研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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年8月5日

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年8月4日

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年8月4日

Performance Boost of Attribute-aware Semantic Segmentation via Data Augmentation for Driver Assistance 国際会議

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

The 8th IEEE International Conference on Information and Communication Technology 2020年6月24日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

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

注視点と注視対象の動きの類似性に着目した複数物体への注目度推定法の初期検討

武田一馬, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2020年5月15日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

アイドル等の公演では，観客の注目を引き付けるため様々な演出が行なわれており，観客が公演中
に注目している対象の定量的分析は演出の構成を考える上で重要な課題である．そこで本研究では，注視
点と注視対象の動きの類似性を用いて観客の注視対象を判定し，注目度を推定する手法について述べる．
注視対象を判定する手法として，注視点と注視対象の距離で判定する手法が考えられる．しかし，本報告
では群衆を対象とするため，個々の顔画像の解像度は低く，視線推定誤差が大きい．このため，注視対象
間の距離が小さい場合に判定を誤りやすいと考えられる．この問題に対し，動きの類似性を用いて判定す
る手法を提案する．注視対象の判定基準に動きを加えることで，注視対象間の距離によらない判定が可能
になると考えられる．

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年5月7日

頭向き推定に基づく歩行者の交差点内道路横断予測

高木俊平, 梅村充一, 牛田勝憲, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2020年3月19日

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年3月10日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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年3月10日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：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．

距離画像からの姿勢推定のための遮蔽に頑健な姿勢表現の学習

立道大樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 安間絢子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2019年12月20日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：大分大学

ロボットが物体を持ち運ぶためには，物体の姿勢を推定する必要があるが，物体が他の物体に遮蔽される場合，観測値の欠損と，観測できた部分を囲む矩形で切り出した距離画像中での物体中心の位置ずれが生じ，姿勢推定が困難である．本発表では，欠損を復元できるよう学習したAutoEncoderにより，位置ずれの補正と欠損の復元をすることで得られる姿勢表現を用いた，遮蔽に頑健な姿勢推定を提案する．

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年8月1日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語

開催地：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年8月1日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：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.

実世界活動センシングを通したグループワークの可視化

出口大輔

学術情報メディアセンターセミナー 2019年6月26日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（招待・特別）

開催地：京都大学

共通の課題に対して複数人で取り組むグループワークは、考え方や能力の異なる他者と協力して問題に取り組む力を育むことから、多くの教育機関で導入・実践が進められている。グループワークにおいては、成果物やテストを通した総括的評価に加え、学習の経過を対象とした形成的評価が重要となる。本発表では、実世界をフィールドとする実世界グループ学習を対象とし、映像・加速度センサ等の複数のデバイスを用いて参加者のグループワーク活動を計測し、それらの可視化を通してグループ学習を分析する取り組みについて紹介する。

Hand Orientation Estimation in Probability Density Form 国際会議

Kazuaki Kondo, Daisuke Deguchi, Atsushi Shimada

The Fourth International Workshop on Egocentric Perception, Interaction and Computing 2019年6月17日

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年6月13日

開催年月日： 2019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．

車両周辺環境に応じたカメラとLiDARによる歩行者検出の統合に関する初期検討

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2019年5月30日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：国立オリンピック記念青少年総合センター

車載センサを用いた歩行者検出結果は，実環境において，依然として検出精度に改善の余地がある．
そこで我々は，未検出や誤検出が存在する可能性を，検出器から見たその環境に対する「信頼度」として推定するシステムを提案してきた．
この信頼度を用いることで，各センサの得手・不得手を補った統合検出結果を得ることができると考えられる．
本稿では，各センサにおける入力データから環境を表現する特徴を抽出し，各センサの検出しきい値を出力する複数センサ情報統合器の構築手法について初期検討した結果について報告する．

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年4月14日

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年4月14日

Estimating the Imageability of a sentence for image caption evaluation 国際会議

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年4月13日

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

Daisuke Deguchi

2019年3月25日

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