研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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.

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．

動画像を対象とした一般物体認識のための時空間CoHOG特徴量の検討

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年12月15日

2010年度PRMUアルゴリズムコンテスト「ターゲットをロックオンせよ！～移動物体の追跡～」

出口大輔, 村瀬洋, 梅田一彰, 斎藤正孝, 藤賢一朗, 山下真吾, 末次祐樹, 高井翔太, 佐藤竜太, 丸山拓馬

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語

開催地：産総研

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）研究専門委員会が今年度実施したアルゴリズムコンテスト「ターゲットをロックオンせよ！～移動物体の追跡～」の実施内容について報告すると共に，受賞者によるアルゴリズム紹介を掲載する．今回の課題は「動画中の物体追跡」をテーマとし，高速かつ精度良い物体追跡の実現を課題とした．また，応募総数は歴代2位の73件であり，そのうち7件が入賞した．

シーンコンテキストを利用した車載カメラ映像からの歩行者検出

浜田大輔, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

姿勢変化に頑健な生成型学習法による歩行者検出

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 後藤邦博, 木村好克, 内藤貴志

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

適応的特徴選択を用いた入退室する人物の対応付け

本田拓也, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月

Web 上の大量の写真を画像分類して提示する観光マップの提案

王佳妮, 野田雅文, 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) 2011年3月

シナリオに基づく複数の事例映像との対応付けによる結婚披露宴映像のシーン分割

澤井一基, 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) 2011年3月

低解像度顔画像認識のための顔向き変化を考慮した超解像の検討

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 2011年3月

Twitterの実況書き込みを利用したスポーツ映像の要約

小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

Twitterユーザの属性判別によるスポーツ映像の自動要約

小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

言語処理学会年次大会 2011年3月

動き特徴とBoF特徴を組み合わせた動画像中の一般物体認識

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年1月21日

局所的特徴と大局的特徴の統合に基づく歩行者の視認性定量化

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年1月

生成型学習法を用いた姿勢変化に頑健な歩行者検出の検討

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 後藤邦博, 木村好克, 内藤貴志

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年5月20日

市街地構造物への拡張現実型広告提示

内山寛之, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 川西隆仁, 柏野邦夫

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2011年12月9日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜

近年，拡張現実（AR）を利用した広告提示が着目されている．本研究では，市街地の建築物の壁面や道路面に画像情報を提示し，広告スペースとして利用する手法を提案する．提案手法では，市街地画像に広告画像を重畳する際，周囲環境の3次元復元を行い，適切な提示位置を3次元構造から自動選択する．これにより，周囲環境の形状と提示画像の整合性を保ち，自然な見た目となるように重畳する．実際に市街地で撮影した映像を用いた実験により，良好に広告提示が可能であることを確認した．

低解像度QRコード認識のための複数フレーム超解像

加藤祐二, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2011年12月9日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜

QR コードは小面積に印刷するだけでさまざまな媒体に情報を付加することができ，製造，物流，販売などのシステムで利用されている．QR コードを撮影して認識するためには，撮影画像にある程度の解像度が必要となる．しかし，実環境中ではカメラとQR コードが離れるほど撮影画像が低解像度となり，認識が困難になる．そこで，本発表では複数フレーム超解像を利用して低解像度QR コードを高解像度化する手法を提案する．超解像において点拡がり関数は重要である．すべてのQR コードは共通の固定パターンを持つため，提案手法ではそのパターンを利用して点拡がり関数の推定を行う．実験の結果，従来手法では認識が困難であった低解像度QRコードに対して，提案手法では高い認識率が得られた．

低解像度空撮画像と車載カメラ画像を用いた道路画像地図の構築

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2011年12月9日

Detection of Inconsistency between Subject and Speaker based on the Co-occurrence of Lip Motion and Voice Towards Speech Scene Extraction from News Videos 国際会議

Shogo Kumagai, Keisuke Doman, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2011 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2011) 2011年12月6日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Dana Point, California USA

We propose a method to detect the inconsistency between a subject and the speaker for extracting speech scenes from news videos.
Speech scenes in news videos contain a wealth of multimedia information, and are valuable as archived material.
In order to extract speech scenes from news videos, there is an approach that uses the position and size of a face region.
However, it is difficult to extract them with only such approach, since news videos contain non-speech scenes where the speaker is not the subject, such as narrated scenes.
To solve this problem, we propose a method to discriminate between speech scenes and narrated scenes based on the co-occurrence between a subject's lip motion and the speaker's voice.
The proposed method uses lip shape and degree of lip opening as visual features representing a subject's lip motion, and uses voice volume and phoneme as audio feature representing a speaker's voice.
Then, the proposed method discriminates between speech scenes and narrated scenes based on the correlations of these features.
We report the results of experiments on videos captured in a laboratory condition and also on actual broadcast news videos.
Their results showed the effectiveness of our method and the feasibility of our research goal.

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