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．

電動車いす運転の習熟に伴う視行動変化の分析

前川大和, 赤井直紀, モラレスルイス洋一, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2019年3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：早稲田大学西早稲田キャンパス

熟練・非熟練ドライバの視行動を比較すると，両者に違いが存在することが知られており，適切な視行動と安全運転には強い相関があると考えられている．これまでに視行動をモデル化する試みは多く行われているが，周囲の幾何的な情報を明示的に考慮した視行動の解析とはなっていない．また，熟練度や経験，また環境変化などに応じて視行動がどのようにモデル化されるかについては，いまだに明らかでない部分が多い．本発表では，潜在的な危険が存在する地点での視行動の形式化の初期検討として，自動車運転のモデル化に向けて，電動車いすを死角あり狭路で操作した場合の視行動を分析した．その結果，習熟するにつれて視線が上昇することを確認した．

超低解像度遠赤外線画像からの人物姿勢推定の初期検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

情報処理学会全国大会 2019年3月15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：福岡大学七隈キャンパス

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姿勢推定法を提案する．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姿勢を推定する．

画像キャプションの質的評価に向けた文の心像性推定手法の検討

梅村和紀, カストナーマークアウレル, 井手一郎, 川西康友, 平山高嗣, 道満恵介, 出口大輔, 村瀬洋

言語処理学会年次大会 2019年3月14日

A preliminary study on estimating word imageability labels using Web image data mining

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

2019年3月14日

LIDARから得られる3D点群を用いた自転車認識

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2019年3月8日

事例ベースの姿勢正規化による白杖利用者認識に向けた検討

西田尚樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 朴君

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2019年3月7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：北九州国際会議場

本研究では,視覚障害者を支援するために,人物の姿勢変化から歩行者系列が白杖利用者か否か分類す
ることを目的とする.しかし,人物の向きによって画像上の人物姿勢は大きく異なるため,分類しなければなら
ない姿勢パターンが多くなり,分類が困難となる.そこで本発表では,事例ベースで様々な向きの姿勢をある1つ
の向きの姿勢に正規化する手法を提案する.分類する姿勢のパターンが限定されることにより,高精度の分類が
可能となる.評価実験において,提案手法により認識率が 5% 向上することを確認した.

運転者による歩行者の見つけやすさ向上のためのヘッドライトシステム

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 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) 2019年3月7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：北九州国際会議場

夜間における歩行者の交通死亡事故が多発しており，その原因として運転者による歩行者の視認が困難であることが挙げられる．近年，通常の前方照射に加えて選択的照射が可能なヘッドライトが開発されており，その技術を活かして歩行者に選択的に光を照射することで歩行者の見つけやすさを向上させることが考えられる．我々はこれまでに点滅に着目して効果的な照射法を検討し，特定の周波数において点滅光の照射が効果的であることを確認しているが， 1 つの固定された周辺光条件しか想定していなかった．そこで本研究では，周辺光条件ごとに効果的な点滅照射を分析する．具体的には，運転環境を模擬した臨場感のある仮想環境において 6 種類の周辺光条件を設定し，通常のロービーム照射，ハイビーム照射および 7 種類の点滅周波数を用いて実験を行なった．実験結果から，点滅照射が見つけやすさ向上に有効であることや，異なる周辺光条件では効果的な周波数が異なることを確認した．

SNS投稿写真のVisual Conceptに基づく時空間類似地域マイニング

陳璐, 川西康友, 井手一郎, 平山高嗣, 道満恵介, 出口大輔, 村瀬洋

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM） 2019年3月4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：ホテルオークラJRハウステンボス

旅行を計画する際，満足のいく計画を立てるためには，旅先の雰囲気を予め把握することが重要である．ある地域の訪問予定時の雰囲気が，既に知っている地域のある時期の雰囲気と似ていることが分かれば，その地域の訪問時の雰囲気を直感的に把握することできる．これを実現するため，我々は旅行者の体験を反映した大量のSNS投稿写真に着目した．具体的には，写真に付随する時空間情報を用いて写真をクラスタリングし「時期情報付き地域」を獲得し，写真のVisual Conceptに基づいて時空間類似地域をマイニングすることで，時期を考慮した類似地域の組を獲得する手法を提案する．手法の有用性を示すため，Flickr に投稿された写真を用いて時空間類似地域マイニング実験を行った．また，被験者実験を通して，提案手法の妥当性を確認した．

画像付き料理レシピの地域属性推定の検討

伊藤耀一朗, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM） 2019年3月4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：ホテルオークラJRハウステンボス

近年,投稿型料理レシピポータルサイトが普及している.ウェブ上には膨大な数の料理レシピが存在し,
掲載されている料理の種類は多岐にわたる.しかし,それに伴い,サイト利用者が検索の際に目的とする料理レシピ
件数を絞りこむことが難しくなりつつある.そこで本研究では,地域属性(スペイン料理,中華料理など)ごとに料
理の味や見た目が大きく異なることに着目し,料理レシピがもつ多様な情報から,機械学習を用いて作成される料理
の地域属性を推定する手法を提案する.学習には,料理の完成画像から得られた画像特徴,素材一覧から得られた素
材特徴,調理手順文の動詞から得られた手順特徴の 3 つを組み合わせて用いる.結果として,これら 3 つの全特徴を
用いた手法で 8 割近い推定精度が得られることを確認した.

Hard Negative Mining from in-Vehicle Camera Images based on Multiple Observations of Background Patterns 国際会議

Masashi Hontani, Haruya Kyutoku, David Robert Wong, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2019 2019年2月26日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Vienna House Diplomat Prague, Prague, Czech Republic

In recent years, the demand for highly accurate pedestrian detectors has increased due to the development of advanced driving support systems.
For the training of an accurate pedestrian detector, it is important to collect a large number of training samples.
To support this, this paper proposes a ``hard negative'' mining method to automatically extract background images which tend to be erroneously detected as pedestrians.
Negative samples are selected based on the assumption that frequent patterns observed multiple times in the same location are most likely parts of the background scene.
As a result of an evaluation using in-vehicle camera images captured along the same route, we confirmed that the proposed method can automatically collect false positive samples accurately.
We also confirmed that a highly accurate detector can be constructed using the additional negative samples.

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