Faculty Profiles - Deguchi Daisuke

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複数画像系列の重み付き統合による自車位置推定

後藤優太, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020.8.5

物体の同一性を評価する誤差関数の導入による姿勢・形状変化を独立に扱える GAN の提案

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020.8.4

物体追跡を活用したCenterNetの弱教師あり学習

森太郎, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020.8.4

Performance Boost of Attribute-aware Semantic Segmentation via Data Augmentation for Driver Assistance International conference

Mahmud Dwi Sulistiyo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Takatsugu Hirayama, Hiroshi Murase

The 8th IEEE International Conference on Information and Communication Technology 2020.6.24

Event date： 2020

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

This paper is an extension of our work in developing an attribute-aware semantic segmentation method which focuses on pedestrian understanding in a traffic scene. Recently, the trending topic of semantic segmentation has been expanded to be able to collaborate with the object’s attributes recognition task; Here, it refers to recognizing a pedestrian’s body orientation. The attribute-aware semantic segmentation can be more beneficial for driver assistance compared to the conventional semantic segmentation because it can provide a more informative output to the system. In this paper, we conduct a study of the data augmentation usage as an effort to enhance the performance of the attribute-aware semantic segmentation task. The experiments show that the proposed method in augmenting the training data is able to improve the model’s performance. We also demonstrate some of qualitative results and discuss the benefits to a driver assistance system.

DOI： 10.1109/ICoICT49345.2020.9166219

Preliminary Study on Attention Degree Estimation for Multiple Objects Based on Similarity between Gaze-Point and Gaze-Target Movements

Kazuma Takeda, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hidehisa Nagano, Kunio Kashino

2020.5.15

On the quantification of the mental image of visual concepts for multi-modal applications

Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2020.5.7

Prediction of Pedestrians' Road Crossing at Intersection based on Estimation of Head Orientation

高木俊平, 梅村充一, 牛田勝憲, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE General Conference 2020.3.19

超低解像度FIR画像内での人物位置と動作の違いに着目した骨格推定法の検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2020.3.10

Event date： 2020

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：国立沖縄工業高等専門学校

近年，高齢化の進展により，独居高齢者に向けた見守りシステムが注目されている．しかし，見守りシステムにはプライバシーの問題が存在する．そこで我々はプライバシーの問題を軽減でき，さらに暗闇での撮影にも強い赤外線センサアレイを用いて撮影した超低解像度FIR画像系列から人物の骨格を推定する手法を提案してきた．本発表では特に超低解像度FIR画像内での人物位置と動作の違いに着目した骨格推定法について検討する．具体的には，超低解像度FIR画像内で人物位置に依存しない特徴を抽出するため，低解像度画像において影響が大きいと考えられる中間層でのPoolingをせずに，特徴抽出の最後にGlobalMaxPoolingを導入する．さらに動作の種類に合わせて，時系列情報と空間的情報を有効活用できるネットワークを提案する．実験では，赤外線センサアレイの画角内の様々な位置で人物を撮影したデータセットを用いて，従来手法と提案手法で特定の人物位置で学習を行ない，未学習位置で骨格推定精度を評価した．その結果，人物の動作を滑らかに推定でき，定量的にも精度が向上することを確認した．

車両の進路情報を条件とした cGAN による走路推定

右島琢也, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 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) 2020.3.10

Event date： 2020

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：国立沖縄工業高等専門学校

近年，自動運転に関する研究開発が活発になされており，限定された環境下ではあるものの公道での走行実験等も進められている．しかし，交差点は事故の危険性が高く，交差点を含む一般道を状況に応じて安全に走行するための課題は多い．このような背景から，車載カメラを用いて詳細に周囲環境を認識し，周囲の状況を考慮して安全に走行できる道路上の領域（走路）を推定する技術が求められている．そこで本発表では，車載カメラ画像と，目的地までの経路から得られる車両の進路情報を条件（Condition）とした，conditional GANの枠組みを利用して走行すべき走路を推定する手法を提案する．実走行データから構築したデータセットを用いた評価実験により，画像のみを入力とする比較手法に比べて，提案手法では走路推定精度が15.0%向上することを確認した．

Occlusion-Robust Pose-Feature Representation Learning for Object Pose Estimation from a Depth Image

Hiroki Tatemichi, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ayako Amma

IEICE Technical Report (PRMU) 2019.12.20

On Visualizing Psycholinguistic Groundings for Sentiment Image Datasets

Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Meeting on Image Recognition & Understanding 2019.8.1

Event date： 2019

Language：English

Venue：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

Recent multimedia applications commonly use text and imagery from Social Media for tasks related to sentiment research. As such, there are various image datasets for sentiment research for popular classification tasks. However, there has been little research regarding the relationship between the sentiment of images and its annotations from a multi-modal standpoint. In this research, we built a tool to visualize psycholinguistic groundings for a sentiment dataset. For each image, individual psycholinguistic ratings are computed from the image's metadata. A sentiment-psycholinguistic spatial embedding is computed to show a clustering of images across different classes close to human perception. Our interactive browsing tool can visualize the data in various ways, highlighting different psycholinguistic groundings with heatmaps.

Viewpoint Recommendation for Object Pose Estimation via Pose Ambiguity Minimization

Nik Mohd Zarifie Hashim, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

The 22nd Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU) 2019.8.1

Event date： 2019

Language：English Presentation type：Poster presentation

Venue：Osaka International Convention Center

Recently, helper robots become popular in our social life, especially for helping the elderly and the disabled people to perform their daily tasks at home. To handling objects, object pose estimation from a depth image is an essential task of the helper robots. However, an object’s pose is often ambiguous from an observation from only a single viewpoint. If we can observe the object from additional viewpoints, the pose estimation result will be better. Thus, we propose a next viewpoint recommendation method based on pose ambiguity minimization. We confirmed and showed the proposed method outperformed other comparative methods on synthetic object images.

Visualization of group work via sensing of real world activities

Daisuke Deguchi

2019.6.26

Hand Orientation Estimation in Probability Density Form International conference

Kazuaki Kondo, Daisuke Deguchi, Atsushi Shimada

The Fourth International Workshop on Egocentric Perception, Interaction and Computing 2019.6.17

超低解像度遠赤外線画像からの人物骨格推定の検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

画像センシングシンポジウム(SSII) 2019.6.13

Event date： 2019

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：パシフィコ横浜アネックスホール

近年，高齢化社会の進展が問題となっており、高齢者の健康の暮らしのためには身体機能の維持が必須である．そのためには日常的に，身体の動きを把握する必要があるが，センサ装着が必要な方法や可視光カメラを用いる方法ではセンサの装着忘れやプライバシの問題がある．
そこで，超低解像度遠赤外線画像を用いた骨格推定法を提案する．現在，高解像度な可視光画像からの骨格推定は可能であるため，本手法では可視光カメラと赤外線カメラで同時に撮影をするシステムを構築し，学習データを収集する．それを用いて，ニューラルネットワークを学習し，超低解像度遠赤外線画像から直接骨格を推定する．

A Preliminary Study on Integrating Camera and LiDAR Pedestrian Detections Adaptive to Surrounding Environmental Conditions

Haruya Kyutoku, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Kazuki Kato, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (PRMU) 2019.5.30

A Study on Human Pose Estimation from an Extremely Low-Resolutiohn FIR image Sequence

Saki Iwata, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019.4.14

A Study on Occlusion-Robust Object Pose Estimation with a De-occluding AutoEncoder

Hiroki Tatemichi, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ayako Amma

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019.4.14

Estimating the Imageability of a sentence for image caption evaluation International conference

Kazuki Umemura, Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019.4.13

'KamiRepo' System with Automatic Student Identification to Handle Handwritten Assignments on LMS

Daisuke Deguchi

2019.3.25

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