研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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．

Twitterを用いたスポーツ試合中のイベント検出に関する検討

富田大志, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

HCGシンポジウム 2012年12月11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：くまもと森都心プラザ（熊本市西区）

本稿では，Twitterに投稿されたツイートを基にスポーツの試合中におけるイベントを検出する手法に関する検討結果について報告する．
近年，Twitterとスポーツの組み合わせに注目が集まっており，ツイートから得られる情報を用いたスポーツ映像の要約などが期待されている．
スポーツ映像に対して試合内容を示すタグ付けなどを自動的に行うには，試合中に存在する得点や反則といったイベントの種類をそれぞれ判別し検出することが必要である．
本研究では，種類に応じてイベントを検出することを目的とし，本報告では特にサッカーの試合中のゴールを検出する手法を検討する．
従来手法では，各時刻に投稿されたツイート数のみを用いてイベントの検出を行っていた．
一方検討手法では，各時刻に投稿されたツイートから，リツイートの数，興奮を表す文字列特徴も抽出・評価することで，様々なイベントの中でもゴールのみを検出する．
評価実験の結果，従来手法に比べ，複数の特徴を導入した検討手法の方が高い検出精度が得られ，検討手法の有効性を確認した．

Estimation of the human performance for pedestrian detectability based on visual search and motion features 国際会議

Masashi Wakayama, Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

21st IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2012) 2012年11月14日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Tsukuba, Japan

This paper proposes a method for estimating the human performance of pedestrian detectability from in-vehicle camera images in order to warn a driver of the positions of pedestrians in an appropriate timing. By introducing features related to visual search and motion of the target, the proposed method estimates the detectability of pedestrians accurately. Support Vector Regression (SVR) is used to estimate the detectability. Here, SVR is trained using features calculated by the proposed method with the ground truth obtained through experiments with human subjects. From experiments using in-vehicle camera images, we confirmed that the proposed features were effective to estimate the detectability of pedestrians.

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．

これまでのPRMUアルゴリズムコンテストを振り返って

出口大輔, 亀田能成, 北原格, 近藤一晃, 島田敬士, 日浦慎作

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）

電子情報通信学会情報・システムソサイエティパターン認識・メディア理解（PRMU）研究専門委員会では，パターン認識・メディア理解分野の若手研究者の育成および研究会活動の活性化を目的として，毎年アルゴリズムコンテストを開催している．1997年に第1回アルゴリズムコンテストが開催されて以来，今年で16回目を迎えるPRMU研究会の一大イベントである．本報告では，これまでのPRMUアルゴリズムコンテストを振り返るとともに，研究室や授業を通した本アルゴリズムコンテストの活用事例を紹介する．

Detection and classification of repetitious human motions combining shift variant and invariant features 国際会議

Ichiro Ide, Taku Kuhara, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Hiroshi Murase

3rd International Conference on Emerging Security Technologies (EST2012) 2012年9月

多数決型co-trainingによる道路標識検出器の構築に関する検討

児島勇司, 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) 2012年8月8日

顔と体の姿勢情報を利用した人物動画像からの視線方向推定に関する検討

船津暢宏, 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) 2012年8月8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

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．これに関して，低解像度や遮蔽などが原因で画像中から人物の目領域を検出するのが困難な場合に，顔の向きを視線方向の代わりとして利用する研究がある．しかしながら，実際には顔の向きの他にも，体の向きやそれらの時間変化，人物がおかれている状況なども視線方向に影響を与える要因として考えられる．そこで本研究では，これらの情報を利用して視線方向をより高精度に推定することを目的としている．発表ではそれらの要因のうち，特に顔の向きと体の向き着目し，体に対する顔の向きと視線方向との関係を被験者実験により調査した結果について報告する．さらに，その調査結果に基づいた視線方向推定を行い，その推定誤差を評価した．その結果，体に対する顔の向きを利用した場合，顔の向きを視線方向として利用する場合よりも推定誤差が平均 14.9 度小さくなることを確認した．

シーン全体の大局的特徴を考慮した道路標識の視認性推定

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 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8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

本発表では，不快感のない自動車の運転支援システムの実現を目指し，車載カメラ映像から道路標識の視認性を推定する手法を提案する．
車載システムからドライバへの過度の情報提供は，ドライバの注意散漫による不快感の原因となるため，情報の適切な取捨選択が必要である．
そこで本研究では，道路交通において重要な道路標識を対象とし，その視認性に応じてドライバへ情報提供を行う技術の開発を目指す．
従来手法では，ドライバの視線が道路標識周辺に向けられている状況を仮定し，道路標識周辺の局所的な画像特徴のみから視認性を推定していた．
これに対して，提案手法では，ドライバの視線が道路標識周辺に向いていない状況を想定し，道路標識周辺の局所的特徴およびシーン全体の大局的特徴を統合利用する．
より具体的には，前者の局所的特徴として，対象標識の見えおよび大きさ，対象標識とその周辺背景のコントラストに基づく画像特徴を利用する．
一方，後者の大局的特徴として，対象標識の位置，対象標識の周囲に存在する他の道路標識の位置や大きさ，ドライバの注視点周辺の画像特徴を利用する．
評価実験の結果，道路標識周辺の局所的特徴のみを利用する従来手法と比べて，シーン全体の大局的特徴を新たに導入した提案手法の方が高い視認性推定精度が得られた．
これにより，提案手法の有効性を確認した．

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