Faculty Profiles - Deguchi Daisuke

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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

欠損復元AutoEncoderによる遮蔽に頑健な物体姿勢推定の検討

立道大樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 安間絢子

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2019.8.1

Event date： 2019

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

近年，日常生活の支援のために家庭環境にロボットが導入されつつある．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，物体が密集して存在する場合，他の物体に遮蔽されることで観測値に欠損が生じ，姿勢推定が困難である．欠損を復元するようにAutoEncoderを学習し，Encoder部分から得られる特徴ベクトルを姿勢推定に用いる手法があるが，この手法は欠損による物体中心の位置ずれを考慮していないため，欠損が大きいほど精度が低い．本発表では，欠損を復元できるように学習したAutoEncoderを，位置ずれの補正をしながら2回適用することで，観測値の欠損と位置ずれに対処した姿勢推定手法を提案する．また，パラメトリック固有空間法を拡張し，複数物体の姿勢変化からなる多様体上で姿勢補間することにより，同一クラスに属する未知形状の物体の未知姿勢であっても姿勢推定ができる手法を提案する．

走行履歴情報からの状況適応型走路の自動獲得

右島琢也, 久徳遙矢, 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) 2019.8.1

Event date： 2019

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

近年，自動運転技術が注目を集めており，その実現に向けた研究開発が盛んである．自動運転の実現のため，安全に走行可能な道路領域を推定する走路推定技術が求められている．走路の推定には周囲環境認識技術が不可欠であり，セマンティックセグメンテーションがその中で重要な役割を担うと期待されている．これまでに，セマンティックセグメンテーションを走路推定に用いる試みは行われているが，道路上に存在する他の車両や歩行者との接触は考慮されていない．我々は接触を回避した走路を得るために，車速の変化に着目して自車両の減速行動を学習し，複数フレームを用いて他物体の動きを学習することにした．本発表では，自車速を用いて車両の走行履歴情報を画像上に投影することで，多数のラベル画像を自動的に獲得し，他物体との接触がない走路（状況適応型走路）を推定する手法を提案する．名古屋駅周辺の走行履歴情報を用いて提案手法の評価を行なった結果，自動獲得した画像から走路推定器を構築できることを確認した．

見えに基づく同一料理カテゴリの料理に関する典型度分析

中村真務, 川西康友, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会魅力工学研究会シンポジウム2019 2019.8.28

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

時系列平滑化を用いた列車前方映像に対するセマンティックセグメンテーション手法の検討

振津勇紀, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 向嶋宏記, 長峯望

電子情報通信学会総合大会 2019.3.20

畳み込みの多段階分解によるSemantic Segmentationの高速化

野田紘司, 久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2019.3.20

Event date： 2019

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：早稲田大学西早稲田キャンパス

近年，Semantic Segmentationは自動運転や高度運転支援の要素技術として注目を集めている．しかし，高精度なSemantic Segmentation手法の計算コストは高く，実時間処理は困難である．従って，精度を維持したまま，より高速に計算する手法が求められている．Semantic Segmentationの処理は，畳み込み演算の計算時間が大部分を占める．提案手法では，XceptionモジュールのDepthwise convolutionを垂直・水平方向に分解することで畳み込み演算のさらなる高速化を試みる．実験により，mIoUの低下を抑えつつ，パラメータ数と実行時間を削減可能なことを確認した．

A Study on the Pose Estimation of an Occluded Object by a De-occluding AutoEncoder

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

2019 IEICE General Conference 2019.3.20

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