposed method.

生成型学習法を用いた傘をさした歩行者の高精度な検出に関する検討

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，車載カメラで撮影された画像から歩行者を検出する研究が注目されている．特に，傘をさした歩行者は自動車の接近に気付きにくいため正しく検出してドライバに警告する必要がある．しかし，傘をさした歩行者は傘によって体の一部が隠れてしまうため，従来の技術では検出が難しい．この問題を解決するため，本研究では車載カメラ画像からの歩行者検出において，特に傘をさした歩行者を検出する手法を提案する．提案手法では，これまで提案してきた生成型学習法を用いた歩行者検出手法を発展させ，傘を合成した歩行者画像を多数生成し，それらを検出器の学習に利用する．これにより，傘をさした歩行者の高精度な検出の実現をねらう．車載カメラ画像を用いた実験の結果，従来手法に比べて提案手法の検出精度は14% 高く，その有効性を確認した．

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